一切观点皆是从自身作为用户的角度出发来思考，没有任何专业数据支撑，结论仅供参考

今天是2026年3月16日，明天上午有一场淘天集团AI大模型产品经理的面试，之前没有做过电商相关的产品和业务，但是一直有些想法与思考，正好借此机会记录并分享一下。

一、AI+电商背景下的用户群体分类

电商，说白了就是从点开软件到完成付款退出软件这个过程的载体，从第一步点开软件出发，其实有三类用户群体：

准确地知道自己想要买什么

这部分用户打开app单纯只是完成购买这个动作，举个例子：

• 我想要买一盒布洛芬，那我的用户足迹就是：
  • 打开app
  • 搜索“布洛芬”
  • 选择一家排名靠前的旗舰药店（比如淘宝中的阿里健康大药房）
  • 完成下单
  • 退出软件

这个流程中每一个节点用户都是目标明确、路径简洁，不需要多余操作，也不需要AI介入。相反，如果AI强行介入反而造成用户体验变差。试想一下，如果你买个东西还要等待AI流式输出结束再从它推荐的几个商品卡片中下单，还不一定是你信任的店铺，反而拖慢了你的速度，那你下一次还会打开这个功能吗？反正我不会。

在当下这个时间节点，用户心智并未完全信任AI，依然保留着原始购物操作习惯，所以这类用户不算是当下“AI+电商”的核心目标用户，平台真正可以施为的地方在于用户完成下单之后如何留住用户以及用户回来看物流信息的时候如何留住用户。（可以参考一下我的另一篇关于AI在搜推方面应用的文章：）

知道自己的需求，但不知道什么商品能够满足需求

在过去，这类用户在打开电商平台之前可能会先打开百度/小红书/抖音；现在，可能会先打开豆包/千问/Deepseek，核心目的就是寻求解决办法，将自己的需求和实际的产品对应起来。同样举个例子：

• 前不久家里养的金鱼陆续死亡，我知道我得做点什么但是又不知道怎么做，所以我的用户足迹就是：
  • 打开豆包
  • 描述金鱼病症
  • 得出结论——水霉病，要改善水质
  • 使用亚甲基蓝溶液和高锰酸钾
  • 打开拼多多
  • 搜索亚甲基蓝溶液
  • 挑选一个价格合适的，下单购买
  • 退出软件

通过这个用户足迹我们不难看出，虽然最终的下单行为是在电商app完成的，但是实际流量入口在搜索引擎或者AI应用，而“AI+电商”就是要将这部分流量从搜索引擎和AI应用手里抢过来，所以这类用户是我们的核心用户群体。

非刚需，只是有消费的欲望

这类需求一般是潜在需求，需要一些外部手段助推，这个外部手段可以是短视频（广告）的宣传、身边人的引导（攀比），也可以是收入水平的提升等等主客观因素。举个例子：

• 我今天发了工资，在考虑用了三年的手机要不要换一台，此时促成我做出决定的有可能是新手机的宣发视频，也有可能是出于改善生活的角度单纯想买台新设备，还有可能是身边人都换了 iphone 17 我也想换…总而言之，这些需求都有几个共性特点：
  • 非刚需，购买行为不坚定
  • 需求模糊，购买目标不明确
  • 更多是出于改善生活考虑，大部分情况下客单价不低
  • 购买的物品大概率是曾经看过或者加过购物车的商品（曾经有过念头但没有下单）

针对上述这些特点来分析，这类用户其实属于次优核心用户群体，如何利用AI来合理地促成一笔潜在交易是我们需要深入探讨的话题之一。

二、AI 能给电商带来哪些改变

1. 从“货架电商”走向“意图电商”

传统电商的逻辑是：平台把货摆好，用户自己搜索、筛选、比较、下单。AI 介入后，平台可以更强地理解用户当前任务，不再只是响应关键词，而是理解：

• 你要买给谁
• 在什么场景用
• 预算多少
• 你更在意价格、品牌、风格还是功能
• 你目前处于决策的哪个阶段

于是电商的入口会从搜商品逐渐变成表达需求。

用户不是输入“羽绒服 女 黑色”，而是说：**我下个月去北海道，怕冷但不想穿太臃肿，预算 1500 以内，最好通勤也能穿。**这时候平台不该只是返回一串商品，而应该输出：

• 需求拆解
• 商品分组
• 适配理由
• 穿搭组合
• 预算方案
• 后续补充建议

这本质上是从关键词匹配走向需求求解。

对于搜推系统：

传统推荐系统更擅长回答：

• 你过去爱看什么
• 跟你相似的人买了什么
• 当前这个商品你大概率会不会点

但大模型更擅长回答：

• 你这句话真正想表达什么需求
• 你没明说但隐含的约束是什么
• 这组商品里哪几个更符合你的生活场景
• 你现在处在“比价”“送礼”“应急购买”“囤货”还是“灵感探索”阶段

这意味着，AI电商的推荐会从“猜你喜欢”往“猜你现在要解决什么问题”演进。

用户输入一句自然语言：

“想买一个适合出租屋的小书桌，预算 300 以内，最好安装简单，颜值别太丑”

传统推荐系统会把它拆成一些关键词和类目。

大模型则可以进一步理解成：

• 核心类目：书桌
• 预算约束：≤300
• 居住场景：出租屋，小空间
• 隐性偏好：易安装、外观简洁
• 决策阶段：明确购买意图，不是泛浏览

然后把这些语义转成召回条件、排序偏好和解释文案。

2. 从“卖单品”走向“卖方案”

很多真实消费需求不是一个 item 能解决的，而是一个方案。

例如：

• 露营不是买一个帐篷，而是整套装备
• 新生儿家庭不是买一包纸尿裤，而是母婴准备清单
• 装修不是买一把椅子，而是风格搭配方案
• 出差不是买一个箱子，而是一套出行配置

传统电商更擅长卖单品，大模型更适合做组合生成和方案组织。这会让平台从交易市场向智能销售顾问升级。

3. 从“被动推荐”走向“协同决策”

传统推荐通常是单向推送：系统猜你可能喜欢什么。AI 时代的推荐更可能是一个持续交互的过程：

• 用户提出需求
• 系统给出候选
• 用户反馈“不够专业”“太贵了”“太网红了”
• 系统重算结果并解释变化

也就是说，平台不只是推荐，而是在和用户一起完成决策。这对于高客单、高决策成本品类尤其重要，比如数码、家电、家居、美妆、母婴、运动户外、旅游相关商品等。

比如对于电商首页推荐流，过去平台是推荐一堆单品然后观察用户的点击率来衡量推荐系统的效果，但是将来的协同决策系统可以在首页给用户提供一些反馈交互的入口。

比如用户看到首页推了一件衣服他觉得挺漂亮，但是价格有些超出预算，即使他点击进去了也难以成交，造成点击率高但是转化率低；或者商家卖的是衣服但是用户喜欢模特身上穿的裤子…针对这些情况，用户可以点击“太贵了”来实时获得更便宜的相似推荐，而不是等着推荐系统来猜用户的需求；或者直接告诉AI说我喜欢图中那条裤子，就直接改推裤子。

4. 从“运营驱动”走向“内容与供给的机器化生产”

电商平台里有大量工作本质上是信息生产：

• 商品标题
• 卖点文案
• 图片说明
• 直播脚本
• 短视频脚本
• 活动页素材
• 导购内容
• 评论总结
• 客服话术
• 商家投放素材

这些原来高度依赖人工。生成式 AI 让内容生产和内容适配规模化，这意味着平台会出现一个很大的变化：

供给不再只是商品本身，连商品的表达方式、讲解方式、分发方式也都变成可生成、可个性化的。

5. 从“平台分发”走向“平台代理”

更进一步看，AI 会让平台逐渐像一个代理人：

• 替用户找货
• 替用户比货
• 替用户问商家
• 替用户做搭配
• 替用户追踪价格
• 替用户处理售后
• 替商家生成素材
• 替商家做经营分析
• 替商家管理广告和人群策略

这意味着电商里的 AI 不只是前台交互，而是双边都可以有 agent。

三、AI 在电商中的应用场景

1. 用户侧：搜索与发现

1.1 对话式购物搜索

这是最容易想到，但也是最值得重做的一环。用户真实需求通常是模糊的、场景化的、口语化的。AI 可以把购物搜索从关键词输入框变成需求表达入口。

例如支持用户直接说：

• 给 5 岁孩子买生日礼物，预算 300
• 想买显白、适合黄皮的口红
• 家里小，想找可折叠又好看的餐桌
• 帮我找适合新手露营的一套装备

AI 的价值不只是理解句子，而是把需求拆成结构化条件，并输出更适合购物决策的结果组织方式。

1.2 多模态搜索

这是电商非常重要的方向。

用户可以：

• 拍照搜同款
• 上传截图找类似风格
• 用语音描述需求
• 拍家里的空间图，搜适合的家具
• 上传穿搭照片，找同风格单品

尤其在服饰、家居、美妆、饰品、潮玩等品类里，用户很多需求是说不清但看得出来的。多模态模型能大幅降低表达成本。

1.3 结果页生成式组织（生成式推荐）

AI 不应该只返回一个商品瀑布流，而应该把结果重新组织。

例如自动分成：

• 性价比优先
• 品牌稳定型
• 送礼体面型
• 新手入门型
• 高级专业型

或者生成：

• 必买款
• 可替代款
• 预算不够时的平替
• 用户最纠结的差异点

这样用户更容易进入决策，而不是被大量商品淹没。

1.4 发现式导购

很多用户并没有明确搜索词，只是有一个模糊目标。

例如：

• 想改善睡眠
• 想换卧室风格
• 想开始健身
• 想给父母买点有用的

AI 可以基于这类目标生成导购路径，而不是只推热门商品。这会提升平台在非刚需搜索场景中的价值。

2. 用户侧：决策与转化

2.1 商品对比助手

这是大模型非常适合做的高价值场景。用户常见痛点不是找不到商品，而是选不出来。AI 可以自动提取多个商品的差异，输出：

• 核心参数差异
• 适用人群差异
• 真实优缺点
• 哪个更适合当前用户需求
• 可能踩坑点
• 是否值得为高价型号多花钱

尤其适合：

• 手机、电脑、家电
• 婴儿车、安全座椅
• 护肤成分型产品
• 运动户外装备
• 家居家装产品

2.2 评论总结与风险提示

商品评论往往信息量很大，但用户读不完。

AI 可以做：

• 高频好评点提炼
• 高频差评点提炼
• 对某类用户是否容易翻车
• 质量、尺码、色差、安装、售后等维度总结
• “最可能后悔的点”提示

这会显著降低决策成本，也有助于减少退货。

2.3 方案型推荐 / 搭配推荐

基于用户目标输出组合方案。

例如：

• 新生儿待产包清单
• 一周健身入门装备
• 小户型书房配置
• 夏季通勤穿搭 capsule wardrobe
• 一次露营的最低可用装备方案
• 情人节送礼方案，不同预算三档

这里 AI 的作用不是提高相关推荐点击率，而是把若干商品组织成一个可解释、可执行的方案。

2.4 个性化解释

传统推荐说不清为什么推荐给你。大模型可以告诉用户：

• 你刚才说你更在意续航，所以我优先排除了轻薄但续航差的型号
• 你预算 500 内，而且送父母，所以我优先推荐耐用、售后好的品牌
• 你看过北欧原木风家具，所以这套更符合你最近偏好的视觉风格

这会增强信任，也会提高用户对推荐结果的可接受度。

2.5 价格与时机决策辅助

AI 可以帮助用户判断：

• 现在买值不值
• 是否有替代品
• 哪些功能你其实用不上
• 高配和中配差异是否值得
• 买前还应该补哪些东西

这会让平台从推动下单变成辅助合理下单，长期看对信任更有价值。

3. 用户侧：交易后与服务

3.1 智能售前/售后客服

这已经很多平台在做，但真正能做好的空间还很大。售前可以回答：

• 尺码建议
• 功能差异
• 适配性问题
• 配件是否齐全
• 使用场景匹配

售后可以处理：

• 安装指导
• 退换货解释
• 故障初步排查
• 物流异常解释
• 保修范围判断

大模型相比传统 FAQ 机器人更适合处理长尾、复杂、多轮问题。

3.2 购买后的使用陪伴

这在很多平台还没被充分重视。用户买完很多商品后仍有大量问题：

• 咖啡机怎么用更好
• 跑鞋怎么选训练计划
• 婴儿用品什么时候进入下一阶段
• 护肤品搭配顺序
• 健身器材如何开始练

平台如果能承接这部分服务，能带来复购、内容消费、用户黏性和品牌信任。

3.3 售后问题预判

基于评论、品类特征和订单特征，AI 可以预判：

• 哪些订单更可能退货
• 哪些用户对尺码/色差更敏感
• 哪些商品更需要主动安装引导
• 哪些售后问题可以提前通过内容化说明降低发生率

这属于体验和成本双优化。

4. 商家侧：商品运营与经营增长

4.1 商品内容生成

这是最直接的场景之一，AI 可以帮助商家生成：

• 标题
• 卖点
• 详情页文案
• FAQ
• 短视频脚本
• 直播脚本
• 广告素材文案
• 不同人群版本的商品介绍

尤其对中小商家很有价值，因为它降低了经营门槛。

4.2 商品信息结构化

很多商家商品信息不完整、不规范，影响检索和转化。AI 可以自动抽取和补全：

• 材质
• 风格
• 适用场景
• 核心卖点
• 规格参数
• 人群标签
• 场景标签

这会直接影响搜索召回、推荐理解和内容分发质量。

4.3 评论洞察与商品改良

AI 可以从评论和售后数据里总结：

• 用户最满意的点
• 影响转化的核心障碍
• 导致退货的关键原因
• 该改进的产品特征
• 应该在详情页提前说明的风险项

这能把用户反馈更快闭环到商品优化中。

4.4 商家经营 Copilot

给商家一个经营助手，帮助回答：

• 为什么最近转化下降
• 哪些流量进来了但没成交
• 哪些人群更值得投放
• 哪些素材表现更好
• 哪个 SKU 应该主推
• 活动期间该怎么配预算和库存

这类产品价值很高，因为它直接贴近商家 ROI。

4.5 广告与投放智能化

AI 可辅助：

• 创意生成
• 人群包理解
• 广告文案 A/B 变体生成
• 投放建议
• 预算分配建议
• 着陆页与广告语一致性优化

未来平台广告系统可能会越来越像一个自动经营代理。

5. 平台侧：供给治理与效率提升

5.1 商品理解与标准化

平台可以用 AI 更好地理解商品：

• 识别重复铺货
• 识别低质图文
• 自动归类与标签化
• 判断商品是否适合某人群或场景
• 做跨语言商品映射

这会提升供给质量，也能增强搜索推荐的基础能力。

5.2 内容审核与风险治理

包括：

• 违规商品识别
• 虚假宣传识别
• 夸大功效识别
• 图片/视频违规识别
• 评论刷量与异常模式识别

多模态模型在这里价值很高。

5.3 平台级知识中台

把商品、内容、评论、客服、商家知识统一成可被模型理解的知识底座。一旦底座打通，前台很多智能应用才能真正一致地做起来。

四、如果我来做电商 AI，我会优先押注哪些方向

不是所有场景都值得先做。我会用一个简单标准：用户价值高、模型能力匹配、链路足够闭环、ROI 清晰。

优先级大概会是：

第一梯队：最容易出价值

• 对话式购物搜索
• 商品对比助手
• 评论总结
• 智能售前客服
• 商品内容生成
• 商家经营助手

这些方向有很强的现实需求，而且用户能明显感知价值。

第二梯队：会改变平台形态

• 方案型导购
• 多模态搜索
• 购买后陪伴
• 个性化解释型推荐
• AI 驱动的活动页/会场动态生成

这些更接近平台体验重构。

第三梯队：更长期

• 全链路购物 agent
• 用户代理与商家代理协同
• 平台级自动经营系统
• 供应链和需求预测深度联动

这些潜力很大，但往往依赖更强的系统整合和组织能力。

五、AI 如何改变交互

大模型不应该只被装进聊天框里。 Chatbot 是一种低门槛形态，但不是最优形态。尤其在移动端，聊天有几个天然问题：

• 输入成本高
• 用户不知道该怎么问
• 连续多轮对话效率不一定高
• 对比、筛选、浏览类任务不适合纯对话
• 对很多轻决策场景来说，chat 过重了

所以在移动端，更好的方向应该是：把大模型能力“界面化、场景化、渐进式嵌入”，而不是把一切都做成聊天。

意图入口替代文本框：从“你来问”变成“我帮你表达”

很多用户不是不需要 AI，而是不知道怎么开口。移动端可以把问句变成半结构化表达。比如电商首页的 AI 导购入口，不是一个空白聊天框，而是：

• 给谁买
• 用在什么场景
• 预算范围
• 更看重什么
• 有没有偏好的风格/品牌
• 上传一张参考图

用户点选几下，就比打字自然得多。后端仍然是大模型理解，但前端是表单化 + 对话化混合。这个模式不限于电商，也适合：

• 旅游规划
• 本地生活
• 学习计划
• 健身饮食
• 求职简历优化

核心思想是：用 UI 帮用户表达意图。

卡片流式交互，而不是纯对话流

聊天是一维的，移动端很多任务其实需要二维甚至多维浏览。更好的方式是让模型输出可操作卡片。例如用户提出需求后，返回的不只是文字，而是：

• 候选商品卡片
• 对比卡片
• 风格板
• 预算分层卡片
• 风险提示卡片
• 下一步建议卡片

每张卡片都能继续点击：

• 收紧预算
• 更换风格
• 只看包邮
• 只看品牌款
• 加入方案
• 替换某个单品

这种体验本质上是 chat + feed + 操作面板 的结合。模型负责理解和生成，UI 负责降低交互负担。

局部 AI，而不是全局 AI

不是非要有一个总助手。很多时候更好的体验是“哪里有问题，哪里出现 AI”。

比如电商里：

• 搜索框下方出现“帮你表达需求”
• 商品详情页出现“AI 总结评论”
• 对比页出现“AI 帮你选”
• 购物车出现“是否漏买关键配件”
• 订单页出现“AI 帮你追踪价格变化”
• 售后页出现“AI 判断最合适处理方式”

也就是说，大模型能力可以作为局部增强层，嵌进现有关键节点。用户不一定感知到我在和 AI 聊天，但体验明显更顺畅。这在很多移动产品里都适用。例如地图、相册、输入法、日历、笔记、音乐、教育 App，都可以做局部 AI。

生成式浏览：让列表本身会“变形”

传统移动端是固定 UI：列表、筛选器、Tab。大模型可以让结果页根据任务动态生成。例如同样是商品结果页：

• 如果用户是送礼，生成体面感、不容易出错、送人场景说明
• 如果用户是自用且预算敏感，生成性价比、平替、省钱组合
• 如果用户是专业玩家，生成参数差异、高阶选购建议

也就是说，AI 不是在页面外加一个助手，而是让页面本身变得更懂用户，这是一种更隐性的智能交互。

多模态直达：拍一下、圈一下、说一句

移动端最大的优势是传感器和多模态输入天然可用，这比聊天更自然。更好的交互可以是：

• 拍照识物
• 圈选图片中的某个元素
• 语音描述需求
• 拍摄空间图自动测算搭配
• 截图后直接触发“帮我找同款/平替”
• 录一段话自动生成购买清单或行动方案

这类交互的特点是：**输入更轻，表达更真实，尤其适合用户不知道标准术语的时候。**非电商也一样，比如：

• 拍菜品图 → 推荐菜谱
• 拍作业题 → 讲解思路
• 拍街景 → 旅行信息
• 圈选文档一段 → 总结/改写/翻译

代理式交互：用户不需要一直盯着

移动端不一定每一步都要同步对话，另一种思路是“轻代理”。例如：

• 帮我盯这双鞋降价
• 帮我持续找适合 3 岁孩子的雨天玩具
• 帮我跟踪这类机票价格
• 帮我筛选本周适合小户型收纳的活动商品
• 帮我整理出下月露营要买的清单

用户给一个意图，系统持续观察并在合适时机推送结果。这比 chatbot 更符合很多移动场景，因为移动端天然是碎片化使用。电商之外也非常适合：

• 工作提醒
• 学习计划
• 健康习惯
• 内容跟踪
• 旅行价格监控

“先推荐后对话”，而不是“先对话后推荐”

很多团队做 AI 时会默认从聊天开始，但移动端更自然的方式常常是相反的：

先给用户一个不错的初始结果，再让用户通过轻反馈去修正。例如：

• 先给出三套方案
• 用户点“更便宜”“更高级”“更适合小个子”
• 系统即时刷新
• 必要时才进入自然语言对话

这比从一个空白聊天框开始更高效，因为用户面对候选时更容易表达偏好。

系统级 AI UI：从 App 内功能到 OS 层能力

更长期看，移动端的 AI 交互可能不属于某一个 App，而是在系统层统一承接。比如：

• 全局截图后调用 AI 理解
• 分享面板里直接“总结 / 比较 / 找同款 / 生成清单”
• 相册中直接问“哪张更适合发朋友圈”
• 浏览任意商品页时调起系统级对比助手
• 从多个 App 抽取信息组成一个决策界面

这时 AI 的交互不再局限于 chatbot，而更像一个系统级能力层。

六、如果我给移动端 AI 交互做一个范式框架

我会把它分成五类，不限于电商：

Chat

适合复杂、开放式、探索式任务。比如咨询、规划、研究、深度答疑。

Form + AI

用结构化输入帮助用户表达，再由模型理解和生成。适合明确任务、参数较多的场景。

Feed + AI

模型生成内容流、结果流、候选流，用户通过轻操作调整。适合消费和发现类场景。

Canvas / Workspace + AI

模型和用户一起在一个可编辑空间里完成任务。适合设计、文档、计划、创作、方案组装。

Agent / Ambient AI

用户给目标，系统持续观察、触发、执行和提醒，适合长期任务和异步任务。

真正好的产品，通常不是只选一种，而是混合：入口轻、反馈快、需要时再深入。

七、如果落到电商移动端，我会怎么设计

假设我要做一个新一代电商 App，我不会让首页只有搜索框 + 推荐流 + AI 聊天按钮。我会这样设计：

首页

• 一个“说需求 / 拍照 / 选场景”的智能导购入口
• 基于用户当前阶段生成的任务卡片，如“换季穿搭”“搬家采购”“新生儿准备”
• 若干 AI 生成的方案入口，而不是纯商品流

搜索页

• 允许自然语言与多模态输入
• 自动把搜索结果分桶
• 提供“收紧条件”的快捷反馈按钮
• 提供“AI 帮你选”而不是单纯筛选器

商品详情页

• AI 评论总结
• AI 风险提示
• AI 对比推荐
• AI 使用建议
• AI 补充购买建议

购物车

• 漏买提醒
• 套装优化
• 优惠组合建议
• 送达时效建议

订单与售后

• 智能问题诊断
• 主动提醒使用注意事项
• 异常物流解释
• 退换货建议路径

用户中心

• 长期购物任务代理
• 降价监控
• 家庭需求清单
• 周期性补货建议

这时候 AI 不是一个悬浮球，而是贯穿全链路的能力层。

八、结语：什么样的场景适合用大模型，什么样的不适合

适合用大模型的，一般有这些特征：

• 用户需求模糊，表达成本高
• 信息很多，用户读不完
• 决策成本高，需要比较和解释
• 输出不是单点答案，而是方案、总结、建议
• 多模态输入有价值
• 个性化和上下文强相关

不太适合直接上大模型的场景是：

• 规则非常固定
• 高频、极短路径、追求极致效率
• 只需要精确筛选，不需要理解和生成
• 结果风险高且必须完全可控
• 成本敏感到不能承受模型调用

所以产品经理不能“为了 AI 而 AI”，而要看它到底是在：降低表达成本、降低理解成本、降低决策成本，还是提高供给效率。