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拼多多CEO陈磊:AI将解决零售业的核心问题

  每当一个新技术到来时,大家往往都容易“短期高估、长期低估”,以至于热度过高时出现泡沫,泡沫破碎之后,资本信心受挫,长期来看对行业发展不利。2000年左右的互联网泡沫就是一个例证。

  在经历了去年一整年的AI产业、创投热之后,今年开始,行业的关注焦点开始落到商业化上。“AI落地”、“AI in all”成为主旋律,即各行各业利用AI的力量来提升现有业务,从更实际的角度来发挥AI的作用。

  比如,高盛就曾预测,到2025年,人工智能将为零售业每年节省540亿美元成本,创造410亿美元新收入。Gartner则预测,到2020年,消费者和零售商之间85%的互动都会由人工智能来解决。

  在众多应用场景中,电商平台无论是对消费者的影响面,还是AI可以发挥的空间,都是最主流的场景之一。与传统的货架式、搜索式电商的“人找货”相比,拼多多代表的电商匹配场景里,“货找人”,即AI智能推荐将扮演更重要的角色。

  搜索式电商通过设置关键词,分析用户浏览数据、账号信息等形成用户画像,最后进行推荐。拼多多则倡导从搜索到“商品流”的转变,因为很多时候消费者自己也不知道需要什么,推荐才能激发潜在需求,商业模式决定拼多多在技术上也与其他电商平台存在很大差异。

  为此亿欧曾在2018年6月专访了拼多多CEO陈磊,他分享了很多AI在拼多多平台的实际应用和他对于技术价值观的思考。

  AI如何解答零售业的核心问题

  “大部分零售场景最后都在比拼性价比”

  虽然中国人的生活水平在不断提升,消费升级看似是一个必然趋势,但精打细算、货比三家这样的消费习惯仍然深深根植于中国普通老百姓的理念里。如果说早期拼多多是通过微信平台接触到数量巨大的消费群体,那随后的复购与用户忠诚度还是要回归到商品的性价比。

  “在物质消费决策中,高性价比是非常重要的因素,大部分零售场景最后都是在比拼性价比,消费者心中有杆秤”。陈磊表示,在所有类别的消费中,追求高性价比的日常消费是一种长久的需求,并且没有波峰波谷的周期。

  “而且现在出现了很多有趣的现象,人们在虚拟世界的消费明显上升,而精神文化层面的需求是没有上限的,越来越多的人会进行文化消费,那么钱从哪来?本质上,物质消费在日常消费中的比例会不断减少,但是文化消费会无限增长。”

  作为以技术驱动的电商平台,拼多多的机会在于,AI在用户习惯分析和商品匹配上可以运行地更加漂亮——庞大的用户群体、高频的交易和购物行为中加入了更丰富的社交维度,正在构建一个越来越聪明的数据库,既可以为AI的运算提供基本的数据量,人与人的交流展现出的图像、语音与语意理解,也能让AI的学习更精准,降低计算资源的消耗。

  “电商平台要做的就是商品与人需求的匹配,匹配得越精准,创造的竞争环境越健康、越高效,消费者的需求就能被更好地满足。”陈磊说。

  比如,拼多多通过AI实现选品、定价与流量分配,一方面规避了人工选品与定价可能存在的不公平情况,另一方面,AI在不断评估市场动态和竞争环境的变化,给出的解决方案也更加智能,突破人工的局限性。

  “这其实是在将C端的消费行为数据通过平台实时反馈给供应链,而供应链在竞争环境中得到优化,通过AI来更好地实现C2B”,陈磊表示。

  拼多多的商业模式特征是“少SKU、高订单、短爆发”,瞬间爆发的巨大单量可能会造成商家产能与交付能力跟不上,这时就需要对需求和供应链承受度有清晰把握,进行合理的平台资源适配。而在营销层面,拼多多利用AI为厂家推广提供数据支持,并将最终效果的成因反馈给厂家。

  通过这样的精准匹配与正向激发,有效地促进了商家间健康的竞争——一方面,拼多多通过竞争提高商品性价比,另一方面,在平台合理控制毛利的同时,通过拼单联动消费者,以更有效率的方式传播,从而促进商品性价比的进一步提高。

  “未来的电商平台,流量分配将会越来越智能,考虑的因素也会更加全面,商家不必担心流量从哪里来,也不必担心产能跟不上;在任何时候,算法推荐错的东西给消费者,都是在浪费他们的时间和金钱,算法推荐得越精准,效率就越高,同时也能够提升消费者购物的乐趣。”陈磊说。

  独有“分布式AI”模型更懂人心

  “以消费者为导向,在消费者习惯的场景提供高性价比的购物体验”

  从搜索式购物、效率型购物逐渐过渡到逛街式购物,是电商行业的一大趋势。在这个过程中,AI算法推荐得到了越来越多电商平台的重视。

  陈磊认为,基于商业模式的区别,拼多多的算法模型也与其他电商平台存在较大差异。“我们内部称之为‘分布式AI’”。

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