Jay 發(fā)自 凹非寺量子位 | 公眾號 QbitAI
在投資者為AI泡沫爭論不休之際,B2B領(lǐng)域中,AI正從一個輔助工具,快速成長為能真正創(chuàng)造商業(yè)價值的生產(chǎn)力。
作為中國最大的B2B供應(yīng)鏈平臺,阿里巴巴集團旗下源頭廠貨平臺1688今年幾乎以「梭哈」的決心押注和布局AI。
繼1688 AI版App、1688誠信通AI版等一系列AI原生產(chǎn)品后,1688近日又發(fā)布了一個跨境電商AI智能體——遨蝦(alphashop.cn)
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過去二十多年,1688連接了超100萬家產(chǎn)業(yè)帶源頭工廠與上億B端買家,為中國電商搭建起一座覆蓋全國的B2B供應(yīng)鏈「鋼筋水泥」
如今,1688每年的平臺交易額已超8000億元,其中跨境交易額超過2000億元。
而當(dāng)1688開始用AI去澆筑跨境電商的「數(shù)字基建」時,又會給這個行業(yè)帶來怎樣的變化?
跨境電商新范式
一般而言,無論是把貨賣到國內(nèi)還是國外,都得依次走完最基礎(chǔ)的三個步驟——選品、采購、上架
但一旦放到跨境電商的語境下,上述每個環(huán)節(jié)的復(fù)雜度都會呈指數(shù)級上升。
因此,當(dāng)你走進一家中型跨境電商公司,映入眼簾的是層層分工的選品部、采購部、運營部……每個部門都有幾十號人在四處奔走
選品
選品,是跨境電商運營王冠上的明珠,也是整個工作流中最要命的一環(huán)。
毫不夸張地說,選品的優(yōu)劣幾乎決定了跨境電商生意一半的成功率。若能押中一個爆品,往往能帶來3~5個月的持續(xù)進賬
但選錯一個品,不僅廣告費用全打水漂,還要背庫存、壓現(xiàn)金流,甚至陷入虧損。
一家200人規(guī)模的跨境電商公司,往往要配備約30多名買手專門負責(zé)選品。他們每天緊盯各大電商平臺的類目走勢,在成百上千個SKU里篩選出最具潛力的新品。
買手們需要在無數(shù)產(chǎn)品中扒評論、比銷量、查成本、看廣告位……一通折騰下來,往往一周過去,依然找不出一個真正能打的品,最終只得靠「直覺」。
而一旦涉及到多個國家多個平臺,則會遇到更大的挑戰(zhàn)。
最直觀的,是不同國家之間消費者畫像的差異。
語言反而是最容易克服的一關(guān),真正難的是文化與審美。以服裝為例,當(dāng)?shù)刭I家的穿衣風(fēng)格、配色偏好、審美取向往往與國內(nèi)截然不同。
而且海外市場并不像中國這樣是一個統(tǒng)一的消費體。即便同在一個國家,拉丁裔、非洲裔、白人消費者的需求也天差地別。
當(dāng)消費者對風(fēng)格的偏好差異巨大,而國內(nèi)商家又不了解當(dāng)?shù)匚幕Z境時,很容易押錯方向。
在國內(nèi),商家可以隨時根據(jù)天氣和熱點調(diào)整策略。
比如,一場突如其來的寒潮催生出保暖品類的需求,內(nèi)貿(mào)可以輕松抓住這個風(fēng)口:三五天內(nèi)打樣、上架、發(fā)貨,甚至可以在有貨之前直接先掛上預(yù)售鏈接
但如果想在5月份向美國賣短袖T恤,考慮到貨物漂洋過海的時間,商家必須在倉庫上架的三個月前——2月份就把貨推過去。
這個時間點在國內(nèi)正好撞上春節(jié)。工廠放假、停工,意味著這批貨其實在前一年年底就得完成生產(chǎn)。
也就是說,商家隔著半年時間,就要提前預(yù)測下一年的流行色、款式、版型。這顯然很容易誤判。
然而,選品所需要的這些能力——方法論固定、高度重復(fù)、信息搜集——正好是如今大模型最擅長的。
以遨蝦為例,其Agentic Mode具備選品規(guī)劃和工具調(diào)用能力
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AI能在幾十秒內(nèi)完成大量的商品篩選和并行的多線程看品,從海量數(shù)據(jù)庫中檢索出符合選品要求的商品。
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在此基礎(chǔ)上,AI不僅能抓取商品數(shù)據(jù)(如價格、銷量、評價),還會自動計算壟斷系數(shù)、平均得分、中國商家占比等關(guān)鍵指標(biāo),通過這些指標(biāo)理解市場供需動態(tài),給出犀利直接的選品建議——推薦還是不推薦。
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原本需要團隊花上一周的信息搜集工作,現(xiàn)在AI用不到一分鐘就能跑完,過程全程可回溯,選品邏輯可檢驗和推敲,且交付結(jié)果是一份量化的商業(yè)分析報告,相當(dāng)于把大賣家的選品思路直接「翻譯」了出來
當(dāng)然,這些僅僅是參考資料,最終拍板仍需人來做。
但至少,現(xiàn)在有了一份可被檢驗和沉淀的判斷依據(jù),而不是靠「拍腦袋」在平臺上大海撈針。
采購
敲定商品后的第二步是采購:找能提供貨源的供應(yīng)商
供應(yīng)商雖然數(shù)量沒有SKU那么夸張,單位信息密度卻更大,做工能耗因此更高——
工廠是否能做外貿(mào)、是否能改版、起訂量、賬期、交期、質(zhì)檢要求……每一項都需要親自確認(rèn)。
以一件沖鋒衣為例。當(dāng)你決定要做這款產(chǎn)品后,下一步就得在國內(nèi)找到一家能生產(chǎn)它的工廠。
傳統(tǒng)流程下,往往第一步就卡殼:光靠關(guān)鍵詞或者是一張圖找出來的款式、性能千差萬別,根本描述不清。
于是,你只能不停地換詞、翻圖片庫,從「看到一件沖鋒衣」到終于碰上「能做同款的工廠」,一上午就這么耗掉了。
更麻煩的,是后面那道「詢盤」:
MOQ(最小訂單量)、價格、運費、交期、外貿(mào)服務(wù)、是否能做英文標(biāo)、是否能過質(zhì)檢……每問一家供應(yīng)商,都得重新走一遍流程
而在AI的幫助下,絕大部分人力環(huán)節(jié)都可以被省去:
只需要把「沖鋒衣」的照片丟進去,AI便能根據(jù)圖片識別款式、結(jié)構(gòu)、材料,并從1688的供應(yīng)鏈數(shù)據(jù)庫里匹配出相似款式的工廠。
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原本一上午的事,現(xiàn)在幾十秒就能跑完。
在此基礎(chǔ)上,遨蝦能根據(jù)供應(yīng)商的銷量、服務(wù)分、跨境經(jīng)驗等維度,篩出最合適的那幾家。
接下來是最「魔幻」的部分:
你可以一次選中多個供應(yīng)商,讓遨蝦批量替你完成詢盤——包括問MOQ、問價格、問交期,并自動輸出一份結(jié)構(gòu)化的比較報告
這個功能當(dāng)你每天上品量達到10個以上時,就知道他有多香。
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上架
當(dāng)需求和供給兩端都安排妥當(dāng)后,跨境電商的「三步走」終于來到最后一環(huán)——上架。
具體而言,上架就是把一個原始商品,變成平臺認(rèn)可、消費者能看懂、愿意下單的完整商品頁面。其中包括標(biāo)題描述(Listing)、關(guān)鍵詞撰寫、多語言翻譯、產(chǎn)品圖與場景圖生成等一整套工作。
但在「上架」這件事上,內(nèi)貿(mào)和外貿(mào)幾乎是兩個世界。
對于跨境電商來說,同一個產(chǎn)品往往要適配十幾種語言、十幾家平臺。而每個平臺的規(guī)則、表單、素材要求都不一樣。
俄羅斯是Wildberries,中東是Noon,拉美是Mercado……每個平臺都有自己的上架規(guī)范。
如果靠人工執(zhí)行,十個國家、十個平臺同時鋪貨,這意味著十倍甚至更高的運營人力。
在這件事上,AI展現(xiàn)出了其對跨境電商的價值——多模態(tài)生成。
對AI來說,一次性鋪貨一個平臺和鋪貨十幾個平臺在本質(zhì)上沒區(qū)別:它可以一次性完成多語言、多平臺、多素材適配。
這與編程Agent的邏輯很像:程序員寫出一個Mac軟件后再想適配Windows和Linux,未來或許也可以「一鍵遷移」
而如今,跨境電商的內(nèi)容生成,同樣變成了可復(fù)制、可規(guī)模化的工程。
除此之外,就「素材生成」這一環(huán)節(jié)本身而言,AI也能省下過去大量的制圖成本。
在多模態(tài)AI的加持下,攝影棚、相機、燈光等生產(chǎn)資料,首次被「打包」成了人人可得的基礎(chǔ)設(shè)施
借助這套工具箱,即便是不懂拍照、不擅長寫文案、甚至從未做過外貿(mào)的工廠,也能輕松完成跨境店鋪裝修。
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綜上,遨蝦雖然沒有改變跨境電商的運作邏輯,但卻讓整條鏈路在效率與成本上發(fā)生了翻天覆地的變化。
實測中,許多原本每月盈利三四十萬元的客戶,嵌入遨蝦后,月利潤一度增長至四五十萬元
「肉多、狼少、但難啃」的海外市場
當(dāng)下,國內(nèi)電商內(nèi)卷嚴(yán)重,跨境電商相對更藍海,已成為電商圈的普遍共識。
在「中國供應(yīng)鏈」這張王牌的加持下,「出海」開始成為電商行業(yè)的全新戰(zhàn)略方向。
雖然海外市場「肉多狼少」,但這塊「洋肥肉」并不是誰都咬得動。
據(jù)估算,中國目前約有一千多萬內(nèi)貿(mào)電商賣家,但真正能成功出海的,不到十分之一
原因正如前文所述,選品、采購、上架等每一個環(huán)節(jié),一旦放進跨境場景,復(fù)雜度都會呈倍數(shù)增長。
1688跨境負責(zé)人一隆認(rèn)為,復(fù)雜度的背后,是商家與那片跨境藍海之間,隔著兩條難以跨越的「鴻溝」。
第一,信息不對稱。
這是同時扎根在供需兩側(cè)的結(jié)構(gòu)性問題。
需求側(cè):
不同國家、不同族裔的審美、尺寸、消費偏好差異巨大;
與此同時,物流時間的存在會進一步放大這種不確定性,商家需要提前數(shù)個月去揣摩一個異國他鄉(xiāng)消費者的心中所想。
供給側(cè):
不同工廠的利潤模型、起訂量、交期、可改版能力都不同。
而商家也有不同的利潤訴求、鋪貨策略、品類偏好,因此在采購時,需要花大量時間去尋找匹配的供給商畫像。
進入大模型時代,這種因信息不對稱而產(chǎn)生的摩擦力正在瓦解。
AI能將社交媒體、電商平臺的趨勢數(shù)據(jù)實時匯聚為洞察報告,也能把供應(yīng)商畫像拆解成可比對的結(jié)構(gòu)化信息。
過去中小賣家只能靠經(jīng)驗完成的判斷,開始變得有跡可循。
第二,規(guī)模效應(yīng)。
中國有十幾億人口,是全球少有的統(tǒng)一大市場。
一張圖、一套素材做出來后能以近乎為零的邊際成本服務(wù)全國消費者;與此同時,中國的供應(yīng)鏈又在長三角、珠三角等地區(qū)高度集中,能形成極強的協(xié)同效應(yīng)。
正因為如此,國內(nèi)電商才能以如此快的速度實現(xiàn)規(guī)模化和普及。
但一旦走向海外,這套邏輯不再成立。
首先,不同國家的語言不統(tǒng)一,文化偏好不統(tǒng)一,流行節(jié)奏也不統(tǒng)一
這意味著,運營邏輯必須按國家拆分,你要為每個市場單獨做翻譯、做素材,交易成本明顯更高
然而,如此高昂的交易成本卻無法帶來相應(yīng)的回報。
即便是英國、德國這樣體量較大的國家,也只有幾千萬人口,僅僅相當(dāng)于國內(nèi)一個省
同樣的圖文,在中國能覆蓋全國,在海外卻只能覆蓋一個「省」大小的市場,并且適配成本還這么高,商家自然更傾向于做內(nèi)貿(mào)。
不過,大模型恰恰能完美解決這個痛點:
無論是西語、葡語、德語,還是更小眾的語言,都能一鍵翻譯;圖片、視頻、場景圖可以同時一次性交付十幾個版本。
本質(zhì)上,其實是用AI這支粘合劑,強行把這些分散的小市場「拼」成了一個大市場
原本割裂的多語言、多平臺、多類目,在AI賦能的數(shù)字基建下第一次緊密連接在一起,變得可規(guī)模化。
而一旦信息通暢、進入海外市場的成本趨近于零,跨境貿(mào)易與內(nèi)貿(mào)之間將不再有本質(zhì)區(qū)別。
彼時,把貨賣到國外會像「開個淘寶店」一樣簡單,跨境電商勢必也將迎來一輪迅猛擴張。
為中國制造插上翅膀
作為一個為跨境生意定制的Agent,遨蝦的底層框架基于阿里「通義千問」系列模型,并為選品、詢盤、咨詢等模塊進行了定制化訓(xùn)練。
以選品為例:新品、跟賣品、爆款的邏輯完全不同。為了讓遨蝦真的理解不同業(yè)務(wù)的商業(yè)邏輯,1688引入人工專家標(biāo)注,通過在千問模型上后訓(xùn)練強化電商垂直領(lǐng)域Agentic Model能力
此外,在實際任務(wù)執(zhí)行中,還能調(diào)用海量的阿里私域數(shù)據(jù)。例如1688供應(yīng)商資質(zhì)、驗證海外認(rèn)證信息等,這些都不是可在互聯(lián)網(wǎng)獲取的公開資料。
從中,也能一窺遨蝦在跨境電商方面的獨特優(yōu)勢:
無論是模型訓(xùn)練還是Tools,相比只能使用公開數(shù)據(jù)的通用模型,遨蝦背后是阿里巴巴過去26年在B2B電商鏈路里長期沉淀的真實業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)
1688平臺上分布著海量制造商,這些長期積累的結(jié)構(gòu)化供應(yīng)鏈數(shù)據(jù),為其構(gòu)建了一個壁壘極高的供應(yīng)鏈知識庫。
而供給端數(shù)據(jù)的意義,不僅在于可用于Scaling的量。
更重要的是,如果沒有這些數(shù)據(jù),很多訓(xùn)練根本無法進行。
例如,如果只知道需求端售價,卻不知道供給端成本,就無法判斷利潤率,自然就無法設(shè)定訓(xùn)練標(biāo)準(zhǔn)。
此外,與公開互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)相比,阿里所掌握的私域交易數(shù)據(jù)更為純凈,不易受到AIGC「污染」。這使其在全面性和準(zhǔn)確性上具備天然優(yōu)勢,也讓模型訓(xùn)練的結(jié)果更貼近真實的商業(yè)邏輯。
正是依托這條數(shù)據(jù)護城河,遨蝦才能在基座模型之上有效完成微調(diào)與強化學(xué)習(xí),從而成為一個真正懂跨境生意,并且值得信任的AI助手。
平臺經(jīng)濟有一個底層邏輯,無差別利他
放在跨境電商行業(yè)里,這意味著不偏袒大賣家,不排擠小賣家,每一位參與者都能以同樣的方式接入平臺能力。
當(dāng)遨蝦把原本獨屬「大團隊」的運營能力,下放給個人與小微商戶后,市場競爭的勝負手——也將重新回到商品本身
遨蝦體驗地址:https://alphashop.cn
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