维度网讯，近日，美国亚马逊将其自有AI购物技术通过AWS产品化，推出面向零售商的Agentic Shopping Assistant方案。该方案允许品牌和零售企业在自有网站及应用中构建对话式购物助手，Kate Spade已成为早期采用品牌之一。

亚马逊此次开放的并不是一个普通客服聊天机器人，而是把其在自营电商平台中积累的AI购物能力打包给外部零售商使用。相关能力来自Alexa for Shopping等购物智能技术，零售商可根据自身商品目录、顾客群体、购物场景和品牌语气进行定制，让消费者通过自然语言完成商品发现、礼物挑选、产品比较和购买决策。亚马逊披露，过去一年已有超过3亿名顾客使用其AI购物助手能力，并带来接近120亿美元的增量销售额。对外部零售商来说，这组数据的重要性在于，AI购物助手已经不只是提高页面互动的新功能，而是直接被验证能够影响转化率、客单价和用户购买路径。

Kate Spade的落地案例集中在礼品购买场景。其母公司Tapestry已推出Kate Spade AI Gift Concierge，消费者可以通过对话描述收礼人、关系、预算、场合和偏好，由AI助手推荐合适礼品。礼品购买本身具有强烈的不确定性，用户常常不知道送什么、如何匹配风格、价格是否合适，也容易在大量商品页之间反复跳转。AI Gift Concierge把这种搜索过程转化为更接近导购顾问的交互方式，让用户通过连续对话缩小选择范围。对时尚和生活方式品牌而言，这类场景很适合AI切入，因为商品选择不只取决于参数，还涉及审美、情绪、关系和场合判断。

亚马逊选择通过AWS向零售商开放这项能力，也说明AI电商竞争正在从平台内部体验扩展到云服务和行业解决方案层。过去，亚马逊的购物AI主要服务于Amazon.com和亚马逊App自身;现在，AWS把架构指南、启动代码、实施经验、专家支持和系统集成伙伴能力组合起来，帮助零售商在数周内搭建自有购物助手，而不必从零投入多年建设底层系统。对于中大型零售商来说，这种模式的吸引力在于，它既可以保留自有品牌入口和用户关系，又能借用亚马逊在搜索、推荐、购物意图识别和订单转化上的经验。

这项发布也会改变零售企业对“AI导购”的理解。传统电商搜索主要依赖关键词、筛选条件和商品排序，用户需要自己把模糊需求翻译成搜索词;AI购物助手则可以直接承接“帮我给朋友挑一份生日礼物”“适合夏季通勤的包有哪些”“这几款产品有什么区别”这类更接近真实购买心理的问题。随着生成式AI进入电商前台，消费者与商品之间的入口可能从搜索框、分类页和推荐流，逐步转向对话式代理。零售商未来的竞争，不只取决于商品数量和价格，也会取决于AI是否理解品牌调性、库存状态、用户意图和购买场景。

对亚马逊而言，Agentic Shopping Assistant还有一层更深的商业意义：它把亚马逊自营电商经验转化为AWS行业解决方案，进入其他零售企业的技术栈。即使部分零售商与亚马逊在电商业务上存在竞争关系，它们仍可能需要AWS的AI基础设施、模型服务和代理式应用能力。亚马逊由此可以在“零售平台”之外，通过云计算和AI工具继续参与零售数字化升级。后续这项服务的市场表现，将取决于零售商能否快速完成商品数据接入、品牌语气训练、推荐准确性优化和线上转化闭环，并在不削弱用户隐私和品牌自主权的前提下，把AI导购真正变成销售增长工具。

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