做电商，其实就这么三件事：搞产品、搞视觉、搞技术。
今天大家都在讲AI，都在讲自动化。但是我觉得，很多电商老板可能连自己到底应该用AI解决什么问题，都还没有完全想清楚。
有些人今天买一个生图工具，明天买一个自动上架软件，后天又去研究什么智能体。结果工具买了一大堆，钱花了不少，真正用到业务里面的时候，还是觉得不顺手。
为什么？因为你没有先把自己的业务逻辑梳理清楚。今天我就按照做电商的实际业务流程，跟大家拆一下。从搞产品、搞视觉，到搞技术，看看AI到底应该怎么在电商里面真正落地。
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搞产品：从选品、供应链到客服，都可以用AI
首先，第一件事情，就是搞产品。那搞产品，到底要搞什么呢？我们把它拆开来看。首先你要选品。选完品之后，你要解决供应链的问题。然后还要把产品的知识、卖点，包括库存等信息，整理成客服可以使用的话术。
所以你会发现，搞产品其实涉及很多工作。那AI能帮我们做什么呢？我们一个一个讲。
1. AI选品：为什么你还要每天自己翻网页？
每个电商老板都有自己的选品方法，对不对？比如你可能会按照价格去选，也可能按照渠道、人群、品类，或者你自己店铺的经营策略去选。不同的商家，选品标准一定是不一样的。
那以前你怎么选品呢？你可能每天要打开很多网页，去不同的平台找产品，查价格，查销量，再按照自己的标准，把符合要求的产品整理出来。这件事情是不是很浪费时间？
那今天你有没有想过，让AI帮你做？比如说，你可以让AI自动控制浏览器，按照你指定的渠道、价格区间、产品类型，以及你自己的选品标准，去搜索符合要求的商品。找到之后，再帮你整理成表格，最后把这些资料放到你指定的位置。
你想想看。原来这件事情需要你或者员工每天花大量时间去做。但今天，如果你把整个流程搭建成自动化工作流，AI就可以在你不坐在电脑前面的时候，继续帮你执行。你睡觉的时候，它可以跑。你出去吃饭的时候，它也可以跑。
这才是我觉得AI真正应该帮电商人解决的问题。不是你每天打开一个聊天窗口，问它今天应该卖什么。而是你先把自己的选品标准告诉它，让它按照你的业务逻辑去执行。
2. AI自动上架：选完品之后，为什么还要靠人工操作？
选完产品之后，你很快就需要上架了。那上架又是一堆工作。你要整理SKU，要写商品标题和关键词，还要准备主图、详情页，包括产品卖点等内容。如果你有很多平台、很多店铺，那么这个工作量就更大了。
以前这些工作可能都需要人工完成。但今天，AI其实也可以帮你做。比如你可以通过Computer Use，让AI控制电脑去操作，也可以搭建专门的自动上架工作流，让它按照你的要求，完成商品信息的整理和上架。
你会发现，一旦你把这些工作标准化，很多原本需要人工重复操作的事情，就可以交给AI去执行。
3. AI供应链管理：让AI先帮你筛选、核查供应商
好，选品和上架讲完了。接下来是供应链。供应链里面，AI又能够帮我们做什么？
我给大家分享一个我们学员的案例。他们在选择供应商的时候，其实有自己的一套标准。比如今天要从1688上面找产品。找到产品之后，不是马上就决定合作，而是要进一步核查供应商。
这个供应商的资质怎么样？企业信用情况怎么样？过往有没有一些我们比较介意的问题？以前这些信息，可能需要员工一个一个去查询。但是现在，你可以让AI结合相关的企业信息查询平台，按照你的标准去完成初步核查。比如可以接入企查查这类平台的数据能力。
先筛选，再核查。核查完之后，符合要求的供应商，再进入自己的供应商库。你看，这整个过程，其实也可以搭建成一个自动化工作流。
当然，最终要不要合作，特别是涉及供应商风险和重大采购的时候，还是要由企业自己审核判断。但是前面大量的信息收集、整理和初步筛选工作，完全可以让AI来帮你。
4. AI客服：真正重要的是你的产品知识库
讲完选品和供应链，我们再来说客服。今天你选了一个产品，这个产品的卖点是什么？适合什么人群？有哪些使用场景？库存情况怎么样？供应商能够提供哪些服务？客户如果遇到了售后问题，应该怎么解决？这些东西，客服是不是都需要知道？
那以前我们怎么做呢？可能是培训客服，整理话术，再把各种文件发给客服人员去学习。但是今天，你可以把这些信息统一整理成一个FAQ知识库。
什么意思呢？就是把产品卖点、适用人群、库存信息，以及常见的售前售后问题，全部放在一个知识库里面，让AI可以直接调用这些信息。比如客服遇到一个比较专业的问题，不知道应该怎么回复，就可以让AI根据知识库给出参考答案。
包括一些客户经常咨询的问题，也可以按照你预先制定的标准进行处理。这样一来，你的产品知识就不再只是放在某个员工脑子里面，而是可以不断积累，形成企业自己的知识资产。
所以你看，从选品，到供应链，再到客服，其实整个搞产品的过程，都有大量可以通过AI优化的地方。
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搞视觉：先明确视觉标准，再选择模型
搞完产品之后，第二件事情就是搞视觉。做电商离不开视觉，对不对？你要有文案，要有图片，还要有视频。我们先把这三个部分拆一下。
1. 文案：解决营销内容的批量生产
文案其实比较容易理解。比如商品标题、关键词、产品卖点，还有种草文案、带货文案，以及各种营销内容。这些东西现在都可以通过AI来辅助生成。
但这里有一个前提。你需要先把自己的产品信息和营销要求整理清楚，然后让AI按照你的标准去生成。这样出来的内容，才更符合实际业务需求。
2. 图片：不要所有产品都用一个视觉标准
图片这个部分，我想重点讲一下。因为我发现很多人现在做AI图片，有一个问题，就是不管什么产品，都想用最厉害的模型。但我觉得没有必要。
我们可以先把电商图片的需求分成几个等级：S级、A级、B级和C级。什么意思呢？
S级，就是品牌级的视觉。比如一些头部品牌，或者超级大单品。它对于画面的质感、细节、品牌调性都有很高的要求。
A级，可能是一个比较重要的小爆款。你希望这个产品能够持续拿到销量，所以它的视觉也需要有一定的品质。
B级，就是批量上新和测款。你可能有大量商品需要测试。不一定每张图片都要达到最高标准，但是希望生成效率高，成本可控。
C级，就是基础的图片填充。你可能只是需要有一张图片展示在那里。你没有特别高的要求，只希望尽量省钱。
好，把图片分成这几个等级之后，我们再来选择模型。比如按照我们当时的业务经验，S级视觉会优先考虑Nano Banana。A级可能会考虑ChatGPT的图像生成模型。B级可以考虑即梦Seedream。C级则可以考虑豆包、千问等成本比较低的方案。
为什么要这么选？因为不同模型的能力是不一样的。有的模型对于品牌调性的控制比较好，有的模型更擅长稳定、标准化地输出，有的模型价格比较便宜，适合大量生成。
你一定要先知道自己需要什么效果，再去选择对应的模型。如果你连自己的视觉标准都不清楚，那么模型再厉害，也不一定能够生成你想要的东西。
3. 视频：电商真正需要的，是一致性和真实性
接下来是视频。我们自己做电商视频，通常比较关注几个问题。第一个，是产品一致性。第二个，是真实感。如果视频里面有人物，我们还会关注人物的表情和动作是否自然。
所以在实际工作里面，我们使用比较多的，一个是即梦的Seedance，一个是可灵。为什么我们会比较常用Seedance？因为它的多模态参考能力比较强。它可以参考图片、视频，甚至音频。
而电商里面恰恰有很多这样的需求。比如你看到一个不错的视频，你希望参考它的镜头和表现方式，再生成适合自己产品的素材。或者你已经有了一条视频，希望在它的基础上做裂变、复刻和迭代。这时候，多模态参考能力就非常重要了。
那可灵有什么优势呢？按照我们自己的使用感受，它在一些人物微表情和动作细节上，可能会更加自然，特别是服装、模特类的视频。而且我们当时使用的方案里面，可灵的成本也相对更低。
所以你会发现，这两个模型其实都有自己的优势。不是说哪个模型一定最好，而是你要看自己的业务需求是什么。如果你需要大量的视频复刻和迭代，那你可能会更关注多模态参考能力。如果你比较重视人物表现，或者希望控制成本，那就可以考虑其他方案。
所以我一直强调，做AI视觉一定要懂模型。你不需要研究特别复杂的技术原理，但是你至少要知道，这个模型擅长什么，不擅长什么。否则你选错了模型，怎么折腾都不一定能做出你想要的效果。
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搞技术：数据抓取不是目的，经营决策才是
好，搞完产品，搞完视觉，最后一件事情，就是搞技术。这里面我们主要解决什么问题呢？其实就是数据。第一类，是竞争对手的数据。第二类，是我们自己店铺的数据。
抓竞争对手的数据，是为了看市场竞争。抓自己店铺的数据，是为了看经营情况。但我觉得，真正重要的不是抓到了多少数据，而是这些数据能不能帮助我们做经营决策。
1. 竞品数据：让AI帮你持续监控市场变化
以前你想监控竞争对手，怎么办？你可能需要自己每天去打开网页。看看对方的产品有没有变化，价格有没有变化，哪个商品开始起量，有没有出现新的爆款。这些事情都需要人工去关注。
但是今天，你可以让AI去监控你关注的渠道和店铺，按照固定的时间，抓取你需要的关键指标。比如哪个竞争对手的款开始爆了，哪个产品最近的表现出现了明显变化，哪些商品可能具有爆款潜力。
这些信息都可以帮助你了解市场的变化。但这里面还有一个更重要的东西，就是预警。
2. 数据预警：你不需要每天坐在电脑前面盯仪表盘
比如你今天正在投放一个商品，你给它设置了一条ROI红线。一旦ROI低于这个标准，AI就给你发通知。这个通知可以发到你的钉钉，也可以发到飞书。
你不需要每天坐在电脑前面，把眼睛盯着那个数据面板。因为AI可以持续帮你监控，出现异常的时候，再把你真正需要关注的信息推送过来。
我觉得这件事情特别重要。因为很多老板每天的时间，其实都被大量数据分散掉了。今天看一下这个店，明天看一下那个店。这个商品的数据看一下，那个商品的投放再查一下。
你会发现，自己一天到晚都在看数据，但是又没有多少时间真正思考经营问题。所以我觉得，AI应该帮你把这些重复性的数据监控工作承担起来，让你把精力放在真正重要的事情上。
3. BI数据看板：不是数据越多越好，而是关键指标越清楚越好
我们还有一些学员，会去做BI数据看板。比如说他有很多店铺，每个店铺里面又有大量商品。他可能想知道，哪些店铺正在起势？哪些商品有潜力？哪个渠道表现比较好？
那你就可以把不同店铺、不同商品的数据抓取回来，通过BI看板，把你重点关注的指标呈现出来。
这里面我有一个观点，就是数据不是越多越好。你看现在很多商家买了一堆数据系统，比如聚水潭这些工具。一个面板打开，里面全是数据。你看着好像非常专业，非常全面。但是很多时候，数据太多反而会分散你的注意力。
你真正需要的，可能就是那么几个关键指标。比如今天哪个商品值得重点关注，哪个店铺出现了异常，哪个渠道的投产开始下降。我觉得，把这些关键指标清楚地呈现出来，就已经非常有价值了。
因为我们要的不是一个看起来特别复杂的数据系统，我们要的是能够辅助经营决策的信息。
4. AI经营决策：让AI学习你的经验，而不是随便给你建议
当你把数据抓取、监控预警、BI看板这些东西都做完之后，其实还可以再往前走一步，就是让AI学习你的经营决策逻辑。
为什么我觉得这个事情特别重要？因为每个电商老板的经营逻辑，都是不一样的。你做什么品类？你现在的店铺处于什么阶段？你对于投产的要求是什么？你在这个行业里面积累了多少经验？这些东西都会影响你的决策。
所以我觉得，今天做AI经营决策，不能只是把一个数据扔给ChatGPT或者DeepSeek，然后问它应该怎么办。不是这样的。你需要把自己的业务逻辑、经营经验，以及平时做决策的判断标准，投喂给AI，让AI先学习你的方式。
比如，当某个商品的ROI低于你的预期时，你通常会先看什么？是先看素材？还是先看出价？还是需要结合店铺当前的情况，再判断下一步怎么调整？这些东西，其实你平时都有自己的判断逻辑。
你需要做的，就是把它们整理出来，交给AI。这样，当数据出现异常的时候，AI就可以结合你自己的经营方式，给出分析和建议。甚至在一些已经建立了明确标准的场景里面，还可以进一步连接自动化工作流，经过确认之后，执行相应的优化操作。
这才是我理解的AI经营决策。不是让一个通用大模型随便替你做决定，而是让AI学习你自己的经营逻辑，成为真正懂你业务的AI员工。
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真正的AI数字员工，不是买一个工具就能得到的
其实今天讲了这么多，从选品、供应链、客服，到文案、图片、视频，再到数据抓取、预警和经营决策。你会发现，这些东西的核心是什么？就是你对自己生意的理解。
如果你对自己的业务非常清楚，你知道选品应该按照什么标准，知道视觉应该达到什么要求，知道什么数据是自己真正关心的，也知道出现经营问题时，应该按照什么逻辑去判断。那你就可以把这些东西整理成自己的业务SOP，然后让AI按照这些标准去执行。
这时候，AI才有可能真正变成你的数字员工。所以我们自己有一个非常核心的公式：AI数字员工 = 业务逻辑 + 大模型调用。
我觉得这个公式特别重要。业务逻辑，是你的基本盘。大模型，是你AI员工的脑子。为什么这么说？因为你选错模型，就有可能根本做不出来自己想要的结果。比如你需要很高的品牌视觉标准，却选择了一个不擅长视觉生成的模型。那你怎么写提示词，可能都达不到要求。
但反过来，如果你自己连业务逻辑都没有，你不知道选品的标准，不知道视觉的标准，不知道经营决策应该怎么做。那你就算买了再多AI工具，又有什么用呢？
最后可能还是每天写提示词，反复抽卡。或者买了别人做好的工具，却发现跟自己的业务根本不匹配。你永远没有办法真正搭建出适合自己的AI员工。
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AI转型的核心，是先把自己的业务SOP打通
所以今天我想跟各位电商老板讲的，其实不是让你去学多少个AI工具，也不是让你每天追着模型更新跑。而是你首先应该回到自己的生意里面，把自己的业务重新梳理一遍。
你到底在做什么？你的业务分成哪些环节？每个环节的标准是什么？哪些工作可以自动化？哪些工作需要AI辅助判断？哪些重要决策仍然需要你自己来把关？
把这些事情搞清楚之后，再去选择对应的大模型，搭建自动化工作流。最终让AI按照你的业务标准，去完成原来需要大量人工处理的事情。
我觉得，这才是真正的电商AI转型。所以大家一定要记住：业务逻辑是基本盘，大模型是AI员工的脑子。
先把你的生意想清楚，再让AI帮你把事情做好。你要解决什么问题，就去找对应的模型和方法。对症下药。这才是今天做电商，真正应该掌握的AI落地方式。
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