文/庄帅
今年以来，AI正在深刻地改变着零售电商行业的竞争方式，平台与平台之间、商家与商家之间的竞争差距，越来越多地来自AI工具在组织和流程中的使用深度。
作为商家来说，加快AI工具在组织内的广泛应用已经成为必选项，当竞争对手把高频且专业的任务交给AI，而你还在苦苦地寻觅所谓的专业人才时，你与竞争对手的差距会变得越来越大。
那么，除了使用电商平台提供的适合所有商家的标准化AI工具之外，商家如何基于自身的商业模式、组织流程、KPI考核标准等非标需求，选择合适的AI开发工具呢？
作为百联咨询创始人、零售电商行业专家，我给企业做技术选型建议时，会从易用性、安全性、灵活性、协同效率和成本可控多个维度进行综合评估。
现阶段来看，国外的许多AI工具存在着一些不确定性和风险，我更多建议选择国内大厂提供的AI工具，目前字节跳动提供的TRAE是最受欢迎的AI开发工具，也是非典型开发者（包括电商商家）最现实的选择。
这样一来，无须专业的技术人员和工程师，就可以让最懂业务的人直接做出可用的AI工具。
当然，不同类型的商家对于AI开发工具的诉求存在一些差异，这篇文章我将结合TRAE已经成熟的功能和相应的案例展开进一步的深入分析。
TRAE让商家可以自主开发AI工具
对于任何商家来说，都会面临包括运营效率、跨平台协同、数据合规、经营成本等多个层面的问题。
在爆品选择、竞品分析、制定各种价格、多平台收集评价信息等工作上人工盯盘成本高，对于SKU、库存、采购、订单信息的管理和反复整理，人工也容易出错；在营销和广告的投放、转化、评论反馈由于平台过多，导致信息出现割裂，靠人工难以快速复盘并制定下一步营销动作。
TRAE是什么，如何做到让商家多一个选择？
TRAE是字节跳动推出的AI原生开发平台，集成国内领先的豆包大模型，并火速接入国内顶级模型，在Agent模式下，用户只需用自然语言或语音提出任务，AI即可自动完成需求拆解、代码编写、调试测试到部署上线的全流程，用户负责提需求和验收。
简单点说，TRAE让不会编程的运营、市场营销、客服、财务等业务人员，都可以直接把自己对业务的理解转化为可运行的AI工具。
那么问题来了，电商平台已经开发了丰富的AI工具，商家为什么还要自己开发AI工具呢？
商家用TRAE独立开发AI工具的原因
结合我在电商平台十几年的开店经历，并且在TRAE社区看到很多商家根据实际需求的开发案例之后，让我这个上古电商人很有感触和启发，并总结了三个原因：跨平台、非标化、安全性。
跨平台很好理解。
现在绝大多数商家都是在抖音电商、淘宝、天猫、京东、拼多多等多个平台经营，甚至不同平台还会上架不一样的货品，以及不一样的促销活动、商品评价、标题和详情页等等。
例如商家想要做个整体的经营分析，这个时候平台提供的AI工具只能分析这个平台上的经营情况，无法分析商家在多个平台的完整经营情况。
一个多平台的电商经营分析系统涉及各种用户、商品、订单的数据，而且还要分析出各种关键的销售指标，但是通过TRAE结合SQLite的MCP能力，可以把多平台的电商经营分析系统轻松地做出来。
我看到有人把客户、产品、订单等数据表放进SQLite，然后通过TRAE用自然语言生成查询和报告脚本，这样系统就可以自动跑出关键指标概览、月度销售趋势、分类销售结构、客户消费排名、订单状态分布和支付方式占比，再用Chart.js生成折线图、柱状图和环形图，最后同样生成一个在浏览器就可以打开的HTML。
而且MCP服务还能把SQLite的单机数据库变成了支持多人协作的共享数据源，这样不同的团队都可以同时访问这个系统看运营数据的情况。
非标化是第二个原因。
目前每个平台开发的AI工具都是给所有商家用的，很标准化，但是每个商家有自己的企业文化、组织流程、考核标准、财务规范等，甚至老板的决策风格和方式、理解能力和认识水平，操作习惯都很不一样。
一位做抖音女装电商的商家就遇到了这个问题，每天要手动打开好几个Excel表格找订单、看发货、算到账，费时不说还容易出错，后来他干脆用TRAE从零搭了一套轻量的经营数据联动看板。
这套看板把成交金额、现货预售订单、发货到账金额这些核心指标放在一个界面里，配了30天趋势图、发货进度追踪、待发货预警、商品TOP20排名、类目占比、载体效果对比和退款率预警，旗舰店和服饰店还能一键切换。
要知道，这个商家只是在抖音上做直播带货的，一点技术都不懂，但是对自己那点生意可是门清，通过用TRAE的SOLO自然编程语言，就像平时和豆包聊天一样，把需求说清楚，TRAE就自动把代码生成出来了。最后只花了五天时间，就把每天的高频杂活由一个可运行的AI小工具搞定了。
至于第三个安全性的原因，前面有提到，大部分商家还是希望把各个平台的数据在不联网的电脑上运行，保证数据和财务的安全，也就是本地部署，搭建本地优先的运营AI智能体就变得重要。
一个典型的例子是售后处理。
有个商家的退货仓库和工作场地不在一起，处理售后的人员每查一个退货单号是否已收货、是否影响二次销售，得点好几个入口、搜不同的表格。特别是现在很多用户还会直接在微信上找客服处理售后，客服登记快递丢件理赔也容易漏，直到财务对账时才会发现记录不全。
于是这位商家用TRAE做了一个可以在浏览器打开的页面，叫做“综合电商售后处理系统”，第一个版本就是把日常工作中多个共享文档的查询和录入集中到一起，这样大幅减少反复打开各种软件后台和切换表格的时间。
现在根据售后和客服使用的反馈迭代了好几个版本，最新版本加入了自动从微信群提取聊天记录、自动登记发错货和丢件理赔的功能。
由于用TRAE进行开发和迭代升级都很简单，商家后续还会继续根据反馈不断进行迭代。
只要做电商就肯定会有售后，处理得好，复购和转介绍会变多，生意就可以稳步增长，这是所有商家的共识，但是售后的人力成本也确实很高，这笔账有时算不过来，本地化的AI工具正好补上这个缺口，而且TRAE的本地部署让安全性有了极大的保证。
TRAE满足不同类型商家的需求
当然，不同类型的商家在AI工具开发还是存在一些差异。
对于那些只在电商平台内经营的商家，由于受限于电商平台的开放程度，更多是优化自身的运营效率，包括跨平台的商品标题/详情、评价回复和经营数据复盘等。
除了前面提到的经营数据看板和售后系统的例子，我了解到一场广州的电商老板AI闭门会上，也出现了许多用TRAE开发AI工具的案例。
我看到一套覆盖图片生成、商品上新、订单汇总、经营复盘全流程的半自动化电商系统，一个运营人员可以管20家店，人效相当于过去的5到6个运营。
另外一款面向淘宝天猫平台的浏览器插件的AI小工具，也是完全用TRAE从0到1搭建的，直接将淘宝天猫的商品链接复制到浏览器打开商品页之后，就可以自动从价格、图片、评论、卖点、信任、服务六个维度给出诊断报告，告诉商家这款商品为什么卖不动或者卖得好，需要怎么优化和提升。
还有一个电商商家两个人花了两周时间，基于TRAE完成了覆盖商品信息输入、卖点提取、脚本生成和多平台发布全链路的AI短视频生成平台的MVP。
从这些案例可以看出，对于在电商平台内经营的商家，通过TRAE可以把电商平台日常高频的运营任务变成可运行的AI小工具，在电商平台标准化的后台和商家自己的非标需求之间形成一层运营的中间件，有效地提高经营效率。
而对于那些希望搭建独立商城的商家，则面临无法自主招聘或者有效管理专业技术团队，或者合作的外包团队不稳定导致建站及迭代更新的成本高、周期长等问题。
现在一样可以通过TRAE以零代码的形式搭建出拥有商品管理和交易、会员注册和管理、数据分析、客服等成熟电商平台有的功能的完整独立商城，并且用TRAE承担核心的编程任务持续更新迭代升级。
有了独立的商城，还需要从各种内容平台、社区、社交软件进行营销获客，我看到有人用TRAE接入了火山方舟的Agent Plan的方式，然后搭了一个也是在浏览器里就能用的本地AI小工具，打开后只要输入一句商品描述、选小红书（也可以切换到其它平台），只要几秒钟就能生成一套带标题、卖点和话题标签的商品文案和主图，主图可以直接下载使用。
对于两者混合经营的商家来说，订单分散在多个后台、库存分仓、财务跨平台对账，需要在多个平台和独立商城之间对齐数据做经营，运营难度会大得多。
TRAE除了做出独立商城、跨平台多店铺的各种管理系统、一人电商操作系统等等功能之外，还能把跨平台、跨环节的经营协同流程从屏幕操作直接变成一个个系统里的工作流并自动运行，让这些商家从过去要买ERP、买中台或者在不同SaaS之间做集成，又多了一个新的选择。
随着我对TRAE的深入研究和了解，发现无论是什么商家需要什么样的功能，TRAE都能很好地满足。随着TRAE的普及，有理由相信，商家的竞争维度同样会发生深层次的变化。
不得不说，已经发展了二十多年的电商行业，在AI时代的格局又要有新变化。
AI时代的电商竞争会怎样？
首先，商家在各大电商平台内的经营能力仍然是基本功，选品、内容、投放、履约、客服，每一项都决定短期转化和长期复购，用好平台上的AI工具和功能至关重要。
其次，有了AI有了TRAE这样的开发工具，商家的竞争不再局限于电商平台。会越来越多地取决于对自己生意的理解深度，以及把这种理解通过对话提需求的形式生成一个个适配自身的可高效运行的AI工具，这个能力的差异决定了商家竞争优势的高低。
毕竟对于一个清楚自己订单流转逻辑的商家，可以用TRAE搭出适配自身业务的多平台协同工具；对于一个理解品牌调性和用户信任关系的商家，可以用TRAE完成独立商城的搭建和持续迭代。
只有商家全面掌握和开发出适配自身的AI工具，才能与供应链、渠道、营销、组织管理等其它能力一起构建基于品牌的DTC综合能力，这些会成为商家除电商平台经营之外的另一条竞争优势和新的增长曲线。
所以接下来，从行业的视角，不再需要招聘和管理专业技术团队、外包团队，商家只要借助TRAE和各种AI能力，中国有可能再次出现越来越多的独立品牌商城。
这些商城可以不用一开始就追求规模，它们可以先作为商家验证DTC模式、沉淀用户关系、测试自有产品组合的低成本入口。
当独立品牌商城与多个电商平台一起成为越来越多消费者的网购选择，商家与平台的关系也将出现新的平衡。
当然，电商平台仍然是流量、履约和技术的重要基础设施，而独立商城则提供品牌自主经营的空间。
商家可以在两者之间分配经营重心，降低对电商平台的依赖，更好地避免平台内的内卷式竞争，也有了和美国商家一样离开平台也能活下去的选项。
而这，才是TRAE最为重要的价值体现！
