AI電商：技術賦能與商業新生態

文迪，香港大學IMBA，本科畢業於復旦大學。深和國際有限公司CEO，雲華互動網絡科技（上海）有限公司合夥人。曾任麥當勞中國區副總裁，負責推動數字化點餐渠道、媒體、電商和智能貨品規劃等多個關鍵業務領域並取得顯著成就，受到了業內的高度贊譽，在《哈佛商業評論》等主流媒體上獲得多次報道。曾在阿裏巴巴集團擔任要職，負責天貓大客戶部、天貓招商以及天貓商家工具等多個業務團隊。專註於營銷創新、全渠道數字化等專業領域，擁有超過10年的咨詢顧問經驗，曾服務於全球知名的咨詢公司埃森哲和麥肯錫，服務過歐萊雅中國、永輝超市、百事可樂、摩托羅拉等多個國際國內知名品牌。

目錄

第1章  109216-01  AI電商：技術賦能與商業新生態  70047-0

1.1　新時代的電商之變　/　002

1.1.1　時代大環境之變　/　002

1.1.2　電商體系之變　/　004

1.1.3　平臺底層交互邏輯之變　/　005

1.1.4　市場“玩家”之變　/　006

1.2　如何定義AI電商　/　009

1.2.1　電商是AI商業化理想“試驗田”　/　009

1.2.2　是下個風口還是曇花一現　/　010

1.2.3　AI電商是機遇，也是挑戰　/　013

1.2.4　“雙11”購物節期間，AI被調用超15億次　/　015

1.3　AI電商有什麼價值　/　016

1.3.1　重塑流量價值：實現流量精細化運營　/　016

1.3.2　保證消費體驗：需求導向　/　018

1.3.3　挑戰“不可能三角”：成本+效率+質量　/　019

1.3.4　形成新質生產力：輔助與取代人工　/　020

第2章  驅動力分析：多維度賦能AI電商　/　023

2.1　技術賦能：各項技術大展拳腳　/　024

2.1.1　AI電商基石：AI相關技術　/　024

2.1.2　大模型是AI電商新引擎　/　025

2.1.3　ChatGPT加速AI電商落地　/　028

2.1.4　Sora為AI電商打開新世界的大門　/　029

2.2　產業賦能：市場與消費者向好　/　031

2.2.1　AI核心產業市場規模擴大　/　031

2.2.2　認知：AI電商產業鏈圖譜　/　032

2.2.3　年輕消費者壯大AI電商產業　/　034

2.3　企業賦能：巨頭逐鹿的力量　/　035

2.3.1　傳統電商巨頭：保住電商頭部地位　/　035

2.3.2　新興電商挑戰者：將電商業務進一步升級　/　037

2.3.3　跨界創新者：非電商企業的AI布局　/　038

第3章  AI預測：為運營與獲客帶來質變　/　041

3.1　精準的AI市場預測　/　042

3.1.1　被動響應VS主動預測　/　042

3.1.2　收集數據，全方位分析市場　/　043

3.1.3　捕捉線索增量，預測流行趨勢　/　044

3.2　千人千面：智能匹配需求　/　045

3.2.1　告別流量購買與標簽時代　/　045

3.2.2　對話式AI：與用戶深入連接　/　046

3.2.3　通過AI建立用戶畫像　/　047

3.2.4　AI時代的強需求反饋機制　/　048

3.3　全流程商機預測與引導　/　050

3.3.1　自然語言處理：情感分析與主題識別　/　050

3.3.2　數據挖掘：定義消費意圖　/　051

3.3.3　從消費意圖中洞察商機　/　052

3.3.4　索菲亞：多輪交互識別用戶所想　　/　053

第4章  AI選品：好貨才能真正引爆銷量　/　055

4.1　差異化策略：智能競品分析　/　056

4.1.1　AI驅動的競品數據收集　/　056

4.1.2　智能分析競品評論等文本數據　/　058

4.1.3　迅速生成競品分析報告　/　059

4.2　AI重塑傳統選品　/　061

4.2.1　迅速識別高潛力商品　/　061

4.2.2　結合當下熱點鎖定熱銷商品　/　062

4.2.3　矩陣：更復雜的商品組合　/　064

4.2.4　數蛙：為選品提供智能支持　/　065

4.3　AI打造新型選品　/　066

4.3.1　選品決策：AI改變人為主觀判定決策模式　/　066

4.3.2　C2M模式：消費者驅動的新型選品　/　067

4.3.3　C2M模式的先鋒：從Dell、小米到SHEIN的模式

　　　探索　/　068

第5章  AI產品設計：讓設計更高效與生動　/　071

5.1　AI更懂“賣得好”的設計　/　072

5.1.1　什麼是“賣得好”的設計　/　072

5.1.2　通過AI工具生成設計方案　/　074

5.1.3　AI時代的智能交互設計　/　074

5.2　被AI重塑的設計流程　/　076

5.2.1　靈感收集：AI是新時代靈感來源　/　076

5.2.2　產品設計：AI賦能產品建模與渲染　/　078

5.2.3　方案驗證：找到可行性方案　/　080

5.2.4　細節優化：從外觀到配色　/　081

5.2.5　沈浸式演示：直觀感受產品魅力　/　082

5.3　盤點：那些經典的AI設計案例　/　084

5.3.1　天貓精靈：智能音箱接入大模型　/　084

5.3.2　達利絲綢：傳統設計與AI的碰撞　/　085

5.3.3　尚品宅配：打造雲端虛擬設計工廠　/　086

第6章  AI創意與生成：打造消費新體驗　/　087

6.1　創意風暴之顏值升級　/　088

6.1.1　產品同質化時代，顏值就是價值　/　088

6.1.2　AI提升Logo設計效率　/　089

6.1.3　AI優化包裝外觀　/　091

6.1.4　伊利：AI賦能下的高顏值包裝　/　091

6.2　創意風暴之電商平臺詳情頁設計　/　093

6.2.1　AI自動設計Slogan　/　093

6.2.2　AI智能創作商品介紹　/　094

6.2.3　AI高效生成商品圖片　/　095

6.2.4　WIME：多維度助力詳情頁生成　/　097

6.3　創意風暴之消費場景創新　/　098

6.3.1　奇妙的虛擬貨場　/　098

6.3.2　產品試用也能虛擬化　/　099

6.3.3　天貓：XR端的“雙11”空間會場　/　101

第7章  AI營銷：引爆企業新的增長空間　/　103

7.1　AI賦能：變革營銷前工作　/　104

7.1.1　數據預測：營銷成本+投資回報率　/　104

7.1.2　精準定價：敏感度分析+智能定價與優惠　/　105

7.1.3　渠道拓展：找渠道+推薦廣告位　/　107

7.2　AI賦能：實現營銷物料多元化　/　108

7.2.1　批量創作優質電商文案　/　108

7.2.2　智能設計爆款宣傳圖片　/　110

7.2.3　自動生成強吸引力營銷視頻　/　112

7.2.4　一鍵實現廣告混剪　/　113

7.2.5　可口可樂：打造創意營銷廣告　/　115

7.3　AI賦能：創新營銷後管理　/　117

7.3.1　隨時隨地掌握營銷數據　/　117

7.3.2　投資回報率升級：提供最佳營銷策略　/　119

7.3.3　高效復盤並自動生成營銷報告　/　121

第8章  AI數字人：依靠虛擬分身無限圈粉　/　123

8.1　打造AI數字人的3個步驟　/　124

8.1.1　第一步：AI數字人建模　/　124

8.1.2　第二步：AI數字人驅動與渲染　/　126

8.1.3　第三步：AI數字人交互設計　/　128

8.2　思考：AI數字人可以做什麼　/　129

8.2.1　產品講解員：為用戶介紹產品　/　129

8.2.2　翻譯員：打破語言與文化壁壘　/　130

8.2.3　模特：幫助用戶試穿或試用產品　/　132

8.2.4　代言人：宣傳產品與品牌　/　134

8.3　新玩法：讓AI數字人做直播　/　136

8.3.1　AI數字人直播帶貨優勢多多　/　137

8.3.2　平臺賦能，實現直播間一站式打造　/　138

8.3.3　AI數字人“采銷東哥”的直播首秀　/　140

第9章  AI導購：讓用戶享受虛擬顧問　/　143

9.1　AI對話——AI導購之本　/　144

9.1.1　應用級階段的AI對話　/　144

9.1.2　嵌入級階段的AI對話　/　145

9.1.3　工具級階段的AI對話　/　147

9.2　AI導購有什麼作用　/　149

9.2.1　為用戶推薦更合適的產品　/　149

9.2.2　催生一種AI搜索新模式　/　150

9.2.3　幫助用戶作出最優決策　/　152

9.2.4　找到關聯產品，實現捆綁銷售　/　154

9.3　AI導購實戰案例匯總　/　155

9.3.1　能作為助手的ShopWithAI　/　155

9.3.2　背靠阿裏巴巴的淘寶問問　/　156

9.3.3　Shopify旗下的Wiser　/　159

第10章  AI供應鏈：加速供應鏈轉型升級　/　161

10.1　AI賦能生產：穩定供應　/　162

10.1.1　用AI進行預生產分析　/　162

10.1.2　AI讓生產系統更“聰明”　/　164

10.1.3　引進智能設備，生產更高效　/　165

10.1.4　基於數據實現工藝升級與建模　/　168

10.2　AI賦能倉儲：推動倉儲轉型　/　169

10.2.1　倉儲管理的數字化轉型　/　169

10.2.2　精準預測：連接銷售端與庫存　/　171

10.2.3　用AI平衡缺貨與庫存過剩　/　173

10.2.4　松下：全方位的智能密集庫改造　/　174

10.3　AI賦能運輸：邁向智慧物流　/　175

10.3.1　智能訂單管理　/　175

10.3.2　智能地址管理　/　177

10.3.3　智能運輸管理　/　179

第11章  AI客服：探索未來客服無限可能　/　183

11.1　AI客服勢不可擋　/　184

11.1.1　AI客服VS真人客服　/　184

11.1.2　價值盤點：AI客服可以做什麼　/　186

11.1.3　“京小智”：功能豐富的AI客服　/　189

11.2　盤點AI客服落地場景　/　191

11.2.1　在線客服　/　191

11.2.2　輔助人工　/　193

11.2.3　外呼中心　/　196

11.3　AI客服要以人為本　/　198

11.3.1　消費體驗是永恒主題　/　198

11.3.2　AI客服不能隔絕服務“溫度”　/　200

11.3.3　終極目標：AI客服提供情緒價值　/　202

第12章  AI用戶管理：穩定企業核心資產　　/　205

12.1　當AI遇到用戶管理　/　206

12.1.1　智能用戶分類：定向管理　/　206

12.1.2　AI促進CRM系統升級　/　208

12.1.3　UNice：實現客戶服務自動化　/　211

12.2　公域用戶管理：從觸達到成交　/　212

12.2.1　AI賦能公域用戶觸達　/　212

12.2.2　AI加速公域用戶轉化　/　214

12.2.3　AI推動公域用戶成交　/　216

12.3　私域用戶管理：從關懷到復購　/　218

12.3.1　AI創新私域用戶關懷模式　/　219

12.3.2　AI優化私域用戶推薦　/　221

12.3.3　AI提升私域用戶復購率　/　222