沃尔玛是如何做电商AI的｜窄播Weekly

持续改造消费者体验，持续改善商家经营，有条件的开放。

作者 | 庞梦圆（上海）

监制 | 李 威（北京）

这是《窄播Weekly》的第104期，本期我们关注：沃尔玛在电商AI探索上的四个关键点，及其参照意义。

沃尔玛一直在电商AI上积极尝试。过去一年，它一边完善自有购物助手Sparky，一边接入ChatGPT、Gemini、Muse等外部AI。最新的动作，是开始为更多Agent准备统一的身份、接口和使用规则。

10月21日，沃尔玛公布了面向外部AI代理的Agent Profiles、Agent Gateway及代理购物规则。顾客将可以为不同Agent建立独立档案，设置消费限额、逐笔审批，也可以随时撤销授权。Profiles计划11月推出，Gateway目前仍处于邀请制早期测试。

这意味着，沃尔玛的AI尝试开始进入新阶段：从入口接入、打通购物等行为，推进到探索与外部AI合作的开放框架和规则上来。

与更强调自有入口、平台属性更强的亚马逊相比，沃尔玛对外部AI一直更为开放。亚马逊目前仍限制未经其授权的外部Agent进入。

沃尔玛的探索，因此可以为在AI时代没有入口优势的零售企业提供更多参考。其示范性主要体现在，一个强于商品、门店、会员和履约网络的零售企业，是如何重新组织能力，在AI新入口中继续发挥作用的。这也是零售与电商越来越交融的背景下，未来国内电商平台和零售企业会共同面对的问题。

我们认为，理解沃尔玛的电商AI探索，需要抓住四个关键点。前两点分别对应消费者体验和业务经营工具的改造，后两点则涉及它在AI时代的入口选择和产业占位。

持续改造消费者在其内部的AI购物体验

从大卖场里的一站式采购，到线上下单、门店提货，沃尔玛一直在尝试给消费者提供符合当下需求的购物体验，在AI时代也是更早拥抱变化的尝试者之一。

2025年6月，沃尔玛上线持续对话AI助手Sparky——与淘宝早期探索的淘宝问问、现在的千问购物助手，以及美团的小团类似。

Sparky最初支持商品问答、评论汇总、比较和场景推荐；此后逐步扩展到图片购物、组织包含多个商品的购物方案，以及协助结账和处理客服问题。

沃尔玛美国CEO Dave Guggina今年9月分享过一位同事的使用经历：他给自家长得不好的草坪拍照，向Sparky求助。Sparky根据照片和需求，推荐了草籽、促进草坪生长的用品、肥料等，帮助他组织出一个完整购物车，其中包括他原本没有想到的商品。

或者，当消费者让Sparky制定健康、高蛋白的一周饮食计划，它不仅可以给出食谱及相应食材，支持一键加入购物车，还能识别顾客近期在线上和门店购买过的食材，帮助避免重复购买。

Sparky对交易结果的改善也是显著的。沃尔玛CEO在今年8 月的财报电话会上表示，使用Sparky购物的顾客每单支出，比不使用的用户高出40%。

这些面向消费者的AI体验，离不开沃尔玛在互联网时期的一系列数字化探索。

它1996年建网站；2007年支持线上下单、门店提货；2020年合并食品杂货和一般商品购物App，同年推出会员服务Walmart+，消费者买食品、日用品和玩具，可以逐步使用同一套购物入口、账户和相关服务。

2024年，它推出面向iOS用户的生成式搜索功能，也就是当时大家所说的「搜索框的进化」。消费者可以在搜索框输入带有生活场景、模糊需求的词条，搜索结果也要更理解消费者意图，并按照意图呈现如何场景的跨品类商品。

这些从网站到智能搜索的探索，让沃尔玛在AI时期的消费者购物体验改造，有了更靠前的起跑线。

把零售经验变成面向入口的零售基建

优化消费者的购物体验背后，是沃尔玛多年积累的零售经营能力。早在1970年代，它就开始做库存、销售和供应链的信息化。进入AI时代，这些经营数据和经验，还需要被整理成AI能够理解、使用的内容。这条线带来的，是零售企业在业务经营工具上的进化。

2025年3月，沃尔玛推出面向内部商品团队的AI经营产品Wally，支持数据分析、商品表现诊断和经营问答。

为让Wally理解沃尔玛的数据，公司专门建设了语义层，整理自身经营数据的含义和口径。

它带来的改变类似于，过去，负责面包的采购人员想了解高蛋白食品需求，要分别调取门店、渠道和商品报表，现在可以向Wally提问，由它汇总、分析相关数据，为选品提供参考。

这里的关键是，数据已经存在，AI仍需要正确理解商品、渠道和经营指标的含义，才能把它们用于具体问题。建设语义层，也是在把企业长期积累的经营知识，整理成AI可用的知识。

另一个问题是，随着各团队开发的Agent越来越多，即使每个都有用，也会增加使用者寻找、切换工具的负担。去年7月，沃尔玛将分散的Agent收拢为消费者、员工、合作伙伴、开发者四类入口，由入口调用背后的专业工具，使用者无需知道某个任务藏在哪个工具里。

从整理经营数据和知识，到把分散工具组织成服务，沃尔玛在持续推进整盘零售经营能力的数字化、AI化。这也是它把零售能力带到更多AI入口的基础。

选择开放

与内部购物体验、经营工具完善同步进行的是，沃尔玛也在积极与外部AI建联。

与亚马逊限制未经授权的外部Agent进入相比，沃尔玛一直更开放。它2017年就与Google合作语音购物，允许顾客连接沃尔玛账户，利用Easy Reorder找到过去买过的商品。

生成式AI和能够执行任务的Agent出现后，这种连接开始向更深的购物服务推进。去年10月，沃尔玛宣布与OpenAI合作，让顾客在ChatGPT中购买沃尔玛商品；今年1月，它又宣布与Google合作，把沃尔玛和山姆的商品、账户及会员服务带入Gemini。

今年9月，Meta公布的Muse新增购物合作伙伴中，沃尔玛也赫然在列。

这种选择差异，与沃尔玛和亚马逊的经营重心、入口策略不同有关。双方都有自营商品、第三方商家、会员和履约体系，但亚马逊拥有更强的入口属性，也更强调对购物过程的控制；对沃尔玛而言，外部个人AI助理则可能成为自己触达新顾客、提供服务的新渠道。

沃尔玛负责AI加速、产品与设计的执行副总裁Daniel Danker在今年3月的对谈中就曾提到：顾客已经习惯每周到沃尔玛买食品和日用品，但新入口可以让沃尔玛参与电子产品、美妆、服饰和家居等更多品类的购物需求。

这也更能解释，Muse 9月份公布的合作名单中，除了沃尔玛，还有百思买、Gap、丝芙兰和Wayfair等零售企业——它们同样需要AI带来的新渠道、新流量、新消费者。

选择开放，也与沃尔玛对自身零售商位置的理解有关。AI可以接过越来越多的搜索、推荐和信息撮合工作，但把商品配齐、按时送到，或让顾客就近自提、办理售后，仍需要真实的账户、库存、门店和履约网络。沃尔玛恰恰在不断的线上线下融合中积累了关于后者的能力。这让它面对入口变化时，依然有差异化的参与价值。

通过经营能力、开放框架防止自己成为管道

当然，沃尔玛也不允许自己成为外部AI的履约管道。它的开放也是有条件的，允许外部AI发现和推荐商品，允许购物过程在外部环境中发生，但会保留自己对后续商品组织、账户、交易和服务的参与，并通过搭建更完善的开放框架巩固自己的既有位置，避免被管道化。

今年3月，Danker观察到：早期通过ChatGPT直接结账商品的转化率，约为需要跳转沃尔玛网站购买的商品的三分之一。他认为，一个重要原因是逐件结账割裂了消费者陆续加购、最后一起结账的习惯。

随后，沃尔玛让Sparky进入外部AI聊天环境，接续消费者在沃尔玛的原有购物过程。消费者从外部AI获得购物灵感后，可以连接自己的沃尔玛账户，同步既有购物车和会员权益，不必每次从「新顾客」重新开始。

这相当于外部AI承接需求发现，沃尔玛用自己的账户和零售服务，串联后续购物。这不仅让消费者购物体验更连贯，沃尔玛也能继续利用历史购买记录，积累长期服务关系。

而且，在ChatGPT等入口内打开的沃尔玛购物界面中，沃尔玛仍可参与商品推荐和排序。这样的尝试，为它保留了商品经营和商业化空间，降低了沦为纯交易管道的可能性——这对国内电商和零售企业来说，有很重要的参考价值。

据沃尔玛披露，它已开始在Sparky中测试广告。

在ChatGPT中做购物咨询，

回答所带的沃尔玛链接里自动弹出Sparky

沃尔玛防止管道化的另一个关键动作，就是它正在测试搭建一套适合自身业务的开放框架。这也是它在AI购物时代争取产业占位的一次尝试。

Sparky进入外部环境，已经让沃尔玛继续承接购物流程和顾客关系。10月份最新推出的Agent Profiles、Agent Gateway及代理购物规则想要实现的，是搭建一套由顾客授予代理权、零售商延续用户长期服务关系、外部Agent按约定条件调用购物能力的开放框架。

Agent Profiles可以为不同Agent建立与顾客账户关联的档案，Agent Gateway负责提供统一的购物接口，代理规则则规定这些Agent可以做什么、不能做什么。

按照公布的方案，顾客可以为不同Agent设置消费限额，要求逐笔审批，并随时撤销授权；Agent只能访问任务所需且经顾客允许的信息，不能获取银行卡信息或修改付款方式；沃尔玛可以帮Agent找到消费者常买的商品，但无需给它完整的购买历史。

这意味着，首先，Agent不用像人一样识别页面、点击按钮、填写信息，而是可以直接调用商品、购物车和订单服务，减少依赖网页操作造成的失误；其次，零售商可以区分这份订单来自哪个Agent，用户也可以给不同Agent设置权限。

更重要的是，对零售商来说，长期积累的顾客关系和购买记录，可以继续留在自己的体系内发挥作用。外部Agent能拿到完成任务所需的结果，却不必拿走整份购买历史。这样，顾客即使更换Agent，也有机会继续使用零售商积累的购物记录和相关服务，沃尔玛因此也不必与某个Agent绑定。

值得注意的是，沃尔玛在给AI划分权责边界的时候，也给自己提出了要求。其中一条是：承诺不根据个人信息、紧迫程度或支付意愿制定个人价格。10月21日的公告再次强调：「We price products, not people」，即「我们给商品定价，而非给人定价」。

这也是对国内电商和零售企业的重要启示：企业与外部AI的合作，关键不只是搭建一个通畅的购物链路，还要考虑如何让最宝贵的消费者行为数据、用户资产，继续在自己手中积累和发挥作用。

当然，之所以沃尔玛可以搭建这样的框架，外部AI之所以愿意接入、遵守，与沃尔玛自身的数字化体系建设，以及它在商品和服务上的差异化竞争力有密切关系。

正如Danker在解释AI平台为什么推荐沃尔玛时给出的答案：丰富供给、价格、速度和信任——这也是所有零售企业的基本功。沃尔玛的尝试，是让这些基本功在AI时代继续发挥作用，也让自己继续成为被优先选择的那家。