AI 内容分享(九)：深入一线：Shopify AI落地
目录
前言
Shopify最近AI变化：Shopify Magic和Shopify App Store
Shopify AI落地逻辑：生成、分析
利用AI生成，简化促销发布流程
利用AI分析，通过与Sidekick对话找出结论
第三方App AI落地逻辑：垂直场景
生成内容，提升效率
分析数据，激活销售
优化销售策略
提升客服能力
分发媒介、优化SEO
交互形态
Copilot式对话
“一键魔法”生成
插件化配置
输入和输出
前言
AI在各个平台上的落地正在急剧地发生在各个平台，本次研究覆盖了Shopify平台和Shopify App Store中的第三方开发者产品的AI功能，提供一些关于AI技术如何产品化落地的观察视角。
纵览Shopify，从用户需求和数据属性两个角度可以提供两种视角来解答：
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目前AI落地在了哪些核心的用户声明周期的流程中？AI产品的可用性怎么样？
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在AI落地的产品功能中，这些用户需求在数据各个属性层面是怎么样的表现，是否有比较高相关的影响因素。
例如在上图中你可以看到：
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Shopify平台自身的AI（紫色区域）主要是解决创作需求、分析需求；Shopify Apps AI（黄色区域）主要解决的是垂直化的场景和解决方案；
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从数据属性看，动态数据类型、与决策相关较高的数据类别，更大几率产生AI产品化落地。
后文将结合具体场景分析。
Shopify最近AI变化：Shopify Magic和Shopify App Store
Shopify CEO Tobi Lütke介绍Sidekick时提及“这样的AI产品可以为卖家用户们提供日常的任务处理和商业分析服务”。
与Microsoft 365 Copilot产品形态一样，Shopify的AI助理Sidekick有：对话形态、AI功能。用户可以通过自然语言的对话，来解决Shopify店铺运营相关的操作和分析。
也许是为了好记，Sidekick的介绍被Shopify统一放置到了shopify.com/magic链接中。
Shopify Magic介绍：为商业设计的AI、企业家是英雄，每个英雄都应该有一个Sidekick（英文直译：伙伴）
在Shopify发布Sidekick之前，在Shopify的App Store上已经有了大量基于AI功能的第三方服务。甚至Shopify还做了专门的AI Apps推荐表单：借助AI，简化工作流，节省时间——这是Shopify认为AI类产品能带给卖家群体的核心能力。
Shopify的App Store类似苹果的App Store，为第三方开发者提供了一个产品市场，通过服务卖家用户，提供专业的增强服务，来赚取卖家群体的订阅费。App Store补充了Shopify的各项垂直能力，让Shopify专注于开发平台能力和提升用户体验的工作领域中，同时，App Store也为Shopify提供了众多第三方产品落地的验证数据。
也许是因为第三方开发在AI领域的活跃，Shopify推出AI功能的节奏也加快了。
左：Shopify App Store；右：第三方AI App推荐
Shopify AI落地逻辑：生成、分析
回到产品，Shopify AI（包含Sidekick在内的系列平台功能）有两项基本能力：
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在产品层面，利用AI生成的内容，Shopify的AI能力让用户可以生成商品的描述、SEO关键词等、促销描述、客服邮件等，可以帮卖家群体节省时间，提升运营效率；
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在分析总结层面，Shopify推出了虚拟助理Sidekick，通过对话可以进行商家数据的问询和相关的操作引导，帮卖家发现问题、嗅探机会，提升店铺运营效率。
利用AI生成，简化促销发布流程
对卖家来说，促销是一个周期性的安排：在一段时间内，提前准备好所有的促销物料，包括所有对商品的图片、描述等。
Shopify利用AI提升了店铺促销流程的效率 ⬆️ 紫色区域
在Shopify中，你可以直接与Sidekick对话，发出类似“开始打折促销”、“所有商品5折销售”、“所有商品一律100元”这样的命令，经过操作确认，快速实现店铺促销操作。
“全部商品打折”、“收到，马上开始（预览）”
一键生成后的确认，不仅可以自动生成标题，还有相关的价格、促销标签挂起等多个参数结果
“增加冲浪板系列到首页”、“移除滑雪板，让店铺看起来更像冲浪板店铺”——这些操作都不在话下
利用AI分析，通过与Sidekick对话找出结论
作为电商卖家，对于各个阶段、不同维度的数据进行分析是日常高频的运营手段，如今也可以有繁多的工具选择。但头部品牌方的数据分析工作更加依赖拥有更多经验的分析师，分析师建立分析模型，得出可视化的数据结果，依靠人做分析分享给团队。小卖家群体则更依赖分析工具，但这样的结果是缺乏数据解读的灵活性和便捷性。
Sidekick解决了用户流程中的很多分析类需求，⬆️紫色区域
Shopify利用Sidekick的自然语言对话，来为平台上的每一个卖家提供了超低门槛的解决方案：任何一个卖家只需要问问题，就能调用Sidekick对店铺或者销售数据进行分析，Sidekick会直接给出结论，同时给出相关联的数据报告参考。
“我在五月份有次明显的销售数据下滑，这是为什么？”
“这次下滑的原因很可能是因为是降雪量下降。很多地区都是夏季，这样的下滑正常。”
第三方App AI落地逻辑：垂直场景
在Shopify的App Store中有大量的第三方开发者推出了AI能力的产品。
这些第三方与Shopify有一些非常直观的区分：大多数第三方应用聚焦在某一个或少数几个垂直场景，例如聊天机器人、SEO描述、图片编辑、AI内容自动化分发等。但Shopify更侧重于全局性的。
接下来会一一展开：
生成内容，提升效率
一切与撰写和创作相关的工具，Shopify和第三方都有大量的选择，下面是一些常见的服务。
Shopify运营推荐表单中的第三方AI服务，后文类似截图也都出自这期推荐，不再赘述
分析数据，激活销售
核心业务场景 ⬆️ 黄色区域
针对潜在客户群体和潜在订单提出优化建议和优化措施，同时利用多种激活手段（如Shopify定制邮件）来进行购买激活。
开发者通过结合AI能力对整个需求链路进行提升：对接用户数据、分析、生成内容、激活销售——这类产品对小卖家群体有着极高的吸引力。这类工具与Shopify Sidekick形成了直接竞争关系，但更加精通某个场景，或者打通更多附属的相关操作，提供了更加垂直、专业的分析工具。
Robosell是一款集成ChatGPT AI能力的小卖家工具，利用ChatGPT生成个性化商品文案、同时帮卖家进行“购物车弃购”、结账、浏览等流程优化来提升销售额。类似的服务还有Shulex、attribuly CRM，以及在CRM增加AI能力的b2brocket。tinyEinstein是另一款利用ChatGPT能力进行销售优化和自动化邮件唤回的服务，且做了较多的品牌化和社交媒体覆盖。
左：robosell；右：tinyEinstein
也有一些更灵活、通用的分析工具选项，WorkGPT的形态就更纯粹一些，它可以让你直接对接自己的店铺数据，而且通过自然语言问询。
Shopify WorkGPT服务
优化销售策略
利用AI能力筛选和创建交叉销售、捆绑优惠。这些App是锚定了Shopify服务不够好的一些卖家痛点，提供备选的高级付费方案。
提升客服能力
AI的出现让聊天机器人领域下的竞争更激烈，也推动产品更加贴合实际需求：
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为买家提供更精确、自动化的问询服务；
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为卖家提供更多通过聊天促成销售的商品推荐和算法方案。
AI的数据训练、天然的对话形态，都让AI成为这项服务的新标配。如Tidio服务中，你可以实时在后台对对话机器人进行监测。而且因为有AI的集成能力，你可以高度配置、训练对话机器人的数据，如ZipChat服务中，对话支持多语言、支持训练对话机器人。
Tidio，实时监测机器人与消费者之间的对话，小卖家可以选择及时介入，产品介绍：集合AI和人工的客户支持服务
分发媒介、优化SEO
这类工具在Shopify App Store之外有非常多更通用的工具。这类工具的目标用户更倾向内容创作者群体，而不是小卖家群体。
但卖家群体也有一些专有的服务选项，例如在Shopify平台上有针对视频广告领域的工具。
在平台之外，这类领域产生了系列活跃的工具库：
Opus Clip是一款利用OpenAI技术驱动，自动切分长视频为多个短视频的工具。相应的，也可以针对视频内容进行自动化的润色，如声音监测、关键词高亮、Emoji表情生成等。
OpusClip 媒体内容自动化处理工具：一条长视频、10条病毒视频、10倍速创建
SEO层面的监测、分析领域，通过Meltwater可以生成消费者动态报告，能帮助市场部门的人员获取到最及时最新的关于自有品牌的社交媒体讨论。Meltwater并不是全新的业务形态，但因为AI能力带来了更强劲的业务形态。
Melwater：SEO监测、分析
类似的业务品牌还有Outranking、Marketmuse、Brand24，这类工具都提供了社交内容和平台的监测、分析和优化系列的产品解决方案。和Meltwater类似，在Brand24中也能看到AI能力带给平台方的优势：跨越语言障碍、对社交数据更高级的分析。
Brand24，AI带来的增强 “AI驱动不仅仅是一个时髦话”
专门的工具服务还有针对Linkedin进行媒介管理的Taplio，针对Twitter（现在变为了X）的媒介管理工具Tribescaler。
交互形态
AI落地有哪些主流的交互形态设计？
Copilot式对话
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虚拟人物形态：头像出现的对话实体；
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自然语言对话：支持自然语言交互，极大降低了用户认知和输入的门槛；
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全局式的侧边栏：用侧边栏的形态做到了形式与内容的一致性——对用户来说，侧边栏旁边的视觉面积也映射了访问数据的范围，暗示AI能访问到的数据范围；
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提供不同层级的信息，例如在对话中，不仅仅是提供纯文字，还有卡片式的预览等格式化信息，甚至是全局式的结果直接呈现，信息格式的多样化提供了交互设计的灵活性。
但对于Shopify这样的平台工具方向的产品来说，Sidekick的交互形态更侧重对话交互与界面操作类交互的对接，或者说——Sidekick更像是一个导航工具；虽然在某些场景下Sidekick已经承担了系列自动化任务，但该如何区分AI生成和用户手动操作的边界，会给交互设计师带来一些创新机会。
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Shopify编辑后台：三栏式布局，通过Sidekick对话生成配色方案选择
“一键魔法”生成
在内容输入控件旁直接提供AI生成类入口，提供AI输入的选项。
Shopify编辑后台：输入栏旁AI一键生成
Tidio输入框的AI增强
插件化配置
AI方案的微调和优化落地到了功能模块的插件化配置。例如在Tidio的Chatbots功能中，用户可以选择多个销售提升模版进行功能的设置。模版对应的是AI优化之后的区域数据模型——即针对不同场景，利用不同的数据训练出多种更细化、但更有效的垂直场景。
在产品化层面，这种配置保证了产品模块的灵活性。
Tidio多场景数据配置
tinyEinstein中也针对不同场景提供了多种模块化选项，保证了产品需求的灵活性，以及对用户需求的数据高契合度。
tinyEinstein多场景数据配置
输入和输出
从输入、输出的逻辑上对比来看，Shopify的Sidekick默认可以访问到所有用户数据，但对第三方AI工具来说，生成类（如Tidio、tinyEinstein）在业务上更希望访问前台数据，如商品信息；分析类工具（如Robosell、Distil）则更倾向于访问后台数据，如潜在客户废弃购物车数据。
所以对比之下，第三方开发者的核心竞争力也许在于私有数据的质量和应用的多样化。
Shopify AI 与第三方AI的交互形态对比
综上，在Shopify的AI工具也许会产生以下趋势：
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受益于平台巨大的用户流量，用户可以通过Sidekick来建立非常个人化的操作路径和工具池；
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第三方AI工具会以远超平台的丰富数据来覆盖不同品类下的小商户群体，即以更加多样化的私有数据与平台AI形成差异化优势；
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Copilot会成为AI产品的主流交互形态。