商家开始用AI，但问题从“有没有”变成了“有多深”

曾经, 店铺上新依靠经验去进押注, 如今, AI参与进来后, 款式能够进行批量生成, 市场可以得到快速筛选, 并且能够精准投放。生意从“赌运气”转变成为了“数据测试”。然而，更加关键的一个问题已然发生了变化: 并非是商家要不要选择使用AI, 而是AI究竟融入经营到了何种深度。这决定了AI可不可以带来切实的价值回报, 然而并非是放置在那里仅仅作为摆设 呀。

浅层应用只是开始，真正改变在流程嵌入

现今诸多商家运用AI, 尚处于单点辅助层面。举例来说, 借助AI生成几张图片、撰写几个标题, 然而经营的主要流程依旧靠人员串联起来。这恰似AI融合指数层级之中的L1浅层应用, 即工具已然具备, 却未切实融入进去。真正具备价值的, 乃是从工具运用迈向流程嵌入, 进而迈向全域融合, 使得AI成为经营的一部分, 而非外挂形式。

AI生意管家不是功能按钮，而是一支数字员工队伍

当下的AI生意管家, 并非是将一堆按钮堆砌在一块儿, 然而, 实则是一支能够展开分工协作的数字员工队伍。其中, AI店长以及AI数据分析师承担着巡店之责, 还要查看数据, 寻觅异常之处, 并且要率先把流量、转化、费比、竞品、人群变化整理出来。与此同时, AI美工专家、AI营销运营专家、AI人群运营专家负责生成素材, 测试人群, 对投放加以优化, 将所发现的问题转变为可执行的动作。

AI能做的三件事：找增长、做判断、省重复劳动

把AI能够做到的事情放置在一起去看待, 大略是三件事情: 辅助商家寻觅到增长 的机会, 协助商家做出正确的判断, 帮助商家节省下重复的劳动。比如说, 多吉米靠AI来生成内容, 并非从一开始便去追求极致的精美, 而是凭借很低 的边际成本去生成足够多的方案, 借助市场数据筛选出好的款式。这证实了AI在增长方面的价值, 远远不只是多生成几张图这般简单。

从数据洞察到投放优化，AI帮商家建立增长闭环

对标联想这类标品商家而言, 其SKU数量众多, 链路繁杂, AI的核心价值于此从单点提效转至复杂经营里的辅助判断。AI数据分析师能够助力他们找寻到机会, 比如说某个关键词所对应的下单转化率, 居然比品牌词自身还要高。团队能依据投放, 商品以及服务动作制定出更为精细的安排。这般“经营分析—人群校准—投放优化”的闭环, 便是AI赋能情况下的完整增长路径。

AI帮中小商家释放人力，把精力放到更重要的地方

纳艾森这类人手不多的中小商家, 以往一天里头, 只能去深挖详细剖析一两个关键商品, 那些并非重点的商品, 常常就顾及不到了。在接入AI生意管家之后, 团队能够直面就让AI生成周报, 针对转化率下滑、竞品流失、主图调整等问题持续追问。AI的用处并非是取代人去做出最终判定, 而是要把有限的人手从大量反复、耗费时间的运营分析里解放出来, 将精力投入到具体的调整以及执行跟进上面。

AI融合越深，商家经营越聪明，差距从工具拉开

到底未来真正存在的悬殊, 并非是谁购置了某一款人工智能工具, 而是究竟是谁能够更早些将人工智能融入到实际业务当中, 进而促使其持续不断地进行学习以及迭代更新。对于那些规模较小的商家而言, 平台所构建的基础设施使得使用的门槛得以降低, 令他们凭借相对较低的成本获取到以往仅仅只有大型商家才具备的能力。此次白皮书中所发布的人工智能融合指数层级, 并非是为商家去打出一张成绩报告单, 而是给予一张指引方向的路线图: 借此提醒商家, 真正实质存在的差距并非是有没有运用人工智能的问题, 而是人工智能究竟在经营过程中渗透到了何种深度。

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