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      AI 購物,為什么難以戳中你的痛點?

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      “電商平臺對AI投入并非灑灑水,效果是否達到預期,從C 端用戶的體感中,也許能找到部分答案。”

      撰文|介里

      編輯|翟文婷

      AI進入電商不是什么新鮮事。

      對平臺而言,AI正在成為電商的新質生產力。AI導購、數字人直播、AI換裝等新場景,被電商大廠放進自己的App。降本增效的同時,或許能收獲新的用戶體驗可能性。

      但是,美好的可能性還過于遙遠。對C端消費者而言,體感并不一定如平臺所暢想的那么絲滑。

      普通人對電商應用AI 最深刻的印象,恐怕就是機器人客服油鹽不進的自動回復,彼此對話合不上拍,它不但不能理解你,幫你解決問題,甚至還要求你按照它希望的對話格式進行。

      于是,你只能情緒上頭,語氣變差,強烈地一句又一句要求「轉人工」。

      AI算法投入和大模型訓練的成本并非灑灑水,京東、淘寶、抖音等平臺對AI的布局,是否真的達到了預期,從消費者的體感中,也許能找到部分答案。

      一、C 端用戶覺得AI 電商功能好用嗎?

      對于普通消費者而言,AI進入電商,似乎還是一個值得探索的領域,就像開放世界的關卡,如果里面的獎勵不夠有吸引力,玩家也不會主動來探險。

      比如主流電商平臺都在搭建的主流場景AI導購。

      5月,小余的一位好朋友過生日,幾個朋友商量之后決定合買一件價值3000元以內的禮物。大家商量了幾個選項,但拿不定主意。小余經朋友推薦了「淘寶問問」,想看看AI是不是能給出新的建議。這是2023 年9 月,淘寶就內測的一個AI 導購功能。

      找了半天,她都沒在淘寶首頁找到「淘寶問問」,只好手動輸入,這才進入和虛擬人物「小淘」的聊天對話框。

      和她平時使用Deepseek、ChatGPT對話的聊天框差不多,不同的是,「淘寶問問」會「先發制人」:上來就發了一段文字,猜測小余最近對香薰和家居用品特別感興趣,并給出了一些建議。

      然而之前一個朋友結婚,小余送出的就是香薰,可能因為此前的瀏覽記錄,所以淘寶給了這樣的建議。小余說,「在送禮的場景下,我可能需要先大概框一個范圍,然后再選擇,而不是一來就在一個品類定死了。」

      但在另一位淘寶用戶布布看來,這些建議和首頁的「猜你喜歡」沒有本質區別。

      于是小余回到被忽略了的「猜你喜歡」,直接詢問「3000以內送給年輕女孩的禮物」,結果被「小淘」的回答逗笑了:「嘿嘿,送禮物可是個技術活呢!你是想讓她開心還是感動呢?」用慣了ChatGPT的小余吐槽「小淘」簡直像初生版本的AI,有一種不經世事的傻氣。

      平時,小余一般用小紅書來檢索送禮攻略,或者去豆瓣「A gift for you/禮物中心」這樣專門討論禮物的小組,有很多博主會梳理出某一個具體價位區間的禮物,或是針對特定的人群給到建議。

      對比之下,小余能感受到淘寶AI在努力做場景識別,但是至少在送禮的這個環節,她能感覺到AI的推薦缺少章法,要么就是品類單一,比如只給她推薦飾品,但是價格又相差太大;要么就是帶有一點刻板印象,比如給女孩的禮物就是裙子、化妝品,「實際上我們自己選的大部分都是電子產品」。

      AI無法理解的是,現實中的打工人對預算和驚喜的平衡。

      對小余來說,「3000元以內」就是3000元左右或者以下,假設指令少發一句,AI的理解就會出現偏差——Deepseek甚至給她推薦了300元左右的禮物,這和她的期待相比又過于低了。「這樣一對比,淘寶至少還給出了十幾個價格合理、品質不錯的商品鏈接」。

      「可能送禮本來也是個比較費勁的事情,指望通過幾輪簡單的對話就讓淘寶AI篩出來滿意的東西,還是比較困難。」小余和朋友們最終還是從已經定好的禮物中挑了一個。

      在AI場景下,不少消費者都遇到過雞同鴨講的搞笑場面,還有「像被鬼纏上了」一樣的問答循環。

      有人問抖音的「智能購物」:給奶奶買什么樣的禮物合適?對方像睡著了一樣,追問長輩的性別是什么。

      另一個褒貶不一的功能是AI試衣。

      它已經真實出現在淘寶等電商平臺的商品鏈接里。不少人抱著好奇去體驗淘寶的試衣功能,但又感到有些雞肋。

      小姜很喜歡網購衣服、化妝品,但是搗鼓一番,時間跑得飛快,折騰一次之后,她就不想再試了。「和真人上身還是有一定差距的,感覺有的衣服試著有點違和,但上身效果還可以,而且退換貨也不算特別麻煩,都是快遞員上門拿貨。」

      也許因為用戶的正向反饋有限,淘寶試衣目前還處于部分測試階段。

      除AI 導購、AI 試衣這些時髦科技,數字人直播、一鍵換裝等AI場景也正在逐漸滲透進電商購物頁面,當然,還有已然成為互聯網吐槽段子的AI客服。

      總之電商巨頭對AI的野心,已經難以掩藏。

      二、電商大廠悄悄發力

      大多數消費者對AI場景可能進行零星的探索,有一些模糊的體感。而從淘寶、京東、拼多多、抖音等電商平臺的視角來看,布局AI是一件無可爭議的事情。

      AI技術幫助商家降低了運營成本、提高了工作效率,并帶來了更加可觀的利潤增長。

      在淘寶,AI Agent-Quick管家就像一個小型團隊,里面是個位數的虛擬員工,但就是這寥寥幾個員工,能夠熟練掌握電商經營的基本技能,智能數據分析,優化店鋪運營策略,AI生意管家的出現,能讓人力成本降低約70%。

      此外,去年「京東618」期間,言犀數字人幫助約5000個品牌穩定開播,累計觀看人次超過1億,21位總裁數字人在京東直播間「出道」。

      快手電商緊隨其后,今年上線了ASR模型,在直播的時候,它可以自動識別主播的口播內容,為觀看直播的用戶生成實時評論,用戶只需要動動手指,就能和主播互動。

      平臺嘗到甜頭所以不遺余力,站在品牌的角度,擁抱AI 也是大勢所趨。

      「交個朋友」直播間今年初接入了DeepSeek,全面邁入智能化階段。交個朋友信息化部黃楠在官號提到,AI大幅提升了直播效率。口播稿編寫、短視頻腳本拆解和生成、副標題優化、合規風控審核,多個環節都實現了智能化。

      今年的618,AI成為了戰斗主力。「以淘寶為例,目前我們直播間中90%的口播內容都是通過AI自動生成的基礎上再加上人工校準,大大提高了工作效率。」黃楠說。

      AI+電商,理想的鏈路是,平臺賦能商家,商家利用AI技術降本增效,節約的產能可以用于新品研發等領域。實際效果來看,AI技術的確給平臺和商家帶來了利好。今年年初爆紅的「義務老板娘」就是加速時代、效率至上的最好證明。

      除了可感的交互,對于電商平臺的消費者而言,更多時候,AI是藏在背后的。

      電商行業比拼的是流量,AI大模型的出現則讓效率提升,變得更加醒目。拿到流量后,就要加快速度、提升效率、無窮迭代。

      根據艾媒咨詢的數據,2025年中國使用AI數字人企業的行業分布,電子商務占比達到16.49%,是占比最多的行業。

      但體感是否跟上了效率?

      為了讓用戶在繁復的價格計算中喘口氣,淘寶推出「天貓講價小助手」,拼多多也推出了「自動跟價」系統。

      對消費者而言,用AI循環講價基本上只需要動動手指。但對商家而言,大促期間,原本就要應對大量的咨詢信息,這個系統更讓他們「汗流浹背」了。

      明明是提升溝通效率、節省人力成本的AI工具,成了被吐槽的對象,這暴露的是AI電商在當下的軟肋——理解了數據,但似乎還沒有完全理解人。

      三、從數據到人

      艾媒咨詢的數據顯示,目前,消費者對于人工干預功能有較大需求,45.5%消費者偶爾使用,33.7%消費者需要時使用,說明AI電商在復雜情景的問題解決能力方面仍然需要提升。

      平臺在發力,商家也在努力,消費者在嘗試,但為什么AI+電商時常讓人覺得有些雞肋?

      以AI導購為例,商家接入大模型,可以大幅削減人力成本。一些企業、商家步子邁得大,裁掉大批人工客服,但在很多場景下,AI實際上并不足以應付復雜的、多變的需求。

      比如在使用廣泛的AI電商客服場景,用戶被反復要求「描述問題」,AI無法識別關鍵詞,變換說法后AI仍然力不從心,又缺乏補充的解決方案。當用戶多次發送「轉人工」,此刻的AI 表現出強烈的求生欲和不甘心,還在爭取立功的機會,當然這是技術在后臺設置參數的緣故。AI努力的姿勢沒有贏得理解,而是讓人厭煩。千呼萬喚始出來的人工服務,用戶可能還得再重復一輪問題......

      這些都是AI無法完全代替人工客服的「硬傷」,哪怕接入滿血的Deepseek恐怕也需要好好「調教」。

      現在的電商客服有相當一部分工作是在處理售后問題,通常來到這一步,除了普通的退換貨、登記地址等基礎服務,就是發錯貨、收到瑕疵品等情況,消費者多少帶了一些情緒。在「上海廣播記者·話匣子」的報道中,一位消費者拿到寄錯的商品,投訴、申請售后,結果告知處理結果的是一通冰冷的AI電話。

      人的消費欲望是流動的,決策瞬息萬變,與此同時,大家對情緒價值的需求只增不減,靠淘寶剛興起時的基礎話術「親」或者「~」等是遠遠不夠的。這對商家接入的AI大模型也提出了更高的要求:要能聽懂用戶的需求,預判可能需要的商品,也要給予情緒撫慰,還得是走心的。

      但現狀是,很多電商平臺還在完成從數據到AI化的轉變,下一步才是從AI到人,未來,AI+電商各大場景,需要在更個性化的深度需求和飛速發展的技術中,尋找平衡。

      對此,電商大廠也正在推進技術迭代。對于大廠來說,擅長深度解決問題的人力資源系統和快速迭代的技術是巨大的優勢,因此,AI的痛點解決方案,也往往自上而下,從平臺到商家,從大廠到小廠。

      一切業務AI化的阿里,2024年雙11,AI就已經在電商場景大量落地,在搜索、推薦、廣告賦能商家,提升投放、發品等環節的效率。

      未來,電商AI化會從單點的功能迭代進入全周期運營。例如,現在一個用戶進入淘寶,淘寶的大數據可以利用算法推薦,給出「猜你喜歡」的選項,用戶也可以跟商家直接對話,但是這種交互對大部分用戶來說,都是即時的、短暫的。

      要延續這種交互,讓用戶產生信賴感,而不是看到AI機器人就抗拒、煩躁,需要更深入的、進入生命周期的運營,即當消費者進入之前,大數據已經知道TA買過什么樣的品類,未來可能對什么樣的品類感興趣,更重要的是,AI應該能更準確地實現,在用戶接下來的生命周期里面,應該更多對什么方面做推薦,而不是解決單點時刻客戶端的點擊率問題。

      Prosus&dealroom的報告預測,未來的AI將會是全天候陪伴的購物小管家,能夠應對更多更復雜的場景。但同時,人的需求也會隨著更多元的場景而發生改變。

      對于廝殺激烈的電商賽道來說,差之毫厘,可能就是一敗涂地。也許,更好的解決方案,不是追求一勞永逸, 接入AI就萬事大吉,而是保持對人性的敏銳嗅覺,讓AI保持迭代,不斷成為更強大的「增益法器」。

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