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持续拿下超万万融资AI电商赛道的风口来了?18新利luck全站

发布日期:2024-07-18 10:15:28 点击次数:

  6月份,连续有两家AI电商公司拿下了融资,其中Daydream拿下了5000万美元的种子轮融资,Constructor也完成了2500万美元B轮融资,估值达到了5.5亿美元。

  一是电商本身就是一个足够大,且还在持续创新的赛道。按高盛的数据,全球电商销售额在2023年达到3.6万亿美元,预计2024年将同比增长8%。简单算一笔账,如果能够用AI提升产业1%的效率,其中20%收益给到这些AI公司,就是一个价值72亿美元的市场。

  二是随着AI在电商领域的应用越来越多,落地路径也逐渐清晰。在消费者端,随着大量内容涌入,传统搜索对购物的价值正在变低,AI有机会创造一种更高效率的匹配机制。在商家端,AI则通过文字、图片生成,帮助商家降本增效。

  个性化推荐,是AI电商创业公司的主流方向,这次拿到融资的Daydream和Constructor,还有之前的True Fit和Remark都是从这方面切入。

  现在品牌和渠道越来越多,加上各种推荐算法和内容堆砌,消费者要找到一款自己想要的商品变得越来越困难,传统那种关键词搜索方式也不太有效了。

  Daydream和Constructo做的事情是,就是让用户使用自然语言和图像识别来搜索产品。一般来说,你要去度假,在传统电商平台搜索的时候,可能会用“遮阳伞、泳衣、防晒衫”等为具体搜索关键词来搜索,这是一种确切的具有指向性的搜索模式。

  当你用Daydream和Constructor搜索时,不用输入关键词,直接向它说明使用场景就能找到合适的商品。比如,同样去度假,你可以说:“我要带我3岁的儿子去海边度假,我们需要一些亲子风格的防晒度假装备”。

  不仅如此,Daydream还会提供指令筛选器。比如,你看上一件衣服,但是你又想要蓝色,你就可以输入“我喜欢这件衣服,但我想要一件蓝色的”,接下来同样风格的蓝色衣服就会被筛选出来。

  在这种搜索机制下,搜索结果会更贴近用户需求。而且,这些搜索请求会体现用户的偏好,随着细节增加和识别效率的提升,搜索结果的个性化程度也会越来越高。

  用户也不用再担心广告来影响自己选择。因为Daydream这类AI电商并不参与订单履约。也就是说,Daydream只是作为购物的发现层,收入全靠佣金抽成,没有任何广告费用。

  至少从目前看,市场数据的反馈已经验证了这一产品的有效性。Constructor旗下有一款AI购物助手ASA,与Daydream功能类似。

  在推出以来不到一年,客户(包括大型杂货连锁店、服装品牌和综合零售商)网站收入增加10%、搜索转化率增加6%、点击量增加7%。在过去六个月中,购物者与Constructor平台的互动超过 1000亿次,过去三年平均客户保留率保持在98.5%。

  除了优化搜索环节,也有其他人尝试用别的方法建立匹配机制。比如,Remark的策略就是引入产品专家。

  Remark有50000名专家,有各自擅长的领域,包括音乐家、造型师、高尔夫球手、滑雪教练等,用来接受用户高质量产品咨询和讨论服务。

  另外,Remark还训练了AI助力,模拟人类专家的风格回答问题,给用户及时、专业的购物指导。根据公司披露,与Remark合作的客户收入提高了9%,转换率提高了 30%。

  总的来说,个性化推荐的本质是AI导购,因为大部分人在购物的时候很难准确、完整地表达自己的需求,这时候有一个理解自然语言的机器人,能够把用户一些模糊的描述逐渐引导变成一个个具体的要求,有利于匹配效率的提升。

  个性化推荐完成了AI对消费者购物体验的升级。在商家端,AI应用则主要体现在提升效率和减少成本。

  提升效率,就是用AI替代现有流程里的人力,目前比较成熟的应用场景大致有:文案创作、评论分析、SEO优化等等。

  在文案创作上,AI可以学习之前的商品详情页,再结合新产品的亮点,帮助商家转写文案,此外AI还能完成定期向用户沟通的邮件和短信撰写。

  现在AI创作的工具很多,Jasper 是其中比较知名的产品。它提供了营销、博客、商业、谷歌等多种类型的模板,利用积累的优质文案对 GPT 模型进行精调,提示用户在模板中输入对应信息, Jasper 会根据模板在右边生成高质量段落。

  去年,亚马逊近期也上线了生成商品内容的工具,商家输入几个商品描述关键词或句子后,亚马逊就会列出商家可能需要的内容列表,比如产品名称和概述等信息,商家可以直接采用或继续调优列表的生成效果。

  再说评论分析,店铺里的商品往往会有很多评价,好在哪儿,或者是缺点在哪儿。这时候AI可以去帮商家进行智能分析18新利luck全站,然后给出一些分析报告,比方说用户想要更多的颜色,或许希望有更长的充电时长等等。这些信息有利于帮助商家调整产品结构。

  还有就是SEO优化,如果商家有独立的网站,还需要去写一些软文去优化网站的SEO。以前可能是要花几百块钱请一个人写一天才能够写一篇。但是商家现在投喂了对应的语料以后,AI一分钟就可以给你出一篇,甚至AI还能捕捉品类的关键词,对内容进行优化。

  成本减少是把以前大部分卖家需要外包的事项,直接用AI替代掉,其中最为明显的领域就是图像生产。

  电商从业者通常不具备图片处理的专业能力,但是要消耗大量的图片素材。比如,现在很多卖家是拿厂商的产品图重新P一下背景,但问题是,上游的产品图可能比较粗糙,也不好看。

  Photoroom最早从背景编辑切入,让电商卖家通过几次点击,完成产品照片的背景编辑(擦除、模糊、替换等),以更低的成本制作出更优质的产品宣传图。现在Photoroom还能用 Prompt 生图方式可以更快的生成用户想要的背景,在产品效果也做了很多优化。

  在国内,美图秀秀也出了一个AI一键抠图和AI替换背景的功能,商家只要上传一个产品, AI就能够直接识别,不仅替换掉背景,还能改变产品的颜色。

  除了背景图外,电商领域在产品展示也常常会用到创意图或者模特展示。之前这种图片比较麻烦。如果涉及到真人出镜,需要由设计团队前期构思,然后请合适的模特及摄影进行拍摄。对于服装行业,十套衣服将近花费 1 天时间,一张图的平均成本约为 100-500 元。

  比如,国外的Linkfox就能用AI技术自动生成商品图,用户上传一张或是多张商品图的照片,AI便可以轻松完成商品图的合成。

  Linkfox还支持只上传衣服的照片,然后选择AI模特,就可以生成模特穿衣的商品图。而且还可以调整模特的面部表情,让生成的模特商品图更加自然18新利luck网址

  去年,蘑菇街也曾推出 AI 商拍工具 WeShop,WeShop 支持人台图、真人图、商品图、玩具图、童装图的生成。操作非常简单,只需要选择生成的图片类型、上传图片、设定文字等其他要求、生成图片即可完成一次生成体验。

  虽然现在AI在电商领域应用比较广泛,但仍然有很多可以改进的地方。从我的角度看,AI电商的三个演进方向可以重点关注:

  现在比较常见的是,营销人员用数字人功能配合其他视频模板、商品说明文字,快速生成商品解说视频,或许直接输入商品说明URL,让AI视频工具根据商品页中的信息,生成品牌宣传视频。但无论视频稳定性还是多样性比较欠缺。

  现在针对电商这一垂直场景,当被问到具体问题时,AI仍然会有幻觉的存在。如果有合适的机制,能够让机器人给出回答有据可循,才能够吸引更多人进行互动。

  同时,现在用同一个提示词去生成文案或者图片,会输出不同的结果,没有微调的选项。这种不确定性,会增加商家的使用成本。

  第三,AI电商应用往更深度和细分需求走。比如,现在越来越商家要进行短视频投放,大部分商家只能看到达人一些结构化数据,比如播放量、粉丝数、粉丝画像等等。未来,AI或许把评价的维度真正带到达人内容创作上,根据达人过往的视频内容,去衡量与商家品牌调性的匹配度,实现短视频投放效率的提升。

  再比如,针对不同品类消费者的特定需求,也有很多AI应用的空间。国内这方面已经有了一些探索,比如图灵鉴定切的就是,帮各种球鞋美妆做AI鉴定。

  尽管目前AI在电商领域的落地,仍然有很多不足。但必须要说,电商就是AI最好的落地场景之一。自身成熟的数字化基建,加上天然距离交易更近,不仅能最大化AI的价值,也让AI公司更快地走向商业化。

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