从卷低价到卷体验：AI如何重建电商信任与商家利润

2024 年双11，一个变化特别“刺眼”：平台不再把“全网最低价”当作唯一答案，而是把品质、体验、商家降本抬到台前。最直接的结果是——当年天猫双11全周期589 个品牌成交额破亿，同比增长 46.5%。这不是一句口号能解释的增量，它更像电商行业在经历一轮“低价副作用”后，终于开始修正路线。

我一直认为，电商真正的护城河从来不是“更便宜”，而是更可信。当消费者只能看到“款式+价格”，看不到“用料+做工”，市场就会被劣币驱逐良币：正规商家被迫压成本，小作坊迅速复制爆款，退货率攀升，“仅退款”被羊毛党利用，平台为了满意度把成本外包给商家，最后大家一起变穷。

这一轮平台转向，表面看是政策和运营的改变，底层其实是同一件事：**把规则从粗放走向精细，把判断从人工走向算法，把增长从一次性促销走向可持续信任。**而这恰好与我们“人工智能在电子商务与新零售”系列的主线一致——AI 不是锦上添花，而是电商回归常识的基础设施。

低价内卷的尽头：信任透支与成本外溢

低价竞争之所以容易上头，是因为它短期有效：转化率上升、GMV 好看、用户觉得“赚到了”。但它有一个隐形账单：信任成本。

当商家为了满足“全网比价”要求，只能在货盘上做区分，把更差的用料、更松的质检放到最低价链接里，消费者可能一开始察觉不出差异，但体验会在退货、差评、复购下降中集中爆发。平台为了把用户再拉回来，只能继续用更低的价刺激，形成“越卷越薄”的循环。

更麻烦的是售后机制被粗暴执行时，成本会被系统性外溢到商家。

• 仅退款一刀切：平台无法快速判责或判责太贵，于是把风险直接丢给商家
• 退货更便利带来退货率上升：据行业披露，2024 年电商平台日均退货件数约 2000 万件，物流与逆向供应链成了商家现金流黑洞

现实就是：如果平台不改规则，商家就会改“产品”，最终消费者拿到的是更差的商品、更差的体验。

平台为什么会转舵：从“懒政”到“精治”

平台策略变化并不神秘，本质是看清了一个事实：用牺牲商家换来的低价增长，不可持续，而且会反噬平台自身。

这一轮的“反内卷”，最典型的动作集中在两件事：

1. 松绑仅退款：增加商家自主处置权，并对异常退款更严格识别
2. 降低退换货成本：例如面向商家提供“退货宝”等机制，用制度化方式对冲逆向物流成本

这里面最值得新零售从业者细品的，不是某个政策名字，而是平台治理逻辑变了：

以前靠“简单规则”追求速度；现在靠“精细分层”追求长期效率。

而“精细分层”离不开 AI。因为当订单规模达到亿级、售后请求海量时，靠人工审核只能得到两种结果：要么慢，要么粗暴。

AI 如何破解“仅退款”难题：异常识别比严惩更重要

解决仅退款争议，关键不是更重的惩罚，而是更准的识别。平台公开披露过：通过 AI 算法识别后，每天可拦截约 40 万单异常退款。这句话背后意味着一套可复制的方法论：把“售后争议”拆成可计算的风险信号。

1）异常退款识别：把羊毛党从噪声里筛出来

一套成熟的电商智能风控，通常会同时看三类信号：

• 用户行为信号：高频退款、跨店铺同类商品反复下单、夜间集中操作、设备指纹异常
• 交易链路信号：支付账号与收货地址的组合异常、同地址多账号、物流签收与退款时间不匹配
• 商品与商家信号：品类天然退货率、店铺历史纠纷、同款不同链接的价格与质量差异

这些信号单独看都可能“误伤”，但通过机器学习模型做加权与组合，就能把概率拉开：谁更可能是恶意套利，谁更可能是真实体验不佳。

2）分层处置：让好商家获得更高的系统信任

平台引入“店铺体验分/商品体验分”后，售后策略开始分层：体验更高的商家能获得更多自主权，平台介入也更倾向于协商式处理。

我赞成这种方向，因为它传递了一个明确信号：**规则不是平均主义，信用可以累积。**对商家来说，体验分不只是排名工具，更像一种“数字化信用资产”。

3）从风控走向经营：AI 不只是拦截，更是降本

很多团队把 AI 风控当作“反作弊项目”，但更高的价值在经营侧：

• 售后自动分单与优先级排序，减少客服人力
• 预测退货概率，把高风险订单提前做确认与拦截
• 通过质量与尺码数据回流，指导选品与版型迭代，减少源头退货

当退货率下降 1 个百分点，对服饰、鞋靴这种高退货品类来说，常常比投放省下的还多。

从“卷体验”到“卷效率”：AI 驱动的新零售增长公式

平台降本的动作（比如退货补贴、极速回款、免佣等）能缓一口气，但真正可持续的，是把效率做上去。AI 在这里至少能落在三条主线上：

1）需求预测：少备一点货，比多打一点折更赚钱

大促季最怕两件事：爆款断货、长尾积压。AI 需求预测能把“拍脑袋备货”变成“滚动预测”。可落地的做法包括：

• 用历史销量、投放节奏、天气、地区偏好做多变量预测
• 将预测结果拆到“尺码/颜色/城市”粒度，直接指导配货
• 结合退货概率，把“净销量”作为优化目标，而不是“发货量”

2）智能仓储与逆向物流：把退货当作第二条供应链

双11之后的退货高峰，决定了商家现金流回正速度。更聪明的逆向链路会做三件事：

1. 自动判定可二次销售/需返工/报损
2. 退回即质检、质检即入库，上架自动触发
3. 用视觉识别+规则引擎减少人工拆包与误判

退货处理时效越短，库存周转越快，商家越不需要靠“更低价”去清库存。

3）个性化推荐：把“价格敏感”用户和“品质敏感”用户区分开

电商最常见的误区是：把所有人都当成只看价格的消费者。AI 推荐的意义，是把用户分层，减少“错误匹配”。

• 对价格敏感用户：给到更明确的性价比、组合装、补贴逻辑
• 对品质敏感用户：突出面料、工艺、真实评价、售后保障
• 对犹豫用户：用试穿/尺码建议/退换货成本透明化提升决策效率

当推荐系统开始为“体验”服务，而不是只为“点击率”服务，平台自然能从价格战里抽身。

商家怎么跟上：一套可执行的 AI 经营清单

平台在变，商家也要变。我的建议很直接：不要等平台把红利发到你手里，先把自己的数据与流程准备好。

1. 把售后当作产品数据：按“尺码、版型、面料、场景”拆解退货原因，每周复盘一次
2. 建立异常退款台账：记录可疑特征（地址、设备、时间段、品类），用于申诉与模型对齐
3. 优化商品信息颗粒度：服饰类用更标准的尺码表、模特参数、面料克重；3C 用更清晰的兼容性说明
4. 做一张“净利润看板”：把退货运费、运费险、仅退款损失单列出来，别只盯 GMV
5. 选一个 AI 入口先落地：从智能客服/退货原因聚类/需求预测三选一，先跑通闭环再扩展

这些动作看似琐碎，但它们共同指向一件事：把“经验经营”升级为“数据经营”。

互联互通之后，AI 运营会更关键

支付与生态的互联互通，让用户路径更短、转化更顺，这当然是增量。但我更关注的是它带来的新挑战：用户来源更复杂、消费习惯更分散、对电商规则更不熟。

这时平台与商家要做的不是“更猛的补贴”，而是“更清晰的体验”：更低摩擦的支付链路、更少误解的售后规则、更适配的商品推荐。

而这些，最终都要回到 AI 能力上：识别谁是谁、理解他要什么、判断风险在哪、把资源投到最值得的地方。

写在最后：电商的下一轮竞争，是“可信的效率”

从双11“不卷低价”开始，电商正在把竞争主题从“谁更便宜”切换到“谁更可靠”。平台松绑仅退款、上线退货兜底、用体验分重排流量，本质是把系统从粗放的价格博弈，拉回到常识：好商品、好服务、好规则，才能带来复购与品牌。

如果你在做电商或新零售，我建议把 2025 年的经营目标写得更现实一点：**用 AI 把售后成本打下来，把供给质量做上去，把用户信任攒起来。**价格战谁都能打，但“可信的效率”才是长期主义。

你所在的品类里，退货与仅退款的最大痛点是什么？如果用一个 AI 能力先解决一个问题，你会从哪里开始？