揭秘未来商机:AIGC与跨境电商的热潮崛起背后的2025年大展望”
作者:谢维平王思勉半开玩笑似的对品牌工厂说:“我们观察发现,最积极应用生成式AI的有两个行业,一个是跨境电商,另一个是电信诈骗。”以ChatGPT在2022年11月30日发布为标志,生成式AI的价值在全球范围内得到了认可,其重塑千行百业的可能性更是备受瞩目。AIGC这一波创业,到
作者:谢维平
王思勉半开玩笑似的对品牌工厂说:“我们观察发现,最积极应用生成式AI的有两个行业,一个是跨境电商,另一个是电信诈骗。”
以ChatGPT在2022年11月30日发布为标志,生成式AI的价值在全球范围内得到了认可,其重塑千行百业的可能性更是备受瞩目。AIGC这一波创业,到底是大模型,还是细分应用场景的机会?猎豹移动CEO傅盛和江创投董事总经理朱啸虎为此还在朋友圈辩论了一番,一开始剑拔张,最后两人都认为,通用大模型的机会不会属于大多数创业者,更多是互联网巨头的机会。
对大多数创业者来说,寻求细分场景的机会才是王道。目前,数十家企业已开发出面向跨境电商的AI产品。虽然在市面上挣足了吆喝,卖家到底买不买单?
品牌工厂综合行业调研情况,给解决跨境电商行业需求的AI公司做了划分:
第一类是收集用户反馈,帮助产品改进的应用。其中比较有代表的是Shulex,它基于ChatGPT的能力,自研模型,目前已经更新到智能评论分析2.0版本。可以全量抓取亚马逊等平台的评论进行消费者使用反馈分析,为后续产品开发和营销等方面提供参考。
第二类是借助AIGC帮助写产品页面、开发信的。代表企业比如Kua.ai,创始人龚毅之前是数说故事VP、尼尔森高管。目前针对跨境中小商家的SaaS产品Kua.ai已经拥有近1万注册用户以及良好的活跃数据,并且与出海、跨境领先客户及平台如致欧、TCL、TYMO、店匠等开展合作。
模块化上线产品页面是很多传统跨境电商ERP的基本能力。生成式工具介入后,效率提速,而且反应速度也加快。虽然目前客户数量有限,类似Kua.ai这种产品诞生,传统跨境SaaS受到很大冲击。品牌工厂了解到,包括服务亚马逊卖家的赛狐ERP在内的多家企业都在积极拥抱AIGC技术,以求在这一波变革中不被淘汰。
第三类是围绕独立站生态,提供SEO内容生产和独立站站内服务需求的公司。QuickCEP(快牛智营)、快用云科都是这类企业的代表。最近,QuickCEP刚完成新一轮数千万元战略融资,并推出面向跨境独立站客群的大模型导购机器人,利用大模型赋能出海品牌的营销和客服,满足DTC出海品牌精细化运营的需求。
跨境电商本质上是零售,它包括了上产品页面、独立站维护等运营环节,同时为了获取流量,又包含了营销等环节。营销需要物料,目前围绕图片、视频等物料创意内需求,涌现出一批公司,他们有的解决的是图片模特生成的能力,有的解决的是短视频生成的能力。
其中比较有代表性的,包括千面AI、weshop、ZMO、象寄AI等等。这些公司大多沿袭着两个流派:AI+精修和开箱即用的工具。weshop目前推出了官网,只需注册就可以使用,可以生成各种AI模特和商品场景图。
视频作为当下传播效率最高的媒介,自然在跨境电商领域同样有着广泛的应用。目前跨境电商合作一个20几万粉丝的YouTube博主,对方的报价都达到近2万美金。自然,如何帮助跨境电商企业降本增效,也成为AIGC创业的热点。特看科技、筷子科技等都已开发出相应产品。
特看科技从TikTok内容生产切入,服务资质内容的商家,提供一站式内容生产运营平台,生成符合爆款逻辑的视频。同时还有用到客服服务领域的乐言科技、WIZ、一知智能等。当然还有生成数字人的硅基智能等。
现实情况如何?王思勉曾就职于字节跳动用户增长中台,也在消费行业创过业。这波AI风口中,她组织起来一个小团队“未来力场”,已经下场服务了一些跨境团队。她知道行业还非常早期,现在的工作就是创建和传递最佳实践。但是没有任何一个深圳的跨境公司会说,“我追求的是最佳实践”。他们追求的是有效。很多人说的“有效”,意思就是用了AI以后GMV就蹭蹭往上涨了,或者用了以后我开掉了公司一半的的人。但这光靠服务商提供服务或者工具肯定是不可能的。
为什么阿里巴巴会选择与他们合作呢?主要原因还是成本问题。黄冠宇透露,他了解到一些资料,与他们合作可以节省高达70%-80%的成本。他对这些图片的成本有着深入的了解,指出如果不使用AI生成,而是通过代理机构拍摄,成本将会非常高昂。他分享了自己过去在国内请外模拍摄的经历,仅仅一个小时的工时费用就高达1000人民币。
对于AI给这个行业带来的变化,黄冠宇认为目前尚未达到颠覆性的程度。他认为,AI在市场上的作用更多的是一个增量的市场,而不是完全取代传统方式。
当黄冠宇试图将自己擅长的饰品品类内容生产优势推广到其它品类时,他发现效果并不理想。他意识到机器也是需要训练的,需要大量的优质图片来符合市场需求并进行训练。而这背后,仍然需要人的认知作为指导。人就像是机器的导师,机器的表现最终取决于人的指导和训练。
(封面图片来源:图虫创意)
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