AI 购物,为什么难以戳中你的痛点?

新莓daybreak·2025年06月11日 19:43
AI 电商从理想到现实有多远

AI进入电商不是什么新鲜事。

对平台而言,AI正在成为电商的新质生产力。AI导购、数字人直播、AI换装等新场景,被电商大厂放进自己的App。降本增效的同时,或许能收获新的用户体验可能性。

但是,美好的可能性还过于遥远。对C端消费者而言,体感并不一定如平台所畅想的那么丝滑。

普通人对电商应用AI最深刻的印象,恐怕就是机器人客服油盐不进的自动回复,彼此对话合不上拍,它不但不能理解你,帮你解决问题,甚至还要求你按照它希望的对话格式进行。

于是,你只能情绪上头,语气变差,强烈地一句又一句要求「转人工」。

AI算法投入和大模型训练的成本并非洒洒水,京东、淘宝、抖音等平台对AI的布局,是否真的达到了预期,从消费者的体感中,也许能找到部分答案。

C 端用户觉得AI 电商功能好用吗? 

对于普通消费者而言,AI进入电商,似乎还是一个值得探索的领域,就像开放世界的关卡,如果里面的奖励不够有吸引力,玩家也不会主动来探险。

比如主流电商平台都在搭建的主流场景AI导购。

5月,小余的一位好朋友过生日,几个朋友商量之后决定合买一件价值3000元以内的礼物。大家商量了几个选项,但拿不定主意。小余经朋友推荐了「淘宝问问」,想看看AI是不是能给出新的建议。这是2023年9月,淘宝就内测的一个AI导购功能。

找了半天,她都没在淘宝首页找到「淘宝问问」,只好手动输入,这才进入和虚拟人物「小淘」的聊天对话框。

和她平时使用Deepseek、ChatGPT对话的聊天框差不多,不同的是,「淘宝问问」会「先发制人」:上来就发了一段文字,猜测小余最近对香薰和家居用品特别感兴趣,并给出了一些建议。

然而之前一个朋友结婚,小余送出的就是香薰,可能因为此前的浏览记录,所以淘宝给了这样的建议。小余说,「在送礼的场景下,我可能需要先大概框一个范围,然后再选择,而不是一来就在一个品类定死了。」

但在另一位淘宝用户布布看来,这些建议和首页的「猜你喜欢」没有本质区别。

于是小余回到被忽略了的「猜你喜欢」,直接询问「3000以内送给年轻女孩的礼物」,结果被「小淘」的回答逗笑了:「嘿嘿,送礼物可是个技术活呢!你是想让她开心还是感动呢?」用惯了ChatGPT的小余吐槽「小淘」简直像初生版本的AI,有一种不经世事的傻气。

平时,小余一般用小红书来检索送礼攻略,或者去豆瓣「A gift for you/礼物中心」这样专门讨论礼物的小组,有很多博主会梳理出某一个具体价位区间的礼物,或是针对特定的人群给到建议。

对比之下,小余能感受到淘宝AI在努力做场景识别,但是至少在送礼的这个环节,她能感觉到AI的推荐缺少章法,要么就是品类单一,比如只给她推荐饰品,但是价格又相差太大;要么就是带有一点刻板印象,比如给女孩的礼物就是裙子、化妆品,「实际上我们自己选的大部分都是电子产品」。

AI无法理解的是,现实中的打工人对预算和惊喜的平衡。

对小余来说,「3000元以内」就是3000元左右或者以下,假设指令少发一句,AI的理解就会出现偏差——Deepseek甚至给她推荐了300元左右的礼物,这和她的期待相比又过于低了。「这样一对比,淘宝至少还给出了十几个价格合理、品质不错的商品链接」。

「可能送礼本来也是个比较费劲的事情,指望通过几轮简单的对话就让淘宝AI筛出来满意的东西,还是比较困难。」小余和朋友们最终还是从已经定好的礼物中挑了一个。

在AI场景下,不少消费者都遇到过鸡同鸭讲的搞笑场面,还有「像被鬼缠上了」一样的问答循环。

有人问抖音的「智能购物」:给奶奶买什么样的礼物合适?对方像睡着了一样,追问长辈的性别是什么。

另一个褒贬不一的功能是AI试衣。

它已经真实出现在淘宝等电商平台的商品链接里。不少人抱着好奇去体验淘宝的试衣功能,但又感到有些鸡肋。

小姜很喜欢网购衣服、化妆品,但是捣鼓一番,时间跑得飞快,折腾一次之后,她就不想再试了。「和真人上身还是有一定差距的,感觉有的衣服试着有点违和,但上身效果还可以,而且退换货也不算特别麻烦,都是快递员上门拿货。」

也许因为用户的正向反馈有限,淘宝试衣目前还处于部分测试阶段。

除AI导购、AI试衣这些时髦科技,数字人直播、一键换装等AI场景也正在逐渐渗透进电商购物页面,当然,还有已然成为互联网吐槽段子的AI客服。

总之电商巨头对AI的野心,已经难以掩藏。

电商大厂悄悄发力 

大多数消费者对AI场景可能进行零星的探索,有一些模糊的体感。而从淘宝、京东、拼多多、抖音等电商平台的视角来看,布局AI是一件无可争议的事情。

AI技术帮助商家降低了运营成本、提高了工作效率,并带来了更加可观的利润增长。

在淘宝,AI Agent-Quick管家就像一个小型团队,里面是个位数的虚拟员工,但就是这寥寥几个员工,能够熟练掌握电商经营的基本技能,智能数据分析,优化店铺运营策略,AI生意管家的出现,能让人力成本降低约70%。

此外,去年「京东618」期间,言犀数字人帮助约5000个品牌稳定开播,累计观看人次超过1亿,21位总裁数字人在京东直播间「出道」。

快手电商紧随其后,今年上线了ASR模型,在直播的时候,它可以自动识别主播的口播内容,为观看直播的用户生成实时评论,用户只需要动动手指,就能和主播互动。

平台尝到甜头所以不遗余力,站在品牌的角度,拥抱AI也是大势所趋。

「交个朋友」直播间今年初接入了DeepSeek,全面迈入智能化阶段。交个朋友信息化部黄楠在官号提到,AI大幅提升了直播效率。口播稿编写、短视频脚本拆解和生成、副标题优化、合规风控审核,多个环节都实现了智能化。

今年的618,AI成为了战斗主力。「以淘宝为例,目前我们直播间中90%的口播内容都是通过AI自动生成的基础上再加上人工校准,大大提高了工作效率。」黄楠说。

AI+电商,理想的链路是,平台赋能商家,商家利用AI技术降本增效,节约的产能可以用于新品研发等领域。实际效果来看,AI技术的确给平台和商家带来了利好。今年年初爆红的「义务老板娘」就是加速时代、效率至上的最好证明。

除了可感的交互,对于电商平台的消费者而言,更多时候,AI是藏在背后的。

电商行业比拼的是流量,AI大模型的出现则让效率提升,变得更加醒目。拿到流量后,就要加快速度、提升效率、无穷迭代。

根据艾媒咨询的数据,2025年中国使用AI数字人企业的行业分布,电子商务占比达到16.49%,是占比最多的行业。

但体感是否跟上了效率?

为了让用户在繁复的价格计算中喘口气,淘宝推出「天猫讲价小助手」,拼多多也推出了「自动跟价」系统。

对消费者而言,用AI循环讲价基本上只需要动动手指。但对商家而言,大促期间,原本就要应对大量的咨询信息,这个系统更让他们「汗流浃背」了。

明明是提升沟通效率、节省人力成本的AI工具,成了被吐槽的对象,这暴露的是AI电商在当下的软肋——理解了数据,但似乎还没有完全理解人。

从数据到人 

艾媒咨询的数据显示,目前,消费者对于人工干预功能有较大需求,45.5%消费者偶尔使用,33.7%消费者需要时使用,说明AI电商在复杂情景的问题解决能力方面仍然需要提升。

平台在发力,商家也在努力,消费者在尝试,但为什么AI+电商时常让人觉得有些鸡肋?

以AI导购为例,商家接入大模型,可以大幅削减人力成本。一些企业、商家步子迈得大,裁掉大批人工客服,但在很多场景下,AI实际上并不足以应付复杂的、多变的需求。

比如在使用广泛的AI电商客服场景,用户被反复要求「描述问题」,AI无法识别关键词,变换说法后AI仍然力不从心,又缺乏补充的解决方案。当用户多次发送「转人工」,此刻的AI表现出强烈的求生欲和不甘心,还在争取立功的机会,当然这是技术在后台设置参数的缘故。AI努力的姿势没有赢得理解,而是让人厌烦。千呼万唤始出来的人工服务,用户可能还得再重复一轮问题......

这些都是AI无法完全代替人工客服的「硬伤」,哪怕接入满血的Deepseek恐怕也需要好好「调教」。

现在的电商客服有相当一部分工作是在处理售后问题,通常来到这一步,除了普通的退换货、登记地址等基础服务,就是发错货、收到瑕疵品等情况,消费者多少带了一些情绪。在「上海广播记者·话匣子」的报道中,一位消费者拿到寄错的商品,投诉、申请售后,结果告知处理结果的是一通冰冷的AI电话。

人的消费欲望是流动的,决策瞬息万变,与此同时,大家对情绪价值的需求只增不减,靠淘宝刚兴起时的基础话术「亲」或者「~」等是远远不够的。这对商家接入的AI大模型也提出了更高的要求:要能听懂用户的需求,预判可能需要的商品,也要给予情绪抚慰,还得是走心的。

但现状是,很多电商平台还在完成从数据到AI化的转变,下一步才是从AI到人,未来,AI+电商各大场景,需要在更个性化的深度需求和飞速发展的技术中,寻找平衡。

对此,电商大厂也正在推进技术迭代。对于大厂来说,擅长深度解决问题的人力资源系统和快速迭代的技术是巨大的优势,因此,AI的痛点解决方案,也往往自上而下,从平台到商家,从大厂到小厂。

一切业务AI化的阿里,2024年双11,AI就已经在电商场景大量落地,在搜索、推荐、广告赋能商家,提升投放、发品等环节的效率。

未来,电商AI化会从单点的功能迭代进入全周期运营。例如,现在一个用户进入淘宝,淘宝的大数据可以利用算法推荐,给出「猜你喜欢」的选项,用户也可以跟商家直接对话,但是这种交互对大部分用户来说,都是即时的、短暂的。

要延续这种交互,让用户产生信赖感,而不是看到AI机器人就抗拒、烦躁,需要更深入的、进入生命周期的运营,即当消费者进入之前,大数据已经知道TA买过什么样的品类,未来可能对什么样的品类感兴趣,更重要的是,AI应该能更准确地实现,在用户接下来的生命周期里面,应该更多对什么方面做推荐,而不是解决单点时刻客户端的点击率问题。

Prosus&dealroom的报告预测,未来的AI将会是全天候陪伴的购物小管家,能够应对更多更复杂的场景。但同时,人的需求也会随着更多元的场景而发生改变。

对于厮杀激烈的电商赛道来说,差之毫厘,可能就是一败涂地。也许,更好的解决方案,不是追求一劳永逸,接入AI就万事大吉,而是保持对人性的敏锐嗅觉,让AI保持迭代,不断成为更强大的「增益法器」。

本文来自微信公众号 “新莓daybreak”(ID:new-daybreak),作者:介里,36氪经授权发布。

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