DeepSeek将成为零售电商行业的“生意参谋”
在过去短短一个多月的时间里，已有数百家公司接入DeepSeek。这里面除了同行的AI创业公司，还有腾讯元宝、文心一言、阿里通义千问这样的大公司AI产品，以及阿里钉钉、字节飞书这样的办公App。
相比之下，DeepSeek正以更快的速度被更多企业从应用层面接入和使用。作为长期关注零售电商行业的研究者，基于DeepSeek的模型逻辑和少量行业应用案例，我也一直在思考：DeepSeek到底能为零售电商行业带来哪些实实在在的帮助？
DeepSeek不仅仅是给出答案
在探讨零售电商行业的应用之前，有必要先搞清楚Deepseek与早前其他大模型的核心差别。
简单来说，Deepseek是通过模拟人类的思维模式，结合大数据构建出来的
推理大模型
而此前的美国ChatGPT、国内百度文心一言、阿里通义千问、腾讯元宝、字节豆包，均是基于大数据构建的通用大模型。与传统搜索引擎给出信息列表不同，通用大模型可以根据用户的问题直接给出答案，并进行持续的互动对话。
但通用大模型没有完整的推理思维。它更多是基于大量文本数据的训练，掌握了语言规律，能够生成合适的内容，却缺乏复杂的推理和决策能力。所以对于复杂问题，很难给出令人满意的答案——或者说，复杂问题本来就没有唯一正确的答案。
与通用大模型相比，推理大模型则是在传统大语言模型的基础上，强化了推理、逻辑分析和决策能力。它们通常具备额外的技术，如强化学习、神经符号推理、元学习等，来增强其问题解决能力。尤其是擅长复杂推理、解谜、数学证明等任务，能够显式展示中间推导过程。
对于用户来说，一款AI产品不应该仅仅是给出答案。否则它与传统搜索应用让用户在信息列表自行寻找答案的方式，差别只在于效率高低而已。
基于推理大模型，让用户看到一个AI应用对问题的思考过程，会大大增加对该应用的可信度——哪怕最后给出的答案与通用大模型相差不大。对于一些复杂问题，有些用户甚至不需要Deepseek给出最终答案，只为了看看它对于某个问题是如何进行深度思考的。
毕竟回答问题的思考过程对人们来说具有启发性，而且这样的思考过程也更接近人脑回答问题的思维方式。例如，有中学生就用Deepseek去了解数学题的解题思路，然后根据这个思路自己解题，还能让Deepseek给出几道相似题目进行练习，从而提升该类题目的解题能力。
用《黑神话悟空》制作人冯骥的话来说，DeepSeek可谓是同时做到了“强大、便宜、开源、免费、联网、本土”这六大突破，这其中任何一点都是非常了不起的。这也解释了为什么Deepseek在短期内受到各行各业和广大用户的认可——从公开数据来看，DeepSeek仅用了7天时间就达到1亿用户规模，而ChatGPT花了两个月。
从AI工具到生意参谋
AI大模型在零售电商行业的应用时间并不短，但之前的通用大模型应用对商家的经营能力提升仍然有限，只是在一些程序化的操作上提升了效率。例如自动选择关键字进行广告投放、自动生成种草图文等。AI对于零售电商行业的商家来说，仍然算自动化程度更高的工具，称不上智能。
虽然卖货这件事看起来门槛不高，但遇到的却是因人而异、个性化极强的复杂问题，通用大模型处理起来显然有些吃力。
试着向DeepSeek提问一个专业问题：“在幼儿园附近开了一家便利店，应该卖什么商品？”
在通用大模型模式下，DeepSeek和其他AI应用一样，直接给出了十个具体的商品建议列表。但从零售行业人士的角度来看，这很难在没有依据和实际经营场景考量的前提下照搬。
而在DeepSeek深度思考（R1）模式下，则给出了一些有建设性的分析思路：对三类客户群体（小朋友、家长、老师）的需求分析，对选址差异（幼儿园外面还是里面）造成的选品差异分析，以及商品安全与健康方面的要求，甚至提到要与园方沟通交流，了解更全面的需求。
这个问题其实专业性很强，需要从多个维度帮助提问者进行分析，给出相应思考和建议，然后再给出具体的经营策略和案例参考。DeepSeek对这个行业问题的完整深度思考，根据咨询业的经验来看，已经达到初级咨询师的水平：
这样比较下来，DeepSeek的推理大模型不仅可信度更高，对人们遇到的各种复杂问题有更大帮助，其在不同行业所能发挥价值的空间也要大得多。
此前，通用大模型应用基本上都是“AI工具”，例如智能客服、数字人等。而推理大模型的出现，相当于商家多了一个拥有思考能力的“生意参谋”。它在选址、选品、商品升级、人群分析、市场趋势预测、营销策划、经营策略与经营分析、供应链和库存管理等方面，均能提供助力。
一位充电宝卖家分享，他们通过训练专属模型分析店铺用户的行为，可以挖掘出消费者的“潜在需求”。“我们通过DeepSeek批量生成中英文产品描述，直线提升了商品列表的优化效率，但真正带来订单增长的，是结合DeepSeek的建议改良了Type-C+Lightning双接口设计的商品。”
虽然大数据能告诉商家“快充”是热搜词，但如何洞察到用户的潜在需求，很多时候还要对各种用户行为数据进行全面分析，才能得到真实的答案。
对于零售行业常见的商品组货搭售，DeepSeek能够给出关联销售的经营策略，通过挖掘低频高利润的商品组合，例如将“猫砂和除臭剂”进行捆绑促销，很好地提升了销售额。另外，通过强化学习模型对临期商品进行动态定价，根据保质期剩余天数和用户店内及线上网店的浏览行为即时调整折扣，提高了临期商品的转化率。
在用户需求预测与动态补货方面，DeepSeek认为某社区店可以通过整合历史销售数据、天气、节假日等多维度信息，建立预测模型精准预判商品需求。它还举了一个例子：某母婴品牌在双十一前结合生育率波动和竞品活动数据调整备货量，最终实现销售额同比增长40%。系统还能自动生成补货周期建议，库存周转效率提升30%-50%，缺货率下降60%。
从这些商家的实践可以明显看出，推理大模型的出现和发展，已经让商家和电商平台形成“AI辅助人工决策”的新型经营模式，从「单点优化」进化至「全局智能」的新阶段。
