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143千字
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2025-09-01
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主编推荐语
探索AI技术在电商领域的应用场景，结合案例分析商业实践的新范式。
内容简介
随着电商行业的蓬勃发展，AI正逐步渗透并重塑电商领域的各个环节。
本书深入探讨AI电商的崛起背景及其背后的驱动力，从预测、选品、产品设计、创意生成、营销、数字人、导购、供应链、客服、用户管理等角度全方位剖析了AI如何多维度赋能电商行业。借助丰富的理论与翔实的案例，本书揭示了AI在提升流量价值、优化消费体验以及挑战“不可能三角”（成本 效率 质量）等方面的巨大潜力，同时展现了AI在辅助与取代人工、形成新质生产力等方面的重要作用。
目录
- 版权信息
- 作者简介
- 内容简介
- 前言
- 第1章 AI电商：AI破局电商存量时代
- 1.1 新时代的电商之变
- 1.1.1 时代大环境之变
- 1．经济方面
- 2．社会方面
- 3．技术方面
- 4．政策方面
- 1.1.2 电商体系之变
- 1.1.3 平台底层交互逻辑之变
- 1.1.4 市场“玩家”之变
- 1．初始阶段（20世纪90年代末—21世纪初）
- 2．快速发展阶段（21世纪中后期）
- 3．移动电商与社交电商兴起（21世纪10年代）
- 4．新零售与全渠道融合（21世纪10年代末—21世纪20年代初）
- 5．直播电商与内容电商爆发（21世纪20年代）
- 1．流量入口的控制
- 2．数据与技术的积累
- 3．AI技术的应用
- 1.2 如何定义AI电商
- 1.2.1 电商是AI商业化理想“试验田”
- 1.2.2 是下个风口还是昙花一现
- 1.2.3 AI电商是机遇，也是挑战
- 1．促进数据驱动决策
- 2．推动业务模式创新
- 3．推动服务创新
- 1.2.4 “双11”购物节期间，AI被调用超15亿次
- 1.3 AI电商有什么价值
- 1.3.1 重塑流量价值：实现流量精细化运营
- 1．流量精准定位
- 2．优化流量运营
- 3．促进流量转化
- 1.3.2 保证消费体验：需求导向
- 1.3.3 挑战“不可能三角”：成本+效率+质量
- 1．降低成本
- 2．提高效率
- 3．保障质量
- 1.3.4 形成新质生产力：辅助与取代人工
- 第2章 驱动力分析：多维度赋能AI电商
- 2.1 技术赋能：各项技术大展拳脚
- 2.1.1 AI电商基石：AI相关技术
- 1．自然语言处理
- 2．机器学习
- 3．计算机视觉
- 2.1.2 大模型是AI电商新引擎
- 1．消费者洞察与个性化推荐
- 2．需求预测与库存管理
- 3．内容生成与营销创新
- 4．智能化的客户服务
- 2.1.3 ChatGPT加速AI电商落地
- 1．个性化推荐
- 2．营销内容生成
- 3．客户服务和互动的增强
- 2.1.4 Sora为AI电商打开新世界的大门
- 1．卓越的自然语言处理能力
- 2．强大的深度学习能力
- 3．高效的计算与优化能力
- 2.2 产业赋能：市场与消费者向好
- 2.2.1 AI核心产业市场规模扩大
- 2.2.2 认知：AI电商产业链图谱
- 1．上游：提供AI技术
- 2．中游：提供AI解决方案
- 3．下游：聚焦AI电商应用与服务
- 2.2.3 年轻消费者壮大AI电商产业
- 2.3 企业赋能：巨头逐鹿的力量
- 2.3.1 传统电商巨头：保住电商头部地位
- 2.3.2 新兴电商挑战者：将电商业务进一步升级
- 2.3.3 跨界创新者：非电商企业的AI布局
- 第3章 AI预测：为运营与获客带来质变
- 3.1 精准的AI市场预测
- 3.1.1 被动响应VS主动预测
- 3.1.2 收集数据，全方位分析市场
- 1．消费行为分析
- 2．商品销售分析
- 3．竞争对手分析
- 4．市场趋势分析
- 3.1.3 捕捉线索增量，预测流行趋势
- 3.2 千人千面：智能匹配需求
- 3.2.1 告别流量购买与标签时代
- 1．AI驱动的智能补货系统
- 2．AI驱动的动态定价系统
- 3.2.2 对话式AI：与用户深入连接
- 1．实时互动
- 2．个性化推荐
- 3．情感交流
- 3.2.3 通过AI建立用户画像
- 3.2.4 AI时代的强需求反馈机制
- 1．数据收集与整合
- 2．数据分析与识别
- 3．建立实时反馈系统
- 3.3 全流程商机预测与引导
- 3.3.1 自然语言处理：情感分析与主题识别
- 3.3.2 数据挖掘：定义消费意图
- 1．用户行为分析与预测
- 2．关联规则挖掘
- 3．聚类分析
- 3.3.3 从消费意图中洞察商机
- 3.3.4 索菲亚：多轮交互识别用户所想
- 第4章 AI选品：好货才能真正引爆销量
- 4.1 差异化策略：智能竞品分析
- 4.1.1 AI驱动的竞品数据收集
- 1．借助网络爬虫技术
- 2．利用API
- 3．借助自然语言处理模型
- 4.1.2 智能分析竞品评论等文本数据
- 4.1.3 迅速生成竞品分析报告
- 1．竞品基本信息
- 2．优劣势分析
- 3．消费者反馈分析
- 4．销售趋势分析
- 5．市场机遇与挑战
- 6．优化建议
- 4.2 AI重塑传统选品
- 4.2.1 迅速识别高潜力商品
- 1．数据收集与预处理
- 2．特征提取
- 3．构建AI模型
- 4．模型验证与优化
- 5．识别高潜力商品
- 6．持续更新
- 4.2.2 结合当下热点锁定热销商品
- 1．设定筛选条件
- 2．分析热门内容
- 3．分析消费者喜好
- 4．查看商品表现
- 5．优化选品决策
- 4.2.3 矩阵：更复杂的商品组合
- 4.2.4 数蛙：为选品提供智能支持
- 4.3 AI打造新型选品
- 4.3.1 选品决策：AI改变人为主观判定决策模式
- 1．信息获取全面化
- 2．决策客观化
- 3．反应速度提升
- 4.3.2 C2M模式：消费者驱动的新型选品
- 4.3.3 C2M模式的先锋：从Dell、小米到SHEIN的模式探索
- 1．Dell的定制电脑
- 2．小米的生态链
- 3．SHEIN的快时尚定制
- 第5章 AI产品设计：让设计更高效与生动
- 5.1 AI更懂“卖得好”的设计
- 5.1.1 什么是“卖得好”的设计
- 5.1.2 通过AI工具生成设计方案
- 5.1.3 AI时代的智能交互设计
- 1．以用户为中心
- 2．多样化的交互方式
- 3．智能化的交互体验
- 4．简洁明了的界面设计
- 5.2 被AI重塑的设计流程
- 5.2.1 灵感收集：AI是新时代灵感来源
- 1．明确需求
- 2．提问策略
- 3．深入挖掘
- 5.2.2 产品设计：AI赋能产品建模与渲染
- 1．AI建模
- 2．AI渲染
- 5.2.3 方案验证：找到可行性方案
- 5.2.4 细节优化：从外观到配色
- 1．外观优化
- 2．配色优化
- 3．材质与表面处理优化
- 4．用户体验优化
- 5.2.5 沉浸式演示：直观感受产品魅力
- 5.3 盘点：那些经典的AI设计案例
- 5.3.1 天猫精灵：智能音箱接入大模型
- 5.3.2 达利丝绸：传统设计与AI的碰撞
- 5.3.3 尚品宅配：打造云端虚拟设计工厂
- 第6章 AI创意与生成：打造消费新体验
- 6.1 创意风暴之颜值升级
- 6.1.1 产品同质化时代，颜值就是价值
- 6.1.2 AI提升Logo设计效率
- 1．高效创造力
- 2．个性化定制
- 3．创意无限
- 4．持续优化
- 5．跨平台兼容性
- 6.1.3 AI优化包装外观
- 6.1.4 伊利：AI赋能下的高颜值包装
- 6.2 创意风暴之电商平台详情页设计
- 6.2.1 AI自动设计Slogan
- 6.2.2 AI智能创作商品介绍
- 6.2.3 AI高效生成商品图片
- 6.2.4 WIME：多维度助力详情页生成
- 6.3 创意风暴之消费场景创新
- 6.3.1 奇妙的虚拟货场
- 1．逼真的场景构建
- 2．3D商品展示与交互
- 3．多样的社交互动
- 6.3.2 产品试用也能虚拟化
- 6.3.3 天猫：XR端的“双11”空间会场
- 第7章 AI营销：引爆企业新的增长空间
- 7.1 AI赋能：变革营销前工作
- 7.1.1 数据预测：营销成本+投资回报率
- 7.1.2 精准定价：敏感度分析+智能定价与优惠
- 1．价格敏感度分析
- 2．动态定价
- 3．个性化优惠与定价
- 7.1.3 渠道拓展：找渠道+推荐广告位
- 7.2 AI赋能：实现营销物料多元化
- 7.2.1 批量创作优质电商文案
- 7.2.2 智能设计爆款宣传图片
- 7.2.3 自动生成强吸引力营销视频
- 7.2.4 一键实现广告混剪
- 7.2.5 可口可乐：打造创意营销广告
- 7.3 AI赋能：创新营销后管理
- 7.3.1 随时随地掌握营销数据
- 7.3.2 投资回报率升级：提供最佳营销策略
- 7.3.3 高效复盘并自动生成营销报告
- 第8章 AI数字人：依靠虚拟分身无限圈粉
- 8.1 打造AI数字人的3个步骤
- 8.1.1 第一步：AI数字人建模
- 8.1.2 第二步：AI数字人驱动与渲染
- 1．真人驱动
- 2．AI技术驱动
- 3．真人与AI融合驱动
- 8.1.3 第三步：AI数字人交互设计
- 1．文本交互
- 2．语音交互
- 3．肢体动作与表情交互
- 8.2 思考：AI数字人可以做什么
- 8.2.1 产品讲解员：为用户介绍产品
- 8.2.2 翻译员：打破语言与文化壁垒
- 1．多语言直播
- 2．个性化客户服务
- 3．品牌形象塑造
- 4．跨语言广告与营销内容创作
- 8.2.3 模特：帮助用户试穿或试用产品
- 8.2.4 代言人：宣传产品与品牌
- 8.3 新玩法：让AI数字人做直播
- 8.3.1 AI数字人直播带货优势多多
- 8.3.2 平台赋能，实现直播间一站式打造
- 1．AI数字人主播
- 2．AI布景
- 3．AI讲品
- 4．AI互动
- 5．AI售卖
- 6．私有化部署
- 8.3.3 AI数字人“采销东哥”的直播首秀
- 第9章 AI导购：让用户享受虚拟顾问
- 9.1 AI对话——AI导购之本
- 9.1.1 应用级阶段的AI对话
- 9.1.2 嵌入级阶段的AI对话
- 9.1.3 工具级阶段的AI对话
- 9.2 AI导购有什么作用
- 9.2.1 为用户推荐更合适的产品
- 9.2.2 催生一种AI搜索新模式
- 9.2.3 帮助用户作出最优决策
- 9.2.4 找到关联产品，实现捆绑销售
- 9.3 AI导购实战案例汇总
- 9.3.1 能作为助手的ShopWithAI
- 9.3.2 背靠阿里巴巴的淘宝问问
- 9.3.3 Shopify旗下的Wiser
- 第10章 AI供应链：加速供应链转型升级
- 10.1 AI赋能生产：稳定供应
- 10.1.1 用AI进行预生产分析
- 10.1.2 AI让生产系统更“聪明”
- 1．ERP系统
- 2．MES系统
- 3．SCADA系统
- 4．QMS系统
- 10.1.3 引进智能设备，生产更高效
- 1．智能机器人
- 2．智能传感器与物联网设备
- 3．自动化生产线
- 4．智能质检设备
- 10.1.4 基于数据实现工艺升级与建模
- 10.2 AI赋能仓储：推动仓储转型
- 10.2.1 仓储管理的数字化转型
- 1．自动存储与分拣
- 2．库存监控与管理
- 3．订单处理与发货
- 10.2.2 精准预测：连接销售端与库存
- 10.2.3 用AI平衡缺货与库存过剩
- 10.2.4 松下：全方位的智能密集库改造
- 10.3 AI赋能运输：迈向智慧物流
- 10.3.1 智能订单管理
- 10.3.2 智能地址管理
- 10.3.3 智能运输管理
- 第11章 AI客服：探索未来客服无限可能
- 11.1 AI客服势不可挡
- 11.1.1 AI客服VS真人客服
- 11.1.2 价值盘点：AI客服可以做什么
- 11.1.3 “京小智”：功能丰富的AI客服
- 11.2 盘点AI客服落地场景
- 11.2.1 在线客服
- 11.2.2 辅助人工
- 11.2.3 外呼中心
- 11.3 AI客服要以人为本
- 11.3.1 消费体验是永恒主题
- 11.3.2 AI客服不能隔绝服务“温度”
- 11.3.3 终极目标：AI客服提供情绪价值
- 第12章 AI用户管理：稳定企业核心资产
- 12.1 当AI遇到用户管理
- 12.1.1 智能用户分类：定向管理
- 1．数据收集和准备
- 2．提取特征工程
- 3．建模与训练
- 1．用户分层管理
- 2．精准营销
- 12.1.2 AI促进CRM系统升级
- 1．智能用户洞察
- 2．销售预测与优化
- 3．自动化用户服务
- 4．个性化营销
- 5．数据清洗与管理
- 6．情感分析与反馈
- 7．用户流失预测
- 12.1.3 UNice：实现客户服务自动化
- 12.2 公域用户管理：从触达到成交
- 12.2.1 AI赋能公域用户触达
- 12.2.2 AI加速公域用户转化
- 1．智能实时互动与个性化服务
- 2．互动游戏与奖励机制
- 3．创意内容生成
- 4．情感化沟通
- 12.2.3 AI推动公域用户成交
- 1．用户行为
- 2．购买力
- 3．忠诚度
- 4．参与度
- 12.3 私域用户管理：从关怀到复购
- 12.3.1 AI创新私域用户关怀模式
- 12.3.2 AI优化私域用户推荐
- 12.3.3 AI提升私域用户复购率
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清华大学出版社成立于1980年6月，是由教育部主管、清华大学主办的综合出版单位。植根于“清华”这座久负盛名的高等学府，秉承清华人“自强不息，厚德载物”的人文精神，清华大学出版社在短短二十多年的时间里，迅速成长起来。清华大学出版社始终坚持弘扬科技文化产业、服务科教兴国战略的出版方向，把出版高等学校教学用书和科技图书作为主要任务，并为促进学术交流、繁荣出版事业设立了多项出版基金，逐渐形成了以出版高水平的教材和学术专著为主的鲜明特色，在教育出版领域树立了强势品牌。
