京东入局，但AI购物可能没想象中那么简单

如何让消费者痛快地掏钱，无疑是全世界电商平台都在思考的课题，当下随着AI技术的快速发展，将AI与购物结合起来就成了一个顺理成章的方向。近日有消息称，京东正在打造购物和生活服务的超级入口“京东AI购”App，其定位“会思考、能购物、关心你”的生活服务助手。

据悉，“京东AI购”是通过京东自研的言犀大模型来为用户提供AI服务，并且没有采取传统的一问一答模式，而是会主动推送购物攻略、优惠消息、穿搭灵感与生活服务，用户只需在输入框中输入“我想要”就可以召唤私人买手智能体。

用AI来为用户提供购买建议，当下已然成为了电商App的标配。最初的AI购物助手其实是“千人千面”推荐算法的升级版本，这类产品通常被设计用来在与消费者的对话中洞察后者的需求，并帮助用户将模糊、复杂的购物需求变得更清晰明确，进而提升购买的转化率。

毕竟消费者打开淘宝、京东、拼多多等货架电商时往往已经有目的性，比如购买羽绒服、冲锋衣，但具体买什么类型、哪个品牌的却通常是模糊的。以往消费者会寻求社交关系链的帮助，其中亲朋好友的推荐就是一个重要参考，等到小红书等种草平台出现后，具有专业背景的KOC（关键意见消费者）就成了新的权威。

初代AI购物助手便是电商平台试图取代KOC的工具，也是其内容化失败后的亡羊补牢之举。此前为了解决流量采购成本水涨船高这个难题，电商平台就开始自建图文、短视频、直播、短剧版块，试图用内容来吸引用户更长时间的停留。但遗憾的是，缺乏内容基因的电商平台，很难从内容平台手中抢夺用户的使用时长，轰轰烈烈的“电商平台内容化”很快就偃旗息鼓。

消费者之所以愿意相信小红书的种草贴，是因为后者用优质且详实的内容提供了权威性，再用权威感召了受众。“种草”这一行为本身，其实是消费者寻求权威进行信任背书的过程，相比于可能被收买的KOC，AI这个在大众认知中更理性的机器显然就更“理中客”。

然而出乎电商平台的预料，AI购物助手的受欢迎程度要远低于预期，大量消费者对它并不感冒。出现这一情况的原因，其实是消费者的心理发生了变化。当下的消费者，本质上更像是“理性的感性主义者”，并对不同场景有不同的选择，例如在高频刚需品类追求性价比，愿意为高品质、好体验支付溢价，但在兴趣爱好和情绪慰藉层面则近乎于盲目。

按照正常情况，货架电商更适合AI购物助手的发挥，但现实却恰恰相反。对此硅谷风投机构a16z给出了答案，那就是越重大的购物决策，AI的影响力反而越弱。这个说法尽管初看很反直觉，但仔细一想又很有道理。

如今消费者的心态往往是“该花花，该省省”，可偏偏过于理性的AI由于无法提供情感连接，所以在面对消费者愿意支付溢价的“该花花”场景时反而有力未逮。以至于出现AI比了半天价，消费者依然会选品牌力最强的商品。

a16z合伙人Justine Moore针对“AI重新定义购物”的看法反而更有说服力，“冲动购买（Impulse buy）虽然看似是AI影响最小的领域，因为冲动就意味着没有理性的研究过程，但我认为这个判断可能过于表面化。”因为产品的功能性差异可能会被AI快速识别和比较，但品牌的情感连接仍然需要人类去感受。

AI的真正威力就在于预测和引导冲动，如果将AI当作一个纯粹的比价工具，反而就限制了它的想象空间。大家不妨试想一下，当AI已经分析了用户的浏览历史、购买记录，乃至社交媒体活动，甚至从对话中洞察了用户的情绪状态后，自然就可以在最精准的时候推送更符合用户当前心理需求的产品。

主动推送购物攻略、优惠消息、穿搭灵感与生活服务的“京东AI购”，便是这一类进阶版的“AI导购”，它不是解决需求、而是催化需求。京东能做“京东AI购”不仅仅是因为有言犀大模型，而是他们在过去二十余年里积累的海量用户行为数据，比如京东知道你买了什么、什么时候买的、多快收到的、是否退货、是否回购等信息。

当AI需要为用户做购买决策时，这些数据显然就是最珍贵的训练素材。不过海量的数据也是一柄双刃剑，如果不能从中筛选出有价值的那部分，过多数据反而会污染AI。以关键的用户评论为例，电商平台目前的评论系统还存在一个难以解决的顽疾，那就是“极化”，用户愿意写评论通常是出于非常满意或极度不满，中间状态几乎不存在。

更别提“刷好评”和“删差评”的存在，已经使得电商平台的评论区变得乌烟瘴气。如果电商平台的评论区真的有价值，小红书可能就没法靠“种草”出圈了。缺乏评论这类情绪性强的数据也就罢了，真正的问题是京东恐怕很难洞察用户的真实需求。

作为一个电商平台，京东想要了解用户只能通过评论区、搜索历史、购买记录，但这类数据有一个共同点，那就是缺乏时间维度的变化。虽然用户过去可能会喜欢二次元，但随着年龄的增长可能就会“脱坑”，此时再根据搜索历史推送二次元商品恐怕就有些不合时宜了。

所以从某种意义上来说，做催化用户潜在需求的“AI导购”，抖音、快手等内容电商可能反而更有优势。

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