電商的下一個時代，正在到來

現在的AI，真是太方便了。

前幾天，有位同事忍不住感慨。我一看，他說的，原來是淘寶的AI萬能搜。之前來淘寶買東西，你得想清楚要買什么。但現在，你直接說有什么問題。AI就能分析原因，給出辦法，順帶推幾款產品。

有意思。這件事，怎么實現的？意味著什么？和我們，又有什么關系？

這不只是個產品問題。用戶搜東西的方式變了，商家怎么找到他們、怎么做經營，也會跟著變。這背后，是一整套邏輯的重構。

于是，我找到了淘天集團阿里媽媽商業化運營中心總經理，樹羊。她也很熱情，說我們拉個電話會議，專門講講。沒想到，一聊就是半個晚上。越聊，我越覺得，這不是一個小功能的變化，而是整個電商的結構性變化。

甚至可以說：

電商的下一個時代，正在到來。而這對我們每個人，都至關重要。

01

電商的邏輯，正在從答案走向問題

電話接通之后，樹羊先問了我一個問題：

小劉同學，平時你是怎么網購洗發水的？

我想了想，如果最近頭很癢，頭皮屑有點多，就搜海飛絲。頭發比較干，就搜飄柔。反正大概知道哪個牌子管什么問題，搜就完了。

樹羊說，對。大部分人，也是這樣的。

但你有沒有想過，其實沒人真正需要一瓶海飛絲？

這題我會。我搶答：這叫焦糖布丁理論。焦糖布丁（JTBD），也就是Jobs To Be Done。沒人想要一個鉆頭，他們只是想要墻上有個洞。

從這個角度上說，用戶買洗發水不是目的，頭不癢才是目的。

樹羊表示贊同。她隨即問：那過去這么多年，電商平臺能不能幫助用戶，直接搞定這個目的？

好像不行。因為大家都默認一件事情：打開淘寶之前，你得先知道自己要買什么。換句話說，過去十幾年，電商是一個只聽得懂“答案”的平臺。

樹羊說，是的。從底層邏輯看，用戶決策，大概是這么個心理路徑：

場景×人群 → 問題 → 答案 → 商品。

問題，不會在真空中出現。不同的場景，撞上不同的人群，才會出現。比如，北方的冬天×愛洗澡的人，就會出現“皮膚瘙癢”的問題。癢了之后，他查百度，問知乎，鎖定了“身體乳”這個答案，再來電商搜索。

所以，很長一段時間，電商平臺相當于只參與了決策鏈的最后兩環。

沒辦法。因為電商平臺，不理解什么叫“皮膚很癢怎么辦”，它只能明白你想要“身體乳”。但這也同時意味著：無數商家，只能在“身體乳”這個關鍵詞里，展開競爭。

于是，越卷越貴，越卷越難，增量越來越少。

怎么辦？

往決策鏈上游走。從答案，到問題。到場景。到人群。

想找到新增量，繼續卷“身體乳”這個答案，不是明智之舉。在用戶問“皮膚癢怎么辦”的時候出現，才是。在冬天剛到，用戶的皮膚還沒癢的時候出現，才是。

這個道理，品牌商們之前不是不懂，是做不到。因為用戶問“皮膚癢怎么辦”的那個對話，發生在百度、知乎、小紅書，不在淘寶。但現在不一樣了。AI來了，用戶開始直接說出問題，甚至說出場景。就像開頭截圖里，問“上班上久了，腿疼怎么辦”一樣。

這也意味著，商家開始有機會，在用戶沒鎖定答案之前，就出現在他面前。

這是一個巨大的新增量。那么，如何幫助商家抓住這個新增量？

那就要從，“人找貨、貨找人”的邏輯，變成“貨理解人”的邏輯。

如何讓貨“理解”人，完成更高效的匹配？樹羊說，這事不容易，但邏輯并不復雜。從商家的角度出發，就像把大象裝進冰箱，攏共分四步：

第一步，搞懂用戶到底需要什么。 第二步，讓貨知道自己能回答什么問題。 第三步，讓貨在需要它的人面前，說出對的話。 第四步，讓這一切自動運轉起來。

每一步，都對應了商家的一大痛點。

為此，阿里媽媽這一年，也做了四件特別重要的事。

02

商家痛點1：有人需要我的產品，但我卻不知道

首先，樹羊問了一個問題：假如你開了店，要怎么做投放？

我想了想：做投放，保證轉化率很重要。所以，得找那些最有可能買的人。比如賣電子鎖，就去找剛買房的、正在裝修的，投他們性價比最好。

樹羊說，是的。大部分商家都是這么想的。但這里藏著一個盲點：

這些“最有可能買的人”，是從你已有的知識結構里找到的。

可是，世界很大。或許在此刻，正有無數人在以你想不到的方式，需要著你的產品。只是你受限于自己掌握的信息，不知道他們在哪里。

拿電子鎖舉例。你知道嗎？除了裝修的人，做美甲的人，也很有可能買電子鎖。

我大吃一驚：做美甲和買電子鎖，有什么關系？

樹羊笑著說，你這就太直男了。很多女孩子做美甲，指甲很長，拿鑰匙開門非常不方便，自然更需要電子鎖。

再舉個例子，素顏霜。如果你賣素顏霜，你會想到什么人？

素顏霜？大概是精致的女孩子吧。

哈哈，小劉同學，看來你真需要補補課啊。你能想到，有群男生也需要素顏霜嗎？

我搖搖頭，沒想過。

樹羊說，做cosplay的男生。漫展需要cosplay，cosplay需要底妝，男性用底妝，更需要看起來自然。素顏霜，就是特別合適的一個選擇。

有道理啊。說明白了很簡單，但是她不說，我可能永遠也想不到。

這就是傳統投放的局限：你只能在已有的邊界里找人，找得再準，也出不了圈。

一群做電子鎖的大老爺們想破腦袋，估計也想不到，產品會格外受做美甲的女孩子歡迎。

怎么辦呢？用AI。

人的認知有邊界，但AI沒有。它見過足夠多的人、能從用戶說的話里讀出意圖，再把意圖和商品連起來。做美甲的女生抱怨“拿鑰匙開門好麻煩”，AI就知道，她可能需要電子鎖。玩cosplay的男生說，“我這個底妝一點也不自然”，AI就知道，他可能需要素顏霜。

這些連接，靠人想，想不完。但當你把產品信息和用戶問題給到AI，它就能自動推理，得出上百個你應該投放，但你想破腦袋也想不到的買家群體。

這也是阿里媽媽做的第一件事：“萬相智識”Agent。

但找到人，還不算完。你得讓你的商品，說人話。

03

商家痛點2：我的東西很好，但用戶看不懂

樹羊問：你有沒有注意到？

很多商家的詳情頁，全是一些大詞。比如，全域色彩，72重過濾。

確實。說實話，完全看不懂。所以很多時候，我都是直接跳過詳情頁，去看評價的。

可為什么會這樣？商家不說“人話”，是要故意刁難用戶嗎？

不是的。因為商家有的東西，和用戶想要的東西之間，有道天塹。

商家，天然是從貨出發的。他知道這臺電視的色域是多少，知道濾芯能過濾多少種雜質。但用戶，不是這么看商品的。他打開頁面，不是在找參數，而是想知道：這臺電視，和我客廳的裝修風格，一不一樣？這個凈水器，我家孩子喝了安全嗎？

參數，很難回答這些問題。所以，商家費心做出來的海報，用戶三秒掃一眼，走了。不是東西不好，是沒有被翻譯成用戶能聽懂的話。

那怎么辦？用AI呀。

別忘了，大語言模型最核心的能力，就是“翻譯”能力。它既見過商家怎么描述商品，也見過用戶怎么描述問題。特別擅長把“我有的東西”，翻譯成“你需要的東西”。

這也是阿里媽媽的“萬相智品”Agent，在做的事。

舉個例子。ubras的“小奶皮”文胸。

經過AI翻譯，“微膠囊精華、2.5倍鎖水”，就等同于“特別護膚，適合秋冬皮膚干燥的人”。“面料界奧斯卡”，就等同于，能當“高科技創意禮物”送出去。于是這件內衣，就成了“冬天皮膚癢怎么辦”的解決方案之一，“女友生日送什么”的答案之一。

借助阿里媽媽的AI能力，ubras的加購率提升了51.2%，轉化率提升了43.4%。

但說人話，還不夠。因為不同的人，想聽的話，還不一樣。

04

商家痛點3：我只能對所有人，說同一句話

樹羊問：你覺得，一張好的商品詳情圖，應該怎么做？

我想了想：那大概要做一些測試。做上幾個版本跑一跑，哪張轉化率高，就用哪張。

樹羊說，對。很常見的做法。但這個思路，有個根本性的問題：

轉化率最高的那張，只是對“所有人平均最好”的那張。它不是最好的，它是最不壞的。

因為“好”這件事，不是圖本身決定的，是看圖的人決定的。同樣一張洗衣機的廣告圖，五口之家，就更關心能同時洗多少件衣服。養貓的人，就更關心去毛效果。過去做廣告，之所以找“最大公約數”，因為沒得選。

在央視打廣告，你不知道看的人是誰，只能對著所有人說同一句話。沒辦法區分人群，就只能找對所有人都不太差的方案。

這個問題，長期無解。但今天，不一樣了。

因為AI，可以根據你的情況，實時生成（AIGC）創意圖片了。

不是提前備好所有版本分發，是在用戶點開的那一刻，生成最匹配的圖。換句話說，你跟我打開同一個商品，看到的第一張圖，很大概率是不一樣的。

這就是阿里媽媽做的第三件事，“萬相智造”Agent。

舉個例子。這是海爾的一款真實產品，“云溪”洗烘套裝。它有去寵物毛發的功能，也可以一次性解決洗烘難題。

當養貓的用戶打開頁面，看到的圖里有貓，有除毛功能。

而新手媽媽呢？她看到的圖里，就有“五口之家”，還有“洗烘一次解決”。

可是，既然每個用戶看到的頁面不同，那出價策略，是不是也得跟著不同？

商家，顧的過來嗎？

05

商家痛點4：營銷這件事，變得越來越復雜

今天的創業者，普遍有一個煩惱：營銷這件事，被切得越來越細。

就拿投流來說，它已經成了一門專業學問，甚至專門衍生出了一個新崗位。一個好投手值錢，是因為經驗和直覺。他知道什么時間提價，轉化率掉了是波動還是出了問題。專業的投手，ROI能做到8。普通人自己上，可能只有5。

那怎么辦？還是要借助AI的力量，把復雜度封裝起來。

怎么做？今天，“封裝復雜度”這個事，是有答案的：AI Agent。但是，很多市面上通用的AI Agent，解決不了專業的問題。為什么會這樣？比較大的原因，可能有這兩個。

第一，數據不原生。

你的店賣了十年，有幾十萬條交易、人群、投放數據。通用的Agent拿不到這些。最好的方式，是它原生在你的平臺里，隨時能直接調用。

第二，流程不專業。

通用的Agent，是為大眾設計的。規劃行程、寫報告，它都能干。但電商投放，是個極度細分的領域。什么時候出價，出多少，要不要發優惠券，這一單值不值得搶，每一個決策背后，都有套專業邏輯。沒有透徹理解電商投放的人，做不出好的Agent。

你需要的，是個懂電商投放的專家。

這也是阿里媽媽做的第四件事，“萬相智投”Agent。它把無數專業投手的經驗，變成了可復制的算法。只要你給出大概目標預算和ROI，它就能智能判斷要投給誰，出多少錢，并實時調優，還能決定要不要瞬間發張優惠券。讓人，從盯盤、調價、琢磨競對這些事里解放出來。

樹羊舉了個例子，某家電品牌給自家熱水器做投放。

這件事的開始，特別簡單。簡單到，你只需要打開后臺，說這么一句話：

幫我的電熱水器提升成交量，日預算500元。

收到指令之后，AI就開始干活了。

它先是分析要求能不能實現，然后琢磨商品賣點，看類似的商品怎么做的投放。最后給出建議：用“關鍵詞推廣”+“人群推廣”的組合投放，用“最大化拿量”的價方式，效果最好。

只要你確認，就能開始投放。

但投出去，效果好不好？要不要調整？以前這事，需要人盯著。拿量不足，投手就得分析：是出價太低？還是關鍵詞匹配場景不對？

現在，你只需要說：

我的計劃昨日拿量不足，看看怎么解決。

AI就又會自動查計劃狀態，查投放效果，給出建議。是屏蔽低轉化詞，還是補齊高拿量詞，在盯盤報告都能看見。

說實話，看到后臺界面，真的有點被震撼到了。

震撼，不說因為功能有多復雜，是因為它太簡單了。簡單到，你只需要說兩句話。但這兩句話背后，是選品、分析、競對研究、實時盯盤……一整套專業團隊的流程。一句指令，就是一次完整的執行閉環。

當然，品牌在這里用到的，只是AI小萬的一部分功能。圍繞經營，阿里媽媽還在籌備更多。“AI萬相”率先注入萬相臺AI無界，新產品“AI點睛”應運而生，幫你找到從沒想到的買家。同時，由“AI萬相”驅動的阿里媽媽百靈，幫你長期規劃品牌內容；UD智匯投，幫你接住站外的種草流量；達摩盤，幫你穿透數據，規劃下一步行動。

找到買家，提煉賣點，生成內容，智能投放。

四個痛點。四個解決方案。這四件事加在一起，意味著什么？

意味著商家終于有機會，不用在幾個關鍵詞里，卷生卷死了。也意味著，在用戶還沒搞明白買什么的時候，商家可以出現在他面前了。

這里邊，有巨大的想象空間。

最后的話

這十幾年，電商平臺一直在解決一個問題：降低交易成本。

但交易成本這件事，有兩面。

一面，是人找貨的摩擦。

你想買充電寶，搜出來兩千個，怎么挑？評分、評價、買家秀，全是為了降低這個摩擦。過去十幾年，這件事做得越來越好了。

另一面，是貨找人的摩擦。

商家有一件好產品，怎么讓真正需要它的人看見它？這件事，一直沒有被真正解決過。因為它卡在了一個根本性的障礙上：平臺只看得見答案，但猜不到意圖。

用戶搜“內衣”，平臺知道他要買內衣。但用戶搜“皮膚癢怎么辦”，平臺不知道該把內衣推給他。用戶喜歡cosplay，平臺不知道他需要素顏霜。

樹羊說，是的。阿里媽媽做的這四件事，有個統一的名字：AI萬相。它的定位，就是驅動品牌增長的超級經營智能體引擎：

萬相智識：找到那些，從沒想到的用戶群體。 萬相智品：把商品參數，翻譯成用戶聽得懂的賣點。 萬相智造：為每個用戶，生成最合適的商品展示圖。 萬相智投：把投放、經營，封裝成一兩句話就能指揮的系統能力。

找到人，說對話，看對圖，投出去。4個AI Agent，串成一條完整鏈路，把電商經營這件事，重做了一遍，進一步降低了人貨之間的摩擦。

大白話說，就是：讓貨，真正理解人。讓AI，真正理解生意。

這對商家來說，是好事，也是壓力。

因為，當找到人不再是難題，那競爭的維度，就只剩產品和服務本身。

觀點/ 劉潤主筆/ 景九編輯/ 歌平版面/ 黃 靜

這是劉潤公眾號第2890篇原創文章。未經授權，禁止任何機構或個人抓取本文內容，用于訓練AI大模型等用途