©?深響原創 作者｜呂玥

最近，中國政府網公眾號發布的《國務院關于深入實施“人工智能+”行動的意見》引起了熱烈討論。大家都已明確這不僅是政策信號，更是一聲明確的發令槍——AI已是勢不可擋的大趨勢。

我發現在電商領域，AI正在系統性地重構行業。海外Shopify、TikTok、亞馬遜不斷加碼AI，重新定義“人找貨”與“貨找人”的邊界；國內，百度拉上羅永浩試水數字人直播，拼多多密集招募AI人才，淘天集團則直接亮出實力底牌——首次公布其電商大模型家族，覆蓋電商的每一個環節；還有出現在淘寶APP搜索頁的“AI 萬能搜”，可深度思考，用戶在對話中就能獲得一份購物指南報告。這些動作都在表明，AI已從概念真正落地為“體驗引擎”和“經營引擎”。

淘寶AI萬能搜

不只是大廠秀肌肉，普通人也已經在用AI做大了生意。比如我了解到一位00后廠二代，在1688上靠AI替父親打理五金工廠生意：用AI優化商品名稱、增加關鍵詞，商品搜索量就上來了；用全站推廣，花50元預算就獲得了2800元銷售額；還有客服響應、高潛力客戶識別，也全都交給了AI來做。沒有龐大團隊，他將線上生意從月銷5萬做到了50萬，這背后正是AI這位高效“數字員工”發揮了重要作用。

我愈發相信一個判斷：所有生意，都值得用AI重做一遍。這不是盲目追風口，而是當我們清晰看到AI已在政策支持、平臺推進與真實案例中跑通，它正在效率、洞察與體驗三個維度，為商業帶來根本性的變革。

AI的終極答案：

懂人，才是核心

要更快理解AI所帶來的變革和機遇，需要跳出具體的技術細節，以更全局的視野看待它。

在我看里，AI在電商領域不僅僅是一種新工具，更像是一個全新的入口——它重新定義了品牌如何理解人、觸達人，并真正實現了“懂你的商品”主動來匹配“真實的你”。

回顧電商行業的發展脈絡，本質上是一段“人”與“貨”之間關系不斷被重塑的歷史。

電商尚未普及時，消費是計劃性的、功能性的，米沒了買米，油沒了添油。到了貨架電商時代，本質上還是“人找貨”，我們得自己去搜、去挑、去比。后來的直播電商，用內容與情緒帶動“貨找人”，靠主播的口才和現場感染力激發購買欲。但面對海量商品，我們依然會迷茫。很多時候，不是你不夠懂貨，而是你不知道哪款真正適合自己，甚至商品越多，就越是不清楚自己到底需要什么。

而在如今有AI的時代，人與貨實現了“雙向奔赴”。這在The Ordinary與天貓超級開業盛典IP的合作中得到了生動體現。

天貓超級開業盛典這一IP，主要是為進入中國市場的新品牌提供全方位賦能，覆蓋開業前的貨品策略布局與優化、活動聲量預熱以及品牌人群的長效沉淀，以及為后期長線經營加速。今年，天貓超級開業盛典與The Ordinary合作，不僅以還原品牌在多倫多實驗室的場景為其在上海舉辦線下發布會，同時還為品牌在線上推出了首家搭載AI技術的旗艦店。

我最近就體驗了The Ordinary天貓旗艦店內的“店鋪AI導購助手”，點擊店鋪首頁出現的“導購”進入對話界面，就能直觀看到提示語和描述膚質及訴求的引導。

事實上作為一個護膚小白，我并不清楚自己的膚質類型，每次面對成分復雜的護膚品也總有點選擇恐懼——怕買錯、怕過敏，更怕花冤枉錢。所以我先提出疑惑點：“我不確定我的膚質，有時T區出油，但有時鼻翼也會干燥起皮”，AI完全沒有傳統客服的“親，在的呢”這類套路話，而是向我科普這屬于混合性膚質，需要分區控油和補水兼顧。

緊接我便詢問“如何選控油保濕精華”的問題后，AI回復速度也非?？?，直接推薦了具體產品，清晰列出核心成分如煙酰胺和鋅的作用機制，并明確指出適合油性皮膚的膚質，建議早晚使用。

這還只是開始。我進一步追問：“煙酰胺能不能長期用？”它并沒有機械回復“可以”或“不可以”，而是像一位成分黨好友那樣耐心解釋：煙酰胺性質穩定、耐受性好，是經典護膚成分，但建議首次使用先做耳后測試，并詳細告訴我如何建立耐受。

更讓人覺得靠譜的是，在問出“這款能改善毛孔粗大嗎？”后，它非常誠實地告訴我：主打功效是補水，改善毛孔建議搭配另一款精華——也就是說，它沒有為了成交而推銷，反而基于我的真實需求，給出了更專業的組合方案。

The Ordinary店鋪AI導購助手

整個對話中，我完全改變了對過去那種“機器人”客服的認知。AI導購不像一個話術庫拼湊出來的推銷員，而是一位隨時在線、耐心專業的“護膚知己”，融合了專家、博主和好友三種角色的特質：能講清楚成分配方，能結合場景給建議，能量身定制解決方案。

對消費者來說，這種體驗會極大緩解選擇焦慮。你不再需要把自己逼成一個“成分專家”，也不用擔心買錯不適合。AI能夠幫你理清自己都沒意識到的問題，甚至是根據你的所有需求，做好產品的搭配組合以更全面應對肌膚問題。

而對品牌來說，這樣的AI應用遠不止于賣貨、提升轉化率那么簡單。它實際上是在重新構建品牌與消費者之間的信任關系。當AI能夠如此細膩地理解并響應一個人的真實需求時，傳統依賴“大單品打天下”的邏輯正在被動搖——那些曾經被埋沒的細分產品、小眾需求，都可能被AI精準挖掘并匹配到真正需要它的人。

回歸本質，AI營銷并不是什么科技噱頭，相反它讓營銷重新回歸“人”——回歸到人的體驗、人的信任、人的真實所需。

正如The Ordinary品牌聯合創始人Nicola所說，他們不僅是在做功效護膚，更希望成為知識的傳播者和信任的建立者。而AI，正是實現這一愿景的最佳路徑。Visa全球品牌體驗副總裁也表達過類似觀點：“AI的強項在于理解用戶，回應用戶”。AI 的最佳用武之地，是在用戶行為發生之后捕捉意圖、響應情緒、生成反饋式體驗。

The Ordinary「研度公式」品牌聯合創始人Nicola Kilner（右一）與資深科學傳播專家Joseph Basham（左一）

技術會不斷迭代，平臺會持續演變，但營銷的本質從未改變：即更高效、更溫暖地觸達人心，進而影響決策。今天，我們已漸漸習慣“遇事不決問AI”，哪個品牌能真正聽懂我的話、理解我的焦慮、尊重我的選擇，哪個品牌就能贏得這場AI營銷的賽跑。

從“降本增效”到

“重塑增長”的三重進階

除了面向消費者的體驗升級，AI其實也已在品牌商家內部經營中扮演著越來越核心的角色。

如果你還以為AI只是用來做幾張海報、寫幾句文案，那真是已經遠遠落后了?，F在AI已遠不止于工具替代，它正沿著“效率-創新-智能”的路徑，深度重構電商生意的運營模式和增長邏輯，完成了從“降本增效”到“重塑增長”的三重價值進階。

首先目前市面上比較成熟的應用，是AI作為智能工具，實現了自動化流程與重復人力的替代，把那些傳統中需要反復調整、高成本試錯的環節提前至數字化環境中完成，從而實現了降本增效。

我印象特別深的是一個案例是天貓新品創新中心TMIC與某國際運動品牌的合作，通過數字化與AI技術的深度整合，大幅提升了新品從設計到孵化落地的生產效率。

左為商家原圖，右為AI生成圖像

基于品牌已有的商品素材圖像，TMIC的AI服裝設計可以實現在最大化保留原有場景和模特真實度的基礎上，通過AI智能替換并生成新的款式效果，既能高效展示新品，也保持了品牌視覺調性的一致性。這樣不僅省去了大量拍攝成本和時間，品牌還可以將素材直接用于上市前的新品測款，大幅提升新品孵化成功的機率。AI并不是簡單粗暴地批量制圖，抹殺品牌個性，而是在讓創意以更高效、更精準的方式落地。

左為商家原圖，右為AI生成圖像

我感受到，AI并不是簡單粗暴地批量制圖，抹殺品牌個性，而是在讓創意以更高效、更精準的方式落地。

第二重價值進階，則更具顛覆性——AI已覆蓋至產品創新環節，為品牌“從0到1”的過程注入數據洞察與市場預見性，提升爆品確定性。

過去，品牌做新品完全依賴于創始人的行業經驗、第三方市場調研和高靈活性的組織，但仍是閉著眼睛賭爆款的狀態，誰都無法確定最終的市場反饋如何。但現在，AI既可以融匯行業知識，即擁有所謂的“Know-How”；又能實時去洞察市場、消費者以及行業變化。兩相結合，AI就可以直接參與甚至主導新品概念與款式的生成。

亞朵星球就是一個典型案例，在對枕頭與被子兩個傳統品類的創新時，品牌通過與TMIC合作，以AI洞察以往被忽略的用戶需求。包括枕頭是睡眠改善的“頭部資源”，有很多人反復購買卻找不到真正合適的產品；人每晚平均翻身20次，傳統枕頭卻只考慮了靜態躺臥的舒適。

基于此，亞朵星球推出了搭載三層切割海綿與“0延遲”動態跟蹤護頸系統的深睡枕，該系列累計銷量突破600萬件，甚至推動“記憶棉枕”在淘天成為獨立類目。針對于被子，亞朵星球則是發現了“悶濕感”這一痛點，自研CoolingLoop透氣系統，整被透氣、可機洗、免被套，真正從用戶體驗出發做創新。不難看出，AI是讓創新真正回歸于人、回歸于真實場景。

天貓TMIC在之前阿那亞和米蘭的兩場時裝大秀中也展示了AI賦能產品創新的能力——在阿那亞，波司登、蕉內等品牌亮相的“中國神話重述”大秀中，所有秀款均由TMIC自研AI模型訓練生成，整個生產周期僅需3-4周，遠短于傳統時裝。與此同時，在米蘭時裝周上，貓人、TATA等品牌也憑借TMIC生成的AI中式美學秀款，在海外引發廣泛關注。

TMIC 用AI定制秀款

不只是參與設計，品牌如今還可以基于AI生成的商品頁面進行虛擬新品測試，提前預測爆款概率。這意味著在產品真正投產前，品牌就已經能通過用戶行為數據，去判斷哪款更有潛力成為爆品。而一旦新品上市，AI還可以快速分析流量、營銷及人群數據，為高效冷啟動提供精準策略，真正實現“即爆即推”，讓好產品不被埋沒。

此外更令人驚喜的還有第三重價值進階——Agent的出現，正讓AI從單點賦能真正邁向全域自主決策。

比如天貓TMIC即將為服飾行業推出的“AI新品智能孵化助手”，就已經能夠自主完成一整條復雜任務鏈，從捕捉趨勢、提煉賣點、定位價格帶，到分析競爭格局和用戶真實需求，再到自動生成款式設計參考圖，甚至基于預設的商業與審美目標篩選方案、迭代新款，最終還能實現GMV預測與盤貨策略的智能制定。這已經不再是簡單的輔助，而是真正意義上將“AI驅動經營”落地。

如今“所有生意都值得用AI重做一遍”已經不再只是一句口號，而成為一場正在發生的商業實踐。

我們能清晰地看到：AI不只是錦上添花的工具，而是徹底重構生意模式的新起點。它既重塑了消費者的購物決策路徑，也重構了品牌的增長范式——從“經驗驅動”，轉向AI驅動的敏捷創新。

真正走在未來的品牌，早已不再追問“是否要用AI”，而是思考如何真正以AI為內核，將生意徹底重做一遍——從產品誕生之初，到最終抵達用戶的每一環。

這場重構，不屬于未來，它正在發生。