在電商產業擔任產品經理，最常被問的就是「AI 可以在電商平台做哪些事」，像是個人化商品推薦、文案生成、加速上架、AI 客服等，市面上已陸續有 AI 功能逐漸釋出，但 AI 協助購物這段流程要怎麼進行，這篇想記錄初步想法。
一、AI 在電商的定位：如何成為入口
⠀⠀過去使用者要找答案會透過 Google 查看搜尋結果，但 AI 的出現，開始將使用者搜尋行為轉向 ChatGPT、Claude、Gemini、Deepseek、Grok 等 LLM，並直接向 LLM 對話，這個現象似乎意味著：
流量入口從首頁導覽轉移到對話式決策
▍ 傳統電商平台的導覽模式：
- 使用者在電商平台的搜尋框輸入關鍵字
- 接著進行商品決策「比價 → 比評論數 → 比品牌 → 比規格 → 比優惠」等
- 最後才會下單
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▍ 未來電商的 AI 對話模式：
- 使用者在電商平台詢問 Chat「我要找國小小朋友使用的文具組」
- AI 反問「是否有價格限制？是否有限定品牌？」
- 使用者接續回答個人喜好
- AI 推薦符合需求的 5 組文具套組，附上簡易比較＋促銷標籤
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但未來真的都會是 AI 對話式決策嗎？以產品經理的視角，我在想的是：
- 我們規劃出的 AI 產品，是否已有能力成為消費者的入口？
- AI 互動體驗是否能滿足用戶「Window Shopping」的逛街習慣？
- AI 是否能主動提問、補齊資訊？並且推薦更精準的商品？
或者另一個思考點「當未來趨勢是 AI 成為入口，我們要如何領先其他業者先推出全新的 AI 產品」，因此這篇會圍繞在「若要讓 AI 成為電商平台的入口，我們可以怎麼設計產品」。
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二、AI 店長的核心角色與技術構成
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電商平台的 3 個用戶任務：「搜尋、下單、客服」。
- 搜尋：從進站後在搜尋框輸入關鍵字，到搜尋結果頁瀏覽商品，接著消費者決定後加入購物車
- 下單：從購物車選擇優惠券、點數、金流、物流後，進行結帳
- 客服：從瀏覽商品、收到商品、評論、或退換貨流程
上述流程不論是線上電商平台或是實體門市都是類似行為，差別是實體門市這三個行為都是「同一位店員/店長」處理，而線上電商平台會切成多種功能來協助消費者，像是搜尋框、結帳按鈕、客服 Messenger。
但轉到 AI 工具後，這三個行為是否都可以讓 AI 來處理？達到最終樣貌的「AI 店員 / AI 店長」。
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▍ 實體店長做哪些事？AI 如何成為店長？
傳統電商系統的角色邊界清晰：人負責決策、系統負責執行。但 AI 店長則是一種「具備判斷力的系統角色」，它具備三個核心特徵：
- 主動推播：不需用戶下指令，要能主動提出商品推薦、促銷等建議，類似門市店員會主動靠近跟你說各種折扣好康
- 語意理解：能依據顧客情境與商品關係進行推薦，類似店員會針對你的需求提供購買建議
- 連動控制：可調用多個模組（推薦、搜尋、客服、會員）並協調其輸出，類似店員透過系統查看你的過往購買紀錄
舉例來說，一位消費者多次搜尋戶外裝備並加入購物車卻未結帳，AI 店長可以結合搜尋詞分析、購物車行為、剩餘庫存，自動生成一組優惠券並透過客服或 EDM 發送，這過程完全不需要人為介入，而這個流程在門市，就是店員會根據你的猶豫狀況、購買件數、出清與否，直接現場給你額外優惠。
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▍AI 店長的技術拆解
AI 店長可被視為由以下模組組成的協同體：
- NLP 語意理解引擎：使用大語言模型（如 ChatGPT、Claude）理解顧客提問與商品描述語境
- RAG（Retrieval-Augmented Generation）系統：先搜尋再生成，從商品資料提取最相關資訊後生成個性化回應
- ML-Based Recommendation Engine：基於用戶行為、商品特性與外部情境的動態推薦模組
- Knowledge Graph 知識圖譜 + Entity Linking ：建立商品之間「語意關聯」的資料結構，讓 AI 知道「A 和 B 是相似的」
- 對話式 AI Orchestration Layer：負責「決定誰來回答問題」，在 AI 客服、AI 推薦、AI 搜尋之間協調對話邏輯，提供自然且連貫的多輪互動
- Reinforcement Learning for Feedback Loop：讓 AI 根據使用者的點擊、下單、跳出率，自己學會怎麼變更策略
這些技術讓 AI 店長不僅是工具，而是一個可以自我優化的營運角色。
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三、AI 搜尋：讓搜尋成為對話式商品顧問
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1. 傳統搜尋的邊界與限制
電商平台的搜尋引擎傳統上依賴關鍵字比對與簡單的詞頻排序，較難處理語意模糊或個人化需求，例如「我要一款適合小家庭的靜音洗衣機」，傳統搜尋系統無法理解「適合小家庭」與「靜音」所代表的真實屬性 與使用情境。
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2. 語意搜尋 + 多輪互動：AI 搜尋的新型態
AI 搜尋引擎通常包含以下能力：
- Semantic Search with Embedding Models：使用向量嵌入模型（如 Sentence-BERT, Cohere Embed）將商品描述與使用者查詢轉換成語意向量空間，計算相似度
- Conversational Query Reformulation（CQR）：透過大型語言模型（如 ChatGPT）將模糊、錯字、口語化查詢改寫成明確查詢意圖
- Contextual Session Memory：保留使用者在一次搜尋過程中的歷史互動，支援多輪對話查詢（Multi-turn Retrieval）
未來搜尋將從「產品導向」走向「任務導向」，例如：「我週末要去露營，幫我準備一套裝備」，AI 搜尋會自動理解任務情境，從帳篷、睡袋到防蚊液全套配齊，並依據使用者過往購物紀錄進行調整。
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3. 與 AI 店長的協作流程
- AI 搜尋可即時回饋熱搜趨勢與查無資料項目，讓 AI 店長重新排序商品曝光邏輯
- 結合商品屬性圖譜（Product Attribute Graph），提升搜尋推薦的多樣性與解釋能力
- 將搜尋結果以「購物任務導向」呈現，而非列表式商品堆疊，提高轉換率與使用者體驗
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四、AI 客服：從支援角色走向體驗核心
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1. FAQ 式機器人已不敷使用
傳統客服機器人多半為規則式流程（Rule-Based Flow），僅支援關鍵詞對應、無記憶能力且無法解決複雜情境，這類服務僅能滿足基本問答處理。
舉例來說，一位消費者說「我昨天買的鞋子尺寸好像不太對，但我找不到退換貨的流程」，傳統聊天機器人可能只能辨識「退換貨」關鍵詞，而無法同時理解「時間點」、「商品類別」、「具體困擾」等資訊。
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2. LLM-Based AI 客服的優勢
透過大型語言模型建構的 AI 客服具備：
- Multi-Intent Detection：同一句話中可辨識出多個意圖，如「我想查訂單又想改地址」
- Knowledge-Aware Reasoning：可結合商品 FAQ、訂單資訊 API、自定義資料庫進行回答
- 情緒辨識與應對策略（Sentiment Analysis + Empathetic Response）：根據顧客語氣自動調整回應語氣與處理流程
此外，AI 客服也可作為 Feedback Loop 資料源，提供客服洞察給 AI 店長進行營運調整。
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3. 真正的全通路智能客服
- Omnichannel Orchestration：可同時部署於 LINE、Messenger、Web、App，並共享使用者上下文
- Voicebot + Textbot 融合：支援語音查詢與轉文字對答，適用高齡用戶或駕駛場景
- 即時協作 API：與訂單系統、物流系統串接，實現即問即回的「指令式對話購物」
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AI 客服不只是減少人力成本，而是重構「服務即行銷」的概念基礎。
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五、AI 店長的實際運營邏輯
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1. AI 如何「選品」？
在傳統電商營運中，選品是一項高度依賴經驗與直覺的任務。AI 店長則可透過數據驅動的方式進行科學化選品：
- 利用 Non-Negative Matrix Factorization（NMF） 或 Latent Dirichlet Allocation（LDA） 模型進行主題建模，分析用戶搜尋與購物語料，預測潛在熱門品類與趨勢關鍵詞
- 結合即時庫存資料與商品周轉率（Inventory Turnover Ratio），篩選適合提升曝光的潛力商品
透過上述方法，AI 店長可根據實際銷售表現與消費者反應自動微調商品陳列邏輯，形成動態決策閉環。
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2. 動態定價與彈性促銷
AI 店長可以透過機器學習模型建構「價格-轉換彈性曲線」：
- 使用 Elasticity Regression Model 模擬價格調整後對轉換率與營收的影響
- 結合 Dynamic Pricing Engine 針對不同用戶群體（如新客、潛水用戶、高價值會員）給出差異化價格建議
- 根據競品價格、庫存壓力與用戶購物歷史，自動推送個性化限時優惠（如「你上週看過的耳機現在 88 折」）
這種定價邏輯需與風控系統整合，避免用戶感知到過度波動造成信任損失。
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3. 顧客分群與客群經營
AI 店長能夠整合用戶全生命周期資料，使用 Customer Lifetime Value（CLV） 模型分類顧客：
- 將用戶依據價值預測分為高 CLV、潛力客、忠誠客、流失風險客等群體
- 對不同用戶進行動態行銷推播，例如針對潛在流失者發送優惠券或邀請填寫使用滿意度問卷
- 結合 RFM 模型（Recency, Frequency, Monetary）定期進行再分群與行為演化監控
AI 店長能不斷根據用戶反應動態調整推播節奏與內容，實現真正的「自我調整型 CRM」。
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六、未來電商平台：平台、用戶、AI 三方互動
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1. 使用者前台介面將被對話式入口取代
未來的購物場景也許會從一句自然語言開始：
「幫我找一台適合學生用的筆電，預算兩萬內」
AI 將根據語意理解、商品資料、自身知識庫，以及對用戶過往的理解，推薦符合需求的機型，並可進一步追問：「你偏好 Windows 還是 Mac？」、「有玩遊戲需求嗎？」等。
這樣的體驗從 UI 設計面，也會從頁面式轉向 Chat UI 為主 + 卡片式推薦為輔 的混合介面設計。
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2. 營運管理者的角色將從「流程管理」轉為「模型調教」
未來的產品與營運人員要學會：
- 設計有效的 prompt 範本
- 監控 AI 回應是否符合品牌語調與準確性
- 選擇適當的微調資料（fine-tuning data）與回饋樣本
- 與工程師協作訓練專屬 GPT 或 Claude 模型，並設計回饋驗證機制
營運者將更像「模型訓練師」，而不再只是數據分析師或活動設計者。
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3. 每位用戶看到的店面都將完全不同
透過 Embedding Profile + 行為向量資料庫，平台可為每位用戶打造專屬首頁：
- 依據其瀏覽習慣、自定義屬性偏好、瀏覽裝置行為進行 Layout 組合調整
- 每個版位的推薦都基於即時個人化推理與上下文關聯（Contextual Bandit Algorithm）
- 頁面元素與文案也可透過 GPT 動態生成，搭配 AB 測試實時優化（如：商品名稱敘述方式、促銷語氣）
達到「千人千面」的深度個人化。
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七、結語
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AI 店長目前各平台都還在規劃階段，尚未有一個明確的領先案例，但若推出可能會對電商產業有滿重的重構，從搜尋到客服、從推薦到定價、從商品描述到顧客經營，AI 店長正逐步成為「協助消費者的決策者」。
對產品經理來說，挑戰可能在於：
- 如何設計 AI 的行為邏輯與商業目標的一致性？
- 如何設計 prompt 與輸出驗證流程？
- 如何建立模型治理機制，確保公平性、隱私與風險可控？
回到一開始提到的「若 AI 成為入口，會是怎樣的入口」，這個還沒有標準答案，但我也還在思考產品經理在中間的定位。
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