作者:何玥阳,编辑:嘉辛
AI电商,在过去的2023年被频频提及,不出意外的话,也是2024年电商的关键词。
马云说,AI电商时代刚刚开始,对谁都是机会,也是挑战。
1月10日,沃尔玛宣布与OpenAI合作,打造类似于Chat GPT的电商搜索功能,基于生成式AI、AR等技术,在其社交电商平台推出了一键试穿功能。
在AI电商下了猛功夫的是百度。
大厂纷纷卷起大模型之后不久,百度就推出了新电商业务“百度优选”,与此前在电商江湖里的多次尝试相比,这一次百度的电商业务加入了AI元素,并且推出了商家后台管理工具和营销工具,电商业务做得更深了。
从去年5月份推出百度优选,到“618 AI购物狂欢节”,到10月的百度世界大会,再到今年1月的生态大会,百度电商业务不断提及。
2007年,百度成立电子商务事业部,之后又推出以C2C模式为主的电商平台,该平台名为“百度有啊”,放言“三年内必超淘宝”。
此后,在电商赛道上,百度走得并不顺利。这一次,AI大模型似乎正在“圆”李彦宏的电商梦。
在1月10日的“AI重构电商”生态大会上,百度副总裁、百度电商总经理平晓黎介绍,2023年,百度优选GMV同比增长594%,交易用户数和动销商家数分别增长4倍和3倍,AI大模型参与促成的交易占总交易的20%。
百度优选计划在2024年助力100个年销售额过千万的达人、100家年销售额过亿的商家以及50家GMV过亿的服务商。
百度做电商,似乎要翻身了。
AI是百度的优势区,是铁一般的事实。
技术方面,百度的智能驾驶、智能云都排在前列。AIGC应用级产品文心一言也可以为电商商家提供脚本写作、创意参考等。
AI需要高人才密度,而百度被称为AI人才的黄埔军校。
AI+电商,可以说是从2007年以来百度做电商遇到的最大的机会,所以百度下重注也理所当然。
可是,AI+电商究竟应该是什么样的呢?
AI与前几次技术革命有所不同。在电力革命、信息革命之前,绝大多数人不知道电和信息有什么样的“原生”应用。
而在文学及影视作品的长期熏陶之下,我们对于AI的想象是在不断升级的,尤其是在AlphaGo会下棋之后,我们距离真正的AI距离越来越近,期待越来越高。
落到电商上面,我们可能希望AI直接根据身材、风格、出席的场合进行量体裁衣,或者是筛选出合适的工厂,沟通需求再进行生产制造物流,希望AI能够根据装修风格在电商上找到或者定做合适的装饰品……
这样的终局显然太远。
在此之前,AI在电商上对消费体验的渐进式改善很容易低于期待。
可能都不如2016年马云提出新零售的时候,我们所畅想的“线上下单、配送到家”“线上线下价格体系打通、会员体系打通”“到处都是无人售货机”所带来的冲击大。
其实直到现在,喊了很多年私域,现实状况是很多品牌在线上线下、线上不同平台之间的会员体系、价格体系仍然没有打通,更别提“需求决定生产”上供给侧实现超高周转和超低库存了。
既然终局太远,那么演进的路径和方式就十分重要。
百度优选的定位是搜逛推一体的智能电商平台,在电商大脑的依托下,在搜索、直播、视频、商城四个场域,将用户与场景进行链接和交互,深度融合人找货、货找人,促成交易。
百度的思路关系着AI能不能帮助其电商业务打场胜仗、实现翻身。
先来看这半年多,百度在智能电商做了什么。
在2023年百度世界大会上,百度电商商业负责人展示了AI对电商业务的重构成果和重要的落地应用:慧播星和智能导购。
慧播星是百度电商的数字人直播平台。在慧播星上,商家可以用2D真人形象的数字人进行直播,整个过程比较便捷,比如用后台的模板可以在10分钟内制作出数字人直播间,包括5分钟视频制作、AI辅助配置剧本、平台内一键发布等。
慧播星的数字人还有一个优点是拟真度比较高。百度慧播星也是百度电商在2024年升级的重点之一。
智能导购也很容易理解。用户可以和智能导购多次交流,大模型也会根据这些互动以及搜索动作、浏览习惯等数据行为分析用户的喜好,从而得到更清晰的建议,找到更合适的商品。
理想的状态下是这样的:百度优选通过数字人直播这类方式为商家节省运营成本,进而吸引更多商家入驻,形成越来越强的供给能力,通过智能导购的方式吸引用户,帮商家对接更多需求。
这个理想状态能否走通是存疑的。
整个电商产业链,粗略来分就是供给、履约、流量,流量又包括需求和运营,更精细一点的划分方式可以采用京东提出的十节甘蔗理论:创意、设计、研发、制造、定价、营销、交易、仓储、配送、售后。
慧播星和智能导购影响的更多的是营销、运营,是价值链上重要的一环,却很难说是决定性的一环,如果想用营销、运营来提升产业链整体的效率或者改变产业链上的价值分配,需要做到非常极致。
在供给过剩、非标准化以及需要升级的当前,纵观后起的新兴电商,都是将需求端作为更重要的发力点,通过影响需求影响供给和匹配方式。
比如拼多多改造的是“价格”这一市场极其敏感的要素,通过改变定价体系进而影响生产,抖音电商是在需求端发力,用兴趣内容撬动兴趣需求,广阔的需求又促使了供给侧的繁荣。小红书电商业务定位买手电商,这个定位就已经很明显了。
当然,智能导购也可能催生需求、促进匹配的效率,但这不是百度的专属,比如淘宝的淘宝问问,智能导购属于“没有不行,有了也不一定行”的创新。
换句话说,百度在AI电商上的创新是防御性质的。
这些新兴电商创造出了新的规则、新的模式,在新的体系之下掌握话语权。
百度打造的智能电商,仍然是在原本的电商体系之中进行的改良。现在的规则之下,电商需要供需双方都够多,消费者能择优,商家能找到市场,如果只是在非决定性环节领先别人一步,恐怕很难颠覆原本的体系。
前文提到“供大于求”是主旋律,产能过剩一定是主要矛盾,谁能做到以销定产或者生产多少就卖出去多少,谁就能有更好的发展。
不管是新零售还是AI电商,都是向着效率更高的方向走,在供给侧的表现是超高周转超低库存,在需求侧的表现是想要的都有、都能很容易获取。
怎么做到高周转低库存甚至无库存呢? 起点还是在需求端,就像AI所做的那样,通过浏览、搜索、对话等行为,理解消费者真正的需求。
这是百度的技术优势所在。
百度也有很多的移动生态,生态汇聚了很多搜索流量。客观来看,这些流量有两个特点。
第一,即时性。
绝大多数人仍将百度作为搜索工具,找到需要的信息就会离开,工具流量没有黏性是百度很多年致力于解决的问题。
拼用户时长,恰恰是当下电商都在发力的点。
第二,泛流量不利于绘制出消费画像。
与消费相关的搜索行为只是百度搜索流量中的一部分。积攒更多的数据还是要通过“百度优选”完成,百度的电商数据积攒还是要走艰难的创业期。
此外,智能导购、AI买手提供购买建议,这是个容忍度很高的场景。
智能导购智能辅助决策,无法提供唯一解,购物场景也不允许提供唯一解,毕竟购物对很多人来说,逛和发现是必不可少的乐趣。
也正因为没有唯一解,智能导购成为了更容易落地的场景,淘宝、京东也都已经安排了。
而AI方面技术的优秀往往体现在消除幻觉,也就是避免AI一本正经胡说八道,搜索场景对错误的容忍度可能都比购物场景下要高。
再往前一步,是除了告诉你信息比如怎么去做,还会根据足够多的数据和精密的算法,做出决策并帮你去做。
智能驾驶就是一个典型的错误容忍度很低的场景,百度的优势也展现出来了。
而在数字人直播、智能导购之类的场景下,百度就算手中握有最先进的武器,效果也很难达到降维打击。
那么,AI会以什么样的方式重构电商?
目前,几个电商平台的解题思路大差不差,相似意味着保守,保守意味着有前进的空间,但难以重新洗牌。
百度也可以有另一种选择:效仿苹果。
苹果搞出个空间计算,自成一统,试图另建新世界的入口,可能需要多次迭代才能达到公众预期,但一旦成为被广泛接受的入口,别说电商了,通吃都有可能,在下一个时代继续坐收苹果税。
新的尝试,虽然风险高,但彩头也足够大。
发布于:四川
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