在競爭日益激烈的零售電商行業(yè)，企業(yè)需要更加智能和高效的決策支持系統(tǒng)。DeepSeek正是應(yīng)運而生的創(chuàng)新工具，致力于成為零售電商行業(yè)的“生意參謀”。本文將深入探討DeepSeek如何通過大數(shù)據(jù)分析和人工智能技術(shù)，幫助企業(yè)優(yōu)化運營、提升銷售業(yè)績，從而在市場中脫穎而出。

在過去短短一個多月的時間里，已有數(shù)百家公司接入DeepSeek，這里除了同行的AI創(chuàng)業(yè)公司，還有騰訊元寶、文心一言、阿里通義千問這樣的大公司AI產(chǎn)品，以及阿里釘釘、字節(jié)飛書這樣的辦公App。

除此之外，相比于其他大模型產(chǎn)品，DeepSeek正在以更快的速度被更多企業(yè)從應(yīng)用層面接入和使用。

作為零售電商行業(yè)的研究者，「莊帥零售電商頻道」基于DeepSeek的模型邏輯以及少量的行業(yè)應(yīng)用案例，也一直在思考：DeepSeek對于零售電商行業(yè)會有哪些實實在在的幫助呢？

一、DeepSeek不僅僅是給出答案

在探究零售電商行業(yè)的應(yīng)用之前，首先有必要了解Deepseek與早前其他大模型的核心差別。

簡單來說，Deepseek是通過模擬人類的思維模式結(jié)合大數(shù)據(jù)構(gòu)建出來的推理大模型，根據(jù)用戶的問題會給出思考過程，哪怕答案并不令人滿意，其深度思考仍可供用戶決策參考。

而之前美國的ChatGPT，國內(nèi)的百度文心一言、阿里通義千問、騰訊元寶、字節(jié)豆包均是基于大數(shù)據(jù)構(gòu)建的通用大模型，與傳統(tǒng)搜索引擎給出信息列表不同，通用大模型可以根據(jù)用戶的問題直接給出答案并進(jìn)行持續(xù)的互動對話。

但是通用大模型沒有完整的推理思維，更多是基于大量文本數(shù)據(jù)的訓(xùn)練，掌握語言規(guī)律并能夠生成合適的內(nèi)容，但缺乏復(fù)雜的推理和決策能力。所以對于復(fù)雜的問題很難給出令人滿意的答案，或者說本來復(fù)雜問題本來就沒有唯一正確的答案。

與通用大模型相比，推理大模型則是在傳統(tǒng)大語言模型的基礎(chǔ)上，強化推理、邏輯分析和決策能力的模型。

它們通常具備額外的技術(shù)，如強化學(xué)習(xí)、神經(jīng)符號推理、元學(xué)習(xí)等，來增強其推理和問題解決能力，尤其是擅長復(fù)雜推理、解謎、數(shù)學(xué)證明等任務(wù)，能夠顯式展示中間推導(dǎo)過程。?

對于用戶來說，一款A(yù)I產(chǎn)品不應(yīng)該僅僅是給出答案，否則和傳統(tǒng)搜索應(yīng)用讓用戶在信息列表自行尋找答案的方式，差別只在于效率高低了。

所以基于推理大模型，讓用戶看到AI應(yīng)用對于一個問題的思考過程，會大大增加對該應(yīng)用的可信度，哪怕最后給的答案與通用大模型相差不大。

而對于一些復(fù)雜問題，有些用戶甚至不需要Deepseek給出問題的答案，只是為了看看Deepseek對于某個問題是如何進(jìn)行深度思考的。

畢竟回答問題的思考過程對人們來說也具有啟發(fā)性，同時這樣的思考過程也更接近人腦對于回答問題的思維方式。

例如，有中學(xué)生就用Deepseek去了解數(shù)學(xué)題的解題思路，然后根據(jù)Deepseek給出的解題思路自己解題，還能讓Deepseek給出幾道相似的數(shù)學(xué)題進(jìn)行練習(xí)，從而提升該類題目的解題能力。

用《黑神話悟空》制作人馮驥的話來說，DeepSeek可謂是同時做到了“強大、便宜、開源、免費、聯(lián)網(wǎng)、本土”這六大突破，而這其中任何一點都是非常了不起的。

這也解釋了為什么Deepseek在短期內(nèi)受到各行各業(yè)和廣大用戶的認(rèn)可，從公開數(shù)據(jù)統(tǒng)計，DeepSeek僅用了7天時間就達(dá)到了1億用戶規(guī)模，而ChatGPT花了兩個月。

二、從AI工具到生意參謀

AI大模型在零售電商行業(yè)的應(yīng)用時間并不短，但之前的通用大模型應(yīng)用對于商家的經(jīng)營能力提升仍然有限，只是在一些程序化的操作上提升了效率。

例如自動選擇關(guān)鍵字進(jìn)行廣告投放、自動生成種草圖文等，AI對于零售電商行業(yè)的商家來說，仍然算是自動化程度更高的工具，稱不上智能。

雖然賣貨這件事看起來門檻不高，但遇到的卻是因人而異、個性化極強的復(fù)雜問題，通用大模型處理起來顯然有些吃力。

我們也試著向DeepSeek提問了一些專業(yè)的問題，比如“在幼兒園附近開了一家便利店，應(yīng)該賣什么商品？”

在通用大模型模式下，DeepSeek和其它AI應(yīng)用一樣，直接給出了十個具體的商品建議列表，但是從零售行業(yè)人士的角度來看，沒有辦法在沒有依據(jù)和實際經(jīng)營場景考量的前提下照搬答案。

而在DeepSeek深度思考（R1）模式下，則給出了一些有建設(shè)性的分析思路，比如對三類客戶群體（小朋友、家長、老師）的需求分析，對選址差異（幼兒園外面還是里面）造成的選品差異分析，以及商品的安全和健康方面的要求，甚至提到要與園方進(jìn)行溝通交流了解更為全面的需求。

這個問題其實是一個專業(yè)性很強的問題，需要從多個維度幫助提問者進(jìn)行分析，給出相應(yīng)的思考和建議，然后再給出具體的經(jīng)營策略和案例參考。

DeepSeek對于這個行業(yè)問題完整的深度思考，根據(jù)我在咨詢業(yè)的經(jīng)歷，已經(jīng)達(dá)到一個初級咨詢師的水平：

這樣比較下來，DeepSeek的推理大模型不僅可信度更高，對人們遇到的各種復(fù)雜問題有更大幫助，其在不同行業(yè)所能發(fā)揮價值的空間也要大許多。

以前的通用大模型應(yīng)用基本上都是“AI工具”，例如智能客服、數(shù)字人等。而推理大模型的出現(xiàn)，相當(dāng)于商家多了一個擁有了思考能力的“生意參謀”。

對于商家在選址、選品、商品升級、人群分析、市場趨勢預(yù)測、營銷策劃、經(jīng)營策略和經(jīng)營分析、供應(yīng)鏈和庫存管理等方面均能進(jìn)行助力。

一位充電寶賣家告訴我們，他們通過訓(xùn)練專屬模型分析店鋪用戶的行為，可以挖掘出消費者的“潛在需求”。

“我們通過DeepSeek批量生成中英文產(chǎn)品描述，直線提升的商品列表的優(yōu)化效率，但真正帶來訂單增長的，是結(jié)合DeepSeek的建議改良了Type-C+Lightning雙接口設(shè)計的商品?！?/p>

雖然大數(shù)據(jù)能告訴商家“快充”是熱搜詞，但如何洞察到用戶的潛在需求，更多時候還要對各種用戶行為數(shù)據(jù)進(jìn)行全面地分析才能得到真實的答案。

而對于零售行業(yè)常見的商品組貨搭售，DeepSeek能夠給出關(guān)聯(lián)銷售的經(jīng)營策略，通過挖掘低頻高利潤的商品組合，例如將“貓砂和除臭劑”進(jìn)行捆綁促銷，很好地提升了銷售額。

另外通過強化學(xué)習(xí)模型對臨期商品進(jìn)行動態(tài)定價，根據(jù)保質(zhì)期剩余天數(shù)和用戶店內(nèi)及線上網(wǎng)店的瀏覽行為即時調(diào)整折扣，提高了臨期商品的轉(zhuǎn)化率。

在用戶需求預(yù)測與動態(tài)補貨方面，DeepSeek認(rèn)為某社區(qū)店可以通過整合歷史銷售數(shù)據(jù)、天氣、節(jié)假日等多維度信息，建立預(yù)測模型精準(zhǔn)預(yù)判商品需求。

DeepSeek還舉了個例子，提到某母嬰品牌在雙十一前結(jié)合生育率波動和競品活動數(shù)據(jù)調(diào)整備貨量，實現(xiàn)銷售額同比增長40%。系統(tǒng)還能自動生成補貨周期建議，庫存周轉(zhuǎn)效率提升30%-50%，缺貨率下降60%。

從這些商家的實踐可以很明顯地看出，推理大模型的出現(xiàn)和發(fā)展，已經(jīng)可以讓商家和電商平臺形成“AI輔助人工決策”的新型經(jīng)營模式，從「單點優(yōu)化」進(jìn)化至「全局智能」的新階段。