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“好用的AI”是什么样的?听听真正用AI做生意的商家怎么说

李梦琪 2025/11/06 21:20
李梦琪 2025/11/06 21:20

邦小白快读

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AI技术在双11驱动商家实现效率飞跃和增长。

1. 智能流量匹配:阿里妈妈货品全站推工具通过AI选品优化流量分配,提升商品转化率;案例:灯具商家成交增幅9倍,ROI目标100%交付。

2. 新品开发加速:商家如纳艾森家具旗舰店借助AI实现每日上新,相比去年业绩增长20%,消除滞销风险。

3. 自动化运营工具:生意管家大促AI助理自动诊断经营数据,节省90%巡店时间,生成500万条策略,效率提升1.5倍。

4. 客服优化升级:店小蜜5.0升级意图理解能力,解决率从72%升至80%以上,复购率增2%,转人工率降30%,提升消费者体验。

总:AI解决方案带来实际增长,商家案例展示如何高效应用。

AI重塑品牌渠道建设和消费趋势响应。

1. 产品研发加速:AI推动新品开发效率,案例:纳艾森家具每周上新增加10倍,缩短研发周期,提升市场响应力。

2. 消费趋势洞察:AI理解商品强化精准人群匹配,消除同质化竞争;案例:灯具品牌挖掘机会爆款,避免爆款利润压缩风险。

3. 用户体验提升:店小蜜客服个性化推荐处理用户查询,复购率增2%,反映用户行为改善和忠诚度增强。

4. 平台政策支持:阿里妈妈货品全站提产品升级,提供全链路提效,启示品牌如何整合AI进行定价和渠道优化。

总:AI优化品牌经营,结合数据和趋势实现增长。

AI解读政策红利和增长机会。

1. 政策升级:阿里妈妈货品全站推迭代AI选品能力,自动筛选潜力品,政策支持商家挖掘GMV增长空间。

2. 增长市场:AI工具如生意管家助商家诊断异常数据,提供应对建议;案例:大促AI助理处理订单风险,防止店铺评分下滑。

3. 合作方式:平台产品强化代理执行功能,卖家可接入AI代理如数据分析师和美工,自动配置活动。

4. 风险提示:过往流量痛点如爆款滞销已解决;店小蜜降低转人工率减少订单流失,带来30%转化效率提升。

总:AI提供实操解决方案,助力卖家抓住双11机遇规避风险。

AI启示生产数字化和商业机会。

1. 产品生产优化:AI加速新品开发周期;案例:纳艾森家具日常上新提升供应链响应,启示设计高效化需求。

2. 库存管理:货品全站推工具预测商品生命期,解决滞销占库问题;灯具商家智能运营中腰款减少浪费。

3. 数字化推进:生意管家自动化经营流程节省90%人力,案例数据指导工厂如何应用AI提升电商运营效率。

4. 商业机会:平台AI工具释放增长空间,如店小蜜5.0提升复购率2%,为制造商揭示市场需求变化。

总:AI案例展示数字化转型路径,驱动工厂效率提升机会。

AI解决行业痛点和新技术应用。

1. 客户痛点:流量精准匹配难题;案例:阿里妈妈货品全站推AI重构商品库,提升转化率。

2. 新技术趋势:意图理解在店小蜜5.0升级,实现上下文处理用户需求;大促AI助理自动诊断数据变化,解释环比下降原因。

3. 解决方案:生意管家提供经营闭环代理服务;案例:500万商家使用节省30%工作量,效率提升1.5倍。

4. 行业发展趋势:AI从增效降本转向实质增长;店小蜜减少人工依赖,展示客服自动化的演进。

总:AI技术革新强化服务能力,聚焦数据驱动的痛点点解决。

AI实践平台需求和运营管理。

1. 平台做法:阿里妈妈升级货品全站推,AI重构商品库提升匹配逻辑;大促AI助理提供数字员工代理运营工作。

2. 招商支持:平台工具推广如生意管家和店小蜜,500万商家接入,案例展示增长机会吸引商户。

3. 运营管理:AI智能选品自动优化投放,保障ROI交付;管理风向规避如处理异常订单提升时效。

4. 平台问题解决:过往流量痛点转为精准人群策略;店小蜜深度联动平台系统,自动化活动配置缩短维护时间。

总:淘宝平台AI策略强化商家服务,驱动高效运营模式。

AI推动产业动向和政策启示。

1. 产业新动向:淘宝AI重构20亿商品库,改变流量算法;案例:AI代理如生意管家和店小蜜普及500万商家。

2. 政策法规启示:阿里妈妈产品升级聚焦全生命周期管理,提供选品转化方案;启示监管如何支持数字化变革。

3. 商业模式:AI+人工协作成为主流;案例:客服团队价值转移至判断结果,提升稳定性。

4. 新问题研究:过往爆款滞销痛点解决;数据如店小蜜意图理解减少30%订单流失,分析模式优化方向。

总:AI演变启示新研究问题,结合案例和政策讨论行业未来。

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声明:快读内容全程由AI生成,请注意甄别信息。如您发现问题,请发送邮件至 run@ebrun.com 。

我是 品牌商 卖家 工厂 服务商 平台商 研究者 帮我再读一遍。

Quick Summary
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AI technology drove significant efficiency gains and growth for merchants during the11.11 Global Shopping Festival.

1. Smart Traffic Matching: Alimama's Product Full-Site Promotion tool uses AI for product selection and traffic allocation, boosting conversion rates; Case study: A lighting merchant achieved a 9x increase in transactions and 100% ROI goal delivery.

2. Accelerated New Product Development: Merchants like Naissen Furniture flagship store leveraged AI for daily new product launches, achieving 20% growth compared to last year and eliminating the risk of unsold inventory.

3. Automated Operations Tools: Business Steward's Promotion AI Assistant automatically diagnoses operational data, saving 90% of store inspection time, generating 5 million strategies, and improving efficiency by 1.5x.

4. Customer Service Optimization: Dianxiaomi 5.0 upgraded its intent understanding capability, increasing resolution rates from 72% to over 80%, boosting repurchase rates by 2%, reducing manual intervention by 30%, and enhancing consumer experience.

In summary: AI solutions delivered tangible growth, with merchant case studies demonstrating efficient application.

AI is reshaping brand channel development and consumer trend responsiveness.

1. Accelerated Product R&D: AI enhances new product development efficiency; Case study: Naissen Furniture increased weekly new launches by 10x, shortening R&D cycles and improving market responsiveness.

2. Consumer Trend Insight: AI's product understanding enables precise audience matching, eliminating homogenized competition; Case study: A lighting brand identified potential hit products, avoiding profit margin compression risks associated with blockbusters.

3. Enhanced User Experience: Dianxiaomi's personalized recommendations handle user queries, increasing repurchase rates by 2%, reflecting improved user behavior and loyalty.

4. Platform Policy Support: Alimama's Product Full-Site Promotion upgrade provides full-chain efficiency improvements, illustrating how brands can integrate AI for pricing and channel optimization.

In summary: AI optimizes brand operations, driving growth through data and trend integration.

AI unlocks policy benefits and growth opportunities for sellers.

1. Policy Upgrades: Alimama's Product Full-Site Promotion enhanced AI product selection capabilities, automatically identifying potential products with policy support for GMV growth.

2. Growth Markets: AI tools like Business Steward help diagnose abnormal data and provide solutions; Case study: The Promotion AI Assistant managed order risks, preventing store rating declines.

3. Collaboration Models: Platform products strengthen agent execution functions, allowing sellers to integrate AI agents (e.g., data analysts, designers) for automated campaign setup.

4. Risk Mitigation: Previous pain points like unsold hit products are resolved; Dianxiaomi reduced manual intervention rates, decreasing order loss and improving conversion efficiency by 30%.

In summary: AI provides practical solutions, helping sellers seize 11.11 opportunities while mitigating risks.

AI highlights digital production transformation and commercial opportunities.

1. Production Optimization: AI accelerates new product development cycles; Case study: Naissen Furniture's daily new launches improved supply chain responsiveness, signaling efficient design demands.

2. Inventory Management: Product Full-Site Promotion predicts product lifecycles, resolving overstock issues; Case study: A lighting merchant used AI to optimize mid-tier product operations, reducing waste.

3. Digital Advancement: Business Steward's automated workflows saved 90% of labor; Case data guides factories on applying AI to enhance e-commerce efficiency.

4. Commercial Opportunities: Platform AI tools unlock growth potential; Case study: Dianxiaomi 5.0's 2% repurchase rate increase reveals shifting market demands for manufacturers.

In summary: AI case studies demonstrate digital transformation pathways, driving efficiency improvements for factories.

AI addresses industry pain points and new technology applications.

1. Client Pain Points: Solving precise traffic matching challenges; Case study: Alimama's Product Full-Site Promotion restructured product libraries using AI, improving conversion rates.

2. Technology Trends: Dianxiaomi 5.0's upgraded intent understanding enables contextual user needs processing; The Promotion AI Assistant automatically diagnoses data fluctuations, explaining month-over-month declines.

3. Solutions: Business Steward offers closed-loop operational agency services; Case study: 5 million merchants saved 30% workload with 1.5x efficiency gains.

4. Industry Evolution: AI shifts from cost reduction to substantial growth; Dianxiaomi's reduced manual dependency showcases customer service automation progress.

In summary: AI innovation strengthens service capabilities, focusing on data-driven pain point resolution.

AI practices address platform demands and operational management.

1. Platform Strategies: Alimama upgraded Product Full-Site Promotion, using AI to restructure product libraries and enhance matching logic; The Promotion AI Assistant provides digital employee agency for operations.

2. Merchant Support: Platform tools like Business Steward and Dianxiaomi attracted 5 million merchants, with case studies highlighting growth opportunities.

3. Operational Management: AI product selection optimizes ad delivery, ensuring ROI; Risk management (e.g., handling abnormal orders) improves timeliness.

4. Problem Resolution: Previous traffic issues transitioned to precise audience strategies; Dianxiaomi's deep platform integration automates campaign setup, reducing maintenance time.

In summary: Taobao's AI strategy enhances merchant services, driving efficient operational models.

AI drives industry trends and policy implications.

1. Industry Shifts: Taobao's AI restructured 2 billion product libraries, altering traffic algorithms; Case study: AI agents like Business Steward and Dianxiaomi serve 5 million merchants.

2. Regulatory Insights: Alimama's upgrades focus on full lifecycle management, offering product selection conversion solutions; Implications for supporting digital transformation policies.

3. Business Models: AI-human collaboration becomes mainstream; Case study: Customer service teams shift focus to outcome judgment, improving stability.

4. Research Questions: Resolution of past overstock issues; Data from Dianxiaomi's intent understanding reduced order loss by 30%, indicating optimization directions.

In summary: AI evolution presents new research questions, combining case studies and policy discussions to explore industry futures.

Disclaimer: The "Quick Summary" content is entirely generated by AI. Please exercise discretion when interpreting the information. For issues or corrections, please email run@ebrun.com .

I am a Brand Seller Factory Service Provider Marketplace Seller Researcher Read it again.

文丨李梦琪      编辑丨石磊

【亿邦原创】如果说在经历了十六届双11之后,这个大促还有什么能让商家感到惊喜和期待,那么AI技术所驱动的效率飞跃,以及由此衍生出来的全新增长机会,无疑成为不可忽视的关键议题。

“全面接入AI后,我们相比去年同期已经取得了20%的业绩增长。”

20%在今天不再是一个小数字,特别对于一家开店时间超过10年,成交百万量级的商家来说。“原来我们每周只能上新一到两个新品,现在每天都能完成上新。”纳艾森家具旗舰店负责人彭怀安直言,这个变化是AI的多项能力以及团队配合共同促成的,最终的结果是更多新品带来更多消费者、更多生意机会,以及更多的增长。

今年天猫双11期间,类似的商家增长案例还有很多。他们用真实声音讲述,首个全面接入AI的天猫双11,变化不再仅仅是“增效降本”,而是经营全流程的智能化改造,以及实质的生意增长。

01

更智能的流量匹配

今年年初,亿邦动力在一份面向商家的调研问卷中发现,“流量”依旧能在当下商家的经营痛点中排名前三。但和过去不同,如今商家之间的流量竞争,已经不再只能依靠单纯的“广告投放”来抢占规模,而更加依赖数据锁定特定人群和场景。

换句话说,比起曝光,现在的商家更想要精准的转化。

在一些传统类目,商家对此感知和需求尤其明显。一位灯具商家告诉亿邦动力,他所在的行业十分垂直,用户需求集中,导致商品同质化严重,加上行业整体增速放缓,使得同行间的竞争愈发剧烈。

“爆款的利润被卷到极低。”这位商家坦言,同类型店铺爆款之间差异不大,用户比价严重,而以往流量又更容易被这类产品“吸走”,店铺内的中腰及长尾款难被发现。

这类困境几乎是同类型商家过去的“阿喀琉斯之踵”——爆款销量集中,但没利润;非爆款定价空间大,但滞销占库存,最终结果是商家增长受阻。

不过情况已经发生了改变。早在今年618前夕,阿里妈妈就完成了“全站推广”向“货品全站推”的产品升级——聚焦商品的全生命周期管理和智能出价及交付能力,为商家提供从选品到转化的全链路提效解决方案,实现ROI稳定交付。

升级之后,“货品全站推”可通过AI智能选品自动筛选出店铺的平台推荐商品,挖掘并预测未来有GMV增长空间的商品,并按照优质新品、潜力品和机会爆品进行选品打标,有效提升商品的投放转化率。

而在今年双11前,阿里妈妈“货品全站推”背后的AI底层能力又实现了进一步的迭代和更新。其中最值得关注的是,阿里巴巴中国电商事业群搜推智能总裁凯夫在天猫双11启动会上透露,淘宝天猫对20亿商品库进行了彻底的AI重构,让算法能真正“理解”商品。

这不仅是消费体验端的升级。AI对商品理解能力的提升,以及相关产品升级,进一步强化了平台倾向“人群匹配”而非“爆品推荐”的流量逻辑,而这带给商家最直观的变化,就是更全面的确定性增长。

上述灯具商家表示,这个双11,店铺接入阿里妈妈货品全站推的“AI智能选品”工具,针对店铺内无论爆款、中腰款还是长尾款,生成基于其生命周期的智能运营体系。在此基础上,店内的“机会爆款”将会被快速挖掘,并运用“多目标出价”和“一键起量”组合,在保障ROI的基础上进一步挖掘成交增量。

天猫双11现货售卖首日,该店铺全站投放的核心商品当日成交增幅9倍,ROI目标交付100%。

02

更全面的生意管家

“‘好用的AI’是淘宝AI应用的检验标准,我们希望AI能解决消费痛点,也能让商家获得增长。”凯夫曾在双11启动会上这样强调。

但消息一出,就有商家在评论区表达困惑,“好用的AI长啥样?”

“商家对AI这一概念本身的感知是弱的,但对‘生意管家’、‘店小蜜’这样有针对性的AI产品,他们的接受度很高。”对此,一位电商从业者指出,对商家来说,真正“好用的AI”体现在两个方面,一个是业务结果维度,也就是所谓经营增长;其次是效率和体验的提升。

围绕这一点,淘宝基于AI模型对全站商品与经营数据的理解,推出面向商家的AI agent——生意管家,为商家提供“智能诊断-经营建议-自动执行代理”的经营闭环。

双11期间,生意管家上线“大促AI助理”,帮助商家进行大促生意诊断,并提供6大AI数字员工,包括AI数据分析师、AI营销运营、AI人群运营、AI美工设计、AI客服、AI订单,代理店铺的核心经营工作。

生意管家大促AI助理

“好用的AI”也有了更加具象化的体现。“为更全面的分析数据,过往我要跳转十几个页面。”一位家具品牌店铺负责人表示,过去每天早上盘点昨日或上周的运营数据是一项非常繁重的工作,需要逐一查看生意参谋首页、商品列表页、商品流量来源页等多个页面,再手动分析经营情况。

现在,每天只需要打开“生意管家”,查看其自动巡店产生的核心经营数据。“帮我们节省了90%的巡店时间,生意管家的AI能力相当于一名三五年的成熟运营。”这位负责人坦言,大促期间对异常订单的处理以及运营决策有非常高的时效性要求,过去纯人工的配置在订单量大的情况下难免会有遗漏,影响消费者体验和店铺评分。

AI接入后,首先保证了数据时效;其次,大促AI助理还会智能盘点重要的数据变化,并给出相应的问题解读。例如“某商品成交额的环比下降”、“店铺访问量的阶段性上升”,以及“店铺人群的流失去向分析“等。“无论是正向还是负面的数据变化,AI都能帮我们找到具体原因,方便决策快速跟进。”

生意管家AI经营情况分析

像这样的商家案例还有很多。数据显示,目前已有超过500万淘宝商家在大促期间投入使用AI生意管家。其中,AI店长“大促小助理”已为商家生成500万条大促经营策略,平均帮助节省30%工作量,效率提升1.5倍。

03

更靠谱的金牌助手

首批AI应用问世时,客服就被认为是AI最典型的应用场景。

然而在过去实际的体验中,无论是在语音还是文字对话里,我们似乎都更倾向选择“转人工”。这一选择并不代表AI不是未来,或者消费者太固执,只是因为AI不好用。

但从这个双11开始,情况也发生了转变。

天猫双11开启前,智能客服产品“店小蜜”迎来升级。更新之后的店小蜜5.0能够在售前进行用户意图识别、商品对比、个性化推荐等工作;售后则深度打通了平台系统,能够实现核心功能的自动化处理。

“我们店铺智能客服的解决率从原来的72%提升到了80%以上。”奥康鞋业旗舰店客服负责人林晶晶直言,“过去这个数据想要突破75%都是非常非常难的,无论我做了多少精细化的配置。”

她进一步举例,店小蜜5.0对用户上下文理解能力的提升,让智能客服能够理解并承接线下消费者拿货号找商品的复杂需求,以及面对一个链接多款商品的信息查询、不同款式的细节对比等售前服务,智能客服目前都能轻松应对。“这很大程度上解决了订单流失的情况。”

店小蜜5.0意图理解能力升级

在售后,店小蜜5.0也能通过平台系统的深度联动,完成类似“买三免一”、“定金返现”等活动的订单备注工作。“不像过去,售后问题消费者反映到末端时就直接进入人工,今年我们超过98%的订单都能够通过店小蜜给予100%的精准解答。”

店小蜜5.0也带了一些隐性的价值。林晶晶透露,其中最重要的就是复购率的提升。“今年9-10月店小蜜5.0上线以来,我们的复购率提升了2%。”

数据显示,天猫双11期间,AI客服累计服务接待3亿人次消费者,其中AI全自动承接1亿人次消费者;帮助商家转化效率提升30%。有商家表示,升级店小蜜Agent后,店铺整体的转人工率下降30%以下。大促期间活动的配置维护更是从几天缩短到几小时。

那么AI真的会替代人工吗?当下更贴合实际的判断是:AI更可能“增强”人类劳动,而不是将其淘汰。

对此林晶晶称,全面接入AI应用后,客服团队人员稳定性提升。过去人工客服多从事基础重复工作,不利于职业成长;如今客服团队需学习更多运营、产品知识技能,以应对AI无法处理的复杂工作。

“人的价值不在操作,在于提出需求和判断结果。”事实上,“AI+人工”正在成为各行业的主流工作方式。在电商行业,AI不再是“花架子”,淘宝已经逐渐摸索出最佳解决方案。

亿邦持续追踪报道该情报,如想了解更多与本文相关信息,请扫码关注作者微信。

文章来源:亿邦动力

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