前亞馬遜華人高管融資1500萬美元，讓AI實時生成每個顧客的專屬店鋪

你有沒有發現，自己已經很久沒有直接打開品牌官網購物了？想想看，上一次你買東西的過程：可能是在 Instagram 看到一個廣告，或者是在 ChatGPT 里問"有什么好看的連衣裙推薦"，又或者是朋友在社交媒體上分享了一個鏈接。當你點擊進去時，卻發現品牌網站還是那個老樣子——冷冰冰的產品列表頁，完全不記得你剛才在找什么，也不知道你是從哪里來的。這種體驗就像是你正在跟朋友熱烈討論著某個話題，突然被拉進一個完全陌生的會議室，所有人都用公式化的語言跟你說話，完全忽略了你剛才的對話內容。

我最近注意到一家叫 Spangle AI 的創業公司，他們剛剛完成了 1500 萬美元的 A 輪融資，估值達到 1 億美元。這個數字本身并不算特別驚人，但真正讓我感興趣的是他們正在解決的問題，以及他們的解決方式。創始人 Maju Kuruvilla 曾是亞馬遜副總裁，后來擔任過 Bolt 的 CEO，在電商領域摸爬滾打了十幾年。他和聯合創始人 Fei Wang（前 Saks Off Fifth 的 CTO，在亞馬遜做了近 12 年工程師）一起創立了 Spangle，目標很明確：讓品牌網站能夠真正理解并延續消費者從其他渠道開始的購物旅程。

更讓我覺得值得深入思考的是，Spangle 在短短 9 個月內就簽下了 REVOLVE、Steve Madden、Alexander Wang 等 9 家企業客戶，這些客戶的線上銷售總額達到 38 億美元。而且他們帶來的數據非常實在：轉化率提升高達 50%，廣告回報率翻倍，平均訂單價值增長 15%。這種增長速度和客戶質量，在當前的 AI 創業浪潮中并不多見。我認為這背后反映的，是電商行業正在經歷的一場根本性變革，而大多數人可能還沒有充分意識到這種變化的深度和廣度。

傳統電商架構為什么失效了

我認為，要理解 Spangle 在做什么，首先要理解傳統電商架構面臨的困境。這個困境的核心在于：消費者發現和購買產品的方式已經徹底改變了，但品牌網站的設計邏輯還停留在十年前。十年前，消費者購物的典型路徑是：打開 Google 搜索產品關鍵詞，點擊品牌網站鏈接，瀏覽產品分類頁面，找到想要的商品，加入購物車，結賬。整個過程是線性的、可預測的，品牌網站是這個旅程的起點和終點。

但現在完全不一樣了。消費者可能在 TikTok 上看到一個穿搭視頻，然后在 Instagram 上看到同款的廣告，接著用 ChatGPT 詢問類似款式的推薦，最后才點擊某個鏈接進入品牌網站。在這個過程中，他們已經形成了明確的購買意圖，心里有了具體的需求和偏好。可是當他們進入品牌網站時，網站對這些信息一無所知。網站展示的還是標準的首頁或者分類頁面，完全沒有考慮到這個消費者是從哪里來的、剛才在找什么、有什么樣的購物偏好。

Kuruvilla 在接受采訪時說了一句讓我印象深刻的話："問題在于，網站的設計并不是為了延續一段起源于其他地方的購物旅程。"這句話道出了傳統電商架構的根本缺陷。電商網站是為直接訪問設計的，而不是為從其他渠道導流進來的用戶設計的。這就導致了一個巨大的轉化率損失：品牌花了大量預算在社交媒體、搜索引擎、AI 工具上吸引流量，但當流量真正到達網站時，卻因為體驗不連貫而流失掉了。

這種脫節不僅僅是用戶體驗的問題，更是商業效率的問題。我看到一個數據：Spangle 的客戶通過使用他們的平臺，廣告回報率提高了一倍。這意味著什么？意味著同樣的廣告預算，能帶來兩倍的收益。對于那些每年在數字營銷上花費數千萬甚至上億美元的品牌來說，這是一個巨大的效率提升。而這個提升的來源，并不是廣告本身變得更好了，而是廣告帶來的流量得到了更好的承接和轉化。

更深層次的問題是，傳統電商網站的架構是靜態的。無論誰訪問，看到的都是相同的首頁、相同的分類頁面、相同的產品列表。雖然有一些個性化推薦系統，但這些系統往往基于歷史數據和用戶畫像，反應速度慢，無法捕捉用戶當下的即時意圖。而在當今這個碎片化的信息環境中，用戶的購物意圖是動態的、即時的。他們可能在 Instagram 上被某個廣告吸引，產生了購買沖動，但如果網站無法在第一時間呼應這個沖動，給他們一個連貫的體驗，這個沖動就會消失。

Spangle 的創新之處在哪里

Spangle 的解決方案聽起來有點反常識，但仔細想想又非常合理。他們不是讓品牌將流量導向預先構建好的產品頁面或分類頁面，而是導向一個本質上是"空白"的頁面。然后，Spangle 的 AI 會實時填充這個頁面，根據用戶從哪里來、搜索了什么、點擊了什么，以及類似訪客的行為模式，動態生成最合適的產品、推薦和內容。

這種方法的核心是一個叫 ProductGPT 的專有模型。這個模型是為每個品牌定制的，它會學習品牌的產品目錄、廣告上下文、消費者意圖和轉化驅動因素。更關鍵的是，它不是一次性訓練好就固定不變的，而是會隨著每一次用戶交互不斷學習和改進。每一個訪客的行為數據都會反饋到系統中，讓整個系統變得越來越智能。

我認為這種方法之所以有效，是因為它抓住了當前電商的本質：購物已經不再是一個獨立的、封閉的過程，而是一個跨平臺、跨渠道的連續體驗。消費者可能在一個平臺上開始瀏覽，在另一個平臺上比較，在第三個平臺上做決策。品牌需要的不是一個靜態的展示空間，而是一個能夠理解用戶意圖、適應不同場景、實時做出反應的智能系統。

Spangle 的客戶案例很能說明問題。REVOLVE 的效果營銷副總裁 Ryan Pabelona 說，使用 Spangle 后，他們的廣告回報率提高了 60%，每次訪問的收入增長了 50%。Steve Madden 的商務副總裁 Colleen Waters 也提到，平臺帶來了 41% 的加購率提升和 20% 的轉化率增長。這些不是實驗室里的數字，而是真實商業環境中的實際成果。

我特別注意到 Spangle 強調的一點：他們的系統不依賴用戶身份或歷史個性化數據。相反，它專注于意圖和上下文——消費者是在瀏覽、比較購物，還是準備購買——然后相應地調整產品選擇、布局和內容。這種方法的好處是，即使是第一次訪問網站的新用戶，也能獲得高度個性化的體驗。因為系統判斷的不是"這個人是誰"，而是"這個人現在想做什么"。

從技術角度看，Spangle 能夠實現這一點，是因為近兩年 AI 技術的幾個關鍵突破同時發生了：大語言模型的成熟讓 AI 能夠理解復雜的消費者意圖，生成式 AI 的成本大幅降低讓實時生成體驗成為可能，以及 AI 工具的普及讓消費者習慣了通過 AI 發現產品。Kuruvilla 說，這些變化的匯聚，使得 Spangle 在過去兩年才真正變得可行。在此之前，這種方案在經濟上和技術上都不現實。

AI Agent 正在重塑電商的未來

我認為 Spangle 的故事，其實是一個更大趨勢的縮影：AI agent 正在成為電商的新界面。什么是 AI agent？簡單來說，就是能夠理解用戶意圖、自主采取行動、并隨著使用不斷改進的智能系統。在電商領域，AI agent 不再只是一個聊天機器人或者推薦引擎，而是能夠連接發現、瀏覽、比較、購買整個流程的智能層。

這種轉變正在加速。OpenAI 推出了 ChatGPT Shopping，Google 推出了 AI Overviews，各種瀏覽器插件和自動化 agent 也在涌現。消費者越來越多地依賴 AI 工具來搜索和比較產品。Kuruvilla 指出，品牌需要的軟件不僅要能夠響應人類消費者，還要能夠響應這些機器 agent。因為在不久的將來，可能是你的個人 AI 助手在替你瀏覽品牌網站、比較產品、甚至完成購買。

這聽起來可能有點科幻，但其實已經在發生了。我自己就經常用 ChatGPT 來幫我找產品推薦，然后根據它的建議去瀏覽具體的品牌網站。在這個過程中，我發現有些網站能夠很好地承接我的需求，而有些網站則讓我感覺完全脫節。那些能夠承接的網站，往往就是像 Spangle 客戶這樣，采用了更智能、更動態的體驗設計。

我覺得特別有意思的是，Spangle 的團隊只有 6 名全職員工（另一個報道說少于 10 人），卻能支持 9 家企業客戶，管理著數十億美元的交易流量。這本身就說明了 AI 時代創業公司的一個特點：你不再需要大量的人力來擴展業務，因為 AI 本身就是一個強大的杠桿。這也是為什么他們能在短短一年內就從 3000 萬美元的估值增長到 1 億美元。

Madrona 的董事總經理 Scott Jacobson 在解釋為什么要加倍投資 Spangle 時說了一段話，我覺得很有洞察力。他說，自從種子輪投資以來，最顯著的變化是客戶的興奮程度。品牌不僅在使用 Spangle，還在要求 Spangle 出現在更多的地方，支持更廣泛的用例。從最初的廣告流量，擴展到郵件營銷、網站體驗，甚至延伸到 ChatGPT 這樣的 AI 發現界面。這種客戶驅動的拉動力，是很難制造出來的，它表明底層系統正在解決一個真實的問題，并快速贏得信任。

從點解決方案到基礎設施層

我認為 Spangle 最聰明的地方，是他們從一開始就把自己定位為基礎設施，而不是一個點解決方案。Kuruvilla 提到，有些人把 Spangle 視為"AI 驅動商務的 Shopify"。這個類比很有意思。Shopify 不是幫你解決某一個具體問題，而是提供了一個完整的電商基礎設施，讓你可以在上面構建自己的業務。Spangle 的野心也是如此：不是提供一個優化廣告轉化的工具，而是提供一個 AI 原生的商務基礎設施，讓品牌能夠適應不斷演變的購物行為。

這種定位的重要性在于，它解決的不是表面問題，而是結構性問題。很多電商工具只是在現有架構上做增量改進——這里加一個推薦引擎，那里加一個個性化模塊。但 Spangle 認為，整個架構需要重新思考。傳統電商架構是為靜態體驗設計的，而 AI 時代需要的是動態、實時、能夠學習的系統。

聯合創始人 Fei Wang 在解釋 Spangle 的技術優勢時說："在亞馬遜構建統一 AI 系統的經驗，包括 Alexa 和大規模客戶服務工作流自動化，讓我們看到了傳統電商架構的問題所在：數據碎片化，反饋周期慢，沒有將所有東西連接在一起的智能層。"Wang 之前在亞馬遜擔任首席工程師，領導 Alexa 和客戶服務技術團隊，后來擔任 Saks Off Fifth 的 CTO。這樣的背景讓他深刻理解大規模 AI 系統應該如何構建。

我注意到一個細節：Spangle 強調的是"從發現到轉化的統一智能"。這意味著他們不是把營銷和銷售看作兩個分離的環節，而是看作一個連續的、需要智能貫穿始終的過程。ProductGPT 學習產品、廣告上下文、消費者意圖和轉化驅動因素，而 Seller Agents 則實時執行決策，并將結果反饋給 ProductGPT。每一次互動都在增強整個基礎設施層的智能。

這種閉環學習系統不是新概念，傳統的機器學習驅動的優化系統也能從更多數據和流量中受益。但 Wang 指出，關鍵的區別在于學習的性質本身。Spangle 的系統能夠實時推理、直接在客戶體驗中采取行動，并立即整合結果。這種更緊密的循環使得學習更快、優化更有效，尤其是當覆蓋的場景不斷擴展時。這就是為什么 Spangle 是核心基礎設施，而不僅僅是工具。

電商正在經歷的三大轉變

我認為，通過 Spangle 的案例，我們可以看到電商正在經歷的三個深刻轉變，而這些轉變將從根本上重塑整個行業。

第一個轉變是從目的地到旅程。過去，品牌網站是消費者購物的目的地，他們會直接訪問網站瀏覽商品。現在，品牌網站只是消費者購物旅程中的一個節點，而且往往不是起點。起點可能是社交媒體上的一個帖子、AI 工具給出的推薦、朋友的分享鏈接。品牌需要做的，不是吸引消費者來到自己的網站，而是在消費者已經形成購買意圖后，無縫地承接這個意圖，繼續這段旅程。

第二個轉變是從靜態到動態。傳統電商網站是靜態的展示空間，就像一個永遠不變的櫥窗。但在 AI 時代，網站應該是動態的、能夠適應每個訪客的即時需求的空間。這不是簡單的個性化推薦，而是整個購物體驗都根據訪客的來源、意圖、行為實時調整。Spangle 的做法就是極致的動態：每個訪客看到的都是為他們那一刻專門生成的體驗。

第三個轉變是從人工優化到 AI 驅動。過去，電商團隊需要手動設計每個頁面、設置每個推薦規則、優化每個轉化漏斗。這種方法在流量來源單一、用戶行為可預測的時代可能有效，但在當今這個多渠道、碎片化的環境中已經無法應對。你無法為每一個可能的用戶來源、每一種可能的購物意圖手動設計體驗。AI 的價值就在于它能夠自動處理這種復雜性，根據實時數據做出最優決策。

這些轉變不是理論上的預測，而是正在發生的現實。Spangle 的客戶數據就是最好的證明。月度流量增長 57%，所有客戶都在擴大平臺使用范圍，第四季度年化收入翻了兩番。這種增長速度表明，市場對這種新模式的需求非常強勁。

為什么現在是正確的時機

Kuruvilla 在采訪中說，Spangle 只有在過去兩年才變得可行。我認為這個觀察很重要，因為它解釋了為什么現在是 agentic commerce（代理式商務）爆發的正確時機。

技術層面，三個關鍵因素同時成熟了。一是消費者已經習慣通過 AI 工具發現產品。ChatGPT、Perplexity 這些工具的普及，改變了人們尋找信息和產品的方式。二是發現渠道迅速從 Google 和 Meta 擴散到更多平臺。TikTok、Instagram、小紅書，以及各種 AI 工具都在成為產品發現的入口。三是 AI 技術的進步大幅降低了實時生成體驗的成本和延遲。兩年前，動態生成每個訪客的定制體驗在經濟上是不可行的，成本太高，響應速度太慢。現在，大語言模型的效率提升和成本下降，使這一切變得現實。

商業層面，品牌面臨的壓力也在推動這種轉變。數字營銷成本不斷上升，轉化率卻在下降。這種剪刀差讓品牌迫切需要找到提高轉化效率的方法。Spangle 客戶看到的 50% 轉化率提升和 2 倍廣告回報率改善，對于任何一個在數字營銷上投入巨大的品牌來說，都是無法忽視的數字。

競爭層面，早期采用者正在獲得顯著優勢。REVOLVE、Steve Madden 這些品牌通過使用 Spangle，不僅提高了自己的效率，也在無形中提高了行業的門檻。當一些品牌能夠提供高度個性化、上下文相關的購物體驗時，那些還在使用傳統靜態網站的品牌就會顯得落后。這種競爭壓力會促使更多品牌采用類似技術。

我還注意到投資者的態度變化。NewRoad Capital Partners 的戰略顧問 Dave Finnegan 說："Spangle 的客戶不僅在擴展使用，他們還成為了倡導者。這就是我們尋找的需求驅動的增長。"這種客戶主動推薦和擴大使用的模式，是最健康的增長方式。它說明產品確實解決了痛點，創造了價值。

DNX Ventures 的合伙人 Rickie Koo 的評論也很有意思："Spangle 的智能確實隨著每次會話和互動變得更聰明。很多人嘗試這樣做，但很少見到數據護城河能如此高效地加深，并如此快速地轉化為收入結果。"這指出了 Spangle 的一個關鍵優勢：網絡效應。使用的人越多，系統學到的就越多，效果就越好，從而吸引更多的客戶。這是一個正向循環。

挑戰和未來展望

盡管 Spangle 取得了令人印象深刻的早期成功，但我認為他們仍然面臨一些挑戰。首先是規模化的挑戰。目前他們有 9 家企業客戶，團隊只有 6-10 人。當客戶數量增長到幾十家、上百家時，如何保持服務質量和定制化程度？這需要在標準化和定制化之間找到平衡。

其次是技術持續領先的挑戰。AI 技術發展非常快，今天的技術優勢可能明天就被追上。Spangle 需要持續投入研發，保持技術領先。從融資用途來看，他們也確實把重點放在了研發和工程團隊擴展上，這是正確的方向。

再次是市場教育的挑戰。Agentic commerce 是一個相對新的概念，很多品牌可能還不完全理解它的價值。雖然數據很有說服力，但改變企業的技術架構總是需要時間和說服過程。Spangle 需要投入資源進行市場教育，幫助更多品牌理解這種新模式的潛力。

我也在思考一個更深層次的問題：當所有品牌都采用了 AI 驅動的動態體驗后，下一個競爭維度是什么？可能是 AI 的質量、學習速度、對消費者意圖的理解深度。也可能是品牌如何利用這些技術創造獨特的購物體驗，而不僅僅是更高的轉化率。

從長遠來看，我相信 Spangle 代表的方向是正確的。電商的未來不是更多的按鈕和菜單，而是更智能的 AI agent，能夠理解你的需求、適應你的習慣、在合適的時候以合適的方式呈現合適的內容。這種體驗不僅更高效，也更人性化。

我特別認同 Jacobson 在博客中說的一句話："我們相信 agentic 系統將成為消費品牌核心基礎設施的一部分。真正重要的系統將是那些能夠跨越發現、參與和轉化運作，并隨著條件變化實時學習的系統。"這正是 Spangle 正在構建的東西。

Spangle 的故事給我最大的啟發是：AI 時代的創業，關鍵不在于用 AI 做一些酷炫的演示，而在于找到一個真實的、巨大的痛點，然后用 AI 提供一個實際可行的、能帶來可衡量價值的解決方案。Spangle 做到了這一點。他們沒有試圖重新發明電商，而是幫助現有的電商品牌適應新的消費者行為。他們沒有承諾遙不可及的未來，而是在今天就帶來了 50% 的轉化率提升。這種務實的創新，才是真正能夠改變行業的力量。

結尾

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