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提起AI對話導(dǎo)購，大家可能會有一些誤解，比如在一些文章或報告里能看到“深度分析客戶偏好、精準(zhǔn)推薦”這種字樣。但現(xiàn)實是，在大部分場景和品類下，AI對話導(dǎo)購相比常規(guī)搜索和推薦并沒有優(yōu)勢，甚至更低效。本文將會從用戶視角，更深入的分析AI對話導(dǎo)購，以及在當(dāng)前階段和未來，AI對話導(dǎo)購的局限性和潛力方向。

一、AI對話導(dǎo)購的現(xiàn)狀

在當(dāng)前的電商領(lǐng)域，AI 對話導(dǎo)購相關(guān)產(chǎn)品的發(fā)展態(tài)勢似乎并不盡如人意。國外的 buysmart，曾經(jīng)被視為 AI 對話導(dǎo)購領(lǐng)域的重要參與者，如今已進行業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)型。在國內(nèi)，京東的京言、阿里的淘寶問問、字節(jié)的智能購物，從市場反饋來看，這些 AI 對話導(dǎo)購產(chǎn)品似乎都未能激起太大的水花。

為何會呈現(xiàn)這樣的局面？背后的核心原因是什么？以及在未來，AI 對話導(dǎo)購是否還有挖掘潛力的可能？下面筆者將帶著大家一起來分析下。

二、現(xiàn)狀原因分析

首先，拋開“AI”、拋開“對話”這些限定詞，我們從商品購買的本質(zhì)來看。

• 用戶購買商品付出了什么？——購買過程所花費的精力、所支付的錢；
• 用戶購買商品得到了什么？——購買過程所帶來的情緒、商品本身所帶來的價值

注：“購買過程”是包括了購買前、中、后的整個過程

不論是過去傳統(tǒng)的線下購買方式還是當(dāng)前主流的互聯(lián)網(wǎng)電商購買方式都離不開以上這套邏輯，它存在于任何商品購買決策設(shè)計中?；谟脩粼V求和購買階段兩個維度，筆者提出下表，也填了一些常見的case（共12個環(huán)節(jié)位置，case所填位置可能不夠嚴(yán)謹(jǐn)，不用過于糾結(jié)，主要是供大家了解這套邏輯）。

同理，AI對話導(dǎo)購也繞不開這套邏輯，并且需要注意的是，AI對話導(dǎo)購有自帶的局限性——依賴用戶對話作為輸入。

1. 用戶輸入門檻更高

“平臺個性化推薦”無需用戶輸入、“平臺精準(zhǔn)搜索”只需用戶輸入一輪詞類內(nèi)容即可，而“AI對話導(dǎo)購”則需用戶輸入多輪句類內(nèi)容。

注：如果不是多輪句類輸入，那就沒有必要采用“AI對話”的形式，用其他頁面形態(tài)也可滿足。不要為了做而做，要想清楚為什么一定要采用“AI對話”的形式。

2. 用戶輸入的可能不是真實的需求

“平臺個性化推薦”核心是基于用戶歷史行為數(shù)據(jù)、“平臺精準(zhǔn)搜索”則是在“個性化推薦”前加了一層語義過濾，本質(zhì)都是通過用戶的行為數(shù)據(jù)來推測用戶的需求。而“AI對話導(dǎo)購”核心是基于對話內(nèi)容來推測用戶的需求。

用戶對話數(shù)據(jù)不如用戶行為數(shù)據(jù)可靠，一是用戶口頭上可能無法表達清楚他想要什么；二是用戶可能只是好奇體驗下AI對話（推薦和搜索也存在好奇數(shù)據(jù)，但在數(shù)據(jù)干擾上，對話數(shù)據(jù)相比行為數(shù)據(jù)的量級少非常多，因此被干擾的可能性更大）。即，“別看他說了啥，要看他做了啥”～

這里也解答了文章最前面提到的，在大部分場景和品類下，AI對話導(dǎo)購在“精準(zhǔn)推薦”這塊其實更低效的原因。

因此，在AI對話導(dǎo)購自帶bug的情況下，想要PK當(dāng)前主流的互聯(lián)網(wǎng)電商購買方式（商城搜索、推薦、直播、視頻等），必須在上述12個環(huán)節(jié)里找到至少1個位置，而且必須是核心位。

那回想下我們目前體驗到的京東京言、淘寶問問、抖音智能購物，你覺得有找到相關(guān)位置嗎？

從筆者的個人體驗來說并沒有（沒浪花也在情理之中）。

三、AI對話導(dǎo)購的未來潛力方向

從目前的個人體驗來看，各大廠更多是為了占住AI對話導(dǎo)購這個位置，但具體的迭代方向還在試探（比如探索更具體的品類或場景）。也可能有核心方向，但受到技術(shù)、數(shù)據(jù)、合規(guī)問題的限制，暫時無法充分發(fā)揮。

基于前述的用戶購買邏輯，筆者嘗試提一些未來AI對話導(dǎo)購可能的潛力方向：

1. IP導(dǎo)購

以“獲得更好的情緒”為主要目的。

這里大家比較容易想到的是數(shù)字人IP，將某現(xiàn)成的IP轉(zhuǎn)化為數(shù)字人形式，比如用大熱的哪吒IP來直播對話，大家肯定會感興趣。但這里的主要瓶頸在于數(shù)字人技術(shù)成熟度還遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠，以及如何確保 IP 在電商平臺的專屬性，避免版權(quán)糾紛。

另外，UGC社區(qū)里的達人IP是一個潛力方向。這塊很適合小紅書做，里面有大量的真實內(nèi)容分享，結(jié)合達人背后的可靠內(nèi)容（即個人知識庫），為用戶篩選商品。比如我現(xiàn)在比較關(guān)注某個美妝博主，她過去分享過很多內(nèi)容，我想看看她有沒有推薦過黃皮適合的口紅，通過AI對話這種形式來提升信息獲取效率，同時AI對話背后的IP是我本身有建立信任的博主，在決策情緒上也更加友好。

2. 感官類導(dǎo)購

以“ 獲得更高價值的商品”為主要目的。

這里的感官類，是指用戶主要用視覺這類感官來選購商品，比如時尚類（衣服、配飾）。個人認(rèn)為這是一個相比數(shù)字人，會更快實質(zhì)落地的方向。一是技術(shù)成熟度相對更高（人物一致性問題近期在可靈AI、海螺AI上已經(jīng)有明顯進步）；二是數(shù)據(jù)上，讓用戶授權(quán)個人形象數(shù)據(jù)對電商平臺來說不算難事（一張臉、一組身材數(shù)字）；三是不存在明顯的倫理、合規(guī)這類問題。

從用戶訴求來說，平臺通過個人數(shù)據(jù)建模，能更實質(zhì)性得幫助用戶挑選商品。比如當(dāng)我想購買一套休閑風(fēng)格的服裝時，系統(tǒng)會根據(jù)我個子不高等數(shù)據(jù)，為我搭配一套露腰、高腰九分褲的試衣展示，并詳細(xì)說明搭配思路。如果我覺得這個搭配思路OK，系統(tǒng)再為我推薦相似商品集。

3. 高專業(yè)門檻品類導(dǎo)購

以“花費更少的精力”為主要目的。

由于高專業(yè)門檻品類的決策成本高，購買前往往需要充分的知識輸入或者找專業(yè)的人士咨詢（比如醫(yī)療、金融），因此前置由AI對話來解答專業(yè)問題在該品類下是用戶剛需。目前金融品類，支付寶的螞小財表現(xiàn)較好，在理財、保險上都充分降低了用戶的決策門檻，但金融、醫(yī)療這些品類所受監(jiān)管嚴(yán)格，整體的發(fā)揮空間比較受限，亟需滿足合規(guī)要求的技術(shù)或流程創(chuàng)新。

4. 長尾品類導(dǎo)購

以“獲得更高價值的商品”為主要目的。

上面提到，AI對話在精準(zhǔn)推薦上更低效，是相對于由豐富行為數(shù)據(jù)輸入的推薦和搜索功能。如果該品類本身數(shù)據(jù)稀疏，無法精準(zhǔn)推薦，那可以用AI對話來收集用戶用多的顯性需求。不過這里存在投入產(chǎn)出比的問題，長尾品類本身代表了銷售數(shù)量少，即使通過AI對話提升了銷量，是否能cover住相關(guān)成本。從平臺來說，該場景更適合單價、利潤率高的長尾品類。

5. 物聯(lián)網(wǎng)場景導(dǎo)購

以“ 花費更少的精力”為主要目的。

對物聯(lián)網(wǎng)場景的導(dǎo)購構(gòu)想并不新鮮，多年前就有很多相關(guān)的設(shè)想，比如“智能冰箱監(jiān)測食材庫存與保質(zhì)期，識別到到食材即將用完，AI 助理通過與用戶對話確認(rèn)需求后，直接在電商平臺下單購買，實現(xiàn)便捷購物”。而現(xiàn)在相比過去，在該場景技術(shù)可行性已大大提升，主要瓶頸更多在于數(shù)據(jù)的打通和合規(guī)性上。

以上便是筆者基于行業(yè)的觀察，在AI 對話導(dǎo)購的一點思考。AI 對話導(dǎo)購領(lǐng)域充滿了無限可能，同時也伴隨著諸多復(fù)雜的挑戰(zhàn)與問題。然而，受限于個人認(rèn)知的廣度與深度，以及過往實際經(jīng)驗的局限性，文中所闡述的觀點、分析的內(nèi)容，難免存在考慮不周全、陳述不嚴(yán)謹(jǐn)?shù)牡胤?，歡迎指正和探討。