随着电商行业的蓬勃发展，AI正逐步渗透并重塑电商领域的各个环节。本书深入探讨AI电商的崛起背景及其背后的驱动力，从预测、选品、产品设计、创意生成、营销、数字人、导购、供应链、客服、用户管理等角度全方位剖析了AI如何多维度赋能电商行业。借助丰富的理论与翔实的案例，本书揭示了AI在提升流量价值、优化消费体验以及挑战不可能三角（成本 效率 质量）等方面的巨大潜力，同时展现了AI在辅助与取代人工、形成新质生产力等方面的重要作用。无论是电商从业者还是关注AI商业落地应用的人，都能从中获得有益的启示与参考。

近年来，电商行业在经历了前期的蓬勃发展后逐渐步入存量时代，市场竞争愈发激烈，传统电商运营模式面临诸多挑战。AI的出现，为电商行业带来了破局的希望。本书的核心在于系统阐述AI在电商运营全流程中的应用与价值。（1）在预测方面，AI能够实现从被动响应到主动预测的飞跃，通过收集和分析海量数据，精准把握市场趋势，为企业战略决策提供有力支持。（2）在选品方面，AI凭借智能竞品分析和高效的选品策略，帮助企业挑选出具有潜力的商品，提升销售成功率。（3）AI在产品设计、创意生成、营销推广、供应链管理等诸多方面都展现出巨大优势，能够显著提升效率、优化用户体验、降低成本。

前言

近年来，电商行业在经历了前期的蓬勃发展后逐渐步入存量时代，市场竞争愈发激烈，传统电商运营模式面临诸多挑战。AI的出现，为电商行业带来了破局的希望。
传统电商模式依赖于人工分析市场趋势、制定营销策略、管理库存及优化物流，不仅耗时费力，还难以精准捕捉消费者的个性化需求。而AI不仅极大地提升了运营效率，还开启了个性化、智能化服务的新纪元。
通过深度学习和大数据分析，AI能够实时洞察消费者行为，预测消费趋势，实现精准营销，使千人千面的个性化推荐成为可能。这不仅极大地提升了用户体验，也促进了商品转化率与销售额的双重增长，为电商平台带来了前所未有的商业价值。
AI电商的兴起绝非偶然，它是时代大环境、电商体系、平台底层交互逻辑以及市场玩家等多方面因素共同作用的结果。从时代大环境来看，数字化浪潮席卷，消费者的购物习惯和消费需求发生了翻天覆地的变化。电商体系也在不断进化，从传统的线上购物模式向更加智能化、个性化方向转变。平台底层交互逻辑的变革，使消费者与商家之间的沟通和互动变得更加高效、精准。与此同时，市场玩家的多元化，无论是电商巨头的持续创新，还是新兴企业的异军突起，都为AI电商的发展提供了强大的推动力。
本书的核心在于系统阐述AI在电商运营全流程中的应用与价值。在预测方面，AI能够实现从被动响应到主动预测的飞跃，通过收集和分析海量数据，精准把握市场趋势，为企业战略决策提供有力支持。在选品方面，AI凭借智能竞品分析和高效的选品策略，帮助企业挑选出具有潜力的商品，提升销售成功率。AI在产品设计、创意生成、营销推广、供应链管理等诸多方面都展现出巨大优势，能够显著提升效率、优化用户体验、降低成本。
然而，AI电商也面临诸多挑战。技术的快速迭代要求从业者不断学习和适应新的变化，数据安全和隐私保护是不容忽视的问题，市场和消费者接受AI技术也有一个必然的发展过程，并非一蹴而就。但这些挑战只是暂时的，随着技术的不断成熟和行业规范的逐步完善，AI电商必将迈进全新的发展阶段。
本书参考了大量的行业报告、学术研究及实际案例，力求为读者呈现最真实、最前沿的AI电商发展动态。希望本书能够成为读者了解AI在电商各场景中落地的指南，在这个充满机遇与挑战的领域中找到前行的方向。相信无论是初涉电商行业的新手小白，还是经验丰富的行业，都能从本书中汲取到知识和灵感。
展望未来，AI技术必将继续引领电商行业发展进化。希望与读者们一同见证AI电商的崛起。

文迪，香港大学IMBA，本科毕业于复旦大学。深和国际有限公司CEO，云华互动网络科技（上海）有限公司合伙人。曾任麦当劳中国区副总裁，负责推动数字化点餐渠道、媒体、电商和智能货品规划等多个关键业务领域并取得显著成就，受到了业内的高度赞誉，在《哈佛商业评论》等主流媒体上获得多次报道。曾在阿里巴巴集团担任要职，负责天猫大客户部、天猫招商以及天猫商家工具等多个业务团队。专注于营销创新、全渠道数字化等专业领域，拥有超过10年的咨询顾问经验，曾服务于知名的咨询公司埃森哲和麦肯锡，服务过欧莱雅中国、永辉超市、百事可乐、摩托罗拉等多个国际国内知名品牌。

目录

第1章 109216-01 AI电商：技术赋能与商业新生态 70047-0
1.1　新时代的电商之变　/　002
1.1.1　时代大环境之变　/　002
1.1.2　电商体系之变　/　004
1.1.3　平台底层交互逻辑之变　/　005
1.1.4　市场玩家之变　/　006
1.2　如何定义AI电商　/　009
1.2.1　电商是AI商业化理想试验田　/　009
1.2.2　是下个风口还是昙花一现　/　010
1.2.3　AI电商是机遇，也是挑战　/　013
1.2.4　双11购物节期间，AI被调用超15亿次　/　015
1.3　AI电商有什么价值　/　016
1.3.1　重塑流量价值：实现流量精细化运营　/　016
1.3.2　消费体验：需求导向　/　018
1.3.3　挑战不可能三角：成本 效率 质量　/　019
1.3.4　形成新质生产力：辅助与取代人工　/　020

第2章 驱动力分析：多维度赋能AI电商　/　023
2.1　技术赋能：各项技术大展拳脚　/　024
2.1.1　AI电商基石：AI相关技术　/　024
2.1.2　大模型是AI电商新引擎　/　025
2.1.3　ChatGPT加速AI电商落地　/　028
2.1.4　Sora为AI电商打开新世界的大门　/　029
2.2　产业赋能：市场与消费者向好　/　031
2.2.1　AI核心产业市场规模扩大　/　031
2.2.2　认知：AI电商产业链图谱　/　032
2.2.3　年轻消费者壮大AI电商产业　/　034
2.3　企业赋能：巨头逐鹿的力量　/　035
2.3.1　传统电商巨头：保住电商头部地位　/　035
2.3.2　新兴电商挑战者：将电商业务进一步升级　/　037
2.3.3　跨界创新者：非电商企业的AI布局　/　038
第3章 AI预测：为运营与获客带来质变　/　041
3.1　精准的AI市场预测　/　042
3.1.1　被动响应VS主动预测　/　042
3.1.2　收集数据，全方位分析市场　/　043
3.1.3　捕捉线索增量，预测流行趋势　/　044
3.2　千人千面：智能匹配需求　/　045
3.2.1　告别流量购买与标签时代　/　045
3.2.2　对话式AI：与用户深入连接　/　046
3.2.3　通过AI建立用户画像　/　047
3.2.4　AI时代的强需求反馈机制　/　048
3.3　全流程商机预测与引导　/　050
3.3.1　自然语言处理：情感分析与主题识别　/　050
3.3.2　数据挖掘：定义消费意图　/　051
3.3.3　从消费意图中洞察商机　/　052
3.3.4　索菲亚：多轮交互识别用户所想　　/　053

第4章 AI选品：好货才能真正引爆销量　/　055
4.1　差异化策略：智能竞品分析　/　056
4.1.1　AI驱动的竞品数据收集　/　056
4.1.2　智能分析竞品评论等文本数据　/　058
4.1.3　迅速生成竞品分析报告　/　059
4.2　AI重塑传统选品　/　061
4.2.1　迅速识别高潜力商品　/　061
4.2.2　结合当下热点锁定热销商品　/　062
4.2.3　矩阵：更复杂的商品组合　/　064
4.2.4　数蛙：为选品提供智能支持　/　065
4.3　AI打造新型选品　/　066
4.3.1　选品决策：AI改变人为主观判定决策模式　/　066
4.3.2　C2M模式：消费者驱动的新型选品　/　067
4.3.3　C2M模式的先锋：从Dell、小米到SHEIN的模式
探索　/　068
第5章 AI产品设计：让设计更高效与生动　/　071
5.1　AI更懂卖得好的设计　/　072
5.1.1　什么是卖得好的设计　/　072
5.1.2　通过AI工具生成设计方案　/　074
5.1.3　AI时代的智能交互设计　/　074
5.2　被AI重塑的设计流程　/　076
5.2.1　灵感收集：AI是新时代灵感来源　/　076
5.2.2　产品设计：AI赋能产品建模与渲染　/　078
5.2.3　方案验证：找到可行性方案　/　080
5.2.4　细节优化：从外观到配色　/　081
5.2.5　沉浸式演示：直观感受产品魅力　/　082
5.3　盘点：那些经典的AI设计案例　/　084
5.3.1　天猫精灵：智能音箱接入大模型　/　084
5.3.2　达利丝绸：传统设计与AI的碰撞　/　085
5.3.3　尚品宅配：打造云端虚拟设计工厂　/　086
第6章 AI创意与生成：打造消费新体验　/　087
6.1　创意风暴之颜值升级　/　088
6.1.1　产品同质化时代，颜值就是价值　/　088
6.1.2　AI提升Logo设计效率　/　089
6.1.3　AI优化包装外观　/　091
6.1.4　伊利：AI赋能下的高颜值包装　/　091
6.2　创意风暴之电商平台详情页设计　/　093
6.2.1　AI自动设计Slogan　/　093
6.2.2　AI智能创作商品介绍　/　094
6.2.3　AI高效生成商品图片　/　095
6.2.4　WIME：多维度助力详情页生成　/　097
6.3　创意风暴之消费场景创新　/　098
6.3.1　奇妙的虚拟货场　/　098
6.3.2　产品试用也能虚拟化　/　099
6.3.3　天猫：XR端的双11空间会场　/　101
第7章 AI营销：引爆企业新的增长空间　/　103
7.1　AI赋能：变革营销前工作　/　104
7.1.1　数据预测：营销成本 回报率　/　104
7.1.2　精准定价：敏感度分析 智能定价与优惠　/　105
7.1.3　渠道拓展：找渠道 推荐广告位　/　107
7.2　AI赋能：实现营销物料多元化　/　108
7.2.1　批量创作优质电商文案　/　108
7.2.2　智能设计爆款宣传图片　/　110
7.2.3　自动生成强吸引力营销视频　/　112
7.2.4　一键实现广告混剪　/　113
7.2.5　可口可乐：打造创意营销广告　/　115
7.3　AI赋能：创新营销后管理　/　117
7.3.1　随时随地掌握营销数据　/　117
7.3.2　回报率升级：提供营销策略　/　119
7.3.3　高效复盘并自动生成营销报告　/　121
第8章 AI数字人：依靠虚拟分身无限圈粉　/　123
8.1　打造AI数字人的3个步骤　/　124
8.1.1　优质步：AI数字人建模　/　124
8.1.2　第二步：AI数字人驱动与渲染　/　126
8.1.3　第三步：AI数字人交互设计　/　128
8.2　思考：AI数字人可以做什么　/　129
8.2.1　产品讲解员：为用户介绍产品　/　129
8.2.2　翻译员：打破语言与文化壁垒　/　130
8.2.3　模特：帮助用户试穿或试用产品　/　132
8.2.4　代言人：宣传产品与品牌　/　134
8.3　新玩法：让AI数字人做直播　/　136
8.3.1　AI数字人直播带货优势多多　/　137
8.3.2　平台赋能，实现直播间一站式打造　/　138
8.3.3　AI数字人采销东哥的直播首秀　/　140

第9章 AI导购：让用户享受虚拟顾问　/　143
9.1　AI对话AI导购之本　/　144
9.1.1　应用级阶段的AI对话　/　144
9.1.2　嵌入级阶段的AI对话　/　145
9.1.3　工具级阶段的AI对话　/　147
9.2　AI导购有什么作用　/　149
9.2.1　为用户推荐更合适的产品　/　149
9.2.2　催生一种AI搜索新模式　/　150
9.2.3　帮助用户作出决策　/　152
9.2.4　找到关联产品，实现捆绑销售　/　154
9.3　AI导购实战案例汇总　/　155
9.3.1　能作为助手的ShopWithAI　/　155
9.3.2　背靠阿里巴巴的淘宝问问　/　156
9.3.3　Shopify旗下的Wiser　/　159
第10章 AI供应链：加速供应链转型升级　/　161
10.1　AI赋能生产：稳定供应　/　162
10.1.1　用AI进行预生产分析　/　162
10.1.2　AI让生产系统更聪明　/　164
10.1.3　引进智能设备，生产更高效　/　165
10.1.4　基于数据实现工艺升级与建模　/　168
10.2　AI赋能仓储：推动仓储转型　/　169
10.2.1　仓储管理的数字化转型　/　169
10.2.2　精准预测：连接销售端与库存　/　171
10.2.3　用AI平衡缺货与库存过剩　/　173
10.2.4　松下：全方位的智能密集库改造　/　174
10.3　AI赋能运输：迈向智慧物流　/　175
10.3.1　智能订单管理　/　175
10.3.2　智能地址管理　/　177
10.3.3　智能运输管理　/　179
第11章 AI客服：探索未来客服无限可能　/　183
11.1　AI客服势不可挡　/　184
11.1.1　AI客服VS真人客服　/　184
11.1.2　价值盘点：AI客服可以做什么　/　186
11.1.3　京小智：功能丰富的AI客服　/　189
11.2　盘点AI客服落地场景　/　191
11.2.1　在线客服　/　191
11.2.2　辅助人工　/　193
11.2.3　外呼中心　/　196
11.3　AI客服要以人为本　/　198
11.3.1　消费体验是永恒主题　/　198
11.3.2　AI客服不能隔绝服务温度　/　200
11.3.3　终极目标：AI客服提供情绪价值　/　202
第12章 AI用户管理：稳定企业核心资产　　/　205
12.1　当AI遇到用户管理　/　206
12.1.1　智能用户分类：定向管理　/　206
12.1.2　AI促进CRM系统升级　/　208
12.1.3　UNice：实现客户服务自动化　/　211
12.2　公域用户管理：从触达到成交　/　212
12.2.1　AI赋能公域用户触达　/　212
12.2.2　AI加速公域用户转化　/　214
12.2.3　AI推动公域用户成交　/　216
12.3　私域用户管理：从关怀到复购　/　218
12.3.1　AI创新私域用户关怀模式　/　219
12.3.2　AI优化私域用户推荐　/　221
12.3.3　AI提升私域用户复购率　/　222