电商不再卷低价：用AI把品质与体验做成新增长引擎

2024年的双11，最“反常识”的变化，是很多平台不再把“全网最低价”当成唯一目标。对商家来说，这不是口号层面的调整，而是账本上的真实松动：售后成本更可控、退货运费有人兜、回款更快，甚至连流量分配也开始向“体验好”的店倾斜。

我一直觉得，电商行业最难的不是把价格打下来，而是把**“便宜”与“可信”**同时做出来。过去两年，低价内卷把很多品类拖进了泥潭：同款抄袭、偷工减料、尺码虚标、退货率飙升，再叠加一刀切的“仅退款”，正规商家越做越亏，消费者也越买越不踏实。

这轮转向之所以值得写进“人工智能在电子商务与新零售”系列，是因为背后不只是运营策略变化，更是一次平台用AI做系统性优化的落地：从异常退款识别、体验分精细化分层，到需求预测和智能补货，AI正在把“卷低价”变成“卷效率、卷体验、卷供给质量”。

反内卷的本质：平台把成本从商家身上拿回来

答案先说：平台不再极端卷低价，是因为把售后与低价的全部成本压给商家，最终会反噬平台信任与供给质量。

在服饰、日用百货这类“外观看起来差不多”的品类里，消费者在线上很难通过图片分辨面料、做工与版型差异，于是平台如果把排序机制过度绑定“最低价”，就等于鼓励劣币驱逐良币。商家为了活下去，只能：

• 用更差的用料“做出同款外观”
• 在尺码、参数上做模糊空间以降低库存风险
• 把售后当作“不可控损耗”继续压缩生产成本

恶性循环一旦形成，消费者对平台的印象会变成一句话：**“便宜但不放心。”**而信任一旦被透支，再低的价格也救不回来。

这也是为什么今年双11前后，平台更强调“服务、降本、平衡”。例如对“仅退款”松绑、上线退货相关兜底、优化运费险与回款机制，本质上都是在做一件事：把本该由平台承担的系统性成本，通过规则与技术重新分摊回合理位置。

一句更直白的话：平台终于不再用“懒判断”解决复杂纠纷，而是开始用“精判断”做治理。

从“仅退款”到“退货宝”：AI如何把售后治理做细

答案先说：售后治理能不能做成，关键在于两点——识别能力与分层策略，而这正是AI最擅长的。

“仅退款”之所以会从“消费者兜底”走向争议，核心问题不在理念，而在执行：当平台无法快速判断责任归属，或判断成本过高时，最省事的做法就是“一刀切”。结果是羊毛党钻空子、商家成本陡增、服务质量进一步下滑。

平台开始反内卷后，治理路径明显变了：

1）异常退款识别：把“羊毛党”从人海里筛出来

以淘宝天猫披露的数据为例，平台通过AI算法每天可拦截约40万单异常退款。这类模型通常会综合多维特征：

• 账号维度：退款频次、跨店铺行为一致性、设备指纹
• 订单维度：下单到退款时间、商品类目与价格带、物流状态
• 行为维度：评价文本相似度、同收货地址多账号聚集

对商家而言，真正的价值不是“抓到几个羊毛党”，而是让售后从“不可控风险”变成“可管理变量”。

2）退货运费兜底：把退货率上涨的成本重新定价

2024年电商平台日均退货件数达到2000万件，退货便利性提升带来的退货率上涨，已是全行业痛点。平台推出“退货宝”这类机制，等于把一部分退货物流成本做成可计量、可预算的“服务成本”。

更关键的是：当成本变得可测量，AI才能进一步发挥作用——比如把退货概率纳入选品、补货与定价模型，帮助商家提前规避“高退货陷阱”。

体验分与流量机制：AI把“好服务”变成硬通货

答案先说：当平台把流量分配与体验指标绑定，商家就会从“拼价格”转向“拼交付”，而AI能把这套激励机制做得更公平、更细。

传统店铺评分体系有个老问题：强者恒强。头部店铺天然更容易积累销量与好评，新商即使服务不错也难被看见。新版体验分的不同在于：它把指标拆细、路径拆细，再把结果直接作用于搜索、推荐、广告与活动报名。

这会带来两个变化：

1. 商家知道该改什么：比如发货时效、客服响应、纠纷处理、商品描述一致性等，变成可操作的清单。
2. 平台能精细化分层：体验分高的店铺在售后中获得更多自主权；体验分结构不同（店铺分高/商品分高）也会触发不同策略。

两个月内高体验分商家占比超过36%，这类数据背后反映的不是“商家突然更勤奋”，而是机制让投入产出更清晰。

在“人工智能在电子商务与新零售”的语境里，我更愿意把体验分看作一种“平台级的监督学习”：平台把用户体验信号结构化、量化，再用算法把激励回传给商家经营动作。

不卷低价之后，AI该怎么帮商家“降本+增收”？

答案先说：电商回归常识后，商家的核心能力会变成三件事——更准的需求、更稳的供给、更少的售后。这三件事都离不开AI。

1）智能定价：别再用“全网比价”决定你的利润

低价竞争并非不能做，但要做“有边界的低价”。我建议商家把定价拆成三层：

• 基础价：覆盖成本+合理毛利（含退货、运费险、平台服务费等）
• 活动价：用AI估算活动期间弹性（降价带来多少转化）
• 个性化优惠：给高复购、高客单用户更精准的券，而不是全店无差别撒钱

动态定价模型最常用的输入包括：竞品价格带、库存周转天数、流量结构、转化率、退货率、区域物流成本、会员复购概率。把这些接起来，你会发现：很多“看起来必须降价”的场景，其实是库存与流量结构出了问题。

2）需求预测与补货：用预测对冲“尺码不准”和“爆款抄袭”

服饰商家最怕两件事：爆款被抄、库存压死。需求预测不是玄学，它解决的是：

• 哪些款会在双11前两周升温
• 哪些尺码/颜色结构会导致退货
• 哪些区域的退货率更高（需要调整尺码推荐与详情页说明）

把退货原因结构化（不合身、色差、做工、与描述不符），再和SKU维度的预测结合，很多退货是能在发货前就被“预防”的。

3）智能客服与质检：把售后从“灭火”变成“预警”

售后最贵的不是退款本身，而是反复沟通、升级投诉、差评扩散带来的隐性损失。更实用的做法是：

• 用大模型做售前问答一致性：尺码、材质、保养、适用场景统一口径
• 用NLP做差评与工单聚类：一旦某个批次/某个SKU出现集中问题，自动触发质检与下架阈值
• 用规则+模型做纠纷分流：可快速举证的交给自动化，复杂争议交给人工

当平台也在强化异常退款识别时，商家这套“前置预警”会更有价值：你不仅降低退货，也降低被误伤的概率。

互联互通之后，增长不只来自新用户，更来自更短的转化链路

答案先说：互联互通的真正含金量，是把“种草—下单—支付”的链路缩短，让转化率提升更确定。

当支付与购买链路更顺畅，平台会迎来一类新问题：更多下沉用户、更多“低熟练度”电商用户。对商家而言，这意味着两点运营要改：

• 商品表达更直白：参数表、对比图、适用人群写清楚
• 服务承诺更可视化：发货时效、退换规则、运费说明放在用户看得到的位置

而AI可以把这些工作做得更轻：自动生成多版本详情页、根据人群偏好调整展示顺序、对不同客群做个性化推荐与优惠触达。

给商家的落地清单：双11之后怎么把“回归常识”变成增长？

答案先说：别再把“体验”当作口号，把它当作一套可量化的经营系统。

我建议从下周就开始做下面6件事（中小商家也做得起）：

1. 建立“退货原因字典”：至少分成10类，并做到SKU级统计
2. 把退货率纳入选品与补货：高退货SKU降权，而不是只看销量
3. 用RFM或复购概率做分层优惠：别用全店低价伤老客信任
4. 上架前做“描述一致性质检”：材质、尺码、颜色、配件一条条对齐
5. 设定体验分提升目标：例如30天内把发货时效从48h压到24h
6. 把异常售后当信号：出现集中退款时，优先排查批次与详情页误导

当平台机制开始奖励“好服务”，这些动作会直接体现在流量与纠纷成本上。

写在最后：电商告别低价内卷，AI会决定谁跑得更稳

电商行业回归常识，意味着竞争焦点从“谁更便宜”回到“谁更可靠”。平台通过松绑“仅退款”、治理异常退款、补贴退货运费、强化体验分体系，已经把方向定得很清楚：让商家活得下去，让消费者买得放心。

对商家来说，下一步拼的不是喊口号，而是把AI真正用进经营细节：智能定价、需求预测、智能客服、供应链优化、体验指标提升。你会发现，利润不是从“压到极限的成本”里挤出来的，而是从“更高的确定性”里长出来的。

如果你正在做电商或新零售，2025年的问题也会变得更具体：当平台不再奖励无底线低价，你准备拿什么指标、什么模型、什么数据，把“品质与体验”做成可复制的增长？