电商中的AI：2026年的7大关键应用场景

电子商务中的AI已从“可有可无”转变为“核心基础设施”。根据Shopify商户调查，四分之三的电商企业主现在使用AI工具。麦肯锡发现，88%的组织在至少一个业务功能中使用AI，高于一年前的78%。

你不需要计算机科学学位或巨额预算，就能为你的在线商店捕获其中一部分价值。

本指南介绍了电子商务中人工智能的实际应用、七个高影响力用例，以及如何将人工智能添加到你的商店工具包中。在下面，你将找到真实世界的案例、最新数据和切实可行的下一步行动。

什么是电子商务中的人工智能？

人工智能（AI）使机器能够执行推理、学习、预测和决策等通常需要人类智能的任务。电子商务中的AI让您能够利用已收集的数据（如点击、购买或供应链活动），在整个在线购物体验的每个阶段做出智能的实时决策。

Shopify高级开发人员Alex Pilon指出，这为非编码人员实现了技术民主化：“降低机会成本意味着更多的人可以参与经济活动。……人工智能真正为任何技术背景的人打开了大门，让他们能够将想法变为现实。”

财务影响巨大。最新的AI统计数据显示，由AI驱动的智能产品推荐可以将收入翻三倍，将转化率提高一倍以上，并将订单价值增加一半。AI还可以创建个性化的购物体验并降低运营成本。

Alex说：“任何软件工作的成本本质上正趋于零。”“如果你是Shopify商家，你可以为情人节重新设计你的网站，并在第二天恢复原状。几年前看似荒谬的事情，现在看起来则很平常。”

借助人工智能，你的电子商务团队可以：

• 撰写产品描述并生成图片以符合您的品牌风格。
• 为每位购物者推荐合适的产品以提高平均订单价值（AOV）。
• 预测需求并管理库存以防止缺货或积压。
• 实时发现并阻止欺诈交易。

电子商务中使用的AI技术类型

人工智能不是一项单一的技术——它是一系列强大的模型集合。在电子商务中推动成果的主要类型包括：

生成式人工智能和大语言模型（LLMs）

传统人工智能遵循严格的规则：如果X，则Y。生成式人工智能则不同。它由大语言模型（LLMs）驱动，能够创建新内容，而不仅仅是分类或路由现有数据。

这一区别很重要。AI生成的内容开辟了基于规则的系统无法处理的使用场景，例如以你的品牌语气起草产品描述，或为每个客户细分生成个性化的电子邮件主题行。

Shopify商户调查发现，在已经使用人工智能的商户中，内容生成是主导用例，占比69%，其次是营销活动，占比38%。这表明，用于创建产品描述、电子邮件和活动的生成式人工智能已成为大多数电子商务企业的切入点。

在电子商务中使用生成式AI来：

• 用多种语言撰写SEO友好的产品描述。
• 提供全天候聊天机器人，推荐产品并回答购买前问题。
• 为活动发布生成个性化电子邮件、短信和广告素材。
• 为产品页面和社交媒体创建生活方式或主图。

这些功能使生成式人工智能成为希望在不配备专门工程团队的情况下扩展AI生成内容的电子商务企业最容易上手的切入点。

生成式AI甚至可以为您的企业生成独特的品牌名称建议。打开Shopify的AI驱动的商业名称生成器，输入几个描述您的商业理念、产品或行业的词汇。您将看到基于您输入的品牌名称建议列表：

阅读更多：AI for Business: Applications, Benefits, and Risks

计算机视觉和视觉搜索

计算机视觉帮助机器解读图像和视频的内容。在电子商务中，这支持了视觉搜索功能。购物者上传一张他们在Instagram上看到的连衣裙照片，你的商店通过匹配形状、颜色、图案和风格等属性来展示相似商品。这超越了传统搜索栏或基于文本的搜索结果所能捕捉的范围。

视觉搜索减少了漏斗顶端的摩擦。顾客无需费力用文字描述他们想要什么，而是直接展示给你看。图像识别还能帮助零售团队在商品退回仓库前发现损坏的退货，从而简化运营并降低逆向物流成本。

语音搜索是一项值得关注的关联能力。随着越来越多的顾客使用语音助手来发现和复购产品，确保你的产品数据针对语音查询进行结构化，成为另一种贴近顾客的方式。

提示：在您的Shopify商店中安装AI工具，如ViSenze或Snap Search，以激活客户的视觉搜索功能。

预测性分析与机器学习

由机器学习算法驱动的预测模型利用实时数据——如网站流量、促销活动、天气和社交媒体趋势——来指导日常决策。

这些AI算法帮助您避免缺货或积压。它们可以分析客户行为，并识别人类可能忽略的历史销售数据中的模式。十分之六的零售买家表示AI已经提高了他们的需求预测准确性。

这些相同的模型也驱动端到端的供应链优化。它们可以通过预测运输延误、推荐最快的履约路线、在促销期间调整安全库存水平，以及在阈值下降时触发自动补货来帮助优化流程。

LegalOn 公司的首席执行官 Daniel Lewis 表示：“我们的 AI 系统检测到了电子表格未能识别的 TikTok 病毒式传播趋势和反常天气模式。”

“该系统正确预测了亚麻连衣裙需求将增长 47%，这促使我们在趋势达到高峰之前，将库存从积压地区重新调配。我们避免了 200 万美元的死库存损失，并且因缺货导致的销售损失减少了 32%。”

在电子商务中使用 AI 的好处

根据 2025 年 Shopify 商家调查，减少花费的时间并产生更多创意——这是采用 AI 后你可以期待看到的主要好处。年收入超过 10 万美元的企业更有可能认识到 AI 能够帮助小团队扩展运营规模并降低运营成本。

销售额增加

AI 通过收集和分析客户数据（包括客户的购买历史、浏览历史和偏好）来个性化你的销售漏斗，从而创建更高效的销售流程。拥有更多数据后，你可以在正确的时间向正确的潜在客户传递正确的信息。

更好且更个性化的客户服务

AI 分析客户反馈以及来自多个触点的行为数据，以增强客户服务并改善客户互动。这超越了基本的客户细分，进入超个性化阶段——根据每位购物者的实时情境，提供个性化的优惠和购物体验。

收集这些客户数据有助于您识别购物者偏好，从而创建鼓励购买的定制优惠。像 Ruti 这样的品牌已实施虚拟销售助理，转化率和平均订单价值均有所提高。结果是提升了客户满意度，并在每个渠道上增强了客户参与度。

时间和资源的重新分配

AI 自动化任务和流程，例如电子邮件营销、订单履行、客户服务以及支付处理。这些自动化操作有助于您降低劳动力成本并提高运营效率，使您能将更少的时间用于维护，而将更多时间用于创新。

如何在电子商务中使用 AI：7 种应用和真实案例

1. 个性化产品推荐
2. 对话式商务与AI助手
3. 欺诈检测与防范
4. 预测性库存管理
5. 动态定价与收入优化
6. 客户留存与终身价值预测
7. 用于内容创作的生成式AI

您可以在电子商务运营的各个环节使用AI——从帮助顾客寻找产品到优化价格。以下是七个应用场景：

1. 个性化产品推荐

AI推荐系统分析顾客的购物车、过往购买记录和浏览历史，以提供个性化的产品推荐。最好的系统超越了协同过滤，进入超个性化阶段，利用自然语言处理（NLP）来理解顾客如何描述产品，并使用计算机视觉来匹配所需商品。

AI驱动的功能，如“人们也买了”或“顾客也看了”，会根据尺寸、颜色、形状、面料和品牌建议互补产品。这些交叉销售和向上销售机会出现在产品页面、结账流程以及购后电子邮件跟进中——每个触点都根据单个顾客的实时行为进行定制。

以下是基于AI的产品推荐在健身品牌Gymshark结账页面上的“人们也买了”轮播图中的呈现方式：

以下是针对客户进行个性化推荐的具体方法：

阅读更多：电商产品推荐如何驱动销售

2. 对话式商务与 AI 助手

AI 聊天机器人和虚拟助手作为您电子商务业务的客户服务代表。利用自然语言处理（NLP）、生成式 AI 和实时店铺数据，聊天机器人可以欢迎访客、推荐产品并启动订单。它们还可以回答购买后的客户查询，例如“我的包裹在哪里？”，并处理原本需要人工客服处理的电子商务客户服务任务。

消费者需求正在激增。一项 Nosto/Censuswide 调查发现，72% 的消费者期望 AI 购物助手帮助他们在线购物，而在 45 岁以下的消费者中，这一比例上升至 80% 以上。最受欢迎的功能包括优惠和降价提醒、个性化推荐以及礼品灵感。

语音搜索是一个日益重要的渠道。在对话式商务中，随着 shoppers 越来越习惯询问语音助手重新订购家庭必需品或比较产品规格，那些为语音查询结构化其产品数据的商店将获得优势。

对话式 AI 工具还能提升您的利润底线。将 AI 语音和聊天代理实施到呼叫中心可以大幅降低每次通话的成本近 50%。

使用聊天机器人和虚拟助手来：

• 高效处理客户互动。聊天机器人可以处理简单交易、接收订单，并在多个 POS 渠道提供个性化优惠。
• 收集客户数据。聊天机器人可以收集客户需求及尺码偏好、咨询原因等信息，从而指导产品开发战略决策，并大规模揭示客户偏好。
• 改善结账体验。将聊天机器人集成到您的结账页面，让客户无需离开购物车即可询问产品详情、库存水平和配送信息。
• 提供全天候客户服务。AI 助手可以全天候即时响应，让您的真人客服专注于处理复杂问题。

设置 Shopify Inbox 到您的商店，通过实时聊天支持客户，并在不增加人员编制的情况下提升收入。

"Shopify Inbox 是一个强大的工具，"Wood Wood Toys 的创始人 Rennie Wood 说，"它帮助我在花费时间、金钱和精力将客户引导至该阶段后挽回销售。它带来了巨大的回报。"

3. 欺诈检测与预防

电子商务中的 AI 通过实时分析数据、发现异常并监控交易来检测和防止欺诈。该技术识别出不寻常的模式——例如高价值转账、几分钟内的多笔交易或来自不熟悉地点的购买——并在它们导致收入损失之前标记出来以供调查。

机器学习 (ML) 模型根据浏览习惯、交易历史和设备信息等客户行为数据创建用户画像。它们将当前行为与历史模式进行比较，以便在行为偏离正常情况的瞬间捕捉到欺诈行为。

AI 还驱动智能支付优化。AI 支持的支付路由会选择最有可能批准每笔交易的处理器，从而减少误拒并挽回原本会丢失的收入。

这些系统实时监控支付异常——如退款激增、重复失败尝试、不寻常的退款模式——以主动标记正在出现的风险，防止其升级。

推荐阅读：Shopify 保护数百万商家免受欺诈

4. 预测性库存管理

AI 可以通过分析历史销售数据和预测未来需求来帮助优化库存管理。传感器和 RFID 标签提供的实时洞察显示了哪些商品在销售、流向何处以及是来自商店还是仓库。

AI 需求规划工具可以帮助优化您的供应链，预测运输延误，根据区域需求推荐门店间库存调拨，自动补货，并保持团队和客户的知情状态。

以下是 AI 驱动库存管理的具体电商应用场景：

使用 Shopify Flow 自动化库存管理、欺诈预防和订单履行工作流程。您还可以添加第三方预测应用或自己的机器学习模型以提高准确性。

"通常的库存管理需要人工参与，但通过设置 Flow，我们能够节省大量时间并消除人为错误，" Panos Voulgaris 表示，他是一位创意策略总监，与儿童品牌 Cozykids 合作。

"当处理包含 6,000 到 7,000 种产品的目录时，这非常有用。Flow 让这一切变得简单。"

阅读案例研究：Cozykids 使用 Flow 和 Launchpad 自动化其流程，消除人为错误，并大幅提高效率。

5. 动态定价与收入优化

无需手动检查竞争对手价格并调整您的定价，AI 驱动的动态定价解决方案会自动完成这一任务。这些系统实时监测网站流量、竞争对手价格、客户行为和库存水平等信号，并为每种产品调整价格以最大化您的利润。

电子商务中 AI 的实时维度至关重要：AI 不会在夜间运行并在早晨更新价格。它会实时响应激增、竞争对手的动作以及跨所有渠道的库存变化。

为您的电商网站、Amazon 和各类市场同时设置不同的策略，在能获取利润的地方确保利润率，在需要销量的地方提升销量。

以下是 AI 定价在实际中的应用方式：

这种级别的定价优化曾仅面向大型电商零售商开放；如今，AI技术使其适用于任何规模的商店。

相关阅读：价格优化：定义与完整指南

6. 客户留存与终身价值预测

AI能够提前识别哪些客户会持续留存，哪些即将流失——在他们真正离开之前。

它分析浏览历史和习惯、购买频率、站内用户行为以及支持互动，从而为每位客户的流失风险和未来的终身价值进行评分。这意味着您可以在恰好的时刻发送完美的优惠，推动客户参与度并确保客户满意度。

以下是一些利用AI提升客户留存率的方法：

• 流失警报。AI 算法会识别重复的购物车放弃或购买间隔变长等危险信号。当高价值客户的评分下降时，系统将触发忠诚度奖励或定向优惠。
• 智能追加销售。利用终身价值预测和产品偏好，AI 会建议相关的附加产品，例如向每月订阅乳清蛋白的客户推荐摇摇杯。
• 召回活动。AI 通过自动化的再营销消息和邮件重新吸引高风险客户，并在他们做出响应后停止外联。

相关阅读：有助于提高投资回报率的 14 种客户留存策略

7. 用于内容创作的生成式AI

生成式 AI 可以制作包括产品文案、图片、视频和配音在内的营销素材。您可以利用它来测试品牌信息是否与目标受众产生共鸣。

以下是关于使用用于写作、SEO 和视觉内容的 AI 提示词的一些想法：

提示：使用 Shopify Sidekick 直接在管理后台撰写、编辑或翻译产品描述、标题和商店内容。它能学习您的品牌语调，并在几分钟内创建高质量的文案。

在您的电子商务业务中实施 AI

首先审视您当前的资源、客户数据和业务流程。然后确定您希望 AI 实现的目标。

以下是具体方法：

评估您的 AI 准备情况

在投资 AI 解决方案之前，请检查以下四个领域：

• 战略契合度。确定电商中 AI 可以解决的具体业务问题（例如“将缺货率降低 15%”）。通过询问每位利益相关者“为什么我们需要 AI？”来获得清晰的认识。每个人都应给出明确且具体的答案。
• 数据质量。您需要至少 12 到 18 个月干净且已标记的数据，涵盖订单、网站流量和产品目录。如果您的数据中需要人工清理的比例低于 10% 至 20%，则说明您已准备就绪。
• 人员与流程。确保您拥有产品负责人、数据主管、执行赞助人以及敏捷工作流程。可以通过映射如定价之类的流程来对此进行测试。
• 技术栈。确认您的电商平台支持用于库存、定价和 CRM 的 AI 解决方案及 API。无论您是运营单个电商网站还是多店铺设置，这都能使 AI 集成更加容易。

从低成本的小型 AI 实施开始

AI 采纳的最大障碍并非成本或复杂性，而是不确定性。根据 2025 年 Shopify 商家调查，在未使用 AI 的商家中，29% 的人不确定 AI 工具能做什么，29% 的人不知道从哪里开始，26% 的人不知道应该使用哪种工具。

从内置工具开始，例如 Shopify Sidekick 和 Inbox：

• 即时文案创作。Shopify Sidekick 让您能够在管理后台直接撰写或翻译产品描述，且不收取额外费用。
• 能促成销售的实时聊天。开启Shopify Inbox以获取基础常见问题解答机器人，然后在拥有用于训练的真实对话记录后，再叠加生成式人工智能。
• 简单的自动化。使用Shopify Flow自动标记库存不足的商品或向供应商发送邮件。

浏览更多商业人工智能工具，为您的商店找到合适的方案。

衡量人工智能投资的回报率

严格衡量结果的商家更有可能看到人工智能带来的好处，因此也更有可能扩大其人工智能的使用范围。Shopify 2025年11月商家调查发现，人工智能用户整体表现出更强的财务纪律：50%的人定期进行损益表审查，而非人工智能用户这一比例为39%。

以下是追踪您的人工智能投资回报的方法：

• 选择一个可衡量的关键绩效指标（KPI），例如毛利率、减少的退款额或增加的营收。
• 记录基线数据，在引入人工智能之前至少持续四周。
• 运行一个A/B测试，例如让50%的流量看到人工智能定价，另外50%看到手动定价。
• 同时追踪收益和成本，包括应用费用加团队工时。
• 计算投资回报期，公式为：净收益 ÷ 月成本 = 盈亏平衡所需月数。目标是在12个月以内。

电子商务中使用人工智能的挑战

收益是实实在在的，但障碍和潜在的人工智能风险也同样存在。应将这些视为需要规划的现实情况，而非回避人工智能的理由。

人工智能在电子商务中的一些主要挑战：

• 高昂的前期和持续成本
• 数据挑战
• 技术集成与遗留系统
• 人才短缺与技能差距
• 偏见与伦理风险
• 组织阻力

高昂的前期和持续成本

人工智能的实施需要前期投入软件、硬件、数据基础设施、专业人才和第三方平台。持续支出包括模型更新、数据存储和订阅费用。

根据近期的一项Shopify商家调查，年收入超过10万美元的企业更有可能认识到人工智能在降低成本方面的益处，随着业务规模的扩大，人工智能的投资回报率也变得更加清晰。

对于小型企业而言，成本担忧可能非常显著。关键在于先从无成本的Shopify Sidekick和Inbox等工具入手，在投入资金之前证明其价值。

数据挑战

电子商务企业在采用人工智能工具时面临若干与数据相关的障碍：

• 数据孤岛与集成问题。您的电子商务数据通常分散在客户关系管理（CRM）、企业资源计划（ERP）、网络分析和营销工具中。将这些数据合并到一个单一且准备好供人工智能使用的系统中既复杂又耗时。
• 数据质量与治理。人工智能依赖于干净、准确且一致的数据。这需要您具备强大的数据实践、明确的权责归属以及访问控制——所有这些既难以建立也难以维持。
• 数据量和多样性有限。某些人工智能模型需要海量数据集才能表现良好。规模较小或较新的企业可能没有足够的数据或足够的变体，这可能导致结果偏差或限制模型的准确性。

技术集成与遗留系统

这些技术挑战可能使人工智能的采用变得困难：

• 遗留系统。许多电子商务公司仍在运行并非为人工智能设计的过时平台。它们需要先升级其零售技术。
• 互操作性问题。新的人工智能驱动工具必须与现有系统（如库存、支付和营销自动化）无缝协作。这通常需要定制开发，并可能导致意想不到的技术问题。
• 持续的模型管理。人工智能模型需要不断更新——包括开发、测试、部署、监控和重新训练。管理这一生命周期（也称为MLOps）需要许多电子商务团队所缺乏的工具和技能。

人才短缺与技能差距

这不仅仅是招聘一名数据科学家的问题。你需要一个具备机器学习、数据工程、人工智能伦理和商业策略技能的团队。这类人才难以寻觅，招聘成本高昂。让现有团队理解并在电子商务中使用人工智能也是一项重大的任务。

偏见与伦理风险

人工智能可能会反映或强化历史数据中存在的偏见。在个性化定价、产品推荐和欺诈检测等领域，这种偏见令人担忧，因为带有偏见的模型可能会疏远客户或导致歧视性结果。建立信任需要透明度。

明确沟通人工智能如何影响客户体验——你收集了哪些数据、如何生成推荐以及自动化了哪些决策。考虑发布一份使用通俗易懂语言解释你方法的人工智能使用政策。让客户能够控制他们的个性化设置，以便他们可以进行调整或选择退出。

Nosto/Censuswide调查发现，消费者停止使用AI购物的主要原因是对数据处理的担忧（24%）以及感觉AI在没有他们参与的情况下做出决策（21%），而透明度和客户控制权直接解决了这两个问题。

组织阻力

人工智能通常会改变人们的工作方式。一些员工可能会担心失业，或者难以适应新的工具和流程。这需要强有力的变革管理，清晰沟通人工智能将如何增强而非取代他们的角色，并提供实操培训。

电子商务中人工智能的未来

人工智能正迅速成为顾客实际购物方式的关键组成部分。他们不再浏览无尽的产品页面，而是与完全了解他们需求的人工智能进行交流。

正如 Shopify 的 Alex Pilon 所说：“我们正经历前所未有的技术变革。……过去 25 年间我们所做的所有软件开发，现在都能触手可及，实时可用，以解决问题并提高效率。”

四大AI趋势将在未来几年重塑电子商务：

代理式商务

代理式商务是聊天机器人和助手之后的下一个进化阶段。人工智能代理不再仅仅响应提示，而是代表购物者自主行动。这包括跨多个商店研究产品、比较价格、协商捆绑交易并完成结账，所有这些都在单一的对话流程中完成。

麦肯锡估计，到2030年，代理式商务可能仅在美国B2C零售收入中就达到1万亿美元，全球预测则达到3万亿至5万亿美元。

技术发展迅速：Shopify 正在开发代理式购物基础设施，允许人工智能代理访问商家目录并跨商店构建购物车。OpenAI、Google、Amazon 和 PayPal 都在构建代理式购物服务。

对于企业主来说，代理式商务意味着你的产品数据、定价和政策必须是机器可读且对代理友好的——而不仅仅是针对人类浏览器进行优化。结构化数据、干净的 API 和透明的定价将决定人工智能代理是否会推荐你的商店还是跳过它。

阅读更多：AI智能体：为电商企业驾驭代理式AI

自主商务

自主商务意味着由系统自动运行的购物旅程。AI 代理能够检测需求、策划产品、设定价格、回答问题并处理履约——全程无需人工监督。

Alex 认为 AI 助手能够平衡营销领域的竞争格局。“AI 将大幅降低营销和广告活动的入门成本。……拥有一位了解你的业务、协助设计、执行和调整策略的助手，是一种巨大的能力增强。通过访问你的业务数据和工具，它将成为嵌入你系统的营销专家——一种超能力。”

在实践中，这表现为：

• 自动补货。当智能垃圾桶检测到您的咖啡库存不足时，订阅服务会自动补货。
• 语音结账。语音助手通过对话比较尺码、应用您的积分并完成支付。
• 免手操作商品展示。AI捆绑新品、撰写产品描述并安排帖子发布。

Shopify Sidekick和AI网站构建器等工具使自主商务在今天变得触手可及，它们处理日常任务，让您专注于战略和增长。

可持续的 AI 应用

随着用于电子商务的AI模型变得更大且更消耗数据，它需要更多的能源。这令监管机构和注重环保的客户感到担忧。

德勤2025年技术预测警告称，全球数据中心电力需求到2030年可能翻倍至1,065太瓦时——占全球总用电量的近4%。

以下是你可以缩小 AI 足迹的方法：

• 在您所在云区域的低碳时段训练AI模型。
• 选择更小、高效的AI模型，以较少的能耗实现大部分效益。
• 让AI为每个订单选择最小的包装盒，以减少浪费和排放。

生成式引擎优化 (GEO)

随着 shoppers 从在 Google 中输入关键词转向向 AI 助手寻求产品推荐，一门新的学科正在兴起：生成式引擎优化 (GEO)。

传统 SEO 旨在优化内容以在传统搜索结果中排名靠前。GEO 则旨在优化内容，使其被 ChatGPT、Perplexity、Google AI Overviews 和 Gemini 等工具生成的 AI 答案所引用和推荐。

用户越来越偏好AI驱动界面：Google引入AI概览后，搜索流量下降了10%。Ahrefs报告称，当存在AI概览时，排名靠前的页面点击率会降低58%。

对于电商品牌而言，这意味着你的产品描述、常见问题解答页面、评论和购买指南需要以 AI 模型易于解释、提取和引用的方式结构化——而不仅仅是被索引。

以下是一些实用的 GEO 步骤，用于优化你的在线商店以适应 AI 助手：

• 撰写清晰、事实准确的产品描述，包含具体属性（材料、尺寸、使用场景）。
• 以问答格式构建常见问题解答和对比内容。
• 建立坚实的原创客户评论基础，供 AI 模型参考。
• 确保你的产品模式标记（schema markup）干净且全面。

要检查您的产品页面是否已具备AI购物助手所需的结构化数据，请使用Shopify的免费审计工具扫描任何产品页面URL，查看存在哪些缺失。

保持领先：电商趋势：品牌如何提前规划

电商中的 AI 值得投入吗？

人工智能已跨越实验阶段，成为电子商务行业的核心基础设施——随着数据质量提升、模型学习深化和工作流程智能化，这种能力会随时间不断累积增强。问题不再是“是否要在电商中采用 AI”，而是“你的实施过程有多严谨”。

AI 的采用率与更广泛的运营成熟度相关。Shopify 2025 年 11 月商户调查发现，使用 AI 的商户更有可能通过最小可行产品（MVP）测试验证商业想法（11% vs. 非用户的 3%）、开展客户研究（10% vs. 3%），并将品牌声誉视为竞争优势（45% vs. 36%）。

这表明 AI 已成为系统性、数据驱动决策模式的一部分。

投资回报率取决于严谨的 AI 实施。请遵循以下最佳实践：

• 从具体、可衡量的业务问题入手，而非为用 AI 而用 AI。
• 在投资定制解决方案之前，先使用内置工具（如 Shopify Sidekick、Inbox 和 Flow）测试其价值。
• 通过明确的基线和 A/B 测试严格衡量结果。
• 仅规模化已验证有效的方案，并将节省的成本重新投入下一个高影响力领域。

易用的工具降低了入门门槛。今天即可对商品描述试用 AI，一周内就能看到效果——无需工程团队支持。那些将 AI 战略性地应用于真实业务问题、而非随意采用的品牌，将获得竞争优势。

下一步该做什么

对于新手，Alex 建议将 AI 视为业务伙伴：“如果我现在从零开始使用 AI，我会把它当作思维伙伴来互动。……多提问，培养直觉，让它拓展你对可能性的认知。”

根据你的现状，以下是你的下一步行动：

• 刚开始起步。选择一个高影响力的领域，试用一款无代码工具一个月，然后评估结果。可以尝试使用Shopify Sidekick来撰写产品描述，或开启Shopify Inbox以启用实时聊天功能。
• 准备扩大规模。利用平台内置的AI工具或外部应用程序自动化重复性任务。Shopify商家可以使用Shopify Flow来自动化工作流程。
• 已有丰富经验。让AI将新品捆绑销售、进行价格A/B测试，或起草短信营销活动。跟踪其对利润率和转化率的影响。

*基于 2025 年在澳大利亚、加拿大、英国、爱尔兰、新西兰和美国以英语进行的 500 家 Shopify 商户调查。受访者均为在该平台运营两年及以上的成熟商户。结果反映的是该特定样本的经验，可能无法代表所有商户。