一個(gè)“改造”的工廠背后:中國電商的AI重構(gòu)

回歸電商本質(zhì)

 

一個(gè)“改造”的工廠背后:中國電商的AI重構(gòu)

電商行業(yè)需要更加注重交易的本質(zhì),即提供高質(zhì)量的產(chǎn)品和服務(wù),保護(hù)消費(fèi)者權(quán)益,促進(jìn)公平競爭,提高透明度。 電商產(chǎn)業(yè)應(yīng)該回歸到交易、流通和成交這些基本層面,而不是僅僅依賴于價(jià)格競爭或者服務(wù)的過度承諾。

而大模型所具備的數(shù)據(jù)分析、消費(fèi)者洞察、供應(yīng)鏈優(yōu)化等能力,可助力電商產(chǎn)業(yè)重新聚焦于提供高質(zhì)量的產(chǎn)品和服務(wù),回歸電商產(chǎn)業(yè)的本質(zhì)。

作者|斗斗

編輯|皮爺

出品|產(chǎn)業(yè)家

 

“盡管今年端午節(jié)粽子的銷售情況不盡如人意,但根據(jù)市場分析和消費(fèi)者行為趨勢,我們預(yù)計(jì)今年的月餅銷售將呈現(xiàn)積極的增長態(tài)勢,預(yù)計(jì)增長率在15%到20%之間?!?/p>

新麥?zhǔn)称肥且患疑虾5拇S,曾在過去的七八年里,為LV、羅意威、Gucci、迪奧等這些品牌的月餅代工。最近幾年,這家工廠發(fā)生了一些變化。最為明顯的是,打通了C端銷路、被更多B端企業(yè)看到,店鋪粉絲數(shù)不斷增長,節(jié)日訂單暴漲……

究其背后的原因,因素諸多,不過在廠二代董凡銘的敘述中,一些深層次的原因逐漸顯現(xiàn)。

“我們一直在積極推進(jìn)供應(yīng)鏈的智能化,例如通過AI視覺技術(shù)自動(dòng)檢測產(chǎn)品缺陷,以及利用數(shù)字孿生技術(shù)模擬生產(chǎn)流程,優(yōu)化生產(chǎn)計(jì)劃和減少浪費(fèi)。”

事實(shí)上,自大模型技術(shù)爆發(fā)以來,所有行業(yè)都在發(fā)生一些變革,尤其是對于電商產(chǎn)業(yè)。大模型時(shí)代的技術(shù)變革似乎不同于數(shù)字化時(shí)代的簡單電子設(shè)備的升級。如果說數(shù)字化賦能供應(yīng)鏈,是給你的供應(yīng)鏈裝上了基礎(chǔ)的電子設(shè)備,比如計(jì)算機(jī)和網(wǎng)絡(luò)連接,讓信息能夠快速流通和記錄。

大模型技術(shù)為供應(yīng)鏈管理帶來了革命性的變化。它不僅僅是一個(gè)信息處理工具,更是一個(gè)能夠?qū)W習(xí)和預(yù)測市場趨勢的智能助手,使我們能夠在產(chǎn)品開發(fā)、庫存管理和市場策略上做出更加精準(zhǔn)的決策。

一個(gè)“改造”的工廠背后:中國電商的AI重構(gòu)

這也為供應(yīng)鏈的升級按下了加速鍵,尤其是在如今發(fā)展的熱火朝天的電商產(chǎn)業(yè)帶,正 在成為重構(gòu)電商產(chǎn)業(yè)帶、助力電商產(chǎn)業(yè)重回商業(yè)本質(zhì)的重要推手。

一、一個(gè)被AI“改造”的工廠

每年的中秋節(jié)前夕,是新麥最忙的時(shí)間,工廠加班加點(diǎn),越是時(shí)間緊任務(wù)重,質(zhì)檢就愈發(fā)重要。除此之外,更具挑戰(zhàn)的還有產(chǎn)品包裝設(shè)計(jì)。尤其面臨一些需求較為復(fù)雜的的客戶而言,挑戰(zhàn)性更大。

面對這些問題,新麥通過AI智能視覺質(zhì)檢的方式,解決了節(jié)假日大量且嚴(yán)格的質(zhì)檢。此外在包裝設(shè)計(jì)上,引入AI包裝。

值得注意的是,在電商產(chǎn)業(yè)帶中,工廠運(yùn)營模式與零售電商平臺(tái)上的商家有所不同,工作時(shí)間相對固定。比如早上7點(diǎn)鐘上班,晚上6點(diǎn)鐘下班,所以客服響應(yīng)速度較慢。這要求我們通過技術(shù)創(chuàng)新來提高效率,比如利用AI客服機(jī)器人來提供24/7的客戶服務(wù)。

以往的客服機(jī)器人只能通過自動(dòng)回復(fù)或者關(guān)鍵詞檢索,給到買家一些回復(fù),但在大模型技術(shù)的加持下,客服機(jī)器人可以回答更加復(fù)雜的問題,帶來更好的售前、售后服務(wù)體驗(yàn)。

可以發(fā)現(xiàn),新麥的供應(yīng)鏈中,產(chǎn)品設(shè)計(jì)、產(chǎn)品加工以及產(chǎn)品銷售,都在發(fā)生一些不一樣的變化,這種變化不同于數(shù)字化時(shí)代,大模型技術(shù)的學(xué)習(xí)和預(yù)測能力,能幫助你做出更好的決策。

新麥公司的供應(yīng)鏈正在經(jīng)歷一場革命。從產(chǎn)品設(shè)計(jì)、加工到銷售,每一個(gè)環(huán)節(jié)都在發(fā)生著深刻的變化。這不僅僅是數(shù)字化的簡單升級,更是大模型技術(shù)在學(xué)習(xí)和預(yù)測能力上的突破,它幫助新麥在決策上更加精準(zhǔn)和高效。

如今,在瘋狂卷價(jià)格的電商產(chǎn)業(yè)帶, 大模型恰恰也是一個(gè)破“內(nèi)卷”的解法。

要知道一個(gè)產(chǎn)品從原料采購到最后到達(dá)消費(fèi)者手中,有諸多環(huán)節(jié)可以節(jié)省成本、提高利潤。而并不是一味的降低產(chǎn)品質(zhì)量、搞低價(jià)競爭。

那么,按理來說電商等產(chǎn)業(yè)應(yīng)該不會(huì)出現(xiàn)這些亂象。這背后的原因在于,這些環(huán)節(jié)的升級優(yōu)化并未達(dá)到理想狀態(tài),甚至仍有許多未打通的環(huán)節(jié)。這是一個(gè)老生常談的問題——供應(yīng)鏈管理。

例如B端商家在客戶服務(wù)、售后支持等方面可能存在不足,無法有效解決消費(fèi)者的問題和疑慮。商家可能缺乏對目標(biāo)市場的準(zhǔn)確定位,導(dǎo)致產(chǎn)品與市場需求不匹配;

現(xiàn)有的電商物流體系、結(jié)構(gòu)和能力與快速變化的物流需求不相適應(yīng),導(dǎo)致供降需增的矛盾,尤其在網(wǎng)絡(luò)零售和本地生活領(lǐng)域。

所以解決問題的根本,仍舊在于每個(gè)環(huán)節(jié)的優(yōu)化升級,才能讓整個(gè)產(chǎn)業(yè)帶恢復(fù)正常的商業(yè)模式,走出惡性競爭。

二、從月餅營銷開始,

織成一張AI電商網(wǎng)

大模型是如何助力每個(gè)環(huán)節(jié)升級的?

其實(shí)對于企業(yè)而言,由于多年的經(jīng)營,往往積累了大量的數(shù)據(jù)。以月餅代工廠為例,其通過收集過去幾年內(nèi)月餅的銷售數(shù)據(jù),包括銷量、銷售額、時(shí)間節(jié)點(diǎn)(如中秋節(jié)前后);從電商平臺(tái)獲取用戶的瀏覽、搜索、購買月餅的行為數(shù)據(jù);收集原材料價(jià)格波動(dòng)、生產(chǎn)成本等信息;以及收集用戶對月餅的評價(jià)、評分和反饋,了解消費(fèi)者偏好。

繼而對月餅的不同口味、包裝類型進(jìn)行標(biāo)注分類;對用戶評價(jià)進(jìn)行情感標(biāo)注,區(qū)分正面、負(fù)面反饋;去除無效或錯(cuò)誤的數(shù)據(jù),如異常的交易記錄、重復(fù)的評價(jià)等。

然后提取時(shí)間相關(guān)的特征,如節(jié)日、季節(jié)對月餅銷量的影響,并構(gòu)建用戶畫像,包括年齡、性別、購買力等特征,以及產(chǎn)品特征,例如月餅的口味、包裝、價(jià)格等特征。

通過以上數(shù)據(jù)的收集、清洗、標(biāo)注這些環(huán)節(jié),可以訓(xùn)練一個(gè)時(shí)間序列預(yù)測模型,預(yù)測未來月餅的銷量。根據(jù)銷量預(yù)測模型的結(jié)果,合理安排生產(chǎn)計(jì)劃,避免過?;蚨倘保瑥亩鴥?yōu)化生產(chǎn)計(jì)劃。

還可以利用用戶行為和反饋數(shù)據(jù)訓(xùn)練模型,分析不同用戶群體的偏好。電商平臺(tái)根據(jù)消費(fèi)者偏好模型為用戶推薦他們可能喜歡的月餅口味或包裝,實(shí)現(xiàn)個(gè)性化推薦。

更可以通過圖像識(shí)別技術(shù)訓(xùn)練模型,自動(dòng)識(shí)別月餅生產(chǎn)中的缺陷,即在生產(chǎn)線上部署質(zhì)量檢測模型,自動(dòng)剔除不合格的月餅,提高產(chǎn)品一致性,控制月餅的質(zhì)量。

從內(nèi)部來看,該工廠基于大模型技術(shù),通過銷量預(yù)測還可以減少庫存積壓,為自身降低存儲(chǔ)成本;利用消費(fèi)者偏好和社交媒體數(shù)據(jù)分析,制定更精準(zhǔn)的市場推廣策略;通過監(jiān)測原材料價(jià)格波動(dòng)和供應(yīng)鏈風(fēng)險(xiǎn),及時(shí)調(diào)整采購策略。實(shí)現(xiàn)對自身業(yè)務(wù)的賦能。

從更大的視角來看,該工廠通過大模型預(yù)測出的市場需求,可以與供應(yīng)鏈上下游共享,幫助供應(yīng)商和分銷商提前準(zhǔn)備,減少庫存積壓或缺貨風(fēng)險(xiǎn)。

根據(jù)預(yù)測結(jié)果,代工廠可以更精準(zhǔn)地制定生產(chǎn)計(jì)劃,與原材料供應(yīng)商協(xié)調(diào)采購時(shí)間,優(yōu)化整個(gè)供應(yīng)鏈的生產(chǎn)節(jié)奏。

代工廠可以更有效地管理庫存,減少過?;蚨倘保@種庫存管理策略可以推廣到整個(gè)產(chǎn)業(yè)帶,提高整體效率。

利用大模型分析市場風(fēng)險(xiǎn)和供應(yīng)鏈風(fēng)險(xiǎn),及時(shí)調(diào)整策略,這種風(fēng)險(xiǎn)管理能力可以為整個(gè)產(chǎn)業(yè)帶提供預(yù)警和應(yīng)對方案。

此外,代工廠通過大模型技術(shù)提高產(chǎn)品質(zhì)量,也可以推動(dòng)整個(gè)產(chǎn)業(yè)帶對質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)的提升,增強(qiáng)消費(fèi)者信任。

這是大模型技術(shù)不斷普及后,助力電商產(chǎn)業(yè)帶重構(gòu)的縮影。

這樣看來,大模型時(shí)代,電商產(chǎn)業(yè)帶的每個(gè)賣家和每個(gè)環(huán)節(jié)在大模型的賦能下,都將更加快速的“連點(diǎn)成面”織成一張AI化的網(wǎng)。再提升自身的競爭力的同時(shí),還通過技術(shù)、數(shù)據(jù)和經(jīng)驗(yàn)的共享,帶動(dòng)了整個(gè)電商產(chǎn)業(yè)帶和供應(yīng)鏈的優(yōu)化和升級,實(shí)現(xiàn)了共同發(fā)展。

一個(gè)“改造”的工廠背后:中國電商的AI重構(gòu)

不 過,在這個(gè)案例中,大模型落地的困局也愈發(fā)清晰,就目前來看,AI大模型在電商中的主流應(yīng)用或者說較為成熟的落地場景,主要在智能選品、AI導(dǎo)購、智能客服、AI數(shù)字人以及智能營銷。

這些場景因數(shù)字化滲透率較高,數(shù)據(jù)較為標(biāo)準(zhǔn),所以成為大模型技術(shù)在電商產(chǎn)業(yè)落地的第一選項(xiàng),企業(yè)也較為積極。

央視市場研究數(shù)據(jù)顯示,36%的廣告主已開始在營銷活動(dòng)中使用AIGC技術(shù),這表明AI在營銷領(lǐng)域的應(yīng)用已經(jīng)得到了廣泛的認(rèn)可和應(yīng)用。

值得注意的是,并不是所有電商產(chǎn)業(yè)帶的參與者都有能力,將大模型技術(shù)與自身業(yè)務(wù)融合,對于電商產(chǎn)業(yè)帶的一眾參與者,需要一個(gè)幫手。

三、重構(gòu)背后:

正確的AI電商路徑在哪里?

數(shù)字化時(shí)代,數(shù)字化轉(zhuǎn)型的回報(bào)往往不是立竿見影的,企業(yè)可能需要持續(xù)投入資金以維持其順利進(jìn)行。更何況是如今耗資更大、技術(shù)更為復(fù)雜的大模型。

且布局AI往往需要大量的資金投入,包括軟件、硬件、系統(tǒng)集成、員工培訓(xùn)等。此外為了保持競爭力,企業(yè)需要不斷進(jìn)行技術(shù)創(chuàng)新和產(chǎn)品升級,這些活動(dòng)需要大量的資金支持。

雖然布局AI技術(shù)需要顯著的資金投入,包括軟件、硬件、系統(tǒng)集成和員工培訓(xùn),但通過與技術(shù)合作伙伴的緊密合作,可以有效降低了這些成本并加速了技術(shù)的實(shí)施。

大模型技術(shù)想要融合供應(yīng)鏈,作出快速且準(zhǔn)確的決策,需要各個(gè)環(huán)節(jié)的標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù),而這有涉及大量數(shù)字化改造。

不過值得注意的是,隨著大模型技術(shù)的推廣,更多商業(yè)模式也紛紛落地。越來越多的電商平臺(tái)、社交平臺(tái)等都在布局自己的AI業(yè)務(wù)板塊,將自己的能力與AI融合打包給到產(chǎn)業(yè)帶的商家們。

阿里通過提供面向企業(yè)的AI平臺(tái)服務(wù),例如1688最近面向B端商家推出的機(jī)器人員工,緩解了B端企業(yè)的客服壓力,同時(shí)助力企業(yè)構(gòu)建自己的AI應(yīng)用,如智能客服機(jī)器人、商品圖像識(shí)別等。在出海領(lǐng)域,阿里利用AI技術(shù)解決跨境貿(mào)易中本地化營銷策略等問題,助力企業(yè)更好地進(jìn)入國際市場。

騰訊則利用自身社交電商領(lǐng)域的優(yōu)勢,借助AI技術(shù)強(qiáng)化社交媒體廣告投放的效果,并通過智能客服、虛擬形象等服務(wù),幫助商家與消費(fèi)者建立更加緊密的聯(lián)系。簡化了商家的操作流程,進(jìn)一步增強(qiáng)了供應(yīng)鏈每個(gè)環(huán)節(jié)的價(jià)值創(chuàng)造能力。

京東則聚焦于供應(yīng)鏈物流領(lǐng)域,利用大模型技術(shù)優(yōu)化庫存管理、預(yù)測需求變化、規(guī)劃物流路徑等關(guān)鍵環(huán)節(jié),大幅降低了成本并提高了效率。其一體化供應(yīng)鏈解決方案促進(jìn)了整個(gè)產(chǎn)業(yè)鏈的數(shù)字化轉(zhuǎn)型。

綜上所述,騰訊、京東和阿里巴巴等平臺(tái)通過將大模型技術(shù)深度融合到各自的業(yè)務(wù)流程中,不僅提高了自身的競爭力,還為整個(gè)產(chǎn)業(yè)鏈的數(shù)字化轉(zhuǎn)型提供了強(qiáng)有力的支持。

從跨境電商的本地化服務(wù)到社交電商的個(gè)性化推薦,再到供應(yīng)鏈物流的智能化管理,在一眾平臺(tái)的技術(shù)加持下,電商產(chǎn)業(yè)家正在加速被重構(gòu)。

而這也在讓電商行業(yè)逐漸回歸其本質(zhì)。

四、大模型,助力電商產(chǎn)業(yè)帶回歸本質(zhì)

在電商行業(yè),“僅退款”現(xiàn)象的爭議不斷,這不僅對商家造成了困擾,也對消費(fèi)者權(quán)益保護(hù)提出了新的挑戰(zhàn)。業(yè)內(nèi)的玩家需要從根本上重新審視和構(gòu)建電商的服務(wù)體系。

“我是不會(huì)上樓的”“等一下我的法律顧問”“僅退款的東西能還給我們嗎”“不要對著客戶的臉”……

某短視頻平臺(tái)上,一個(gè)商家維權(quán)的視頻被瘋傳。視頻中,商家配有法律顧問、攝像師、調(diào)解員,求生欲極強(qiáng),只為在“僅退款”亂象中討一個(gè)說法。而吞吞吐吐、顧左右而言他的消費(fèi)者,使得這場“對局”一開始就結(jié)局已定。

“僅退款”現(xiàn)象的泛濫不僅對商家造成了困擾,也影響了電商行業(yè)的健康發(fā)展。

而利用大數(shù)據(jù)分析來識(shí)別和防范惡意退款行為,可以從最大程度上保護(hù)了商家和消費(fèi)者的利益。

商家之間通過建立互助會(huì)來共同應(yīng)對惡意退款的問題。這種模式允許不同地區(qū)的商家互相協(xié)助,當(dāng)一家商家遇到僅退款糾紛時(shí),可以通過互助會(huì)聯(lián)系到消費(fèi)者所在地的另一位商家,由后者代表前者與消費(fèi)者進(jìn)行線下溝通,索要貨物或貨款。

近幾年,隨著“僅退款”政策的推出,白嫖黨、薅羊毛的消費(fèi)者行文層出不窮?!吧踔梁脦啄昵百I的口紅也能退?!蹦成碳以谏缃黄脚_(tái)訴苦道。

不過,站在消費(fèi)者視角來看,也有一些不一樣的觀點(diǎn)。一位買家在評論區(qū)回憶她的第一次僅退款:“有一次買了耙耙柑,結(jié)果爛了好幾個(gè),其他幾個(gè)干巴巴的,皮都硬了?!?/p>

可以說在這場“僅退款”的亂象下,無論是買家還是消費(fèi)者,都遭到了某種程度的傷害,好似受益的只有那群惡意退款的羊毛黨和偷工減料的商家。

本質(zhì)上而言,“僅退款”是提升商家服務(wù)力和平臺(tái)服務(wù)力的“卷”。其本身只是針對生鮮類商品,這類商品往往退回物流費(fèi)用昂貴,且商品易壞,無法二次銷售。

但這條路似乎正在越走越歪,逐漸偏離電商的本質(zhì)——交易、流通、成交。

產(chǎn)業(yè)帶的商家們,好像連正常做生意、正常賺錢,都成為了一種奢望。

“很多商家在某國內(nèi)電商平臺(tái)虧著賣”“很多商家靠走量,通過在包裹里夾帶游戲公司免費(fèi)體驗(yàn)游戲推廣卡來賺取廣告費(fèi)”這幾年商家把大部分的營收錢投在廣告和引流上。卷曝光、卷價(jià)格,卷不動(dòng)就開始卷服務(wù)。

電商行業(yè)需要更加注重交易的本質(zhì),即提供高質(zhì)量的產(chǎn)品和服務(wù),保護(hù)消費(fèi)者權(quán)益,促進(jìn)公平競爭,提高透明度。電商產(chǎn)業(yè)應(yīng)該回歸到交易、流通和成交這些基本層面,而不是僅僅依賴于價(jià)格競爭或者服務(wù)的過度承諾。

而大模型所具備的數(shù)據(jù)分析、消費(fèi)者洞察、供應(yīng)鏈優(yōu)化等能力,可助力電商產(chǎn)業(yè)重新聚焦于提供高質(zhì)量的產(chǎn)品和服務(wù),回歸電商產(chǎn)業(yè)的本質(zhì)。

一個(gè)“改造”的工廠背后:中國電商的AI重構(gòu)

一個(gè)可以看到的理想化的供應(yīng)鏈?zhǔn)牵?yīng)鏈的每個(gè)環(huán)節(jié)變成一個(gè)社交網(wǎng)絡(luò)中的個(gè)體,通過智能算法優(yōu)化它們之間的“交流”和“合作”,提高整個(gè)供應(yīng)鏈的協(xié)同效率。

而大模型,將是這個(gè)演變過程中的重要推動(dòng)技術(shù)力量。

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