日期: 2026 年 2 月 26 日

  • 2026年AI电商趋势分析

    2026年AI电商趋势分析 – 从运营时代到经营时代

    2026年春节最大话题:AI

    从春晚上翻滚的AI机器人,到千问的巨资赞助,AI成为2026年最大的变局;AI+电商,将进入高速成长的红利期!

    电商行业的时代转折

    从运营时代到经营时代,AI正在重构电商行业的底层逻辑

    传统运营困境

    流量下滑就猛加投流预算,转化变差就疯狂降价促销,库存高企就急着清仓甩卖,团队松散就频繁换人调整…

    危险的错觉

    看似GMV还在稳步增长,心里却越来越虚——利润肉眼可见地变薄,现金流始终紧绷,团队疲惫不堪…

    时代转向

    在”运营时代”已然落幕、”经营时代”正式崛起的今天,还在死守旧逻辑,对抗新趋势,最终只会被时代抛下。

    过去十年 vs 现在

    过去十年

    靠流量、爆品、执行力就能实现野蛮生长

    现在

    竞争对手已经率先握住了AI这张王牌,进入了”遍地神灯”的新赛道

    AI不是替代,而是淘汰”被动执行”能力

    AI正在重构电商行业的生产力结构

    底层支撑失效

    AI的到来,不仅是一次技术升级,更是对电商行业生产力结构的根本性重构,这也直接导致传统运营逻辑的底层支撑彻底失效。

    思维方式转变

    以前做项目,老板的第一反应是”要招人补人力”;现在做项目,首要思考的是”这个环节还需不需要人”。

    重新定义价值

    AI替代的从来不是某个具体岗位,而是”被动执行”这种能力——凡是听指令就能完成、无需独立思考的工作,都在被AI迅速压到零成本。

    写方案

    AI一分钟能给十份

    写脚本

    AI一天能出五十条

    做海报

    AI一小时能生成一百张

    写代码

    AI可以24小时随时待命

    核心洞察

    这就是”遍地神灯”的时代,当基础执行工作能被AI低成本替代,真正稀缺的,是能提出正确愿望、掌握核心决策、具备顶层设计能力的人。这正是从运营思维转向经营思维的核心要求:企业的核心能力,必须从”做事情”升级为”定方向、搭系统、做决策”。

    电商增长水位线

    水位线之上才是生存区

    AI划下的增长分界线

    AI在重构生产力结构的同时,也在电商行业划下了一条看不见的增长水位线,这条线直接划分了企业的生存区和淘汰区。

    水位线之下(淘汰区)

    被AI快速平权的基础运营技能,这些能力遍地都是,几乎没有核心价值

    水位线之上(生存区)

    AI无法替代的高阶经营能力,这些能力极度稀缺,直接决定企业的存亡

    淘汰区
    基础运营技能
    生存区
    高阶经营能力
    AI增长水位线

    正在被淘汰的能力

    • 投流建计划
    • 写详情页挖卖点
    • 看报表做复盘
    • 搭建SOP盯执行
    • 做活动拉GMV

    AI时代的核心竞争力

    • 系统化经营能力
    • 顶层设计能力
    • 核心决策能力
    • 数据驱动能力
    • 系统搭建能力

    行业分化趋势

    稳健发展企业

    利润清晰,发展稳定

    困境企业

    现金流紧张,库存高企

    数据+经营系统

    企业增长的底层逻辑

    AI时代的经营系统

    AI的底层核心是”数据+模型”,没有数据,模型就是没有根基的空壳;没有模型,数据毫无价值。企业增长的底层逻辑同样如此,核心就是数据 + 经营系统。

    常见误解

    很多老板误以为经营系统就是制定制度、召开会议、梳理流程,把经营系统等同于”规范化管理”。

    真正的经营系统

    建立一套以数据为核心、以利润为导向、以长期增长为目标的经营闭环。它能把企业的增长目标,拆解为可计算、可验证、可复制的具体动作。

    运营 vs 经营

    运营思维

    • 关注”把事情做好”
    • 零散的动作
    • 靠人管企业
    • 局部最优
    • 动作堆叠

    经营思维

    • 关注”做正确的事”
    • 系统化布局
    • 靠系统管企业
    • 全局最优
    • 模型复利

    三大核心动作

    站在电商增长水位线之上的关键策略

    01

    从”局部最优”拉回”全局最优”

    过去,各部门只盯着自己的KPI,看似各司其职,最终却导致企业整体利润越来越差。

    用数据拉通全链路,建立企业专属的经营驾驶舱

    所有决策围绕利润结构、现金流安全、用户资产沉淀展开

    从”各自为战”转向”协同作战”

    02

    从”动作堆叠”变成”模型复利”

    不再纠结”这个活动能不能冲一波GMV”,而是聚焦”这个动作能不能放大企业的结构效率”。

    找到高利润的流量渠道,沉淀为流量获取模型

    找到高效的转化路径,沉淀为用户转化模型

    实现增长的可持续性,用同样的投入产生更确定的结果

    03

    从”用人干活”升级为”将才系统”

    AI时代,企业最贵的从来不是执行力,而是提出正确”愿望”、驾驭系统的能力。

    搭建既懂运营又懂经营的将才团队

    培养能看懂数据背后经营逻辑的人才

    能够搭建适配企业的经营系统,拉通跨部门协同

    AI时代的电商生存法则

    在这个”遍地神灯”的时代,神灯已经不再稀缺,真正稀缺的是会许愿的人。电商企业必须从传统的运营思维转向经营思维,建立以数据为核心的经营系统,培养具备顶层设计能力的将才团队,才能在AI时代的电商竞争中占据优势地位,实现可持续的增长。

  • 你以为创业拼的是聪明?

    LOCKS 框架:创业者的骨相测试

    LOCKS:创业者的骨相,无关聪明

    Brian Halligan(HubSpot联合创始人)基于对数百位创始人的观察,提炼出的五条核心评估标准。

    没有“聪明”,没有“技术”,没有“判断”。答案可能让人不适。

    一面镜子,而非路线图

    LOCKS 评估的不是技能,而是一个人骨子里是什么样。它照出的是你是否适合创业这条残酷的道路。

    • K(知识) & S(学生):可后天习得,靠努力。
    • L(讨人追随):可勉强补一点,但“天生”与“学会”有本质区别。
    • O(痴迷) & C(肩上的石头):极难或无法补足。它们是筛选器,不是训练目标。

    “它是一面镜子。照出来你适不适合走这条路。如果你缺的是O和C——答案可能不是硬补,而是重新想想自己是不是选对了赛道。”

    ?
    你,适不适合?

    五条标准,每一个都不是你以为的意思

    L

    Lovable
    讨人追随

    不是情商高,会来事。 是“28岁的我,愿不愿爬过碎玻璃去给这个人干活?”

    能让他人放弃更安全的选择追随你。乔布斯是典型。

    O

    Obsession
    深度痴迷

    不是觉得“点子不错”。 是“不和这个人/问题在一起我活不了”。

    一个问题在你脑子里住了很多年,不解决就浑身不自在。无法强迫产生。

    C

    Chip on shoulder
    肩上的石头

    不是“上进心”。 是内心深处一块“焊死的涡轮”,关不掉,永远在转。

    人生经历刻下的。黄仁勋觉得“太苦了,但停不下来”。补不了。

    K

    Knowledgeable
    领域知识

    在你的领域里懂多少。是你的“存货”和护城河。

    让你少犯蠢,比同行看得更准。可通过学习获得。

    S

    Student
    终身学生

    不是“爱看书”。 是“像大语言模型一样,不停地、不停地学”的饥饿感。

    是你“做饭的手艺”,不会过期。可通过练习获得。

    Halliganisms:LOCKS在行动

    每一条管理经验的背后,都对应着一种LOCKS特质。

    该吃的苦,一口吞

    分三轮裁员,就像慢慢撕创可贴,让全公司持续恐惧数月。一刀切 虽然剧痛,但伤害更小。

    对应特质:C (肩上的石头)

    那块石头让你能扛住巨大的瞬间痛苦。

    危机是变革的最好机会

    HubSpot宕机后,Brian在全公司面前哭了,然后推倒重来了整个发布流程。

    对应特质:O (深度痴迷)

    痴迷者想的不是“恢复原样”,而是“终于有理由大改了”。

    一事一负责人 (DRI)

    一盆花两个人浇,保证浇死。但难在执行:如何调动不归你管的人?

    对应特质:L (讨人追随)

    没有“让人愿意跟着你干”的劲儿,头衔是白搭。

    公司 > 部门 > 个人

    能跳出自己的小圈子看到全局,而不是只在乎自己那摊数据。

    对应特质:S (终身学生)

    永远在学习,所以视野一直在变大。

    找人、搭班子的反直觉逻辑

    答案谁都懂,但反人性

    “慢慢招,快快裁” (Nobody listens to me.)

    第一层:慌

    位子空着,项目卡着。本能是“赶紧找个人顶上”。

    第二层:心软

    看到苗头,但“再给一次机会吧”。心理负担太重。

    第三层:不甘心

    已经投入了那么多时间磨合,承认白费了太疼。

    面试 vs. 盲背调

    Brian的选择:选背调。面试是表演,大厂出来的人尤其擅长。

    关键问题(问前同事,而非候选人提供的推荐人):

    1. “你会不会特别想把这个人重新招回去?”
    2. “1到10分,你有多大可能从我这里把他抢回去?”

    内部培养 vs. 外部空降

    数据: 从Salesforce、Google、微软招的人,流失率100%

    比喻: 健身房练出的肌肉,到了野外(创业公司)可能不适应。

    “水平差不多的时候,给自己人一个机会。他懂你的做事方式、懂你这帮人的脾气。”

    AI 把技能踩平,LOCKS 成为终极壁垒

    “五工具”在贬值

    写代码、做设计、分析数据…AI正在让这些技能的门槛急速降低。“像我这种普通人,马上也能做产品了。” —— Brian Halligan

    “LOCKS”碰不了

    AI无法替你对一个问题痴迷(O),无法替你扛起肩上的石头(C),无法在关键时刻让人无条件追随(L)。这是AI无法自动化的、人骨子里的东西

    最终的护城河:活人间的信任

    企业销售(卖大单)的核心:“把公司的钱交给你,我不会因此丢饭碗。”

    AI能提供完美的信息和流程,但无法提供一个活人说出:“出了问题我负责。”

    当所有能自动化的都被自动化后,
    建立在“人和人之间信任”上的事情
    就变得无比值钱。

    总结自 Brian Halligan (HubSpot 联合创始人) 的洞察与框架

    LOCKS: Lovable, Obsession, Chip on shoulder, Knowledgeable, Student.

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