生成式AI席卷電商領域，AIGC賦能廠商與客戶增效降本

生成式AI已經(jīng)熱了這么久，廠商們在電商領域都有哪些探索？

從AI模特換裝到AIGC賦能運營，生成式AI全方位滲透電商產(chǎn)業(yè)鏈

生成式AI對電商領域有什么影響？發(fā)展現(xiàn)狀如何？一篇文章看明白

七個具體應用案例，透析生成式AI在電商領域的應用

科技巨頭和創(chuàng)業(yè)公司動作頻頻，生成式AI強力滲透電商領域

文/王吉偉

AIGC的颶風刮起來之后，生成式AI很快就滲透進了電商領域。

電商領域擁有巨大的市場規(guī)模與目標客戶。從事電商的企業(yè)數(shù)字化程度較高，對新技術接受能力強，AIGC解決方案可以快速落地。

而電商起家的云計算廠商，更是AIGC的主要推動者。在微軟攜著OpenAI云服務讓ChatGPT、DALL-E等產(chǎn)品與解決方案快速落地到多個領域后，亞馬遜、阿里云、京東云等緊跟其后強勢推出自有LLM，并快速開發(fā)相關應用部署到自有生態(tài)以服務用戶。

阿里巴巴集團董事會主席兼首席執(zhí)行官張勇認為，所有的行業(yè)都值得在大模型的基礎上用人工智能的全新技術重新做一遍。并在發(fā)布大語言模型“通義千問”時提到，阿里巴巴從自身開始，各個業(yè)務產(chǎn)品、用戶產(chǎn)品都將基于大模型重新開發(fā)。

這個邏輯當是所有大語言模型廠商的心聲，大家都在努力推進內(nèi)部應用生成式AI，并攜手合作伙伴開發(fā)出好用的產(chǎn)品服務生態(tài)內(nèi)各個平臺的商戶與用戶。

電商領域既有生成式AI技術的締造者，也有AIGC落地的重要客戶和業(yè)務場景。

多年來，在電商平臺開店的店主們都在苦苦追求軟件工具的應用，以更好的增效降本。生成式AI文生文、文生圖在帶給C端用戶強烈震撼的同時，也讓店家先行一步探索AIGC在電商經(jīng)營中的運用。

由此，電商領域也就被生成式AI先一步滲透。

在各大電商平臺推出大語言模型之前，電商圈已經(jīng)有人開始用Midjourney（MJ）、Stable Diffusion（SD）等生成服裝首飾并進行模特替換，還有人用各種生成式SaaS應用輔助電商運營。

而隨著更多大語言模型的開源以及第三方社區(qū)熱心網(wǎng)友們煉出更多的模型，上市公司以及創(chuàng)業(yè)者們都開始整合資源并訓練模型與調(diào)優(yōu)模型，推出了一些面向電商經(jīng)營的SaaS型生成式AI產(chǎn)品及工具包。

用于電商經(jīng)營的生成式AI軟件工具正在高速成長，AIGC滲透電商領域的速度也在明顯加快。

說了那么多，生成式AI對電商領域有什么影響？應用于電商領域有什么優(yōu)勢？廠商們在AIGC方面都有哪些動作？應用情況如何？

本文，王吉偉頻道就跟大家聊聊這些。

生成式AI席卷電商領域

相對于AI生成文案等應用的潤物細無聲，AI模特換裝是引起電商領域的AIGC風。

在ChatGPT火爆不久后，SD的各種整合包讓更多不懂技術的人能夠在本地PC上嘗鮮文字生圖及圖生圖，并且很快就進入了實際應用階段。其中被電商行業(yè)廣大店主所追捧的AI模特換裝換臉與AI生成游戲原畫一樣，成了最先受到影響的應用領域。

對于開店來說，要設計服裝款式的詳情頁，需要模特、攝影師、造型師、助理、設計師等多名人員，工作流程包括準備服裝、影棚租賃、出外景、選片、修片、配圖說明等，往往需要十幾個人分工寫作，成本百元到千元不等。

微博賬號“浪豬灰頭”曾發(fā)出一張模特攝影工作室的價格表：一天8小時拍攝，需要支出3.6萬元。其中攝影費（包含400張修圖）1萬，男模和女模費用超2萬，化妝費2000元，搭配費4000元，整體費用高達3.5W+。

此外還要照顧模特檔期，服裝需要提前熨燙和整理，還需要選片、下載、制作及挑選，經(jīng)常需要招聘多名兼職人員，一個服裝專場的上線周期至少10天。

這樣的服裝專場，一般的網(wǎng)店過去想都不敢想�，F(xiàn)在用SD進行AI模特換裝或者換臉，只需要將模特的衣服或者臉部遮罩，再輸入相應的提示詞，就能在數(shù)分鐘內(nèi)生成想要的圖片，再經(jīng)過后期處理就能應用到網(wǎng)店了，而不再需要投入那么多成本。

重點在于要實現(xiàn)這些，只需用一個服裝專場費用購買一臺顯卡配置高一些的電腦，安裝網(wǎng)絡流行的SD整合包，再配一個懂SD生成圖片的設計師，一人一PC就能干這個活兒。

對于網(wǎng)店服裝款式換新來說，這種AI模特換裝簡直就是顛覆。

不只是AI換衣，模特身上的頭發(fā)、衣服、鞋子、手套、首飾、眼鏡等都可以用SD或者Midjourney等生圖工具生成。目前服裝服飾領域，已經(jīng)有很多店家在用這種方式打造商品圖片及詳情頁。

在具體應用上，個人店長的通常是用ChatGPT或者提示詞工具生成prompt（指令）。

如果你不懂電腦不懂軟件也沒問題，現(xiàn)在一些廠商已經(jīng)把SD、MJ服務以及一些開源模型部署到云端，融合了服裝、鞋帽等專有數(shù)據(jù)，并集成了多種模型。把這些應用和服務打包成整合型產(chǎn)品，就能幫助用戶更加簡單、快捷的生成拿來即用的服裝衣著款式圖片。

除了以上提到的SD、MJ、ChatGPT等應用，生成式AI已經(jīng)從服裝服飾界開始席卷整個電商領域。很多面向這些領域的原有SaaS工具都引入了生成式AI，并出現(xiàn)了更多基于GPT、DALL-E、SD等模型的SaaS應用。

鑒于SaaS應用的便捷性，現(xiàn)在你想開一個網(wǎng)店，再也像以前那么麻煩，只需用幾款生成式AI應用就能輕松開店。

比如你可以先用一站式品牌命名應用Namelix為網(wǎng)店取個創(chuàng)意名稱并生成商標，再用Namecheap一鍵生成專屬logo和圖標，用多米智作自動寫出商品營銷文案，用Pebblely自動化生成電商主圖與詳情設計，用Magic Studio快速去除商品背景雜色，最后用StockImg AI自動生成商品詳情圖片。

而且這些應用只需要通過自然語言及手勢交互，用戶會打字會點擊就可以生成想要的logo、圖標及服裝等圖片，不需要學習專業(yè)軟件操作知識。

理論上，只要能用好這六款應用，就能開一個獨具特色的網(wǎng)店。

廠商們的生成式AI探索

這一輪大語言模型+生成式AI的勁風，在電商領域刮得還是比較猛烈的。創(chuàng)業(yè)公司船小好調(diào)頭，在GPT和SD剛上線時就開始基于生成式AI開發(fā)各種應用，AIGC從電商領域開始不斷影響整個服裝產(chǎn)業(yè)鏈。

目前在服裝生產(chǎn)的設計、打版、營銷三個環(huán)節(jié)，已經(jīng)有“服裝設計+AIGC”產(chǎn)品相繼面世。

比如萬事利絲綢與無界AI合作，探索AIGC +絲巾設計；

知衣科技與西湖心辰合作，推出服裝產(chǎn)業(yè)模型“FASHION DIFFUSION”，要做服裝行業(yè)的Midjourney，在找款、改款與設計等場景中提升設計效率；

供應鏈服務企業(yè)魔魚發(fā)布“魔魚GPT”，提高服裝設計師提高工作效率；

凌迪科技Style3D發(fā)布的Style3D AI產(chǎn)業(yè)模型，提供AI預測趨勢、AI生成圖案/版片/材質(zhì)/圖像等功能，試圖構建起數(shù)字時尚產(chǎn)業(yè)的“基礎設施”；

AIGC電商賣家營銷素材公司極�？萍�，已經(jīng)在用AIGC能力為全域電商賣家提供從拍攝、排版、直播切片、商品短視頻到商品種草的全鏈路內(nèi)容運營解決方案；

智能化營銷服務商易點天下發(fā)布了AIGC數(shù)字營銷創(chuàng)作平臺KreadoAI，提供包含AI數(shù)字人、AI模特、AI工具、AI創(chuàng)意資產(chǎn)在內(nèi)的4大解決方案。

我們還可以從今年的618，一窺國內(nèi)大公司在電商領域的生成式AI動作。

今年618期間，淘寶天貓宣布發(fā)起“AI生態(tài)伙伴計劃”，開放七大商家經(jīng)營場景；百度推出新電商業(yè)務“百度優(yōu)選”，主打與AI技術的融合；快手組建了大模型研發(fā)團隊；值得買將AIGC列入了年度重點戰(zhàn)略項目。

還有更多電商企業(yè)，在此期間推出了相應的AIGC活動與計劃。

事實上在上個AI技術爆發(fā)周期之后，京東、阿里、拼多多等電商巨頭已將AI應用到新零售的建設中，以為新零售行業(yè)各參與主體、各業(yè)務環(huán)節(jié)賦能，可受限于人工智能技術水平，“AI+新零售”行業(yè)整體仍處于探索階段。

近幾年隨著生成式AI的爆發(fā)，這些廠商們已推出大語言模型并將AIGC技術快速引入電商平臺并應用到實際運營中，使得原來的“AIGC+選品”、“虛擬貨場”、“智能客服”等應用更加智能，在為平臺降本增效的同時，也極大地提升了業(yè)務效率與用戶體驗。

除了國內(nèi)電商平臺，海外科技巨頭也在布局電商領域。

比如亞馬遜已為其電商賣家用戶推出一款AI工具，用于為商品詳情頁面（Listing）撰寫文案，這是亞馬遜將大語言模型（LLM）整合到電子商務業(yè)務中的首批實例之一。在最近的2023 AWS紐約峰會上，亞馬遜云科技更是一刻起推出了推出七項生成式AI新功能，助力企業(yè)專注核心業(yè)務提升效率

谷歌已宣布將生成式AI技術引入在線購物工具，其中包括讓消費者在虛擬環(huán)境下試穿衣服，并根據(jù)消費者偏好推薦特定產(chǎn)品。

微軟也宣布了整合Microsoft Shopping功能，在其必應瀏覽器和Edge瀏覽器中推出全新網(wǎng)購工具，利用AI改善用戶的網(wǎng)購體驗。

5月26日，Lazada Group發(fā)布了LazzieChat。據(jù)介紹LazzieChat可以回復用戶提問，充當私人導購，提供個性化建議和商品推薦，幫助優(yōu)化用戶購物體驗，目前，該服務已在新加坡、菲律賓和印度尼西亞上線。

大模型的通用能力可以應用于多個領域，科技巨頭們自然會優(yōu)先考慮電商這個數(shù)字化與標準化比較高的領域。

在跨境電商領域，廠商們也是動作頻頻。

阿里國際站旗下的外貿(mào)SaaS服務商小滿科技發(fā)布了新的工具升級，其產(chǎn)品“OKKI”在營銷獲客、客戶管理、業(yè)務數(shù)據(jù)分析方面均用上了生成式AI。

TikTok所測試的一款AI聊天機器人，該工具可與用戶交流短視頻相關問題，并幫助他們發(fā)現(xiàn)內(nèi)容。Watchful Technologies表示，其已在蘋果移動設備上某些版本的TikTok應用程序中發(fā)現(xiàn)這款被稱為“Tako”的聊天機器人。

歡聚旗下的SHOPLINE從4月就開啟了AIGC之路：4月推出AI輔助郵件和短信營銷功能；5月上線了商品描述自動生成功能；6月上線商品評價智能回復功能；7月在智能落地頁接入ChatGPT。預計后面還會有更多的動作，以完成其AIGC系列布局。

AIGC軟件A股上市公司萬興科技，在海外推出新一代AI電商圖片生成神器Wondershare VirtuLook，上線“AI試衣間”及“AI商品圖”功能，為電商商家提供商品實拍圖的模特及場景替換解決方案，多維賦能商家低成本、分鐘級生成多元風格的高清商品圖。

薩摩耶云科技集團通過持續(xù)對AI決策智能、AIGC技術進行深度探索和運用，形成了一系列策略、算法模型、系統(tǒng)工具，打造的跨境電商智能綜合服務平臺佈爾跨境，可為跨境電商賣家、品牌出海企業(yè)提供“AI+SaaS+出海服務”專業(yè)解決方案。

生成式AI對電商領域有什么影響？

生成式AI是一種人工智能技術，它可以根據(jù)給定的輸入或條件，自動創(chuàng)造出新的內(nèi)容，如文本、圖像、音樂等。生成式AI的目標是模仿人類的創(chuàng)造力和表達能力，從而提高人機交互的效率和質(zhì)量。

生成式AI的應用領域非常廣泛，包括教育、娛樂、醫(yī)療、商業(yè)等。

在電商領域，生成式AI可以根據(jù)用戶的喜好、歷史行為、場景等信息，生成個性化的商品描述、推薦語、營銷文案等，提高用戶的購買意愿和轉化率。

能夠基于商品的屬性、特點、評價等信息，創(chuàng)作高質(zhì)量的商品圖片、視頻、音頻等，增強商品的展示效果和吸引力。

根據(jù)市場的需求、趨勢、競爭等信息，生成創(chuàng)新的商品設計、品牌形象、營銷策略等，提升商品的差異化和競爭力。

還可以根據(jù)用戶的反饋、評價、投訴等信息，生成及時的客服回復、解決方案、滿意度調(diào)查等，提升用戶的服務體驗和忠誠度。

因此，基于多模特跨語種大語言模型的生成式AI，應用于電商領域有很多優(yōu)勢，包括：

提高商品描述的質(zhì)量和多樣性。根據(jù)商品的屬性、圖片、評價等信息，自動生成吸引人的商品描述，增加消費者的興趣和信任。可根據(jù)不同的場景、目標、風格等，調(diào)整商品描述的語言和內(nèi)容，滿足不同的消費者需求。

優(yōu)化營銷文案和廣告創(chuàng)意。從營銷目標、關鍵詞、競品分析等維度，自動生成有效的營銷文案和廣告創(chuàng)意，提高轉化率和ROI。面向不同的平臺、渠道、媒體等，調(diào)整營銷文案和廣告創(chuàng)意的格式和風格，適應不同的傳播環(huán)境。

豐富內(nèi)容營銷和社交媒體互動。根據(jù)內(nèi)容主題、風格、格式等要求，自動生成高質(zhì)量和有價值的內(nèi)容，如文章、視頻、圖文等，增加用戶的粘性和忠誠度。在用戶的評論、反饋、情緒等信息的基礎上，自動生成合適的回復和互動，提高用戶的滿意度和口碑。

增強用戶體驗和互動。生成式AI可以根據(jù)用戶的行為、偏好、情感等，自動生成個性化的推薦、反饋、咨詢等內(nèi)容，增強用戶體驗和滿意度。并能根據(jù)用戶的問題、需求、意圖等，自動生成智能回復、建議、引導等內(nèi)容，增強用戶互動和忠誠度。

鑒于以上多種優(yōu)勢，現(xiàn)在生成式AI已被防范應用于以下業(yè)務場景：

個性化推薦：通過分析用戶的行為、偏好、歷史記錄等數(shù)據(jù)，為用戶提供最適合他們的商品或服務，以提高用戶滿意度和忠誠度，增加轉化率和訂單金額。

智能搜索：通過自然語言處理和圖像識別等技術，理解用戶的搜索意圖和需求，為用戶提供更準確和相關的搜索結果。由此節(jié)省用戶時間和精力，也能提高用戶的購買意愿。

智能客服：基于機器學習和深度學習等技術，模擬人類的對話方式，為用戶提供及時和友好的客服服務。進一步減少人工客服的工作量和成本，提高用戶的滿意度和信任度。

智能物流：通過大數(shù)據(jù)分析和預測模型等技術，優(yōu)化物流網(wǎng)絡和運輸路線，為用戶提供更快速和便捷的物流服務，降低物流成本和風險，提高用戶的滿意度和忠誠度。

智能營銷：以數(shù)據(jù)挖掘和情感分析等技術，識別用戶的興趣和情感，為用戶提供更有針對性和吸引力的營銷內(nèi)容，提高用戶的參與度和轉化率，并能增加品牌的影響力和口碑。

這些場景只是其中的一部分，理論上只要能夠應用AI技術的業(yè)務場景都能引入生成式AI，并且生成式AI的強適用性可以讓它勝任更多業(yè)務場景。

大量業(yè)務實踐證明，生成式AI可以有效幫助電商企業(yè)提高效率、降低成本、增加收入、優(yōu)化體驗，是電商領域的強大助力。

七個生成式AI具體應用案例

了解了生成式AI在電商領域的應用場景與優(yōu)勢，最后我們再來看幾個生成式AI的具體應用案例。

案例1：亞馬遜使用生成式AI為客戶提供個性化內(nèi)容

借助個性化產(chǎn)品推薦、自定義用戶體驗和創(chuàng)建個性化產(chǎn)品描述，生成式AI可幫助亞馬遜快速向買家識別相關商品，從而提供更好的購物體驗。

生成式電子商務SaaS方案廠商Digitile，正在使用生成式AI來提高其客戶亞馬遜產(chǎn)品描述的質(zhì)量，以提高可發(fā)現(xiàn)性和轉化率。AI驅動的自然語言處理技術可以生成比人類生成的更準確、更詳細的產(chǎn)品描述。這有助于優(yōu)化產(chǎn)品列表描述，從而提高客戶滿意度并減少退貨。

案例2：沃爾瑪使用生成式AI為智能商店提供動力

智能商店使用人工智能來分析客戶行為和銷售數(shù)據(jù)，以提供個性化的推薦和產(chǎn)品建議，并為其雜貨業(yè)務做出更智能的替代。雜貨業(yè)務員替代非常復雜，需要高度個人化，錯誤的選擇可能會對客戶滿意度產(chǎn)生負面影響并增加成本。

沃爾瑪構建的技術使用深度學習人工智能來考慮數(shù)百個變量——大小、類型、品牌、價格、匯總購物者數(shù)據(jù)、個人客戶偏好、當前庫存等等。部署這項技術以來，客戶對替代品的接受度已經(jīng)提高到95%以上。

案例3：Shopify用Shopify Magic賦能商家

為了更好的服務品牌行家，Shopify推出了生成式AI應用Shopify Magic。

這是一套免費的AI功能，這些功能集成在Shopify的產(chǎn)品和工作流程中，使您可以更輕松地啟動，運行和發(fā)展業(yè)務。Shopify Magic將Shopify的所有功能與AI技術的最新進展相結合，為商店建設，營銷，客戶支持和后臺管理的一系列任務提供個性化，上下文相關的支持。

案例4：eBay推出基于生成式AI的購物助理

eBay推出的生成式AI應用 ShopBot個人購物助理，可以協(xié)助客戶瀏覽eBay超過十億個列表的廣泛列表，以發(fā)現(xiàn)最具吸引力的交易。

客戶可以使用文本、語音甚至共享照片來指示他們正在搜索的內(nèi)容，從而與 ShopBot 互動。為了增強對用戶要求的理解，機器人會啟動進一步的對話，使其能夠提供量身定制的建議。

案例5：淘寶B端C端同時發(fā)力生成式AI

淘寶在4月上線了AI BUY 服務，用戶只需要輸入與商品相關的關鍵描述詞，AI BUY就會給出對應的商品圖片，進一步通過拍立淘搜同款完成下單。

7月份，淘寶APP又上線了AI創(chuàng)作小助手功能，支持用戶通過AI創(chuàng)作不同風格的自畫像，并且可以用作淘寶賬號頭像。

現(xiàn)在的電商離不開內(nèi)容創(chuàng)作，這對中小商家的運營能力提出更高要求。有了AI工具之后，商家便能夠更加便捷、高效的制作優(yōu)質(zhì)內(nèi)容。

同時淘寶天貓商家工作臺的相關AI服務也同步進入研發(fā)后期，在AI的輔助下，原本每條要花上至少10分鐘的商品上新文案策劃，只要“數(shù)秒鐘”就能完成，并且還能提供第一人稱、簡約、功能性等多種文案建議。

在淘寶，生成式AI已經(jīng)實現(xiàn)在B端助力商家降本增效，同時在C端優(yōu)化消費者的購物體驗。

案例6：京東云AIGC內(nèi)容營銷平臺助力客戶增效降本

京東在7月13日正式推出言犀大模型后，也放出了大模型在電商場景的成功實踐。

在發(fā)布會現(xiàn)場演示中，京東云AIGC內(nèi)容營銷平臺僅從一張商品圖出發(fā)，就能夠高效精準地理解商品特征，快速生成電商運營需要的商品主圖、營銷海報圖和商品詳圖等。在人工智能加持下，每套圖的制作成本能降低90%，制作周期也從7天縮短到半天。

案例7：百度優(yōu)選搜逛推一體深度鏈接用戶與場景

百度在5月推出了全新的電商品牌“百度優(yōu)選”，定位是搜逛推一體的智能電商平臺，在電商大腦的依托下，在搜索、直播、視頻、商城四個場域，將用戶與場景進行鏈接和交互，深度融合人找貨、貨找人，促成交易。

百度優(yōu)選沒有做成單獨的APP，而是內(nèi)嵌在百度APP中。依托百度的流量和數(shù)據(jù)，百度優(yōu)選設計了知識選購卡、榜單、智能助手、商品測評、聚合比價、直播等多個產(chǎn)品矩陣，在交易前的評估階段，為用戶提供更智能、便捷的個性化購物體驗。

此外，百度還推出了電商數(shù)字人直播平臺，進一步降低商家開播的門檻和直播營銷的成本。

全文完

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