人工智能賦能下新電商選品策略研究

一、引言

隨著數(shù)字技術的快速發(fā)展，電子商務已經(jīng)成為全球經(jīng)濟的重要組成部分。電商企業(yè)在激烈的市場競爭中，面臨如何精準選品以滿足消費者需求的巨大挑戰(zhàn)。傳統(tǒng)的選品方法往往依賴經(jīng)驗和直覺，而忽視了數(shù)據(jù)驅動的決策過程。近年來，人工智能（AI）技術的突破為電商選品帶來了新的可能性，通過數(shù)據(jù)分析和機器學習，AI能夠提供更精準和個性化的選品策略。

在當前的電商環(huán)境中，商品種類繁多，消費者需求多變，傳統(tǒng)的選品方法已經(jīng)難以滿足市場的需求。AI技術的引人，特別是在大數(shù)據(jù)分析、消費者行為預測和個性化推薦系統(tǒng)方面的應用，為電商選品提供了新的視角。然而，如何將AI技術有效融入電商選品流程，以及如何評估其與傳統(tǒng)選品方法的異同，是目前業(yè)界共同關注的問題。

二、國內(nèi)外研究現(xiàn)狀

1.電商選品策略的研究現(xiàn)狀

近年來，隨著電商行業(yè)蓬勃發(fā)展，關于電商選品策略的研究也逐漸增多。國內(nèi)學者在該領域的研究主要集中在選品原則、選品方法、選品流程等方面。他們通過理論分析和實證研究，探討了如何根據(jù)市場需求、消費者偏好、競爭態(tài)勢等因素，制定科學合理的選品策略。劉春霞等（2020）提出了電商選品的需求導向原則、高質量原則、高服務原則；劉曉偉等（2022）提出了大數(shù)據(jù)選品方法的五要素：市場容量、競爭熱度、利潤空間、市場趨勢、自身資源；薛星群等（2023）基于背包問題的算法，在多個選項中找到較優(yōu)的單品選擇策略組合，探討跨境電商無備貨模式下的動態(tài)選品策略。

在國際上，電商選品策略的研究也備受關注。國外學者注重從消費者行為、市場趨勢等角度出發(fā)，探討選品策略的制定。Minqing Hu 等（2004）通過對產(chǎn)品評論進行數(shù)據(jù)清洗、大數(shù)據(jù)分析、機器學習等，對消費者需求、市場趨勢等進行深入挖掘和分析，為電商企業(yè)提供更加精準、科學的選品建議。

2.人工智能在電商領域應用的研究現(xiàn)狀

人工智能技術的快速發(fā)展為電商行業(yè)帶來了革命性變革，國內(nèi)外學者對人工智能在電商領域的應用方面進行了廣泛的研究。這些研究主要集中在智能推薦系統(tǒng)、智能客服、智能搜索、智能營銷等方面。

在智能推薦系統(tǒng)方面，學者通過運用機器學習、深度學習等技術手段，構建基于用戶歷史行為、偏好等信息的個性化推薦系統(tǒng)。這些系統(tǒng)能夠為用戶推薦符合需求的商品，提高用戶的購物體驗和購買轉化率。柳菁（2020）提出基于用戶體驗的電子商務智能推薦系統(tǒng)研究，能夠根據(jù)用戶的瀏覽和購買記錄推薦相似的商品，提高用戶的購買率。

在智能客服方面，學者利用自然語言處理、機器學習等技術手段，開發(fā)能夠自動理解用戶問題并給出準確回答的智能客服系統(tǒng)。這些系統(tǒng)能夠為用戶提供24小時不間斷在線客服服務，提高客戶滿意度和忠誠度。例如，京東的智能客服系統(tǒng)可以為用戶提供快速的售后服務，解決用戶的問題。

此外，智能搜索和智能營銷也是人工智能在電商領域的重要應用方向。智能搜索系統(tǒng)能夠理解用戶的搜索意圖，提供更加精準的搜索結果；智能營銷系統(tǒng)則能夠根據(jù)用戶的行為和偏好制定個性化的營銷策略，提高營銷效果。

3.現(xiàn)狀綜述

綜上所述，當前關于電商選品策略和人工智能在電商領域應用的研究成果已經(jīng)相當豐富，但仍存在一些問題和挑戰(zhàn)。例如，在電商選品策略方面，如何更好地利用大數(shù)據(jù)和人工智能技術，挖掘消費者需求和市場趨勢，制定更加精準、科學的選品策略仍需要進一步研究。在人工智能應用方面，如何克服技術瓶頸、提高系統(tǒng)穩(wěn)定性和可靠性，也是當前需要解決的問題之一。

三、傳統(tǒng)電商的選品策略分析

1.傳統(tǒng)電商選品策略類型

傳統(tǒng)電商選品方法主要基于經(jīng)驗、市場趨勢，以及供應商的建議等因素進行決策。這些方法雖然具有一定實用性，但在數(shù)據(jù)分析和消費者需求精準把握方面存在局限性。

（1）經(jīng)驗選品

經(jīng)驗選品是基于運營者或選品團隊的歷史經(jīng)驗進行選品，具有依賴性強、主觀性強、靈活性高等特點。具體表現(xiàn)在高度依賴運營者或選品團隊的個人經(jīng)驗和直覺，缺乏系統(tǒng)性和數(shù)據(jù)分析支持，選品決策容易受到運營者或選品團隊主觀偏好的影響。盡管能根據(jù)市場變化快速作出調(diào)整，但也可能因為缺乏深入分析而錯失市場機會。

（2）市場趨勢選品

市場趨勢選品是通過分析當前市場趨勢、熱門商品以及消費者需求變化進行選品，具有趨勢敏感、數(shù)據(jù)依賴等特點。體現(xiàn)在能夠敏銳地捕捉到市場趨勢和消費者需求的變化，及時調(diào)整選品策略。相對于經(jīng)驗選品，市場趨勢選品更依賴市場數(shù)據(jù)和消費者行為分析。但市場趨勢的預測和判斷可能存在誤差，且對小眾市場或新興市場的反應可能不夠迅速。

（3）供應商推薦選品

供應商推薦選品是基于供應商提供的新品信息、推薦商品以及合作意愿進行選品，具有依賴供應商、供應鏈穩(wěn)定的特點。選品決策很大程度上依賴于供應商的建議和推薦，與供應商建立長期合作關系有助于保障貨源的穩(wěn)定性和質量。局限性體現(xiàn)在可能忽視消費者需求和市場趨勢的變化，以及產(chǎn)品差異化和創(chuàng)新性的重要性。

（4）綜合選品

綜合選品是結合以上多種方法進行選品決策，以尋求更加全面和科學的選品結果，具有綜合性強、平衡性廣、靈活性高等特點。能夠綜合考慮經(jīng)驗、市場趨勢、供應商推薦等多種因素，提高選品的科學性和準確性；在多種選品方法中尋求平衡，避免過度依賴某一種方法而忽略其他重要因素；能夠根據(jù)市場變化和消費者需求靈活調(diào)整選品策略，提高選品的靈活性和適應性。

綜上，傳統(tǒng)電商選品方法各有優(yōu)缺點，但普遍缺乏系統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析和消費者需求精準把握的能力。隨著大數(shù)據(jù)和人工智能技術的發(fā)展，新電商選品策略將更加注重數(shù)據(jù)驅動和消費者需求導向，以提高選品的科學性和準確性。

2.傳統(tǒng)選品方法不足之處

（1）數(shù)據(jù)利用方面的不足

首先表現(xiàn)在數(shù)據(jù)滯后性，傳統(tǒng)選品方法往往基于過去或現(xiàn)有的銷售數(shù)據(jù)進行決策，這些數(shù)據(jù)具有滯后性，無法準確反映市場的實時變化和消費者需求的最新趨勢；其次為數(shù)據(jù)處理效率低下，傳統(tǒng)選品方法在處理大量數(shù)據(jù)時，往往依賴人工篩選和分析，效率低下且容易出錯。這不僅增加了選品的時間和成本，還可能因為數(shù)據(jù)處理的不準確而導致選品決策失誤；再有是數(shù)據(jù)利用不全面，傳統(tǒng)選品方法往往只關注銷售數(shù)據(jù)等直接數(shù)據(jù)，忽視了消費者評論、社交媒體討論等間接數(shù)據(jù)的重要性。這些數(shù)據(jù)中蘊含著大量的消費者需求和市場趨勢信息，對精準選品具有重要價值。

（2）市場響應速度方面的不足

首先在決策周期方面，傳統(tǒng)選品方法通常需要進行市場調(diào)研、數(shù)據(jù)分析等多個環(huán)節(jié)，決策周期較長。在電商市場更新?lián)Q代迅速的背景下，這種長時間的決策周期可能導致錯失市場機會；其次在靈活性方面，傳統(tǒng)選品方法往往依賴固定的選品流程和決策標準，難以靈活應對市場變化和消費者需求的快速變化。這可能導致選品結果與市場實際需求脫節(jié)，降低選品效果。

（3）消費者需求預測方面的不足

消費者需求預測方面的不足表現(xiàn)在預測準確性低以及方法單一。傳統(tǒng)選品方法往往基于歷史銷售數(shù)據(jù)等直接數(shù)據(jù)進行預測，忽視了消費者行為、市場趨勢等間接因素的影響。這種預測方法準確性較低，難以滿足電商市場對精準預測的需求；傳統(tǒng)選品方法通常只采用一種或幾種預測方法，缺乏多元化和綜合性的預測手段，可能導致預測結果不夠全面和準確，影響選品決策的有效性。

綜上，傳統(tǒng)選品方法在數(shù)據(jù)利用、市場響應速度、消費者需求預測等方面存在明顯不足。為了提高選品的科學性和準確性，電商企業(yè)需要探索新的選品方法和技術手段，如利用大數(shù)據(jù)和人工智能技術進行選品等。這些新方法和技術手段能夠更好地挖掘消費者需求和市場趨勢信息，提高選品的精準度和效率。

四、人工智能技術在電商選品中的應用

1.人工智能技術在電商選品中的應用

人工智能技術，特別是機器學習、深度學習和大數(shù)據(jù)分析，近年來在電子商務領域發(fā)揮了越來越重要的作用。這些技術不僅提高了電商經(jīng)營者的運營效率，還極大地提升了用戶體驗，從而推動了銷售額的增長。

（1）機器學習在電商選品中的應用

機器學習是一種使計算機從數(shù)據(jù)中學習并做出預測或決策的技術。在電商選品中，機器學習算法可以通過對歷史銷售數(shù)據(jù)、用戶行為數(shù)據(jù)等的分析，發(fā)現(xiàn)商品之間的關聯(lián)規(guī)則、用戶購買偏好等，從而輔助選品決策。例如，協(xié)同過濾算法可以根據(jù)用戶的歷史購買和瀏覽數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)具有相似興趣的用戶群體，推薦他們可能感興趣的商品。這種個性化推薦不僅提高了用戶的購物體驗，也增加了銷售額。

（2）深度學習在電商選品中的應用

深度學習是機器學習的一個分支，通過模擬人腦神經(jīng)網(wǎng)絡進行信息處理和學習，能夠處理更復雜的非線性關系，并在圖像識別、語音識別等領域有出色表現(xiàn)。在電商選品中，深度學習可以用于商品圖像的自動識別和分類，提高商品上架的效率和準確性。此外，深度學習還可以用于預測用戶行為，如購買意向、瀏覽習慣等，從而優(yōu)化選品策略。

（3）大數(shù)據(jù)分析在電商選品中的應用

大數(shù)據(jù)分析是從海量數(shù)據(jù)中挖掘有用信息和規(guī)律的過程。在電商領域，大數(shù)據(jù)分析可以處理用戶的購物記錄、瀏覽行為、搜索歷史等大量數(shù)據(jù)，揭示消費者的購買習慣、興趣和需求。通過分析這些數(shù)據(jù)，電商經(jīng)營者可以更準確地預測市場趨勢，制定更有效的選品和營銷策略。根據(jù)用戶的瀏覽和購買歷史，大數(shù)據(jù)分析可以幫助電商經(jīng)營者發(fā)現(xiàn)潛在的熱銷商品，從而優(yōu)化庫存管理和選品決策。

2.人工智能技術在電商選品中的技術優(yōu)勢

對比傳統(tǒng)選品方法，人工智能技術在提高數(shù)據(jù)利用率、增強市場響應速度、精準預測消費者需求等方面，顯示了其強大優(yōu)勢。

（1）提高數(shù)據(jù)利用率

傳統(tǒng)選品方法往往基于有限的數(shù)據(jù)源進行決策，而人工智能技術能夠整合來自多個渠道的數(shù)據(jù)，如用戶行為、市場趨勢、社交媒體討論等，通過大數(shù)據(jù)分析技術進行深度挖掘和關聯(lián)分析，從而更全面了解消費者需求和市場動態(tài)。人工智能技術能夠實時收集和分析數(shù)據(jù)，確保選品決策基于最新的市場信息和消費者行為。相比之下，傳統(tǒng)選品方法往往依賴于滯后的銷售數(shù)據(jù)和市場調(diào)研結果。

（2）增強市場響應速度

人工智能技術通過自動化和智能化處理流程，能夠迅速分析數(shù)據(jù)并生成選品建議，大大縮短了決策周期。例如，基于機器學習算法的預測模型可以在短時間內(nèi)預測商品的銷售潛力和市場表現(xiàn)，幫助選品團隊快速作出決策。人工智能技術可以實時監(jiān)測市場動態(tài)和消費者需求變化，并據(jù)此調(diào)整選品策略。這種靈活性使電商經(jīng)營者能夠迅速響應市場變化，抓住商機。

（3）精準預測消費者需求

人工智能技術通過深度學習算法分析用戶的搜索、瀏覽、購買等行為數(shù)據(jù)，能夠更準確地理解用戶的興趣和需求，這種個性化的預測能力使電商經(jīng)營者能夠為用戶提供更加符合需求的商品推薦。基于大數(shù)據(jù)和機器學習技術的預測模型可以不斷優(yōu)化和改進，提高預測的準確性。這些模型可以不斷學習和適應市場變化，為電商經(jīng)營者提供更加精準的選品建議。

五、人工智能賦能下新電商選品策略的構建

1.新電商選品策略構建的基本原則

隨著電商行業(yè)的迅猛發(fā)展和市場競爭的日益激烈，構建一套科學、合理且高效的選品策略，對電商經(jīng)營者起到至關重要的作用。

（1）以需求導向選品原則

電商經(jīng)營者通過市場調(diào)研、用戶訪談、數(shù)據(jù)分析等手段，深入了解消費者的購物習慣、需求偏好和潛在需求，確保選品策略與消費者需求緊密契合。在選品過程中，電商經(jīng)營者應始終將消費者體驗放在首位，選擇高質量、高性價比的商品，提升消費者的購物滿意度和忠誠度。

（2）以數(shù)據(jù)驅動決策原則

電商經(jīng)營者整合內(nèi)外部數(shù)據(jù)資源，包括銷售數(shù)據(jù)、用戶行為數(shù)據(jù)、市場趨勢數(shù)據(jù)等，為選品決策提供有力支持。運用大數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)挖掘技術，對海量數(shù)據(jù)進行深度挖掘和關聯(lián)分析，發(fā)現(xiàn)消費者需求和市場趨勢，為選品策略提供科學依據(jù)。

（3）以創(chuàng)新引領發(fā)展原則

電商經(jīng)營者密切關注市場動態(tài)和行業(yè)趨勢，及時把握新興市場和熱點產(chǎn)品，為選品策略注入新的活力。在選品過程中，電商經(jīng)營者應積極探索新的選品模式和方法，如引入跨界合作、定制化服務等，以滿足消費者日益多樣化的需求。

（4）以品質優(yōu)選品牌原則

電商經(jīng)營者建立嚴格的商品品質把控體系，確保所選商品的質量符合標準，提升消費者的購物信心和滿意度。在選品過程中，電商經(jīng)營者應優(yōu)先選擇知名品牌和優(yōu)質供應商，以提升商品的品質保證和品牌影響力。

（5）以效果優(yōu)化調(diào)整原則

電商經(jīng)營者定期對選品策略進行評估和調(diào)整，根據(jù)銷售數(shù)據(jù)、用戶反饋等信息分析選品效果，及時調(diào)整策略。在市場競爭日益激烈的環(huán)境下，電商經(jīng)營者應保持敏銳的市場洞察力，靈活應對市場變化，及時調(diào)整選品策略以適應市場需求。

2.新電商選品策略構建的方法

通過運用人工智能技術構建新電商選品策略，電商經(jīng)營者可以更加精準地把握市場需求和消費者偏好，提高選品效率和銷售額。同時，也可以為用戶提供更加優(yōu)質和個性化的購物體驗，增強用戶黏性和忠誠度。

（1）自動化數(shù)據(jù)采集

數(shù)據(jù)源多樣化：電商經(jīng)營者應廣泛收集各類數(shù)據(jù)源，包括用戶行為數(shù)據(jù)、銷售數(shù)據(jù)、市場趨勢數(shù)據(jù)、社交媒體討論等，這些數(shù)據(jù)將為后續(xù)的數(shù)據(jù)分析和選品決策提供豐富的信息支持。利用AI技術進行自動化數(shù)據(jù)采集，如使用爬蟲技術從各類網(wǎng)站和數(shù)據(jù)庫中獲取數(shù)據(jù)，或者通過API接口實時獲取數(shù)據(jù)，提高數(shù)據(jù)采集的效率和準確性。

（2）數(shù)據(jù)化模型構建

對采集到的原始數(shù)據(jù)進行清洗和預處理，去除異常值、缺失值等無效信息，使數(shù)據(jù)更加規(guī)范化和易于分析。運用深度學習算法對清洗后的數(shù)據(jù)進行深度挖掘和關聯(lián)分析，發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)之間的潛在聯(lián)系和規(guī)律。同時，可以使用數(shù)據(jù)挖掘技術提取關鍵信息，如用戶購買偏好、市場趨勢等?；跉v史數(shù)據(jù)和實時數(shù)據(jù)，構建預測模型預測商品的銷售潛力和市場表現(xiàn)。這些預測模型可以通過機器學習算法進行訓練和優(yōu)化，提高預測的準確性。

（3）精準化選品決策

經(jīng)營者根據(jù)用戶的行為數(shù)據(jù)和購買歷史，利用AI技術為用戶推薦符合其興趣和需求的商品。這種個性化推薦可以提高用戶的購物體驗和滿意度，同時增加銷售額?；跀?shù)據(jù)分析和預測模型的結果，電商經(jīng)營者可以精準地選擇具有市場潛力的商品進行上架。這樣可以避免盲目選品導致的庫存積壓和滯銷風險，提高資金利用率和銷售額。根據(jù)市場變化和用戶反饋，電商經(jīng)營者應動態(tài)調(diào)整選品策略。例如，當某個商品受到用戶好評且銷量持續(xù)增長時，可以適當增加庫存和促銷活動；當某個商品出現(xiàn)質量問題或銷量下滑時，應及時下架并尋找替代品。

（4）持續(xù)化總結改進

電商經(jīng)營者應定期對選品策略進行評估和調(diào)整。通過分析銷售數(shù)據(jù)、用戶反饋等信息，了解選品策略的效果和存在的問題，以便及時進行調(diào)整和改進。在運用人工智能技術優(yōu)化選品流程過程中，電商經(jīng)營者應不斷學習和嘗試新的技術和方法，以持續(xù)提升選品效率和準確性。同時，也應關注行業(yè)動態(tài)和競爭態(tài)勢，及時調(diào)整選品策略以應對市場變化。

3.新電商選品策略的實施步驟

（1）策略制定

深入研究目標市場的消費者需求、購物習慣及消費趨勢。通過調(diào)查問卷、訪談、用戶反饋等多種渠道收集市場信息，分析競爭對手的選品策略、產(chǎn)品組合及市場表現(xiàn)，找出競品的優(yōu)勢與不足，為自家選品策略提供借鑒。根據(jù)市場需求和競品分析，明確選品目標，如提升銷售額、提高用戶滿意度等。制定具體的選品指標，如價格區(qū)間、品質要求、品類結構等。利用人工智能技術，結合歷史銷售數(shù)據(jù)、用戶行為數(shù)據(jù)等，構建選品預測模型。對模型進行訓練和驗證，確保其準確性和可靠性。根據(jù)選品目標和選品模型，制定具體的選品計劃，包括選品時間、選品數(shù)量、選品渠道等。設定合理的選品預算，確保資金使用的有效性。

（2）策略執(zhí)行

按照選品計劃，收集各類數(shù)據(jù)源，包括用戶行為數(shù)據(jù)、銷售數(shù)據(jù)、市場趨勢數(shù)據(jù)等，對數(shù)據(jù)進行清洗、整合和預處理，確保數(shù)據(jù)質量。運用AI技術對整合后的數(shù)據(jù)進行深度分析和挖掘，發(fā)現(xiàn)消費者需求和市場趨勢。

利用選品預測模型對商品進行篩選和評估，確定具有市場潛力的商品。根據(jù)數(shù)據(jù)分析結果和選品預測模型，制定具體的選品決策。與供應商溝通，進行商品采購和庫存管理，在平臺上架商品，進行銷售和推廣。根據(jù)用戶的行為數(shù)據(jù)和購買歷史，利用AI技術為用戶推薦符合其興趣和需求的商品。根據(jù)用戶反饋和銷售數(shù)據(jù)，不斷優(yōu)化推薦算法和選品策略。實時監(jiān)測商品銷售情況和市場動態(tài)，確保選品策略的有效性。根據(jù)市場變化和用戶需求，及時調(diào)整選品計劃和策略。

（3）策略評估

分析選品策略實施后的銷售數(shù)據(jù)，包括銷售額、銷售量、轉化率等指標。對比實施前后的銷售數(shù)據(jù)，評估選品策略的效果，收集用戶對新上架商品的反饋和評價，了解用戶對選品策略的滿意度。分析用戶反饋中的問題和建議，為后續(xù)的選品策略調(diào)整提供參考。根據(jù)銷售數(shù)據(jù)分析和用戶反饋分析的結果，提出針對性的策略優(yōu)化建議。與團隊成員共同討論并確定優(yōu)化方案，為下一輪的選品策略制定提供參考。將優(yōu)化方案應用到實際選品策略中，持續(xù)迭代和改進選品流程。不斷學習和嘗試新的技術和方法，提升選品效率和準確性。

六、展望

在電子商務領域，隨著消費者需求的日益多樣化和市場競爭的激烈化，電商選品策略的重要性愈發(fā)凸顯。傳統(tǒng)的選品方法，如經(jīng)驗選品和市場趨勢選品，雖然在一定程度上滿足了市場的部分需求，但在精準度和效率上仍有待提高。特別是面對海量的商品信息和復雜的消費者行為，傳統(tǒng)方法難以做到全面而深入的分析。

人工智能技術的引入，為電商選品帶來了新的思路和方法。通過大數(shù)據(jù)分析和機器學習等技術手段，AI能夠實現(xiàn)對消費者需求的精準把握、市場趨勢的準確預測，以及選品策略的科學制定。這不僅提高了選品的精準度和效率，也為電商企業(yè)帶來了更大的競爭優(yōu)勢。

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作者簡介：歐志敏（1982—），經(jīng)濟貿(mào)易學院，高級電子商務師，研究方向：電子商務，數(shù)字經(jīng)濟，業(yè)態(tài)創(chuàng)新。