现在的结论就是, 目前能够真正像一个店铺运营人员那样去管理店铺的AI工具, 在全球的范围内不超过5款。绝大多数的AI平台还停留在你问它答的这个阶段, 就是你丢出一个问题, 它就吐出来一段文字, 剩下的活儿主要还是靠你自己来完成。
从2024年下半年这一时间点上开始, 有一批专门为了电商场景所制作的AI工具, 它们把这些工作里的执行部分给真正地融合进去了, 这样的情况意味着这些事情不再单纯地停留在只提供建议的那个阶段上面了, 而是直接地去读取你的店铺数据, 去把价格自动改掉，然后把各种素材也给弄出来, 同时把那些邮件发送的序列流程也都完整地跑通一遍。
AI工具能自动管店吗？
可以的, 不过前提条件在于要属于那些专门负责电子商务运营的具体类别范围。
这些这种类型的工具和那些通用的AI之间的区别是非常明确的, 这个最大的不同点就在于一个方面, 它不是会根据你所说的那一些描述来进行工作, 它的起点是你的那些真实的数据。
以这个电商AI为例来说明, 这一项技术是原生就对接了、、eBay这些7个电商平台的, 同时也是对接了、、等7个社媒渠道的。
人工智能系统可以直接读取你店铺里的实时订单数据, 同时还能获取实时的库存状况以及广告费用的支出情况, 接着它就会自动去执行相应的操作。
它内部已经内置了35个电商专项技能, 这些技能覆盖了选品、SEO优化、邮件营销以及店铺诊断这几个方向, 不需要你自己专门去写指令提示词来进行调用处理, 开箱之后就可以直接使用了。
更为关键的事情在于, 这件事并不是执行一次就结束了。
你可以设置一个定时的任务安排, 例如设定在每天早晨八点这个时间点自动地去拉取竞争者的价格信息, 同时要去检查一下货物的库存水位状态怎么样, 程序是在后台持续不断地运行的, 当运行完毕后会把最终的结果推送到你所在的工作通讯群组里面, 比如Slack群组或者是飞书群组之中, 你根本不需要去打开产品的用户界面, 仅仅只需要在手机屏幕上观察一眼就行了。
和通用AI有啥区别？
| 维度 | 通用大模型 | 电商专项AI工具 |
|---|---|---|
| 数据来源 | 你打字描述 | 直接接店铺后台 |
| 输出形式 | 文字建议 | 直接执行动作 |
| 运行方式 | 问一次答一次 | 定时任务持续跑 |
| 安全边界 | 无商业限制 | 内置预算阈值、库存底线 |
把话说明白了, 通用人工智能是一个能够处理各种事务的顾问, 电子商务专门的人工智能是一个懂得顾客生意状况的运营人员。前者会给出一些建议说顾客应该检查一下退货率的具体情况。
后者却可以立刻找出那些退货率出现异常状态的订单数据, 并且把这些订单进行标记处理, 需要退款的就执行退款操作, 需要补发的就执行补发操作。
什么卖家适合用AI工具？
年GMV在50万到2000万美元之间, 而且SKU数量过百的跨境卖家, 是目前这类工具最匹配的人群。这类卖家的产品力, 和供应链, 都已经跑通了。但流量和用户数据, 被平台锁着。
他们想搭独立站做DTC。但是又没精力同时管内容。也没精力同时管SEO。也没精力同时管投放。也没精力同时管转化。也没精力同时管复购。这涉及到5条线。
说实话, 对于一个刚起步、月销售额还不到那一万美元的小卖家来说, 花费时间和精力去研究这些工具, 其实还不如先把货物销售流程跑通。要明白的是, 这类工具的核心价值在于提升已有业务效率, 而不是帮助从零开始建立基础。
用AI工具前注意什么？
当自动化系统跑起来以后, 你最应该死死盯住的, 完全不是人工智能本身表现得究竟聪不聪明, 而是那些关键的边界条件有没有设置妥当。诸如预算的上限具体是多少、折扣规则最多允许叠加几层、以及库存量降低到何种程度就停止售卖, 这些所有的规则设定, 必须由你自己来强制规定并确定下来。
如果你把这些前置条件都设置得非常严谨和合理, 那么这套人工智能技术就会变成一款可以全天候进行不间断运营的得力工具；可一旦你没有设立好这些约束机制, 等到你一觉醒来之后, 极大概率会发现自己投入的预算已经被消耗殆尽, 而叠加上去的折扣层级竟然多达三层之多, 这种情况下所造成的混乱局面与管理难度, 相比于完全没有使用自动化工具之前的状态而言, 还要显得更加麻烦与棘手得多。
工具这个东西, 它是固定不变的, 规则则是由人根据具体情况进行灵活调整的。我们需要把边界框得死死的, 这样的话, 人工智能才能真正地替我们完成工作, 而不是白白地消耗资金。
