双12取消背后：AI如何让电商告别“只靠大促”增长

2023-11-24，“淘宝取消双12”的消息登上热搜。平台把原本的“双12”改为“淘宝年终好价节”，时间仍然落在 12-08 到 12-12。名字换了，档期没变，但行业的情绪变了：大家开始默认一个事实——靠单一节点拉GMV的时代，正在收尾。

我更愿意把“双12”取消看成一个信号：电商平台把资源从“造节、冲量、晒战报”，转向“留住用户、做全年运营”。而能支撑这件事的技术底座，恰恰是我们在「人工智能在电子商务与新零售」系列里反复讨论的——AI驱动的个性化营销、需求预测、智能履约与动态定价。

一个更直接的判断：当平台不再执着公布GMV，运营目标就从“把货卖出去”变成“把人留下来”。AI擅长做后者。

双12“退场”不是偶然：大促的边际效应在变小

结论先放前面：大促没有消失，但它的“唯一性”和“统治力”在下降。

过去十多年，“双11/双12”像电商的发动机：集中流量、集中补贴、集中发券，短时间内把交易额推到峰值。问题是，这套机制依赖三个前提：用户愿意等待、商家愿意牺牲利润、平台愿意用补贴换增长。

这两年，这三个前提都在松动：

• 用户更理性：不再为了“最低价”熬夜抢购，甚至更愿意在内容平台被“种草”后随时下单。
• 商家更谨慎：利润被压到很薄，退货率、客服成本、投放成本还在上升。
• 平台更现实：当外部竞争加剧、消费增长放缓，“冲GMV”不再是唯一目标。

于是，“改名字”往往意味着一种更体面的策略转向：把“节日叙事”弱化，把“长期经营”抬到台面。

真正的转折点：从“节点促销”到“AI驱动的全年动态运营”

答案很明确：AI让电商不必把所有经营动作押在一两次大促上。

大促的本质是“用统一的节奏驱动所有人”。而AI的本质是“用差异化策略服务每一个人”。当推荐系统、预测模型、智能定价和自动化投放足够成熟，平台更倾向于做“全年滚动式增长”，而不是“年末一锤子买卖”。

个性化营销：不再靠“全场满减”，而是靠“千人千券”

过去大促最常见的做法是：全场满减、跨店满减、统一券。它简单粗暴，但浪费也很大——你给了不需要折扣的人折扣，也没能打动真正犹豫的人。

AI在这里能做三件特别实用的事：

1. 意图识别：根据浏览、加购、比价、停留时长、咨询等行为判断用户处在“了解/犹豫/准备下单/复购”哪个阶段。
2. 优惠策略生成：给不同阶段的人不同刺激：新品试用券、加购提醒券、凑单券、复购券，而不是“一张券打天下”。
3. 触达时机优化：同样一条消息，早发可能打扰，晚发可能错过。AI可以做触达时段预测，把打扰降到最低。

一句话概括：**从“统一优惠”转向“个性化成交路径”。**这会让平台更愿意把预算分散到全年，而不是只在12月集中燃烧。

内容电商冲击下，AI要解决“种草—转化”的断点

短视频与直播把消费决策变得更即时，也更情绪化。用户看到喜欢就买，不一定等到大促。

平台要想把用户时长和购买频次拉起来，关键是把两件事做顺：

• 内容理解：识别视频里出现的商品、品牌、风格、场景（通勤、露营、亲子、年货等）。
• 人货匹配：把内容触达的人群和“最可能买”的人群对齐。

这对AI提出更高要求：不仅要“懂商品”，还要“懂场景、懂情绪、懂搭配”。当这条链路跑通，节点大促的重要性自然下降，因为转化随时都可能发生。

需求预测与供应链：AI让“备货”更像科学，而不是赌博

**结论：越不依赖大促，越需要预测能力。**因为流量不再集中爆发，销量曲线更平滑、更碎片化，人工经验更难跟上。

AI需求预测在电商与新零售里最常见的落地方式是：

• SKU级预测：把预测粒度从“品类”下沉到“具体尺码/颜色/口味”。
• 区域级预测：同一款羽绒服，在华北、华东、华南的销售节奏完全不同。
• 活动扰动建模：平台券、达人带货、天气变化、竞品降价都会造成波动，模型需要把这些变量纳入。

对商家而言，这会带来很现实的结果：

• 备货更精准，缺货和积压同时下降
• 仓配更稳定，年末不必“爆仓式加班”
• 现金流更健康，不用把命运押在某一天

如果你是品牌方或渠道负责人，我的建议是：别把预测只当作供应链工具，它也会反过来决定你的营销节奏。当你能提前判断需求上升，就能提前种草；当你判断需求回落，就该收缩预算而不是硬冲GMV。

动态定价与利润管理：让“好价”回归可持续

“年终好价节”这种命名，本质是在强调“价格体验”。但价格体验不是越低越好，尤其在退货率高、投放贵的环境里，低价可能换不来真实利润。

AI动态定价更像一套“利润导航”：

• 结合库存周转、竞品价格、转化率、毛利目标，给出可执行的价格区间
• 对不同用户采用不同的让利方式（赠品、会员权益、加价购），减少直接降价
• 对高退货风险人群做策略调整（例如缩短无理由时长的权益引导、加强尺码推荐、提升客服前置）

这里有个很“反直觉”的观点：未来的“好价”会更像“对的人拿到对的价”，而不是“所有人都拿到最低价”。

平台之所以敢弱化大促，也正是因为价格策略可以被AI拆散到日常经营里，持续发挥作用。

商家与运营团队怎么做：三步把“节日依赖”变成“AI日常增长”

如果你负责电商运营、增长或新零售数字化，想摆脱“每到双11就打仗”的循环，我建议从以下三步入手。

1）先统一指标：从GMV转向LTV与复购

大促思维最爱看GMV，但AI运营更应该盯这几个指标：

• 会员渗透率、复购率、30天留存
• 单客贡献毛利（不是销售额）
• 退货率与售后成本

指标一变，策略自然会变：你会更愿意做分层运营，而不是一味砸补贴。

2）搭建用户分层：把“人群包”变成“可行动的策略库”

最有效的分层通常不复杂，但要可执行：

• 新客：首单门槛低、体验优先
• 高潜：加购未买、对比频繁，重点做转化
• 复购：权益驱动、组合购、订阅购
• 流失：召回成本要受控，避免“越救越亏”

当分层稳定后，再引入模型（倾向评分、流失预测、推荐排序）会更快见效。

3）把AI用在“闭环”里：投放—转化—履约—售后一体化

很多团队的问题不是没用AI，而是AI只在一个点上发力，比如只做推荐、只做投放。真正能替代“大促引擎”的，是全链路协同：

• 投放端：预测转化成本与素材衰减
• 商品端：预测需求与库存风险
• 履约端：智能分仓与路径优化
• 售后端：退货风险预警与原因归因

当闭环跑起来，增长就不必依赖节日的“流量洪峰”。

双11还会不会有？更关键的是“双11会变成什么”

“明年还有没有双11”这个问题，讨论度很高，但我觉得更实际的问题是：双11会从“全行业统一大促”变成“平台的一次大型运营编排”。

它可能仍然存在，因为节点天然适合讲故事、做品牌曝光、集中上新。但它的任务会变：

• 从“冲GMV”转向“拉新、促活、会员沉淀”
• 从“统一折扣”转向“AI分层与个性化权益”
• 从“交易日”转向“内容场+即时零售+门店联动”的综合战役

对读者来说，这个变化很值得关注：当电商与新零售越来越像“全年经营”，AI就从锦上添花，变成基础设施。

如果你正在规划 2026 年的电商增长策略，我建议你反过来想一遍：**当大促不再是唯一的放大器，你的增长靠什么持续？**答案往往不是更多投放，而是更聪明的AI运营与更稳的供应链能力。