從一個人硬扛，到帶著一支AI隊伍做生意

“沒有AI，可能我們早就‘死’了。”

多吉米是一家做新中式首飾的店，過去，老板張權櫪上新品要等設計稿，測款要靠主觀判斷，低客單價又撐不起太重的內容成本。后來，AI參與進來，店鋪節(jié)奏變了：款式可以批量生成，市場可以更快篩選、更精準投放，原本只能“押注”的生意，開始變成“數據測試”。

類似變化也出現在一些家居小店上。我們訪談的黛世品牌，主營浴簾，但過去浴室場景圖成本昂貴，如今開始由AI出圖，過去不敢嘗試的內容渠道，也重新變得可行。

這些變化不大張旗鼓，卻很實在。它們說明，AI之于電商商家，已經不只是“幫我寫一句文案”“幫我做一張圖”。它正在進入上新、測款、投放這些日常動作里，改變商家經營的方式。

由淘天集團商家平臺、業(yè)務技術與《天下網商》聯(lián)合撰寫的《AI重塑經營：2026中國電商AI應用白皮書》，正是在這樣的背景下發(fā)布的。

完整版PDF下載地址：

https://open.taobao.com/whitepaper/ai2026.htm

白皮書調研了900余位電商商家，并進一步深訪90余位商家，其中參與深度訪談的商家中，超過95%已經應用AI工具，超過60%處于每天高頻使用狀態(tài)，88%的商家計劃繼續(xù)維持或加大AI投入。這組數字背后，是一個很清楚的信號：AI已經不是少數商家的嘗鮮工具。多數人已經在用，而且每天都在用。

但更關鍵的問題，已經不是“商家有沒有用AI”——而是“AI到底進入商家的經營有多深”。為此，白皮書設計了“AI融合指數層級”，從AI工具使用頻率、業(yè)務覆蓋率、工具數量、人才儲備、價值實現五個維度，觀察商家的智能化水位。它像一把尺子，把商家從L0到L4分成不同階段：從尚未應用、淺層嘗試，到常規(guī)應用、深度應用，再到全鏈路融合。

換句話說，AI融合指數層級真正衡量的，不是商家會不會打開一個AI工具，而是AI有沒有真正進入經營流程，能不能帶來可觀察的價值回報。

這也是理解這份白皮書的關鍵：電商AI的變化，不是從“沒有工具”到“有工具”，而是從工具使用，走向流程嵌入，再走向全域融合。

AI不再是工具，它已經進店“上班”

如果把時間撥回2023年，一個商家對AI的理解，大多還停留在“拿來用一下”。

需要摳圖，就讓AI摳一張；需要上新，就讓AI寫個標題......AI像工具箱里的一把剪刀、一支筆、一款修圖軟件。用的時候打開，用完就關掉。

早上查數據，上午寫周報，下午盯投放。哪個商品轉化掉了，哪個鏈接點擊不穩(wěn)，哪個評價影響成交，都要人自己翻后臺、拉表格、找原因。

如果放進AI融合指數層級里看，這更接近L1淺層應用：AI已經出現了，但還只是單點輔助，經營的主流程依然主要靠人串起來。

但到了2026年，有的商家到崗時，店里的AI隊伍已經跑起來了。AI店長幾分鐘內推送經營全貌，并標出待處理事項；AI數據分析師發(fā)現一款商品搜索轉化異常下滑，已經定位到原因；AI美工專家據此生成多套替換方案，開始分人群測試；AI店小蜜同時接待著上百位顧客。

人還沒坐下，一條“發(fā)現問題—定位原因—生成方案—執(zhí)行測試”的鏈路，已經先跑了一遍——這是2026年和2023年的根本差別。AI不再只是等著商家發(fā)出一個單點指令，而是已經進入店鋪日常運轉。

淘寶天貓推出的全新AI生意管家，集成AI Agent能力，采用“云+本地”一體化架構，把巡店、數據分析、內容生成、人群運營、營銷推廣、客服接待等動作串進同一套經營流程里。這背后，是淘天20多年的電商沉淀，每天以億計的搜索、點擊、收藏、加購等真實行為，喂養(yǎng)著一套AI系統(tǒng)。它對“什么圖會被點”“什么人群會買”“什么價格能成交”的理解，不是憑空生成的，而是靠產品服務過的千萬商家的真實生意訓練出來的。

如今商家所面對的AI生意管家，不是一個個功能按鈕的集成，而是一支可以圍繞經營目標分工協(xié)作的數字員工隊伍：

有人看店。AI店長和AI數據分析師負責巡店、看數、找異常，把流量、轉化、費比、競品、人群變化先整理出來。

有人干活。AI美工專家、AI營銷運營專家、AI人群運營專家負責生成素材、測試人群、優(yōu)化投放，把發(fā)現的問題轉成可執(zhí)行動作。

有人接客。AI店小蜜承接售前售后，把價格、規(guī)格、材質、優(yōu)惠、發(fā)貨、售后這些標準化咨詢先接住。

一整個AI隊伍，圍著目標協(xié)同工作。

AI價值怎么量化，先看增長、決策和提效

在白皮書調研訪談中，商家很少直接談“智能化”。他們談得更多的是具體麻煩：圖做不起，款測不動，數據看不完，客服接不住，人手不夠用，經驗留不下來。

把這些問題放在一起看，AI能做的，大致是三件事：幫商家找到增長，幫商家做對判斷，幫商家省下重復勞動。

增長：AI把生意從“賭”變成“選”

多吉米的故事，會讓很多小商家共情。老板張權櫪做的新中式首飾，客單價大約在10到50元之間。這個價格帶有一個現實問題：消費者對款式和視覺有要求，但商家很難給每個款都投入很高的設計、拍攝和測試成本。

過去，他們靠向地方美院采購設計稿上新——學生稿大約1000元，老師稿可能3000-5000元。設計流程長，修改次數多，一年下來也只能推出100多個款。

更關鍵的是，款式做出來以后，市場認不認，誰都說不準。AI改變的，是這個試錯方式。

對多吉米來說，AI生成內容最重要的不是一開始就做到極致精美，而是能以很低的邊際成本生成足夠多的方案。先有量，再讓市場篩選質量。張權櫪的判斷很簡單：與其在內部討論哪個設計更好，不如先把更多款式拿到市場面前。消費者點不點擊，收不收藏，加不加入購物車，才是真正的答案。

于是，多吉米的經營邏輯變了。過去是先押注，再等結果。現在是先生成，再測試，再放大。過去一年只能推出100多個款，現在長期在線SPU約1000個。過去很多款要靠經驗判斷，現在可以通過市場數據篩選。對低客單價商家而言，AI的意義不只是省設計費，而是讓原本“拍不起圖、測不起款”的商家，也能以更低成本進入新品創(chuàng)新和公域流量競爭。

多吉米的變化，正是AI在增長側的第一層價值量化。AI不只是生成圖片，而是進入“生成—測試—反饋—選優(yōu)”的增長閉環(huán)。

但增長并不只有AIGC這一種路徑。對一些已經擁有大單品、穩(wěn)定復購和明確客群的品牌來說，增長更多從借助AI“更快看見問題、更準識別人群、更高效分配投放預算”開始。

Manner是一個增長代表樣本。它的電商業(yè)務以咖啡豆為核心，這類商品購買門檻更高、復購屬性更強。去年雙11期間，品牌發(fā)現其天貓店流量增加，但轉化率偏低。業(yè)務負責人通過AI人群運營專家看到，18歲以下和50歲以上人群占比接近50%，而這兩類人群在日常支付人數中的占比只有約10%。這組數據讓他判斷，問題不是流量不夠，而是流量與購買人群不匹配。團隊隨即調整人群定向策略，優(yōu)化目標人群圈選，最終實現ROI環(huán)比翻倍。

AI數據分析師，則幫助品牌把流失問題看得更細——Manner發(fā)現，天貓店的一款熱銷咖啡豆的主要流失對象，并不是外部競品，而是自己淘寶店中同款商品的另一個包裝鏈接——“流失”也可能來自自身不同渠道、不同規(guī)格之間的分流。通過 AI店長的競品分析，有效挽回流失訂單。

在投放側，Manner則借助AI投流，把爆款商品交給系統(tǒng)自動識別高成交人群、優(yōu)化預算分配，ROI相比過去人工投放，提升了2到3倍。

Manner佐證了AI在增長側的價值，早已不只是AIGC幫商家多生成幾張圖，品牌還可以讓AI能力介入經營系統(tǒng)：用人群精準分析校準流量，用競品和流失分析找到問題，再用AI投流提高預算使用效率。它代表了AI賦能下的“經營分析—人群校準—投放優(yōu)化”的增長閉環(huán)，結合多吉米的案例——兩種增長路徑合在一起，已接近今天電商AI增長的完整圖景。

決策：AI讓復雜經營，更快找到判斷依據

中大型商家的問題，往往不是沒有數據，而是數據太多。

老板電器天貓旗艦店年銷售額數億元，品類多、商品多、數據量大。每天都有大量搜索、點擊、轉化、成交、連帶購買。團隊不是看不到數據，而是很難從這么多數據里迅速找出真正重要的信號。

AI數據分析師幫他們發(fā)現了一個機會：“老板雙子星”這個關鍵詞的下單轉化率，竟然比“老板”這個品牌詞本身還高。這說明消費者已經在主動搜這個系列，而且搜了就買。團隊據此集中資源打造該系列新品，新品打爆速度提升2倍。

后來，AI店長又發(fā)現熱水器和燃氣灶之間存在高頻連帶購買。團隊基于這個發(fā)現設計滿件折策略，去年雙11期間，連帶銷量提升20%到50%，客單價從5000元左右提升到接近1萬元。

這些機會不是人完全看不到，而是過去人來不及看——機會可能藏在幾十張表、幾百個指標、幾千條搜索詞里。如今AI先做一輪篩選、歸因和提醒，再交給經營者判斷要不要跟進、怎么投入。

聯(lián)想天貓官方旗艦店也面臨類似的復雜經營問題。作為典型的3C標品大店，聯(lián)想的商品覆蓋筆記本電腦、臺式機、平板、手機和周邊配件等多個品類，SKU過千；一到大促，咨詢量動輒達到數萬級。對這樣的店鋪來說，難點并不只是“活太多”，而是商品、投放、咨詢、轉化、庫存和用戶需求交織在一起，經營者很難只靠人工經驗快速判斷：哪些商品需要重點跟進，哪些指標出現異常，哪些資源應該優(yōu)先投入。

2024年起，聯(lián)想開始系統(tǒng)性引入淘天全新AI生意管家和RPA自動化工具，搭建“AI輔助決策+人機協(xié)同執(zhí)行”的工作體系。AI店長每天自動推送經營日報，將重點商品、異常指標和待處理事項先整理出來；AI數據分析師則對萬余個SKU進行商品分析，把原本分散在大量報表里的問題和線索提前篩出。對團隊來說，AI的價值不只是節(jié)省看數時間，更重要的是幫助經營者更快鎖定問題、判斷優(yōu)先級，并圍繞投放、商品和服務動作做出更精細的安排。

這種變化也體現在投放和經營復盤上。過去需要多人協(xié)同盯投放、看數據、接咨詢，現在團隊可以借助AI工作流，把更多精力放在ROI控制、策略分析和新渠道探索上。按照店長估算，AI為去年ROI增長貢獻了雙位數以上的增幅。聯(lián)想的案例說明，當商家規(guī)模變大、SKU變多、鏈路變復雜之后，AI的核心價值會從單點提效，進一步轉向復雜經營中的輔助判斷。

這就是AI在決策側的價值：它不是替代經營者拍板，而是先把復雜經營里的異常、機會和優(yōu)先級整理出來，讓經營者在更短時間內看清問題、判斷方向、配置資源。

提效：AI接走中小團隊最耗時的運營分析

前面講的是AI如何幫商家找到增長、做對判斷。納艾森的故事，則指向另一個更現實的問題：當團隊人手有限、商品數量又不少時，AI如何先把最耗時、最重復的運營分析工作接走。

納艾森是一家做小家具的中小商家，店鋪里既有臺式機增高架、打印機置物架這樣的重點商品，也有許多需要持續(xù)觀察的長尾商品。過去，運營只能重點關注幾個爆款，一天深入分析一兩個商品已經不容易，非重點商品常常顧不上。很多問題并不是沒人想管，而是數據太散、動作太碎、時間不夠。

接入全新AI生意管家后，團隊可以直接讓AI生成周報，并圍繞轉化率下跌、競品流失、主圖調整、中差評影響等問題繼續(xù)追問。AI先把巡店結果、異常線索和可能原因整理出來，再把結果分派給對應同事跟進。這樣一來，過去依賴人工拉表、整理、復盤、溝通的工作，被AI先接住了一大部分。

對納艾森來說，AI的價值首先不是替代人做最終判斷，而是讓有限的人手從大量重復、分散、耗時的運營分析中釋放出來。運營不必再把大部分時間花在“找問題”和“整理問題”上，而可以把精力放到具體調整、商品優(yōu)化和執(zhí)行跟進上。

類似的提效邏輯，也出現在服飾行業(yè)。

服飾是電商里退貨率最高的類目之一。退貨的原因有很多，但有一類問題原本可以避免：消費者填錯了地址、寫錯了門牌號、收件人信息有誤——訂單已經發(fā)出去了，問題才被發(fā)現，退件、重發(fā)、客服溝通，一單損耗下來不只是運費。

比音勒芬引入生意管家的AI訂單助理后，在訂單下發(fā)前自動掃描收貨信息，識別異常地址并實時預警，讓運營在發(fā)貨前就能介入處理。錯誤沒有進入物流環(huán)節(jié)，退貨率隨之下降。

真正的提效，不只是把某個動作做快，而是讓中小商家有能力管住更多商品、響應更多問題。

從L2走向L3，商家應該從哪里開始？

趨勢已經很清楚，但商家真正關心的問題往往更實際：我現在要做什么？從哪里開始？怎么判斷有沒有用？

AI融合指數層級提供了一種判斷方法：白皮書調研看到，L2級常規(guī)應用商家占比最高，達到38.54%；L3級深度應用商家占比24.77%；L4級融合應用商家占比9.84%。

這意味著，大多數商家已經開始常態(tài)化使用AI，但真正把AI放進全鏈路經營的商家還只是少數。接下來，商家之間的差距，不只是“有沒有用AI”，而是“AI用得多深、嵌得多實”。

由此也可以得出一個關鍵判斷：當商家的年銷售額跨過千萬級門檻后，AI的核心價值，會開始從“幫我把活干快一點”，轉向“幫我把判斷做準一點”。

規(guī)模越大，商家面對的就不再只是幾張圖、幾個鏈接、幾條客服問題，而是商品、渠道、關鍵詞、人群、競品、投放動作共同構成的一整套復雜系統(tǒng)。數據量在變大，決策鏈路也在變長。過去依賴老板和資深運營憑經驗盯盤、拍板的方式，越來越難支撐精細化運營的要求。

這時候，AI店長的經營診斷、AI數據分析師的數據洞察等AI決策能力，就會變成這一層級商家不可或缺的“經營大腦”。它們先把異常指標、商品變化、流量波動、競品動向和人群結構整理出來，再把可能的問題和機會推到經營者面前。換句話說，AI不只是幫商家“干活”的工具，更是商家在日常經營中做判斷時的重要支撐。

聯(lián)想這類大體量標品商家的變化，正是這一趨勢的體現：當SKU、投放、咨詢和轉化數據同時變得復雜，AI的價值在于幫助團隊更快識別重點商品、異常指標和資源投入方向。

換句話說，L2是“我經常用AI做幾件事”，L3則更像“AI已經參與了我店里一段完整的工作流”。而對大多數商家來說，下一步不是一步到位沖向L4，而是先把一個高頻場景做深，從L2走向L3。

商家不必去追逐最火的工具，而是先問自己：我的店現在“卡”在哪里？

內容成本高，就先從AI生圖、短視頻腳本、詳情頁優(yōu)化、智能測圖測款開始。家居家裝、服配箱包這類強視覺行業(yè)，尤其適合先跑通這一步。多吉米、黛世的案例已充分說明AI對小商家的增長意義。

客服壓力大，就先從AI店小蜜、知識庫掛載和售后問題歸因開始。對Manner所做的咖啡豆這樣日漸標品化的市場來說，咨詢密集、參數復雜、售前問題標準化程度高，商家可以先建立知識庫，讓AI接住大量標準化問題，把人工釋放到更復雜、更需要判斷的場景里。

運營分析耗時，就先從AI周報、自動巡店、異常匯總和問題分派開始。納艾森這類商品較多、但運營人手有限的中小商家，過去一天只能深入分析一兩個重點商品，非重點商品常常顧不上。如今AI生意管家把經營問題即刻清單化，再分派給對應同事跟進。

所以，商家用AI，有一個很樸素的原則：不是工具優(yōu)先，而是場景優(yōu)先。

L4意味著什么？未來電商經營的形態(tài)

如果說L3代表AI深度進入關鍵工作流，那么L4代表的，就是AI全鏈路融合后的未來形態(tài)。

白皮書第五章對電商AI的未來做了趨勢展望。它真正想說的，不只是“AI會越來越好用”，而是商家的經營方式會被重新組織。

商家經營會進入AI托管模式

未來，商家可能不會再每天問：“這張圖誰來做？這份報表誰來拉？客服話術誰來改？”他們會更多問：“這個目標交給哪幾個AI角色跑？結果誰來驗？哪里需要人來拍板？”

巡店、數據分析、投放優(yōu)化、客服接待等動作，將串進同一套Agent化的經營流程里。

商家的經驗會變成AI資產

過去，一個老運營離職，帶走的不只是一個人，還有一套判斷：什么詞值得投，什么圖不能用，什么活動看著熱鬧但不賺錢，什么客戶問題最影響成交。

AI的長期記憶機制，正在嘗試把這些經驗留下來。納艾森正在探索的方向，就接近這個趨勢。負責人彭懷安希望把店鋪沉淀數據接入系統(tǒng)，讓過去依賴人工整理的周報、問題記錄、商品調整經驗和運營復盤，變成可以持續(xù)調用和迭代的方法。對中小商家來說，這意味著AI不只是幫團隊少做重復整理，還可能把一次次運營動作沉淀為店鋪自己的經營知識。

AI會越用越懂這家店

傳統(tǒng)軟件的升級，靠版本發(fā)布。AI的進化，來自每一次真實使用。

每一次生成、每一次采納、每一次點擊，都在幫助系統(tǒng)理解什么更有效。

多吉米的使用過程很有代表性。一開始，AI生成的圖可能十張里只有兩張能用；隨著工具能力提升和團隊使用經驗積累，十張里可能有三張、五張能用。商家也會越來越知道怎么給指令，怎么篩素材，怎么把不同工具組合起來。

未來真正的差距，可能不是誰買了某個工具，而是誰更早把AI放進真實業(yè)務，讓它持續(xù)學習和迭代。

平臺AI會進入“基座+生態(tài)”時代

未來，平臺不只是提供現成工具，還會提供更開放、更穩(wěn)定的AI基礎設施。

商家可以在這個底座上掛載第三方工具、自研Skills、企業(yè)知識庫和本地數據，像搭積木一樣構建自己的AI經營體系。對小商家來說，平臺基建降低了AI使用門檻，讓他們用較低成本獲得過去只有大商家才有的能力。對中大型商家來說，開放基座意味著他們可以把自己的數據、流程、知識庫和平臺能力結合起來，形成更貼合自身組織的AI系統(tǒng)。

過去，一個電商老板常常要扛起一整家店：盯數據、催美工、做營銷、管客服、追庫存、做復盤。現在，他可以帶著一支數字員工隊伍一起跑。

但這支隊伍怎么用，仍然考驗商家自己。商家真正要回答的是：哪些動作交給AI，哪些判斷必須由人完成。

本次白皮書發(fā)布“AI融合指數層級”的意義，顯然不是為了給商家打一張成績單，而是提供一張路線圖。它提醒商家：真正的差距，不是有沒有用AI，而是AI到底進入經營多深；真正的進步，也不是一口氣追求全自動，而是先從一個最痛場景開始，在一次次真實業(yè)務反饋里，重新訓練組織，也重新理解增長。

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