AI赋能跨境：转化率爆涨20%，每客年增$5！

2025年，全球跨境电商行业正经历着人工智能带来的深刻变革。随着AI技术的日益成熟与广泛应用，电商平台正积极探索如何利用这项创新科技，以优化用户体验、提升运营效率。在这一背景下，一项备受关注的海外研究揭示了人工智能（AI）如何实际提升了电商平台的营收。这项研究发现，AI并非仅仅通过“精明”的营销策略来增加销售，而是通过有效清除交易中的各种障碍，让购物流程变得更加顺畅、快捷、简便，从而显著提高了平台的整体效率和收益。

早期的实践数据令人振奋，尤其是针对以往效果不佳的售前聊天机器人，在引入AI后，其销售额增长了11%至16%，转化率提升超过20%。此外，AI支持的搜索翻译和自动生成的商品描述也带来了2%至3%的转化率增长。将这些早期阶段的工作流程整合起来，平台在一年内实现了每位消费者约5美元的额外收入。对于拥有数亿用户的全球大型平台而言，这并非微不足道的增量，而是具有深远经济意义的跃升。值得关注的是，这些积极影响并非主要体现在头部商家或资深用户身上，反而是那些规模较小的商家和犹豫不决的消费者，这些通常被市场忽略的群体，获得了最大的收益。这表明，AI在电商领域的价值在于其能让复杂的交易变得简单、快速，并让生产力的提升不仅限于供给侧，也能在需求侧发挥同样显著的作用。

关键观察与洞察

本次对全球大型跨境电商平台的深入观察提供了宝贵的实证依据，展示了生成式AI（GenAI）在不增加成本的前提下，如何显著提升电商平台的转化率和营收。

• 初期投入，显著回报： 仅在四个早期业务流程中应用生成式AI，就为平台带来了每位消费者每年约5美元的额外收入。对于一个拥有数亿用户的平台而言，这意味着巨大的生产力提升，且是在商品价格和投入不变的情况下实现的。
• 聚焦“减阻”，而非“推销”： AI带来的最大效益并非源于更强的说服力，而是通过降低各种交易障碍，例如语言不通、信息缺失和缓慢的客户服务。数据显示，AI强化的客户服务使转化率提升超过20%，AI翻译的搜索功能带来了3%的转化率增长，而自动生成的商品描述也贡献了2%的转化率提升。
• 惠及弱势群体，拉平差距： 排名靠后的商家和经验较少的买家从中获得了不成比例的收益。这表明，生成式AI能够通过提升平台易用性和用户信心，有效缩小市场中的竞争和经验差距。
• 个性化推送效果有限： 尽管AI驱动的个性化推送消息带来了约3%的转化率提升，但在销售额增长方面尚未达到统计学意义上的显著水平。
• 部署需谨慎： 一项尝试使用AI生成谷歌广告标题的策略，由于缺乏足够的调优，反而导致广告表现下降。这提醒我们，AI的部署需要细致的规划和管理。
• 潜力巨大，应用加速： 虽然当前的AI工具在功能上相对集中且任务明确，但它们是未来智能代理系统（agentic systems）的先驱。随着这家电商平台不断将AI应用于更多工作流程（从2024年的40多个到2025年的60多个），其应用范围和效果正在呈指数级增长。
• 驱动增长，提升体验： 与传统AI应用多关注劳动力效率不同，本次观察表明，AI能够通过改善客户体验和减少购物摩擦来驱动业务增长，在不增加投入的情况下提升营收。
• 诚信为本，长期价值： 与一些关注AI可能导致欺骗性营销的研究不同，本次实践证明，以减少摩擦、增强透明度为目标的AI应用，能够不损害信任地实现长期价值。

从细节看AI的价值

一位参与这项研究的美国哥伦比亚商学院的教授但丁·多纳蒂 (Dante Donati) 指出，该平台应用生成式AI的实践为我们提供了宝贵的数据。这些数据揭示了在拥有数亿买家、数十万中小商家以及支持20多种语言的全球跨境电商平台上，生成式AI和智能代理技术如何大规模地发挥作用。当交易中的摩擦被一一消除，营收自然随之增长，而那些原本最不起眼的商家和最犹豫的买家反而成为了最大的受益者。数据显示，仅通过初期应用的四个工作流程，每位消费者每年就能为平台贡献约5美元的额外价值。这笔数字看似不大，但在面向亿级用户的平台中，其累积效应就构成了一场重大的经济事件。

值得一提的是，这项观察是在智能代理AI（agentic AI）尚未大规模兴起之前进行的。当时，所使用的“生成式AI代理”还是一些相对基础、任务明确的工具，它们被集成到具体的业务流程中，比如回答售前咨询或协助处理退款争议。然而，生成式AI被视为未来智能代理AI的孵化器，预示着随着能够进行规划和推理的下一代软件机器人出现，我们将迎来新一轮由算法驱动的增长浪潮。

在各项业务流程中，客户服务环节的提升尤为显著。以往的售前服务渠道效率低下，很多消费者在购买前咨询商品兼容性、配送或产品特性时，往往难以得到及时有效的回复。美国哥伦比亚商学院的但丁·多纳蒂教授解释说：“在引入生成式AI之前，这一块几乎是空白。消费者虽然可以尝试获取售前服务，但对于一个如此规模的公司来说，要处理海量的请求几乎是不可能完成的任务。”

当平台引入AI聊天机器人后，销售额随即增长了11%至16%，转化率提升了超过20%。重要的是，这并非通过说服消费者购买更多商品实现，而是通过为犹豫不决的买家提供了此前难以获得的即时答案。

搜索功能也实现了可观的提升。与许多全球性电商平台类似，该平台的搜索引擎最初主要针对英文进行优化。然而，来自西班牙语、中文、阿拉伯语、法语等非英语语种的查询，往往会得到不够精准的结果。引入生成式AI后，系统能够将这些非英语查询准确地翻译成英文，并保留用户的原始意图，随后将优化后的查询结果反馈给现有的排名系统。据但丁·多纳蒂教授透露，这一改进使搜索效率提升了约3%，转化率也随之小幅增长。

商品描述也展现了类似的趋势。许多商家，特别是中小卖家，往往提供的商品描述过于简短甚至缺失。生成式AI通过分析商品图片和基本元数据，能够自动生成完整且富有吸引力的商品描述。但丁·多纳蒂教授表示：“在商品描述方面，这项改进带来了大约2%的效果提升。”在这两种情况下，用户的平均购物车商品数量并未发生显著变化。

个性化推送同样展现了潜力。该平台利用生成式AI为数百万用户量身定制个性化通知。尽管其对销售额的影响尚未达到统计学意义上的显著水平，但转化率却提升了约3%。但丁·多纳蒂教授认为，这部分是由于广告实验对样本量要求较高。他向外媒指出，如果实验能够在一个更大的样本规模上进行，可能会观测到统计学上显著的积极效果。但他强调，当AI被应用在正确的领域时，消费者体验会得到显著改善，营收加速增长，而中小商家和犹豫的消费者则会从中获得不成比例的益处。对于那些已经运行良好的平台，AI带来的提升可能是渐进式的，而非爆发式的。这给追求“自主商务”的行业一个明确的启示：AI的成功并非因为它多么“聪明”，而是因为它让电商变得更简单、更快速、更便捷，并且证明了生产力的提升可以同样强烈地源于需求侧，而非仅仅是供给侧。

5美元的背后

但丁·多纳蒂教授及其同事估算，该平台早期部署生成式AI所带来的价值，相当于“每位消费者每年额外贡献5美元”。尽管这只是一个粗略的估算，但它基于一系列大规模的随机实地实验。正如观察所指出的，由于在实验中投入和价格保持不变，这些收益直接反映了全要素生产率的提升。

其中最引人注目的发现是，这些收益并非源于算法的“说服”效应。生成式AI并未鼓励消费者在购物车中花费更多，而是帮助更多消费者找到了他们认为值得购买的商品。这项观察聚焦于一个在全球20至30个国家运营的在线零售平台上的七个业务流程。研究人员能够获取其中五个流程的产品级别和消费者级别销售数据。每个流程都采用了严谨的随机设计进行测试：消费者或产品被随机分配到生成式AI应用组或对照组，并在整个实验期间保持不变，最终评估指标是转化率和销售额。

例如，该平台此前的售前客户服务渠道规模庞大，已经超出了人工客服的处理能力。许多消费者在购买前试图咨询兼容性、配送或产品功能等问题，但很少能得到回复。但丁·多纳蒂教授解释说：“在引入生成式AI之前，这方面几乎是空白。消费者虽然可以尝试获取售前服务，但对于一个如此规模的公司来说，要处理如此多的请求几乎是不可能的。”当公司引入AI聊天机器人后，销售额增长了11%至16%，转化率提升超过20%，而平均购物篮大小并未改变。

搜索功能也呈现出相同的动态。像许多全球性电商平台一样，这家公司的搜索引擎最初是为英文构建和优化的。用西班牙语、中文、阿拉伯语、法语等其他语言进行的查询，往往会得到不够理想的结果。随后，生成式AI被引入，用于将每项查询准确地翻译成英文，并保留其原始意图，然后将优化后的查询结果输入到现有的排名系统中。据但丁·多纳蒂教授介绍，搜索体验改善了约3%，转化率也因此小幅提升。

商品描述也讲述了类似的故事。许多商家，尤其是小商家，提供的商品描述往往过于简略甚至缺失。生成式AI通过分析产品图片和基本元数据，能够自动生成完整的描述。但丁·多纳蒂教授说：“对于商品描述，其效果大约是2%。”同样，购物车中的商品数量保持不变。

推送消息也展现了前景。该平台利用生成式AI为数百万用户个性化定制通知。尽管其对销售额的影响是积极的，但尚未达到统计学意义上的显著水平。但丁·多纳蒂教授将此部分归因于广告实验对样本量的较高要求。然而，转化率却提升了约3%。

然而，有一个工作流程未能奏效。当公司使用生成式AI来生成谷歌付费搜索广告标题时，展示量、点击量和销售额都略有下降。尽管对销售额的影响不显著，但方向是负面的。研究人员将此归因于在设置生成式AI模型时，缺乏结合电商领域知识的精细调优。这并非意味着AI失败，而是强调了管理和对齐的重要性。

但丁·多纳蒂教授和他的合作者在汇总四个积极工作流程的效果时，采用了保守的估算方法。每个效果都根据其自身的实验时间范围进行了年化处理。研究人员假设工作流程之间没有协同效应，然后将各项数据线性相加。结果令人震惊。但丁·多纳蒂教授表示：“如果我们将全年积极实验的效果累加起来，我们发现，就每位消费者一年的美元价值而言，生成式AI带来了5美元的额外收益。这些估算来源于早期应用，仅能为我们呈现潜力的冰山一角。”

这一警示背后的故事也颇具启发性。在实验期间，该公司在大约10个工作流程中使用了生成式AI。据但丁·多纳蒂教授描述：“在2024年，该公司已将生成式AI应用于超过40个业务流程或产品。而到了2025年，这一数字更是迅速增长至60多个，显示出其在应用方面的指数级扩展态势。”内部使用情况也印证了这一点。但丁·多纳蒂教授谈到公司对其自身语言模型的API调用量时表示：“在2024年至2025年之间，这一数字增长了20倍。”这表明，公司内部也看到了生成式AI的广泛应用，并且其持续的规模化扩展很可能意味着他们也从中受益良多。

简化、快速、便捷

这项研究的另一个重要洞察来自异质性分析。观察发现，那些排名后25%的商家，其产品往往缺乏描述，并且未解决的退款争议比例较高。当生成式AI弥补了这些空白时，小商家获得了不成比例的收益。

消费者群体也呈现出相同的模式。研究人员根据用户使用时长、登录天数和近期消费将消费者分为高经验组和低经验组。结果显示，经验较少的消费者从AI增强的工作流程中获得了更大的影响。但丁·多纳蒂教授解释了原因：“这些摩擦存在于在线零售业务中，对于那些通常平台经验较少、购买频率较低、登录次数较少、刚接触平台不久、不熟悉界面或没有时间寻找最完美匹配的消费者而言，生成式AI通过改善界面和用户体验，能够为他们带来巨大的益处。”

这为那些担心AI会巩固现有巨头地位或只惠及高频用户的担忧，提供了一个积极的反面叙事。在这里，生成式AI反而拉平了差异，它将犹豫不决的消费者转变为自信的购物者，帮助了那些时间或技能有限的人。它通过让决策更简单而不是更具操控性来建立用户亲和力。

这一发现也与宏观经济学的观点相关联。大多数企业AI案例研究都侧重于劳动力生产率，即员工在每小时内能产出更多，或每个班次能处理更多工单。但丁·多纳蒂教授的研究则颠覆了这一叙事：生产力提升来源于需求侧，消费者转化率更高。研究指出，劳动力和资本投入在不同实验组之间“保持不变”。营收的增长是由于消费者体验的改善。

研究人员还强调，AI应用的价值并非源于孤立的任务，而是源于相互依存的工作流程。尽管他们的实验是分别测试各个流程的，但他们也承认协同效应或干扰效应很可能存在。一个更好的售前聊天机器人，结合更好的搜索和更好的商品描述，从逻辑上讲应该会产生更大的综合效果。反之亦然。

谨慎考量：道德与效益的平衡

然而，并非所有观察都对AI持如此积极的看法。此前外媒报道的另一项研究曾提出一种被称为“莫洛赫的交易”的观点，指出当大型语言模型被训练用于最大化短期销售或用户参与度时，它们可能会变得更具欺骗性。该研究发现，6.3%的销售额增长可能伴随着14%的虚假宣传增加。他们认为，这种“胜利”是以牺牲诚信为代价的。

但丁·多纳蒂教授的实践则提供了一个隐含的反驳。该平台并未以“说服”为优化目标，而是专注于减少摩擦和提升信息对称性。这种激励机制与追求长期的客户终身价值相一致。研究人员指出，收益来源于“更高的转化率，这与生成式AI减少市场摩擦、改善消费者体验的宗旨相符”。这表明了意图的重要性。

另一项研究的警示也提醒我们，企业在设定目标时必须谨慎。中国跨境电商行业同样面临着AI带来的巨大机遇与挑战。我们应当从这些海外实践中汲取经验，以开放和积极的心态拥抱AI技术，同时也要秉持负责任的原则，将AI应用于提升用户体验、优化效率、促进公平交易，从而实现行业的健康可持续发展。

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本文来源：新媒网 https://nmedialink.com/posts/ai-xborder-cr-up-20-5usd-per-user.html