還記得你去年雙十一為了計算優惠力度掉了多少頭發嗎?

去年，天貓獲得了總成交額1682億元的戰績，再創歷史新高，但“玩法太復雜”“算不清楚”“浪費時間”等吐槽也成為歷年最多。到了今年，淘寶雖然學乖了點，取消了比較復雜的“定金膨脹”，但那些“預售付定金”“紅包雨”，以及“跨店滿減”的疊加優惠還是讓人們頭疼不已。

據南方都市報調查，近74%的受訪者認為雙十一優惠活動過于復雜，浪費時間精力。面對讓人頭疼的“雙十一數學難題”，智能相對論不禁想替大家問一句，人工智能是否能幫上咱們這些“剁手黨”呢?

貼心的AI，從三個方面選擇最實惠的產品

在雙十一來臨之際，剁手黨們最需要的無非是一個能為自己計算優惠力度的“比價器”，而人工智能可以從以下三個層面為消費者選擇最實惠的產品。

首先，針對繁雜的購物平臺，AI能夠根據用戶的意圖、興趣和經濟能力自適應地和智能化地從現有數據庫中對信息進行相關性排列，調整匹配機制，以獲得用戶滿意的產品檢索輸出，成為電商平臺和消費者的共同需求。尤其在價格方面，由于AI的計算能力十分出色，在進行比價時，大數據可以挖掘出最實惠的產品，滿足消費者內心真正的需求。

在這個方面，美國第一家在線車險平臺的作法就很值得借鑒——平臺通過線上問卷向用戶搜集包括車的信息和駕駛人的信息，通過數據驅動，將用戶風險特征和保險公司偏好進行了智能匹配，僅向用戶推薦合適的保險產品。

其次，在消費者看來，最終成功的網購產品，必然是“貨比三家”后，優惠力度最大的決策。而這必然不止一個網購領域的知識交集，通過AI強大的數據收集能力，我們可以將各個購物平臺的特點進行融合，把每個平臺的優勢用統一的表達方式呈現給消費者，從而為消費者提供更可靠、更實用的信息，實現B2C商品信息對稱化，讓消費者在這當中更便利、清楚、有效地進行消費與購物。

目前，成都已有一家從事這方面的公司，能夠智能推薦平臺活動與商品資訊，但在比較所有平臺的優惠上，還有很大的提升空間。當然，也有一些比價插件比如如意淘，也能比較同款商品在不同平臺上的價格，并顯示最近的價格曲線。

最后，現在網購平臺有許多的“好物清單”“必買產品”等購物攻略，甚至還有推薦產品的直播視頻，但是，由于平臺的魚龍混雜，這些購物攻略的可信度并不高，有很多都是為了宣傳自己的產品和品牌而做的虛假購物攻略。面對這種情況，AI將能夠建立消費者評論數據庫，剔除質量不好、性價比不高的推薦產品，為消費者帶來最有用的網購攻略，讓消費者買到合適的產品。當然，要是AI還能識別水軍的刷分就更好了。

細思極恐，當我們把信任交予AI

在信任AI比價的能力之前(就好比學渣相信學霸的答案一定是對的)，我們必須思考的幾個問題是，這個AI比價器是絕對中立的嗎?是誰在售賣這個產品?這項技術真得能為消費者所用嗎?

這些問題的答案，可能并不是消費者所樂見的。即便是商家，可能也需要謹慎面對這項技術。

1. 于買家而言，這可能是“殺熟”的第一步。

關于天貓為什么使用這么多花里胡哨的優惠方式，許多人都指出來這是一種價格歧視——

“通過紅包而非直接折扣有利于對消費者進行區分，以實現二級價格歧視，對價格越敏感的消費者將越可能通過各類紅包活動獲得越低的價格。在時間成本的杠桿下，消費者將根據自身時間價值差異對同一產品付出不同價格。從而使得相較直接折扣而言，商家獲取的利潤將有效增加。”

如果說“紅包”“滿減”屬于二級價格歧視，那么，利用AI來推薦商品，就極有可能讓消費者陷入一級價格歧視，這也幾乎是每個商家都想構建的商業模型——商家根據不同消費者的支付意愿，對相同的商品索取不同的價格，盡最大可能獲得消費者愿意支付的最高價格，也就是我們俗稱的“看人下菜碟”。

比如說，AI在直接記錄和統計了消費者群體的數據信息后，就能夠基于多種維度為消費者推薦商品。這些維度包括你的網購設備、地理位置、購物習慣等。2014年，Brandeis大學經濟學家Benjamin Shiller對 Netflix公司的用戶數據研究得出結論，如果Netflix通過大數據分析，結合用戶的網頁瀏覽、購買歷史等信息區分用戶群體(如訪問爛番茄網站的次數等)，其利潤可提升至12.2%。

商家想要因人定價，而AI比價的終端即便是消費者，也必然出現“因人定產品”的“殺熟”現象，比如給大學生推薦比較廉價的餐巾紙，而給中高端產品的消費者推薦更高價格的餐巾紙，即便這兩個群體對餐巾紙的要求基本一致。而這種情況其實與商家價格歧視的商業模式有著異曲同工之嫌。

2. 于賣家而言，需要繳納更多的“流量費”

現如今的電商平臺，包括淘寶、京東、拼多多等，在多年的發展中積累了許多的用戶流量，這些流量就是賣家賣出產品進行“變現”的依靠。天貓和淘寶要維持自己的整個生態系統，平臺的用戶流量能照顧到上千萬賣家的銷售平衡嗎?不妨先來看一組數據，截止至11月6日，天貓上的商家店鋪已有21萬余家，淘寶上的店鋪更多，已經高達千萬余家。

顯然，平臺流量是無法照顧到如此多的商家店鋪的。而這導致的結果是，掌握流量的平臺擁有一定的“籌碼”，能夠肆意傾斜自己的流量，左右部分中小賣家。

而如果讓AI為大家推薦產品，又會出現什么樣的情況呢?。AI比價本質上就像一個智能搜索引擎，賣家為了更高頻次地出現在買家視線中，也不得不在搜索引擎前妥協，除了上交給平臺的流量傾斜費用，商家還需要另外準備一份“搜索引擎”的推廣費用。

智能推薦不會“干掉”平臺的流量籌碼，但與賣家的鴻溝已定，賣家的推廣玩法也必定要更改。而對于中小賣家而言，推廣玩法的變換只會讓其抗風險能力越來越低，甚至不堪一擊。推廣費用越來越高，最后讓利的又會是誰呢?羊毛出在羊身上，消費者才是最后產品質量下降、價格上調的買單者。

AI比價，真的在為你比價嗎?

如果AI真得能為我們的購物提供一些直接有效的建議，那它最有可能的載體是什么呢?就智能相對論來看，這個最佳載體便是聊天機器人。根據調查機BI Intelligence的報道，四大通訊應用：WhatsApp，Facebook Messenger，微信，和 Viber的活躍用戶，已經超過了主要社交網絡用戶的總和。也就是說，消費者的興趣和時間，正在從社交網絡向通信應用轉移。

《2017 年互聯網趨勢報告》中指出，中國智能手機用戶對微信的使用時間，遠遠超出其它任何一款移動應用。通信聊天成為一種具有商業潛力的交互模式。所以，AI比價通過與消費者的交互，了解消費者的經濟能力、個體情況、購物需求等，根據聊天內容，提供針對消費者的購物建議，才是最能被接受的方式。

如此，從消費者的角度來看，他們可能會覺得僅僅是聊個天，AI就能給自己提供最實際的幫助，這減免了他們做功課查資料的時間和精力，讓他們買到了最實惠的產品。畢竟聊天機器人的知識儲備量和適配能力比一般店員和客服要專業得多。

利用AI提供購物建議已經成為諸多品牌的選擇，化妝品牌絲芙蘭就曾在通信應用Kik里提供了能和消費者一對一對話的聊天機器人，能夠針對消費者皮膚情況推薦護膚品;內衣品牌PINK也能利用AI交互的方式推薦適合消費者的商品。

由此可見，AI幫助消費者比價、比性能、比質量等行為，本質上還是商家的市場營銷。一方面，AI為消費者提供微小成本的初選，降低其試錯成本，免去了用戶在選擇商品時的猶豫成本。另一方面，AI推薦，既能帶給消費者更深刻的印象和更愉快的購物體驗，還能建立品牌的優質形象，于商家而言可謂是有百利而無一害。

結論：

以后，可能我們每個人都會有一個專屬的AI購物助理，能夠在雙十一這天，為我們推薦最實惠的產品，而不需要我們絞盡腦汁地去計算優惠力度。但在這之前，我們也要警惕，不要被一些商家的AI掏空了自己的購買力。