阿里巴巴用 AI 打造「先賣再製」新電商模式，怎麼讓轉換率提升逾 17%？
在電商競爭日益激烈的情境下，中國電商巨頭阿里巴巴導入 AI 驅動的「先賣再製」（sell‑first‑make‑later）商業模式。這項策略跳脫「設計－製造－上架」的線性流程，改由 AI 預測消費需求、設計商品、觀測市場反應，再決定是否生產。
AI 先做商品圖 + 市場驗證，打造「先賣再製」循環
阿里巴巴的「先賣再製」模式，核心在於「AI Generated Items」（AIGI，AI 生成的商品），運用文字生成圖片（text-to-image）模型，自動打造潛在熱賣商品的設計草圖。這些圖片會直接作為「虛擬商品」上架於平台，透過實際的點擊率、預購數據來驗證消費者反應。
與過去商品開發需歷經手繪、打樣、測試反應的冗長流程相比，AIGI 能將這些步驟都省略了。一位設計師一天或許只能產出數個商品草案，AIGI 系統卻能在數秒內生成上百張不同設計，並透過數據即時篩選哪一款更符合趨勢與偏好。
此外，阿里巴巴還搭配名為 PerFusion 的偏好對齊（Preference Alignment）框架，整合用戶點擊、停留時間等行為指標，優化生成模型，使其能精準反映特定市場群體喜好，讓 AI 不只是單向生成圖像的工具，而是一位理解市場的共同設計者。
虛擬商品上架後，平台可透過預先曝光和預購驗證市場反應，以真實數據篩選最佳方案，再進行生產，這樣的流程縮短了商品上市前的設計時間，並有助減少實體樣品成本與庫存風險。根據阿里巴巴與上海交通大學研究人員研究，AIGI 商品在搜尋與推薦頁面的點擊率，分別提升超過 17% 和 13%，轉換率亦顯著增加逾 17%。
先賣後製關鍵優勢：降低試錯成本
過去，品牌在新品開發初期，往往得先投入大量人力物力設計、打樣與製造測試批次，冒著滯銷風險一試市場反應。這也導致許多商品誕生即庫存積壓，成為企業營運壓力來源。
而阿里巴巴的 AIGI 機制，讓開發流程得以反轉，品牌無需先製造實體樣品，即可上架虛擬商品測試水溫。透過點擊與預購的即時數據反饋，只有真正獲得市場興趣的設計才會進入生產流程。這種以「需求先行」為基礎的設計方式，讓試錯成本大幅降低，也讓生產更有依據、更貼近真實市場。
這種「先賣再製」不僅加速商品推向市場的節奏，還能動態響應流行趨勢變化，使品牌更靈活，也更具競爭力。
不只是設計自動化，而是整體商品策略重構
值得注意的是，阿里巴巴研發的 AIGI 並非僅限於設計層面的應用。當模型能預測趨勢、調整風格、引導設計方向，其實已參與商品的整體策略制定。這讓「設計」不再只是創意產出，而變成數據驅動的動態優化過程。
因此，阿里巴巴與上海交通大學研究人員指出，阿里巴巴這套系統更可被視為一種商品智慧決策引擎，讓企業得以以最小風險測試市場，同時以極高效率推出個性化或小量訂製商品。
隨著生成式 AI 技術愈趨成熟，更多平台可能跟進這樣的策略，加速商品設計與上架的節奏。阿里巴巴的案例，不僅是電商營運的一次創新，更反映 AI 不只是工具，也是商品供應鏈中的核心驅動因素。
＊本文開放合作夥伴轉載，參考資料：《Sell It Before You Make It: Revolutionizing E-Commerce with Personalized AI-Generated Items》、arXiv、Marketing Pulse，首圖來源：Unsplash
（責任編輯：廖紹伶）