國內開店卷不動,換上AI出海試試

比日常訂單增長翻了四、五倍!

從日開200單到持續一週熱銷,國內夫妻創業店的老闆倆,莫名其妙被雪花式的海外訂單砸懵了。

這家店叫Zeuslap,賣輔助式顯示器,做出海生意,尤其在韓國市場很吃得開。

某年黑五,就達成過“十分鐘突破1000單”的戰績。

要問Zeuslap背後的秘密,重點就是從去年11月起,小團隊就開始利用AI來裝修自家店鋪。

現在,點開Zeuslap海外店鋪,banner、商品場景圖、商品詳情圖,還有油管、Tiktok等社媒封面圖——

這些的設計製作都被AI承包了。

魯迅說過(不是),每一個用AI裝修店鋪的商家,背後都有一個提供技術支撐的團隊。

答案揭曉,Zeuslap裝修店鋪的AI圖像生成能力,來自一支成立不足一年半的隊伍。

阿里國際的AI團隊。

這支團隊有一個理念,那就是算法框架很重要,基座模型很重要,但最最重要的是有多少AI工具/能力供人調用。

團隊透露出一組數據:

在使用平臺AI功能後,商家在點擊率、轉化率、消費者滿意度、降低成本等不同方面,有1%~30%範圍內的提升。

出海電商經營,更簡單了

事實上,利用AI降低電商出海成本,這一策略在當今的市場環境中並不算新鮮事。

其實對於Zeuslap這種小團隊組成的中小商家來說,有限的人力、有限的資源,AI可以幫助他們以更高效、更經濟的方式完成營銷策劃工作。

更多的精力可以投入到產品和服務的質量提升上。

因此將營銷物料外包給AI,幾乎已經成爲了一種標配選擇。

而當逛了逛阿里國際AI海外主頁,量子位發現,圖像生成只是其可用的AI能力的冰山一角。

“AI帶來的價值,不僅僅是簡單體現在勞動力層面。”阿里國際數字商業集團副總裁、AI業務負責人張凱夫分享說。

也就是說,從選品到售後,貫穿全流程的許多場景都因爲阿里國際AI技術更簡單了。

而且,越是細分場景,越能具體地帶來效率提升。

這裡舉幾個~

平臺客服Agent

做電商生意,再自助式也離不開客服。

基於阿里國際AI能力搭建的智能客服,可以將英語自動轉換爲其他13種語言,實現7x24小時多語種客服在線(本打工人自愧不如)。

在和消費者的對話中,智能客服能根據對各類商品詳情的學習,加上對消費者對話上下文進行語義理解,完成真人感·對答如流。

而且這樣的智能客服,在阿里國際跨境電商平臺速賣通AliExpress上,成了所有全託管、半托管商品的標配。

多說兩句,全託管和半托管背後的商家,大多數都是中小企業,在售前諮詢中面臨語言、時差等難題。

沒有語言障礙又時刻在線的AI客服,真的是幫了大忙了。

數據顯示,6月份,配備了AI客服的商品,售前詢單的轉化率提高了29%。

拒付抗辯Agent

對跨境商家來說,最不想面對的就是售後糾紛,中小商家對這種情況更是頭疼。

以Chargeback(拒付)爲例。

Chargeback指持卡人交易後,因某種原因拒絕向髮卡支付機構付款。

國際上普遍拒付期在180天-540天之間,原因即可能是信用卡被盜,可能是單純的貨物糾紛,也有可能是惡意拒付。據統計,跨境電商過去一年平均每戶都被拒付過至少一次,產生損失額超890億美元。

以前的老辦法是怎麼解決的呢?

遇到惡意拒付後,商家需要花20分鐘(平均時長)來填寫申述材料,然後等待平臺小二複覈,或要進行資料補充。

因爲需要及時響應,又涉及法務和金融知識,商家在這一塊總是很頭疼。

現在面臨這種情況,商家可以用阿里國際推出的Chargeback Agent。

有了Chargeback Agent,商家一鍵在後臺下載抗辯模版,由AI自動代客補充word文檔中所需信息。

一秒生成,無需商戶手工填寫了~

一年下來,粗布估計能爲商家能挽回上千萬元損失。

智能退款Agent

最近一段時間,無論內貿外貿,“退款”成爲了電商領域最被熱議的話題。

而阿里國際AI團隊推出的退款Agent,針對這個場景可以說是超實用了。

尤其是因爲和內貿商家不同,跨境出售商品,如果遇到消費者無理由退款退貨,商品運回的成本非常高。

有的時候甚至比商品原價還高……

但如果只退款不回收商品,商家又會承擔很大的貨損。

阿里國際的這款退貨Agent,就是派AI來分擔商家本來應承擔的人力,進行部分退款、不用退貨的協商,從而降低退貨退款比例,幫商家挽回損失。

展開說兩句,退貨Agent運用多模態技術,完成鑑別糾紛、識別憑證等任務,然後提供不退貨部分退款的方案,再計算出應退款金額。

一言以蔽之,就是可以實現“最大化消費者滿意度”和“最小化商戶成本”。

當然了,以上只是舉例一二,實際上阿里國際AI能在40多個場景提供AI服務。

“場景和模型都很重要,但找場景的過程其實是很經驗主義的。”張凱夫補充解釋爲何會選擇這些場景進行AI能力適配,“關於場景的優先級,我們隊內有相對科學的計算模式,會比較嚴格地計算背後的數據;但業務價值不是唯一,同樣要考慮模型的邊界,研發團隊技術團隊要跟上。”

背後AI能力支撐

每一次科技的飛躍,都會引領一場對現有產業的升級換代浪潮。

就拿這一輪AI浪潮中最早有所突破的AIGC生圖來說:

2022年8月,Stable Diffusion開源。效果領先、算力需求小,一槍打響了AIGC商業化的序幕。

但Stable Diffusion也不是萬能的,尤其存在可控性低和提示詞門檻高等bug。

後來技術從業者們就像打補丁一樣,陸續推出了ControlNet、IP-Adapter、LoRA等技術。

△ControlNet

AIGC生圖的發展,讓AI在電商領域實現大規模應用成爲可能。

今年3月,阿里國際站總裁張闊在一次活動中對外表示:

那時候,距離阿里國際搭建起AI團隊低調試跑,恰好過去一年。

一年中,阿里國際已經能夠完成AI能力在跨境電商領域的規模化應用。其中,在半年之期,AI發佈的商品已經達到百萬規模,而通過AI優化,這些產品在海外的搜索量提升了37%。

阿里國際AI團隊現在成員在100人以上,團隊強調,自身本身不是一個訓練基礎模型的團隊,在提供AI支持的流程中,重點放在三件事上。

即建立好多語言增強大模型MarcoPolo,建立好多模態大模型MarcoPolo-VL,提供MaaS(模型即服務)。

那麼,按照類型劃分,阿里國際提供了什麼AI技術來支撐龐大的調用量?

首先是多語言文本生成技術。

跨境電商面臨的重要困難之一,就是語言和文化壁壘。

阿里國際AI團隊提供的多語言文本生成技術,可以爲商品詳情描述適配當地語言,也可以讓AI爲商品介紹改寫優化多語言標題。

其次是AI圖片處理。

例如在處理使用頻率很高的“電商類圖像從無到有”問題上,阿里國際提供虛擬試穿API技術。

拿服飾類商品圖來說。商家授權後,AI使用圖片預識別能力篩選需要進行虛擬試衣的商品,而後利用服飾分割能力,從複雜背景的商品主圖中,摳出需要上身的服飾。

再一鍵生成多張虛擬試衣效果圖——目前可達到單圖8秒生成速度,且適配不同模特來試穿衣物。

接下來就能在平臺側選擇可用圖替換上架。

值得一提的是,需要生成帶真人的商品展示圖時,技術層面會調用領域更專業的小模型來增強圖片的可控性和可用性。

而這樣的AI處理流程,可以複製到全品類商品上。

據瞭解,智能消除、智能摳圖等圖像設計類能力,也陸續開放給商家使用。

總之,涉及店鋪裝修的每個環節,阿里國際AI技術都可以幫忙。

再者是多模態大模型提供識別能力。

團隊提出和使用名爲Ovis的新型多模態大模型架構(戳這裡瞭解更多Ovis信息)。

Ovis借鑑大模型中的文本嵌入策略,引入了可學習的視覺嵌入表,將連續的視覺特徵先轉換爲概率化的視覺token,再經由視覺嵌入表多次索引加權得到結構化的視覺嵌入。

在視覺感知、生活場景等多種多模態任務上均有優秀的表現。

對於跨境商家來說,消費者無理由退貨退款,商品運回國內的成本很高,商品退不回來則有經濟損失。

因此,阿里國際AI提供了一個智能退款Agent。

消費者申請退款,上傳憑證後,Agent開始利用多模態識別技術,進行糾紛理由識別,以及文字/圖片/視頻憑證的分析校驗。

而後判定是否能夠退款、智能判定退款金額,併爲消費者提供不退貨部分退款的方案。

張凱夫介紹,目前該能力很大程度上緩解了商家和消費者雙輸的局面,且能爲商家節省2000萬成本/年。

以及還有強化學習。

通過強化學習,阿里國際AI會對大模型選品打分,對AI生成的素材進行效果預測。

這樣一來,投放出去的圖片就都是效果好的圖片,保障了最終的投放效果。

當然,值得注意的事,上述多種AI技術都不是獨立運作的。

譬如展開來說廣告投放場景,強化學習只是諸多技術中的一環。

該場景綜合使用的是多模態識別+多語言文本生成+AI圖片處理+投放效果強化學習等AI能力,一步步進行沉澱自動化選品、賣點提煉、圖片生成的AI智能全鏈路廣告創意素材生成解決方案。

最終達到降低物料製作成本,獲得更好投放效果的目的。

AI大模型和出海電商,絕佳適配

對做出海生意的商家們來說,乾的活比做內貿多了幾重門檻。

看似五花八門,其實仔細辨別就能發現,AI大模型提供的諸多能力,恰恰是這些場景的絕佳適配。

順應這樣的市場需求,也是技術發展步入應用實踐的必然,去年4月,阿里國際成立了AI團隊。

藉助多年電商及出海領域經驗,用AI將跨境電商的每個步驟都重新做了一遍。

換個角度理解,一個小白商家想要跨境生意,從甄選商品、店鋪裝修、市場營銷、售前導購、售後服務……每個環節都能得到阿里國際AI技術的支持。

可以說,AI技術的興起,爲出海電商商家帶來了革命性的變革。

它不僅改進了商家的工作方式和生產效率,還極大地提升了商家的競爭力,其中最受益的是本來能力和精力提升空間更大的小微商家。

可以想見,在未來,因爲AI大模型技術的助力,電商出海會朝小團隊、智能化、個性化、可持續等方向發展。

而阿里國際平臺,則成爲了商家(尤其是中小商家)擁抱AI技術的重要平臺。

期間不只有對於好用、易用AI技術的選擇,中小商家還能借力阿里國際積年來,在電商/出海特定領域的深厚領域經驗和知識——從某個角度來說,這恰好拓展和實踐了新技術在行業中的應用場景。

綜觀當下的“大勢所趨”,至少有兩點非常明晰:

一是AI大模型的技術變革和生態發展,一是跨境電商的全球大航海。

現在,兩者的逐漸滲透、逐漸融合,也成爲了新的時代特色。

商家側和技術側,都面臨着全新的機遇和挑戰。而擁抱AI大模型技術,一定程度上能夠助力跨境電商在AI 2.0浪潮中乘風破浪,實現全球化發展及供應。

現在,潮頭之上的阿里國際AI技術,讓國內AI大模型技術成果的服務對象,從之前的14億人口市場,一下子擴展到80億人口市場。

據張凱夫介紹,阿里國際AI能力已經覆蓋營銷、客戶服務、商品發佈、設計、合規等40+應用場景,服務全球50萬商家。

進一步的數據顯示,阿里國際AI能力日均超5千萬次調用,規模每兩月翻番;共計超1億商品信息得到優化。

一直以來,阿里有句話廣爲流傳,即“讓天下沒有難做的生意”。

果然誠不我欺。