還記得你去年雙十一為了計算優(yōu)惠力度掉了多少頭發(fā)嗎?

　　去年，天貓獲得了總成交額 1682 億元的戰(zhàn)績，再創(chuàng)歷史新高，但“玩法太復雜”“算不清楚”“浪費時間”等吐槽也成為歷年最多。到了今年，淘寶雖然學乖了點，取消了比較復雜的“定金膨脹”，但那些“預售付定金”“紅包雨”，以及“跨店滿減”的疊加優(yōu)惠還是讓人們頭疼不已。

　　據(jù)南方都市報調查，近 74% 的受訪者認為雙十一優(yōu)惠活動過于復雜，浪費時間精力。面對讓人頭疼的“雙十一數(shù)學難題”，智能相對論不禁想替大家問一句，人工智能是否能幫上咱們這些“剁手黨”呢?

　　貼心的 AI，從三個方面選擇最實惠的產品

　　在雙十一來臨之際，剁手黨們最需要的無非是一個能為自己計算優(yōu)惠力度的“比價器”，而人工智能可以從以下三個層面為消費者選擇最實惠的產品。

　　首先，針對繁雜的購物平臺，AI 能夠根據(jù)用戶的意圖、興趣和經(jīng)濟能力自適應地和智能化地從現(xiàn)有數(shù)據(jù)庫中對信息進行相關性排列，調整匹配機制，以獲得用戶滿意的產品檢索輸出，成為電商平臺和消費者的共同需求。尤其在價格方面，由于 AI 的計算能力十分出色，在進行比價時，大數(shù)據(jù)可以挖掘出最實惠的產品，滿足消費者內心真正的需求。

　　在這個方面，美國第一家在線車險平臺的作法就很值得借鑒——平臺通過線上問卷向用戶搜集包括車的信息和駕駛人的信息，通過數(shù)據(jù)驅動，將用戶風險特征和保險公司偏好進行了智能匹配，僅向用戶推薦合適的保險產品。

　　其次，在消費者看來，最終成功的網(wǎng)購產品，必然是“貨比三家”后，優(yōu)惠力度最大的決策。而這必然不止一個網(wǎng)購領域的知識交集，通過 AI 強大的數(shù)據(jù)收集能力，我們可以將各個購物平臺的特點進行融合，把每個平臺的優(yōu)勢用統(tǒng)一的表達方式呈現(xiàn)給消費者，從而為消費者提供更可靠、更實用的信息，實現(xiàn) B2C 商品信息對稱化，讓消費者在這當中更便利、清楚、有效地進行消費與購物。

　　目前，成都已有一家從事這方面的公司，能夠智能推薦平臺活動與商品資訊，但在比較所有平臺的優(yōu)惠上，還有很大的提升空間。當然，也有一些比價插件比如如意淘，也能比較同款商品在不同平臺上的價格，并顯示最近的價格曲線。

　　最后，現(xiàn)在網(wǎng)購平臺有許多的“好物清單”“必買產品”等購物攻略，甚至還有推薦產品的直播視頻，但是，由于平臺的魚龍混雜，這些購物攻略的可信度并不高，有很多都是為了宣傳自己的產品和品牌而做的虛假購物攻略。面對這種情況，AI 將能夠建立消費者評論數(shù)據(jù)庫，剔除質量不好、性價比不高的推薦產品，為消費者帶來最有用的網(wǎng)購攻略，讓消費者買到合適的產品。當然，要是 AI 還能識別水軍的刷分就更好了。

　　細思極恐，當我們把信任交予 AI

　　在信任 AI 比價的能力之前(就好比學渣相信學霸的答案一定是對的)，我們必須思考的幾個問題是，這個 AI 比價器是絕對中立的嗎?是誰在售賣這個產品?這項技術真得能為消費者所用嗎?

　　這些問題的答案，可能并不是消費者所樂見的。即便是商家，可能也需要謹慎面對這項技術。

　　1. 于買家而言，這可能是“殺熟”的第一步。

　　關于天貓為什么使用這么多花里胡哨的優(yōu)惠方式，許多人都指出來這是一種價格歧視——

　　“通過紅包而非直接折扣有利于對消費者進行區(qū)分，以實現(xiàn)二級價格歧視，對價格越敏感的消費者將越可能通過各類紅包活動獲得越低的價格。在時間成本的杠桿下，消費者將根據(jù)自身時間價值差異對同一產品付出不同價格。從而使得相較直接折扣而言，商家獲取的利潤將有效增加。”

　　如果說“紅包”“滿減”屬于二級價格歧視，那么，利用 AI 來推薦商品，就極有可能讓消費者陷入一級價格歧視，這也幾乎是每個商家都想構建的商業(yè)模型——商家根據(jù)不同消費者的支付意愿，對相同的商品索取不同的價格，盡最大可能獲得消費者愿意支付的最高價格，也就是我們俗稱的“看人下菜碟”。

　　比如說，AI 在直接記錄和統(tǒng)計了消費者群體的數(shù)據(jù)信息后，就能夠基于多種維度為消費者推薦商品。這些維度包括你的網(wǎng)購設備、地理位置、購物習慣等。2014 年，Brandeis 大學經(jīng)濟學家 Benjamin Shiller 對 Netflix 公司的用戶數(shù)據(jù)研究得出結論，如果 Netflix 通過大數(shù)據(jù)分析，結合用戶的網(wǎng)頁瀏覽、購買歷史等信息區(qū)分用戶群體(如訪問爛番茄網(wǎng)站的次數(shù)等)，其利潤可提升至 12.2%。

　　商家想要因人定價，而 AI 比價的終端即便是消費者，也必然出現(xiàn)“因人定產品”的“殺熟”現(xiàn)象，比如給大學生推薦比較廉價的餐巾紙，而給中高端產品的消費者推薦更高價格的餐巾紙，即便這兩個群體對餐巾紙的要求基本一致。而這種情況其實與商家價格歧視的商業(yè)模式有著異曲同工之嫌。

　　2. 于賣家而言，需要繳納更多的“流量費”

　　現(xiàn)如今的電商平臺，包括淘寶、京東、拼多多等，在多年的發(fā)展中積累了許多的用戶流量，這些流量就是賣家賣出產品進行“變現(xiàn)”的依靠。天貓和淘寶要維持自己的整個生態(tài)系統(tǒng)，平臺的用戶流量能照顧到上千萬賣家的銷售平衡嗎?不妨先來看一組數(shù)據(jù)，截止至 11 月 6 日，天貓上的商家店鋪已有 21 萬余家，淘寶上的店鋪更多，已經(jīng)高達千萬余家。

　　顯然，平臺流量是無法照顧到如此多的商家店鋪的。而這導致的結果是，掌握流量的平臺擁有一定的“籌碼”，能夠肆意傾斜自己的流量，左右部分中小賣家。

　　而如果讓 AI 為大家推薦產品，又會出現(xiàn)什么樣的情況呢?。AI 比價本質上就像一個智能搜索引擎，賣家為了更高頻次地出現(xiàn)在買家視線中，也不得不在搜索引擎前妥協(xié)，除了上交給平臺的流量傾斜費用，商家還需要另外準備一份“搜索引擎”的推廣費用。

　　智能推薦不會“干掉”平臺的流量籌碼，但與賣家的鴻溝已定，賣家的推廣玩法也必定要更改。而對于中小賣家而言，推廣玩法的變換只會讓其抗風險能力越來越低，甚至不堪一擊。推廣費用越來越高，最后讓利的又會是誰呢?羊毛出在羊身上，消費者才是最后產品質量下降、價格上調的買單者。

　　AI 比價，真的在為你比價嗎?

　　如果 AI 真得能為我們的購物提供一些直接有效的建議，那它最有可能的載體是什么呢?就智能相對論來看，這個最佳載體便是聊天機器人。根據(jù)調查機 BI Intelligence 的報道，四大通訊應用：WhatsApp，F(xiàn)acebook Messenger，微信，和 Viber 的活躍用戶，已經(jīng)超過了主要社交網(wǎng)絡用戶的總和。也就是說，消費者的興趣和時間，正在從社交網(wǎng)絡向通信應用轉移。

　　《2017 年互聯(lián)網(wǎng)趨勢報告》中指出，中國智能手機用戶對微信的使用時間，遠遠超出其它任何一款移動應用。通信聊天成為一種具有商業(yè)潛力的交互模式。所以，AI 比價通過與消費者的交互，了解消費者的經(jīng)濟能力、個體情況、購物需求等，根據(jù)聊天內容，提供針對消費者的購物建議，才是最能被接受的方式。

　　如此，從消費者的角度來看，他們可能會覺得僅僅是聊個天，AI 就能給自己提供最實際的幫助，這減免了他們做功課查資料的時間和精力，讓他們買到了最實惠的產品。畢竟聊天機器人的知識儲備量和適配能力比一般店員和客服要專業(yè)得多。

　　利用 AI 提供購物建議已經(jīng)成為諸多品牌的選擇，化妝品牌絲芙蘭就曾在通信應用 Kik 里提供了能和消費者一對一對話的聊天機器人，能夠針對消費者皮膚情況推薦護膚品;內衣品牌 PINK 也能利用 AI 交互的方式推薦適合消費者的商品。

　　由此可見，AI 幫助消費者比價、比性能、比質量等行為，本質上還是商家的市場營銷。一方面，AI 為消費者提供微小成本的初選，降低其試錯成本，免去了用戶在選擇商品時的猶豫成本。另一方面，AI 推薦，既能帶給消費者更深刻的印象和更愉快的購物體驗，還能建立品牌的優(yōu)質形象，于商家而言可謂是有百利而無一害。

　　結論：

　　以后，可能我們每個人都會有一個專屬的 AI 購物助理，能夠在雙十一這天，為我們推薦最實惠的產品，而不需要我們絞盡腦汁地去計算優(yōu)惠力度。但在這之前，我們也要警惕，不要被一些商家的 AI 掏空了自己的購買力。
　　（邯鄲網(wǎng)絡公司）