爆火的 ChatGPT 似乎让每个行业有了改造的可能性，电商行业也不例外。

在讨论了很多流量红利消失的话题后，我们看到互联网电商行业不再性感，从淘宝天猫，京东，到拼多多，再到抖音，快手，电商行业的格局基本稳定，从搜索电商，到社交电商，再到直播电商，行业的玩法基本固定。

存量竞争下，剩下可能只有 " 卷 " 了。

拼多多将百亿补贴常态化之后，收获了不少用户心智和流量，淘宝天猫不得不跟进，近期京东也宣布进行百亿补贴。

电商平台只有拼价格抢用户了吗？

零售的本质是效率和体验。电商行业过去多年的成长下，无论是物流或者电子支付等基础设施建设已经相对完善，行业进入高度成熟的阶段，正所谓万物皆可 " 淘宝 "，线上交易效率高，体验已较为完善。

技术是电商发展的重要推手，在互联网、物联网、5G 等技术发达的当下，如果没有突破性技术的介入，电商平台难有新模式产生。

或许可以思考这样一个问题，在以抖音、快手为主的直播电商之后，电商行业还有什么样的想象空间？

而近期爆火的 ChatGPT，带来了新的技术变量，或许就是迭代电商行业的一股新力量。

微软创始人比尔 ・ 盖茨曾盛赞 ChatGPT 的诞生，" 不亚于互联网和个人电脑的诞生 "。英伟达 CEO 黄仁勋更是形容，"ChatGPT 的出现对于人工智能行业来说相当于手机领域的 iPhone，是计算机行业最伟大的事情之一，是科技领域的里程碑 !"

对电商行业而言，ChatGPT 的横空出世，究竟将带来什么，又将改变什么？

如果让 ChatGPT 做个自我介绍，它会将自己介绍为 "ChatGPT：革命性的聊天机器人技术"。

简单说，就是它听得懂人话，精通文理，能够实现联系上下文逻辑进行多轮对话。

它像是个孩子，可以通过数据训练和自我学习，可以理解人的思维、情感和需求，模仿人的表达方式完成诸如写作、写代码、绘画等动作。投喂的数据量越大，ChatGPT 表现出来的结果越接人的表现。

比如，过去程序员编写代码需要用机器能理解的代码语言编写程序。如今，通过可以用自然语言描述需求，比如你可以直接向它描述 " 我需要设计一个公司的官方网站，公司名称是 XX 科技有限公司，主营业务是开软件开发，根据公司名称和主营业务写个网站代码 "，ChatGPT 可以理解所表达的内容，并快速完成基础代码的编写，使得程序编写的效率大大提升。

相信参与 " 调戏 " 过 ChatGPT 的朋友们，都会惊叹于与其沟通的丝滑。

那么，ChatGPT 如何应用到电商网站？

目前已有电商公司利用 ChatGPT 推进业务。跨境电商上市公司吉宏股份曾在回答投资者提问中表示，公司已在 2023 年 1 月接入 ChatGPT 的 API 接口，目前使用 ChatGPT 的跨境电商业务包括：人工智能选品、图文和视频广告素材制作 / 广告语智能输出、广告智能投放、智能客服回复等方面。

返利科技也在 3 月 20 日表示，公司与 OpenAI 的接口已经升级至 ChatGPT 4.0 版本，同时已推出电商导购 APP" 如意 "。这款 APP 基于 ChatGPT 人工智能技术，采用 AI 聊天对话模式为用户提供导购服务。

除跨境电商平台外，服务直播电商内容的蝉妈妈也接入了 ChatGPT。蝉妈妈主要针对用户写直播脚本话术的慢和效率低痛点，提供解决方案，只要描述出商品品牌、名称、卖点、日常价、直播活动价、促销卖点等信息，就可以快速获取脚本话术。

除了接入 ChatGPT，国内也有不少企业选择接入文心一言，包括携程、中青旅等平台。携程方面表示，将在旅行智能规划、旅行内容渗透等多个领域展开深化合作，为用户打造在线旅游服务场景人工智能解决方案。

总的来看，ChatGPT 在电商的应用主要在两方面，一方面在用户端，产生了智能对话式导购助手为用户提供更好的消费体验；另一方面在商家端，替代了部分商家运营和客服的工作，提升了商家的运营效率。

回到零售的本质上，是效率和体验。客户永远希望商品有着 " 更低的价格 "，购物拥有 " 更好的体验 "。

低价格意味着供应链和信息流效率，好体验包含着交易体验、商品丰富性、场景式体验

技术的提升是推动效率和体验的重要推手。过去互联网的高速发展，供应链和信息流效率极大提高，我们享受着极致的商品价格，交易体验也不断提升。

ChatGPT 的出现，对电商行业最直观的体现是交互体验的改变，人机可以直接对话，可以预测电商平台接入 ChatGPT 相关的技术后可能诞生的新形态。

一是 AI 智能对话式导购助手成为标配。

当前以淘宝天猫、京东、拼多多为主搜索电商的交易逻辑是，平台根据用户搜索的关键词进行匹配商品，比如搜索 "【【淘密令】】"，平台就会将标题中含有 【【淘密令】】 的产品都展示出来供用户选择。

通过关键词匹配商品的搜索产品的方式，需要用户有明确的需求，搜索效率才会高。

而当用户需求模糊时候，这时候智能对话式导购助手更能发挥作用，比如用户可以用描述性的话语搜索 " 露营需要准备什么设备？"，那么这位智能导购助手可能会推荐帐篷、露营灯、移动电源等产品，用户可以通过继续和智能导购助手对话，选择所需的商品，比如让智能导购助手总结某一产品的卖点、特点以及用户评价，那么智能导购助手便可快速进行产品总结，方便用户做出选择。

而在抖音、快手为主的兴趣电商平台，用户通常没有明确的需求，通过视频和直播提及的产品下单。那么，智能对话式导购助手或许可以胜任主播或者助播角色，能够与用户互动，自动推荐产品以及回答用户的问题，或许还会诞生许多 AI 主播 IP。

二是电商行业资源进行新一轮整合，有机会出现一些超级 APP。

用户的需求不只是点的需求，也需要面的综合解决方案。

比如在旅游出行场景上，以往消费者的做法可能需要先到小红书上查询旅游攻略，根据时间安排在携程预订车票和酒店，规划游览景点的路线，在美团上团购美食券，在淘宝天猫上提前购买出行物品，这些可能需要花费大量时间去准备，以及在各个平台反复搜索比对，最终确定方案。

而借助 ChatGPT 的能力，消费者可能只需要输入旅游目的地，以及预算和时间等，就可以快速获取几个不同的行程方案，从中选取一份合适的旅行计划，所有相关的车票、门票等所需的东西一站式购齐，极大提高消费者出行体验。

这就要求平台需要有足够丰富的资源和数据投喂 ChatGPT，便于 AI 将掌握的数据进行分析，产生结果。

从目前来看，美团拥有本地生活服务，包括外卖、到店团购、酒店、景点门票、社区团购、打车等各种场景资源和服务，近期美团也逐步补齐电商这个拼图，可以说美团在综合服务资源上并无较大的短板，未来如果接入 ChatGPT 相关的技术，有望带动整体业务更进一步。

而阿里系在各个服务板块的淘宝、飞猪、高德、饿了么等，若在新技术的接入下，阿里或许会推动各大板块资源融合成为一个超级 APP。

清华大学新闻与传播学院教授沈阳认为，从获得信息的角度来说，技术影响社会分三个阶段。技术影响社会分为三个阶段。第一个阶段是能够为大众提供基础软件使用，称作 " 可供 "，AIGC 已经走过这一阶段。第二个阶段则是 " 可用 "，ChatGPT 正处于该阶段，再经过各界持续不断的使用，那么再下一步就是 " 可信 "。

在他看来，当 ChatGPT 迭代至 " 可信 " 阶段时，就会替代搜索引擎。现在它提供的很多结果是不可信的，所以目前阶段只能与搜索引擎并存。

个人预计， 基于人工智能交互式导购很快会出现在各大电商 APP 中，下一代电商形态，肯定要整合 AI 能力，从初步的搜索导购、视频导购、直播导购转变为 AI 智能对话式导购专业的、深度使用，最后再到创造性使用，由此也将引发一场行业资源的整合，推动电商行业更进一步发展。

大数据主要干什么 大数据工作内容是什么

很多人对大数据的概念是十分模糊的，本文开始之前，我们先来弄清楚两件事：

1. 了解什么是数据？
2. 了解数据对现实生活而言有什么意义？
3. 大数据是什么？大数据的工作核心是什么？

进入21世纪，我们的生活就迈入了“数据时代”。作为21世纪的新青年，数据一词经常出现。

数据：一种可以被鉴别的对客观事件进行记录的符号。

简单来说：就是对人类的行为及产生的事件的一种记录。

我们无时无刻的在产生数据：

这些我们日常活动所产生的信息记录，就是数据。

其实数据的背后都会隐藏着巨大的价值，丰富的数据可以支撑让我们更好的了解事和物在现实世界的运行规律。

大数据技术栈就是：对超大规模的数据进行处理并挖掘出数据背后的价值的技术体系；

什么是数据？― 人类的行为以及产生的事件的一种记录称之为数据。

数据有什么价值？― 对数据的内容进行深入分析，可以更好的帮助我们了解事和物在现实世界的运行规律― 比如购物的丁丹记录，可以帮助平台更好的了解消费者，从而促进交易。

大数据的诞生和信息化以及互联网的发展是密切相关的。

大数据的诞生和信息化以及互联网的发展事密切相关的。

早期计算机（上世纪70年带之前）大多数事互相独立的，各自处理各自的数据。

上世纪70年带后，逐步出现了基于TCP/IP协议的小规模的计算机互联互通。但多数事军事、科研等用途。

上世纪90年带左右，全球互联的互联网网出现。

个人、企业均可参与其中，真正逐步的实现了全球互联。

在2000年后，互联网上的商业行为剧增。

现在知名的互联网公司（谷歌、AWS、腾讯、阿里等）也是在这个年代开始起步的。

在互联网参与者众多的前提下，商业公司、科研单位，所能获得的数据量也是剧增。

剧增的数据量，和羸弱的单机性能，让许多科技公司开始尝试以数量来解决问题。

在这个过程中分布式处理技术诞生了，逐步演化后：

Apache Hadoop 是一款开源的分布式处理技术栈为业界提供了

• 基于Hadoop HDFS的：分布式数据存储技术
• 基于Hadoop MapReduce的：分布式数据计算技术
• 基于Hadoop YARN的：分布式资源调度技术

Apache Hadoop的出现具有非常重大的意义：

• 为业界提供了”第一款”企业级开源大数据分布式技术解决方案
• 从Hadoop开始，大数据体系逐步建成，各类大数据技术不断出现

大数据有5个主要特征，称之为：5V特性

我们一起看看，大数据的特征：

大数据的核心工作其实就是：从海量的高增长、多类别、低信息密度的数据挖掘出高质量的结果。也就是数据计算――>数据存储――>数据传输。

由此，我们可以知道大数据核心工作为：数据存储―>数据计算―>数据传输

Apache Hadoop - HDFS：Apache Hadoop框架内的组件HDFS是大数据体系中使用最为广泛的分布式存储技术

Apache HBase：Apache HBase是大数据体系内使用非常广泛的NoSQL KV型数据库技术。HBase是基于HDFS之上构建的。

Apache KUDU：Apache Kudu同样为大数据体系中使用较多的分布式存储引擎

云平台存储组件：除此以外，各大云平台厂商也有相应的大数据存储组件，如阿里云的OSS、UCloud的US3、AWS的S3、金山云的KS3等等

Apache Hadoop - MapReduce：Apache Hadoop的MapReduce组件是最早一代的大数据分布式计算引擎对大数据的发展做出了卓越的贡献

【【微信】】：【【微信】】是一款以SQL为要开发语言的分布式计算框架。其底层使用了Hadoop的MapReduce技术（被很多公司使用）

Apache Spark：是目前全球范围内最火热的分布式内存计算引擎。是大数据体系中的明星计算产品；

Apache Flink：同样也是一款明星级的大数据分布式内存计算引擎。特别是在实时计算（流计算）领域，Flink占据了大多数的国内市场。

Apache Kafka：Apache Kafka是一款分布式的消息系统，可以完成海量规模的数据传输工作。Apache Kafka在大数据领域同样是明星产品；

Apache Pulsar：是一款分布式的消息系统。也有非常多的使用者；

Apache Flume：是一款流式数据采集工具，可以从非常多的数据源中完成数据采集传输的任务。

Apache Sqoop：是一款ETL工具，可以协助大数据体系和关系型数据库之间进行数据传输。

综上所述，大数据体系内的软件种类非常多，在后续的学习中我们都可以逐步的接触到这些软件。

1. 大数据的核心工作：

• 存储：妥善保存海量待处理数据
• 计算：完成海量数据的价值挖掘
• 传输：协助各个环节的数据传输

2. 大数据软件生态

• 存储：Apache Hadoop HDFS、Apache HBase、Apache Kudu、云平台
• 计算：Apache Hadoop MapReduce、Apache Spark、Apache Flink
• 传输：Apache Kafka、Apache Pulsar、Apache Flume、Apache Sqoop