AI驱动电商告别低价内卷：双11转向服务与体验的三方共赢

2024年的双11，有个变化很“反常识”：平台不再把“全网最低价”当成唯一目标。对不少商家来说，这种转向几乎等同于“喘了一口气”。因为过去两年，低价竞争把行业推向了一个危险边缘——产品越做越像、用料越压越狠、退货与售后成本越滚越大，最后谁都不好过。

我更愿意把这次变化理解为：电商开始回到一个朴素的逻辑——让好产品和好服务更容易被看见，让不合理的成本不再被简单粗暴地甩给商家。而真正支撑这条路能走下去的，不是口号，是一整套“看得见、算得清、拦得住”的能力。这里面，AI正在成为关键基础设施：从异常退款识别、售后分层处置，到智能定价与需求预测，AI把平台、商家与消费者重新拉回到可持续的正向循环。

低价内卷为什么会把行业拖进“无底洞”

低价并不天然有罪，问题出在“只看价格、不看质量与履约成本”的机制。当平台用全网比价去换流量，商家为了活下去会本能地做两件事：在生产端压成本，以及在货盘上做区分（例如把“最低价款”变成用料更差、品控更松的版本）。

结果是：消费者短期占到便宜，长期却会发现“看起来一样，拿到手不一样”。信任一旦被反复消耗，平台和商家就只能用更低的价格去拉回转化，形成恶性循环。

更棘手的是售后成本。行业里一个非常直观的数据是：2024年电商平台日均退货件数达到2000万件。当退货变得更容易、链路更顺滑，退货率上升就成了几乎所有类目的共同痛点。低价把毛利压薄，退货把利润再咬一口，中小商家很容易被“磨死”。

平台转舵的核心：用AI把“责任”落到可执行的机制里

平台今年的动作更像是在补课：不再用“一刀切”方式处理复杂的交易纠纷，而是用规则、分层与算法把成本和责任重新对齐。

1）AI识别异常仅退款：把“羊毛党成本”从商家账上挪开

“仅退款”最初解决的是消费者弱势问题，但当它被粗暴执行成“不问因由、一律通过”，就会给异常套利留下空间。平台如果无法快速判断责任归属，就可能选择把成本直接转嫁给商家——这不是效率，而是一种系统性懒惰。

今年的变化在于：平台开始用AI做更精细的识别与拦截。公开信息显示，平台每天能拦截约40万单异常退款。这句话的含义很现实：

• 商家不必再为高频异常退款“硬买单”，经营确定性上升
• 消费者权益仍被保护，但“薅羊毛”空间被压缩
• 平台的治理能力成为竞争力，而不是营销词

从“人工审核”到“AI风控”，本质是把售后治理从经验主义变成数据驱动：结合账号行为、退款频次、品类特征、物流轨迹、历史纠纷结果等特征，进行异常识别与分层处理。

2）AI+服务产品化：退货宝把退货成本变成可预测、可核算

退货率高并不可怕，可怕的是成本不可控。面向退换货成本，平台推出了“退货宝”这类服务，核心价值是把“偶发的巨额售后成本”变成“稳定、可预算的经营项”。

据测算，退货宝上线后全年预计为商家降本至少20亿元；双11前夕进一步降费，部分场景叠加补贴后最高降幅可到75%。对于大件、长包裹品类（如滑板、家具配件、健身器材），这不是“省一点”，而是直接影响是否敢放量投放。

更关键的是，AI在这里不仅是风控，还能用于：

• 预测哪些SKU在某些地区、某些尺码更易退货
• 在发货前给出包装建议与拦截策略（比如加固、换箱型）
• 识别“尺码不准/色差大/描述不清”等导致退货的主因，反向推动商品信息与质检改进

当退货成本可控，商家才有空间把钱花回“面料、做工、售前咨询、发货时效”上。

从“卷价格”到“卷体验”：体验分其实是一套AI时代的资源配置系统

体验分不是简单的评分，它更像平台的资源分配规则：把流量、活动资格、广告投放效率、甚至售后处置权，与服务体验直接挂钩。

这里有个很重要的行业意义：过去的评分体系容易让“强者恒强”，新店再努力也不容易被看见；而把指标与路径细化后，商家可以按图索骥提升某个环节（例如发货时效、响应速度、差评率、纠纷率），平台再用规则给予即时反馈。

数据层面，体验分上线两个月后，平台4.8分及以上高体验分商家占比超过36%。这说明规则确实在“逼着大家把服务做得像样”。

更值得关注的是：体验分还被用于售后分层。

• 店铺体验分与商品体验分都高：平台给予商家更大自主处理权
• 店铺分一般但商品分高：该商品售后仍能得到更宽松的处置空间

这背后其实是AI擅长的事情：把商家表现拆解成多个可量化维度，用模型去估计风险与可信度，然后用更低摩擦的方式做出策略分配。

电商的下一阶段竞争，是用数据证明“我值得被信任”。

互联互通的真实价值：不是“多了多少新用户”，而是转化链路的损耗变小了

平台互联互通带来的增量，行业里喜欢用“新增用户规模”来讨论。但站在经营侧，我更认同另一个观点：互联互通首先优化的是体验。

当支付、物流、跳转路径被打通，用户从“看到商品”到“完成支付”的链路更短、摩擦更小。对商家来说，这意味着同样的投放预算、同样的内容触达，能换来更高的转化率。

AI在互联互通场景也能发挥更直接的作用：

• 个性化推荐：基于不同入口的用户行为差异，动态调整推荐策略
• 需求预测：把跨渠道的需求信号纳入预测模型，优化备货与调拨
• 智能仓储与履约：根据地域转化热度，提前做前置仓布局与波次拣选

当链路效率变高，平台就没必要用极端低价去“硬拉”转化——因为转化本身就更容易发生。

商家怎么用AI跟上这波“回归常识”？一套可落地的清单

平台规则变了，商家的打法也该变。我的建议是：把AI当作“经营操作系统”，优先解决三件事：定价、预测、售后。

1）智能定价：别再用“拍脑袋降价”对抗全网比价

低价战最可怕的点在于，它把定价变成情绪。更稳的做法是用AI做动态定价与毛利保护：

1. 为每个SKU设定底线：到手价下限、可承受退货率、最低毛利额
2. 把价格与库存联动：库存紧张时少做券，库存高时做组合装/加价购
3. 把价格与人群联动：新客用小额券提高首购，老客用会员权益提高复购

目标不是“卖得最便宜”，而是在可控退货与可控履约成本下，实现可持续增长。

2）需求预测：用数据减少“压库存”和“断货”两头痛

服饰、快消、家居这些类目，最怕大促前备货错误。AI需求预测的价值在于把不确定性提前量化：

• 结合历史大促节奏、天气、地区、内容热度、站内搜索趋势
• 预测尺码/颜色/套装的结构，而不是只预测总销量
• 用滚动预测（例如每24h刷新一次）指导补货与调拨

预测做对了，你会发现很多成本自然下降：缺货赔付少了、加急运费少了、滞销清仓少了。

3）售后自动化：把“纠纷处理”变成“体验经营”

把售后当作体验的一部分，而不是麻烦。可执行的动作包括：

• 建立退货原因标签体系（尺码、做工、色差、物流、描述不符）
• 用AI质检图片/视频辅助判断是否人为损坏
• 对高风险订单（异常账号、异常地址、异常频次）提前提示与留证
• 把“差评/退货原因”回流到商品详情与客服话术，持续迭代

当售后数据能反哺商品与服务，退货率会真正下降，而不是靠限制退货。

2025的电商与新零售：AI会把竞争拉回“基本功”

从这次双11可以看出一个趋势：行业不是不需要价格优势，而是不再接受“牺牲质量与商家生存”换来的低价。平台开始卷营商环境，商家开始卷服务体验，消费者最终拿到更稳定的品质与更可信的交易。

这正是“人工智能在电子商务与新零售”系列想表达的核心：AI不是用来制造噱头的，它更适合做脏活累活——识别异常、预测需求、优化履约、提升体验，把电商从短期冲量拉回长期经营。

如果你是平台招商、品牌电商负责人或中小商家经营者，现在更值得问自己的不是“还能不能更便宜”，而是：哪些体验指标能被我用数据持续改善，并被平台机制持续奖励？