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硅星人 30分钟前

最懂购物的 AI,竟然会劝你别买了?

过去买一支电动牙刷,我们可能要搜索、筛选、看参数、翻评价、比价格、凑满减。现在这个复杂的购物过程,压缩成了与 AI 的一段对话。

5 月 11 日,阿里巴巴宣布千问与淘宝全面打通。以往我们想象过 AI 电商的样子,如今购物入口、决策方式和交易流程都开始被 AI 重写。

你可以在千问内完成从找东西、挑东西、下单、付款到查快递的全流程;也可以在淘宝 App 内点击底部 " 消息 ",体验 "AI 购物助手 ",使用 AI 试穿、AI 算优惠、AI 低价帮抢等功能。

围绕购物中的不同场景,我们跟这位助手做了一次深入交流。一个很有意思的情况是,它不像人类导购那样总是顺着你,反而经常劝你别急着买,别买贵,更别买多。

而一番尝试下来,你会越来越明显地感到,以后的购物,可能真离不开 AI 了。

实测:一个会读心的购物助手

已经有很多人习惯在买东西前先问问 AI。而对自带电商基因的千问 AI 购物助手来说,无论是购买前、购买中还是购买后,表现都相当专业。

" 购买前 " 是最重要的环节。有时我们知道要买什么东西,但不知道该怎么挑选具体的款式;还有时候,我们确实需要买些东西,但不知道该选什么样的商品。现在 AI 购物助手的能力与千问融合,跟千问对话,聊着聊着,就能选到匹配需求的产品。

具体来看,我们把购物前的诉求分成不同的典型场景,让这个助手一一作答。首先是选品推荐,也就是让它拆解藏在消费者心里的真实需求,帮消费者选对东西。

第一个案例,是我和不少网友都纠结过的问题:想换一台新的 MacBook 笔记本,但选 Pro 还是选 Air,拿不准主意。我想尝试剪辑视频,有人说 M5 芯片性能很强,Air 足够用;也有人,包括线下门店的店员表示,Air 没风扇,必须上 Pro。

把问题丢给千问,它给出了简洁明了的建议:M5 芯片本身已经能扛住 4K 剪辑," 无风扇 " 不等于 " 性能弱 ",只有跑极限高负载导出时才会降频 15%~20%,而日常 Vlog 根本到不了那个强度。

实际上,我已经入手了 M5 系列的 MacBook Air。实测发现,它契合了我全部的办公与生活使用场景,也足够胜任轻度的视频剪辑。这么看,这个 AI 助手有时比专业销售还靠谱。并且更进一步,它会追问是否查询优惠信息,以及更具体的使用需求,来给出笔记本的配置建议。

再来看看场景推荐。

马上到父亲节,但怎么给爸爸买礼物,也是让不少人头疼。如果问他们自己,他们很可能告诉你,自己什么都不缺,也不喜欢花里胡哨的东西。好吧,那问问千问。" 预算 500 以内,想要实用一点、有点心意,别像保健品推销 ",让它分析分析,什么样的小礼物合适。

可以看到,千问不仅给出了不同方向的礼品建议和明确的推荐理由,还做了优先级排序:健康类优先于日常实用类,最后才是休闲雅趣类。并且它会追问家长的爱好和生活习惯,以给出更精准的礼品推荐。

再把购物场景设计得复杂一些。

有时候,我们不是要买某个单一的商品,而是有一整套物件的购买需求。例如想要装饰一下自己租住的卧室,在不能给墙壁打孔、不适合添置大件家具等约束下,该如何布置,就很折磨人。现在把需求发给千问,它先是询问我喜欢哪种氛围风格,再问想具体提升房间的哪个区域,然后在预算范围内,很快给出了完整的购物清单。

总结下来,千问的 AI 购物助手至少具备了这样几项能力:它能把模糊的需求拆成可执行的方案,遇到复杂场景会反过来追问你,碰到预算限制还会主动找最优解。以刚刚卧室装饰为例,预算 1000 元,它自动拆解成不同品类,列出各品类的预算建议,再去推荐符合价格区间的具体商品。

但这还没完。实际上,很多时候我们的购物需求是从跟 AI 的日常对话中衍生出来的。当 AI 购物助手的能力与千问原本的能力融合,应该能够识别出潜在的购物需求,并自然而然地给出购物推荐。

作为长期的云吸猫爱好者,最近我想养一只小猫,于是问千问:" 第一次养猫,最容易踩什么坑?" 它除了直接回答这个问题,竟然还给出了一些 " 劝退 " 的购买建议—— " 新手最容易犯的错就是‘过度囤货’ "," 别着急买猫窝!"

这真是有点出人意料了。这个 AI 助手不仅读到了我想给小猫买点什么的心思,而且不像普通商家那样急于推销,反倒先告诫 " 装备买多买错 "。不得不说,它的立场还挺偏向消费者。

再看一些好玩的例子。

想学游泳,让它推荐适合小白的入门装备。它会告诉你:装备不要贵,关键是实用加舒适。

想学视频博主们拍摄 Vlog,但犹豫是不是该买个运动相机。它会指明:运动相机不是必选项,然后针对不同拍摄场景给出装备选择。

论坛里常有人推荐可以提升幸福感的居家好物,但很多只是玩弄营销噱头。怎么用不多的钱买一些真正好用的小物件,而不必交 " 智商税 ",让居家更有温度呢?这个 AI 购物助手给了一份选购建议。

其中,香薰蜡烛和治愈系摆件算是常规选项,但二三十元的机械计时器是预期外的收获。这种小工具既实用又增加了生活仪式感——虽然手机也能计时,但要沉浸式学习和工作,最好离手机远点。

除了下单前提供各种购买建议,在下单过程中和下单后,千问 AI 购物助手也能发挥作用。

想给长辈买一部适合老年人的手机,要求拍摄视频比较清晰、续航长、护眼、可用国补。助手返回了购买建议,找到了最优惠的购买方案,然后提醒还有 " 额外省钱小技巧 ",可以叠加平台的 " 数码加补券 "。

前段时间我给家里买了一些东西,但有四五件商品迟迟没送到,直接让千问查询订单物流状态,果然有订单出现了物流异常。

另外使用的过程中我还发现,这个 AI 助手还能基于用户在淘宝上的历史订单,给出个性化的购物建议。眼看要到夏天,正好可以让它推荐适合自己偏好的夏季衣服。

AI 不只改写电商入口,还帮你判断 " 买与不买 "

眼下中外的 AI 购物助手都在指向同一个趋势,那就是把电商的入口从 " 关键词搜索 " 迁移到 " 自然语言对话 "。而千问和淘宝打通之后能做到的,比对话多了一截。

AI 不再只是一个会回答问题的工具。它能读懂模糊的购物需求,会算优惠、查物流,甚至会在你下单之前先泼一盆冷水。

这让一个清晰的 AI 电商图景浮现出来。

过去逛电商,用户输关键词、筛参数、翻评价、比价、凑满减,每一步需要自己来判断和操作。现在 AI 接手,你只要说一句话,它就能读懂你的需求喜好、帮你做一层预筛选。

就像前面几个实测案例。选笔记本,它没顺着 " 想剪视频 " 就把你往 Pro 型号那边推;给长辈挑礼物,它先问场景、再排优先级;装饰租来的卧室,它把风格、预算、品类一项项拆开;第一次养猫,直接提醒你 " 别急着买猫窝 "" 别过度囤货 "。

这可能是它最有意思也最有价值的地方。当 AI 越来越深入地介入我们生活中的各种决策,一个好用的 AI,应该是替你着想、懂得说 " 不 " 的 AI。

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