AI的迅猛发展正在给电商行业带来30年来最大的变革。随着从传统的“关键词搜索”向“对话/语境搜索”的转变不断深入，电商企业可能越来越被要求回归商业本质，即“公司为何存在、提供何种价值”，而不仅仅是展示技巧。我们采访了自电商萌芽期以来一直提供电商平台构建包的ecbeing社长林雅也先生，探讨了在代理型商务时代所需的电商业务模式。
30年电商史上最大范式转移——“一年的变化在三个月内发生”
ecbeing于1997年开始互联网直销，1999年开始提供电商平台构建包，在电商萌芽期至今约30年间始终站在行业前沿。在林雅也社长眼中，当前的AI革命如同过去任何技术革新中最为巨大且急速的浪潮。
过去，电商行业也曾经历过重大变革期：Windows 95问世开启了互联网直销，Google普及推动了Web 2.0和数字营销的扩展，以及iPhone登场促成了移动化与线上线下融合（全渠道）。然而，林社长指出当前由AI引发的浪潮在性质上有所不同。
过去的创新在渗透至全体国民的过程中需要一定的时间，但当前的生成式AI在开发与迭代速度上具有压倒性优势，以往可能需要一年才能发生的商业变化与系统开发进展，如今短短三个月内便已出现，这种剧烈的变革令人深感震撼。
在实际运营现场，利用AI进行客服（CS）咨询应对、内容制作、调查与研究等业务的戏剧性效率提升已逐渐普及。运营者在切实感受到作业成本降低的红利的同时，正逐步进入以“消费者购买方式和体验的变化”这一核心商业影响为焦点的阶段。
面对AI时代的浪潮，业界也存在“是否会因被AI吞噬而导致更多企业被淘汰”的担忧。对此问题，林社长回顾了十年前热议的“亚马逊效应”
当时曾有“所有店铺都将被Amazon吞噬并消失”的极端论调。然而，被淘汰的是那些仅依赖地理位置和便利性、无法为顾客提供选择理由的商业模式；而那些提供独特体验和专业知识的企业，则通过结合线下与线上实现了成长。
林社长表示，在本次AI革命中，市场也不会简单地被消灭，而是会明确地呈现“两极分化”。
正如亚马逊效应时期一样，在AI时代，“追求便利性与自动补货”的世界和“享受丰富顾客体验与娱乐”的世界之间的两极分化将进一步加剧，仅靠技术性SEO或展示技巧来寻求差异化的时代已经结束，若不能重新审视企业存在的意义以及向顾客提供何种本质价值与世界观，便会陷入同质化的陷阱。
林社长以“Yonayona Ale”为例，指出其不仅通过网络销售商品，还通过酿造厂参观之旅让顾客亲身体验创作者的理念与啤酒制作过程，并通过粉丝聚集的活动等，将品牌的世界观转化为一种体验。通过将真实的体验与数字端的传播及购买行为相连接，培育出仅靠商品功能或价格无法传达的“让人心动的理由”，从而建立起与忠实粉丝之间的紧密关系。
对于自有EC平台而言，能否展现这种独特的“世界观”将成为生存的分界线。
真正的代理型商务——超越单纯“代购”的代理人
目前备受电商业界关注的“代理型商务”，林社长指出了其中潜藏的“误解”。
许多人设想的代理型商务，是像日用品快用完时自动下单那样的“购物代办（任务补给）”。然而，林社长对“代理人的真正含义”作了如下说明：
原本，代理（Agent）是指像体育经纪人或人才中介那样，能够洞察委托者自身尚未察觉的潜在需求与意图，并以专业人士身份进行提案与谈判的“代理人”。假日购物并非单纯的义务或劳动，而是为了享受而进行的娱乐活动及“体验消费”；贴近顾客，通过对话传递新的发现与价值，这才是本应追求的代理型商务形态。
将“ChatGPT”或“Gemini”等外部AI平台作为单一的流量和购买渠道加以利用，采取让顾客便捷购买的策略或许是必要的。与此同时，林社长指出，有必要使自有EC网站本身发挥“专业代理人”的功能，贴近顾客喜好，让购物变得愉快。
“关键词搜索”的终结——感性诉求与“语境（Context）搜索”的进化
那么，要在自有电商网站上实现代理式体验，需要什么条件呢？林社长提到了“搜索行为的结构性变化”。
传统的电商网站一直依赖于如“T恤”、“红色针织衫”等单一的“关键词搜索”。然而，在实际门店中顾客接受服务时，没有人会直接只说单词来对话。对话往往从故事或交流开始，例如：“最近有个活动，但不知道什么样的搭配比较好？”或者“想尝试一下平时不穿的颜色”。
随着生成式AI的普及，消费者正迅速习惯于通过“上下文（Context）”进行咨询并获取答案的便利方式，因此在本企业的电子商务中，必须开展基于理解顾客上下文与背景的服务与提案，而非仅仅依赖关键词匹配。
此外，像“Instagram”和“TikTok”那样，AI在最佳时机向用户展示符合其偏好的图片，并直接触动情感的UX也已普及。从基于文本的性能参数搜索转向情感诉求和“对话/语境搜索”，能够应对这一转变已成为AI时代被选中的电商网站的必要条件。
AI时代“原始数据”的重要性与系统选择
在实现高级上下文搜索与个性化服务的过程中，最大的关键在于“数据”。然而，在许多企业中，各部门间的垂直结构壁垒阻碍了数据的流通，导致顾客体验被割裂。
林社长强调，对企业内部商品策划、企业总部、门店、呼叫中心等部门中沉睡的“原始数据（企业固有数据）”进行集中存储与整合至关重要。
仅收集网络信息的二次数据会导致所有企业得出相同的答案，从而陷入同质化；若不将企业独有的“原始数据”——包括商品开发理念、门店员工掌握的接待知识与隐性经验、呼叫中心收到的真实对话数据以及评论等——汇总并用于AI学习，就无法构建高质量的上下文回答。
例如，门店员工的日报输入也可以通过与AI进行语音对话，在不增加现场负担的情况下，作为原始知识被回收和积累。在ecbeing中，收集到的数据可以通过营销和分析工具“Sechstant（泽克斯坦特）”加以利用。过去需要数据科学家花费时间制作的客户细分和假设验证报告，现在通过与AI对话只需几分钟即可输出。摆脱了单纯数据统计工作的营销人员，可以专注于忠诚客户战略和决策制定。
不过，实施这些措施时系统基础架构也很重要。ecbeing将可高度定制化的包体产品“ecbeing”比作“自有住房（My Home）”，将可快速部署的SaaS版电商网站构建包体“Mercat”比作“分譲公寓（Condominium）”。
传统的包体开发虽然能够实现独特的世界观和高度差异化，但也存在构建耗时且成本高的问题。然而，通过ecbeing全面推动的“AI驱动开发”，开发速度和成本结构发生了剧变。以往因成本限制而放弃构建独特世界观的想法，现在让更多企业得以实现。
重要的是明确“希望通过系统实现什么”的需求定义。ecbeing集团拥有能够统一整合从门店预约、应用、聊天机器人、评论到数据分析等数据的平台，并由专业团队作为战略伙伴全程陪伴。正因为处于AI时代的剧烈变革期，我们将与企业客户共同创造本质价值。
