当下，跨境电商行业正迅猛发展，这种发展源于全球消费市场的碎片化以及需求的个性化，从而为中国企业提供了更多拓展全球市场的机会。据艾瑞咨询统计，预计至2028年，中国跨境电商市场将以11.3%的年均复合增长率稳定增长，达到2.4万亿美元。
然而，不同市场在语言、文化、市场条件等方面存在客观差异，这些因素在选品、渠道选择、策略等方面都会产生深远影响。面对海量的商品和复杂的市场环境，如何高效、精准地进行选品，成为跨境电商平台及商家跨境业务中的关键环节。AIGC技术的兴起，正在助力商家选品策略的革新，帮助跨境企业级商家进一步提升经营效率。
本文将重点探讨AIGC如何助力跨境电商实现智能选品以及当下实际应用效果。
AIGC助力跨境电商选品提效
传统跨境电商人员在选品环节从选品到最终上架需要经历主要工作包括：研究市场和消费者需求；筛选出最适合的产品和供应商；进行市场调研和分析；确定产品的品牌定位、特色和售价；进行样品测试和评估；确定选品并准备上架等步骤，过程繁杂且琐碎。
过往，跨境商家多借用于相关的大数据分析工具，通过一定的逻辑，对收集来的海量数据进行处理，把Listing的各项数据结构化地呈现，帮助卖家找到符合自己预期定位的产品。
传统选品方式耗时长且成功率低，跨境电商平台和商家需精准把握市场需求和趋势。AIGC技术可快速挖掘潜在需求，商家可与其交互，快速定位潜力商品。同时提供定制化选品方案，满足不同市场需求。
以插件工具shulex为例，其拥有较全亚马逊商品库和全量买家评论数据，是运用ChatGPT4等先进大模型构建针对行业场景的AI应用，能够提高亚马逊卖家市场等岗位的洞察力。
SHULEX通过深度分析商品数据，为商家提供精准的选品建议。商家使用SHULEX后，可以在亚马逊平台上找到对应商品，并进行消费者分析，获取对自有商品针对性修改建议。SHULEX不仅可以分析用户的反馈和购买行为，还能结合竞争对手的产品信息，为商家提供定制化的选品方案。
通过SHULEX，商家可以对商品进行基础信息、用户画像、产品优劣势、用户预期等多方面的信息对比，全方面了解自己和竞对之间的强项和不足；再结合评论分析优化listing关键内容，具体包括产品近期VOC表现、品类TOP关键词等，帮助提升listing曝光及转化率，以增加整体销售额。
总之，相比于传统的大数据等选品方式仍依赖于人工进行大量的数据分析与筛选，AIGC技术则能自动处理和分析海量数据，包括历史销售数据、市场趋势、用户偏好等，因此在市场分析与调研环节能够大大减轻选品人员的工作量，提升效率。当然，当下，即使应用AIGC技术，最终决策环节还是需人工进行调准。
选品仍无标准模型，AIGC选品或对中小铺货型商家更有效
目前阶段来看，AI在跨境电商选品环节当中的应用仍处于初级阶段，更像一个效率工具，不能替代某一个人的工作或者完全替代选品这一环节，更多是强化选品效率。第一手的市场调研和综合分析仍然是做出准确选品决策的关键，AI选品工具目前只能视作为辅助工具。
海比电商创始人兰友洋认为，跨境电商选品是一个复杂的过程，不是单一的、点状的，可被模块化的能力，涉及选品方式、选品逻辑、选品维度以及商家的风险偏好等多个维度，且选品的逻辑、规则等是在不断变化的，没有真正意义上的标准模型。
AIGC技术的应用可能可以替代选品环节中的一部分工作，比如针对海量数据的梳理分析，但要想完全替代人还不能做到，仍然需要人来进行最终的决策。比如涉及变量因素较多的市场预测方面，AI还不够准确，还需要依赖人的一些经验完成。
同时，对于规模较小的入门级商家来说，人力物力精力都有限的情况下AI是很好的辅助工具，使用门槛较低且成本低，能够很大限度的减轻选品工作量提升选品效率。但对于大型商家来说由于AI选品的准确性仍然存在问题，他们在选用AI选品时会更加谨慎。
正如兰友洋所言，AIGC在对于海量数据的分析与整理非常高效，对于业务流程相对简单的铺货型商家来说，靠AI选品工具来帮助提效效果较好，而对于精品玩家来说，使用AI选品的效果则有限。
结语
当下，AI技术在跨境电商选品领域具有巨大的应用潜力。然而，其效果和准确性仍受到数据源和专业人才的限制。数据源是影响AI技术在选品环节应用的重要因素，目前市面上的AI选品工具主要基于平台的数据源，如亚马逊、Shopify等，而这些平台的开放程度不同，导致数据源的准确性存在差异。
据虎嗅智库了解，市场公开数据大都是基于公开数据来做二次加工，加工后的数据质量存在一定程度下降。数据源质量一旦下降50%，数据的精度就会下降一个量级。可以说，拥有一手数据源的企业在选品精细化程度上具有优势，而拥有精细化能力的企业在获取数据方面则存在一定困难。
总体来说，在选品环节，AI技术可以作为辅助工具，降低早期成本，目 前的AI选品模型还不够成熟，需要人工进行校准。未来，随着高端人才的加入和技术的成熟，AI可能在选品决策上超越人类，AI技术的影响和潜力仍需持续被关注和验证。
文章来源：虎嗅智库服务
