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你有没有想过，为什么实体店的转化率能达到30-35%，而在线购物网站却只有可怜的1.5%？这个巨大的差距背后隐藏着什么秘密？当我深入研究刚刚获得1600万美元A轮融资的Remark时，我发现了一个令人震惊的答案：在线购物缺少的，恰恰是实体店最珍贵的那个元素——真正懂产品、能给出专业建议的销售专家。
想象一下，你走进苹果专卖店、丝芙兰或者REI户外用品店，总有一个了解你需求、熟悉产品特性的销售顾问能够为你提供个性化建议。但在网上购物时，你面对的却是冰冷的产品页面、堆积如山的评论和无穷无尽的筛选选项。这就是为什么我们会在购买前跑到Reddit求助，或者向朋友询问意见的原因。我们渴望的不是更多信息，而是来自真正懂行的人的专业指导。
Remark的创始人兼CEO Theo Satloff深刻理解了这个痛点。他和联合创始人Carl-Philip Majgaard、Ian Patterson从大学室友时代就开始合作，他们意识到电商从1998年至今在本质上没有发生根本性变化。尽管有了广告、用户测试、产品视频等无数渐进式改进，我们仍然困在同样的一刀切式店面、购物车和结账页面中。但如果每个购物者都能体验到为他们量身定制的商店会怎么样？这正是Remark想要实现的愿景。
真人专家训练AI的革命性方法
我一直认为，当前AI领域存在一个普遍的误区：大多数公司都在追求"AI替代一切"的叙事，但Remark却选择了完全不同的路径。他们没有简单地用公开数据训练大语言模型，而是让成千上万的真人专家与用户实时对话，然后用这些珍贵的知识和洞察来训练AI模型。这种方法的天才之处在于，它既保留了人类专家的温度和智慧，又具备了AI的可扩展性和即时响应能力。
在Remark的平台上，你可能会遇到奥运选手分享他们对运动装备的实战经验，美容师详细解释不同护肤品对各种肤质的效果，时尚造型师传授搭配技巧，或者有经验的父母分享育儿产品的使用心得。这些都不是凭空想象的AI生成内容，而是基于60,000多位真实专家的亲身经历和专业知识。当这些专家不在线时，他们的AI人格会继续为用户提供服务，带着他们的语调、偏好和独特见解。
这种方法的效果是惊人的。据公司数据显示，Remark能够实现28%的转化率，这远远超过行业平均水平的1.5%。更令人印象深刻的是，一些用户甚至会在手机上进行长达10分钟的对话咨询，这在传统电商中是前所未有的行为。正如一位品牌合作伙伴所说："在AI的世界里，拥有个人化体验变得更加珍贵。他们很好地抓住了这种平衡。"
我特别被Remark的运营模式所吸引。当用户访问使用Remark服务的网站时，系统会动态生成一系列问题来引导购买决策。比如，如果用户在看锅具，网站可能会问他们使用什么类型的炉灶，是电磁炉、燃气灶还是柴油炉。当用户点击这些问题时，聊天界面会打开，系统会根据技能和地理位置将用户与相应的专家匹配。如果专家不在线，用户会与基于这些专家训练的AI机器人对话。
专家们的收入模式也很有趣。他们按聊天次数获得报酬，当他们的AI人格促成销售时也会获得佣金。虽然公司没有提供确切的收入数字，但据透露，顶级20%的专家每年可以赚取6-7万美元，只需每周投入15-20小时提供咨询服务。这创造了一个双赢的生态系统：专家可以将自己的知识变现，而消费者则获得了高质量的购物指导。
为什么现在是人机结合的最佳时机
从投资角度来看，Remark的时机选择几乎完美。领投方Inspired Capital的负责人Kamran Ali在接受采访时表达了一个深刻的观点："随着AI继续占领互联网，我们将继续被大量AI生成的内容所淹没。我们今天看到的AI生成内容比一年前多得惊人，而且没有结束的迹象。因此，拥有人类洞察和偏好实际上将变得更加珍贵，这就是吸引我们投资Remark的原因。"这个观点让我深思，因为它揭示了一个看似矛盾的现象：在AI技术突飞猛进的时代，人类的价值反而变得更加稀缺和珍贵。
我完全同意这个判断。在当前的AI热潮中，市场上充斥着各种通用的AI聊天机器人和千篇一律的AI助手，消费者正在经历所谓的"AI疲劳"。人们开始意识到，真正有价值的不是AI技术本身，而是AI背后的人类智慧和经验。
Remark巧妙地捕捉到了这一趋势，通过将真人专家的知识注入AI系统，创造出了既有人情味又可扩展的解决方案。据统计，自ChatGPT推出以来，AI生成内容已经激增了8000%以上，这种指数级增长让消费者越来越难以分辨什么是真实的人类体验，什么是机器生成的内容。
另一个关键因素是客户获取成本的不断上升。传统电商面临着越来越高的广告成本和越来越低的转化率，这迫使品牌寻找新的方式来提高流量的转化效率。Remark提供的解决方案不仅能提高转化率，还能增加平均订单价值，减少退货率和客服成本。据公司数据，Remark为客户带来了平均10%的净收入增长，并帮助品牌节省了超过320万美元的客服成本。这些数字背后反映的是一个更深层的商业逻辑：当获取新客户变得越来越昂贵时，提高现有流量的转化效率就成了最有效的增长策略。
从技术发展的角度来看，现在的大语言模型已经足够成熟，可以处理复杂的对话和推理任务，但它们仍然缺乏真实的领域专知识和个人经验。Remark的方法恰好填补了这个空白，将AI的处理能力与人类的专业知识相结合，创造出了一种全新的产品体验。这种时机的精准把握让我想起了移动互联网早期的情况，当时智能手机技术刚刚成熟，为新的商业模式创造了可能性。
我特别关注Remark创始团队的背景。他们从大学时代就开始合作，这种长期的默契在创业中是非常宝贵的。更重要的是，他们具备了技术严谨性和强烈的产品直觉这两个关键能力。正如一位客户所说，Remark就像是"电商界的Scale AI"，这个类比非常贴切，因为Scale AI成功地将真实的人类标注转化为AI训练数据，而Remark则是将真实的客户对话转化为专有的训练数据。
我也注意到，Remark的商业模式从最初的销售分成转向了基于网站流量的SaaS订阅模式。这种转变反映了公司对长期价值创造的信心，也为投资者提供了更可预测的现金流。这种模式转变通常标志着一家创业公司从实验阶段进入了规模化阶段。更重要的是，这种转变表明Remark已经证明了其价值主张，客户愿意为这种服务付费，而不只是分享收益。
让我印象深刻的是Remark目标市场的选择。他们专注于中端市场品牌，这些品牌销售的是人们真正关心的产品，如服装、美容、健康、户外用品等。这个市场定位非常聪明，因为这些品类的购买决策往往需要专业指导，而且消费者愿意为了获得正确的建议而花时间进行深度对话。这与那些标准化商品的购买行为形成了鲜明对比，后者更多依赖价格和便利性。
重新定义电商的未来
我认为Remark正在做的事情远不止是改善购物体验，他们实际上在重新定义电商的基础架构。传统电商的核心假设是，如果你提供足够的产品信息和筛选选项，用户就能找到他们想要的东西。但现实是，在面对复杂产品决策时，用户需要的不是更多信息，而是更好的指导。这让我想起了一个深刻的观察：尽管电商在过去二十年中稳步增长，但它仍然只占全球零售销售额的约20%。这部分原因是线下转化率通常比线上高出20倍。
走进任何一家服务良好的精品店或专业商店，你都会体验到大多数数字购物所缺失的东西：既了解产品又理解你具体需求的知识渊博的专家，他们能创造那些让浏览者变成买家的"顿悟时刻"。Remark将这种体验带到了线上，购物者可以与真正的产品专家或基于60,000多位真实专家知识训练的AI人格进行互动。这些专家不仅仅是回答问题，他们还提供视角、故事和信心。
Remark的平台不仅仅是一个聊天工具，它是一个完整的个性化购物生态系统。系统会根据用户与专家的对话动态重写网站内容，确保每个用户看到的都是最相关的产品推荐。这种程度的个性化在传统电商中几乎是不可能实现的，因为它需要实时理解用户的具体需求和偏好。我特别被这种动态内容生成的能力所打动，因为它意味着每个用户实际上都在体验一个为他们量身定制的独特商店。
从长远来看，我看到Remark有潜力成为"电商界的Scale AI"，正如一位客户所描述的那样。这个类比非常恰当，因为Scale AI成功地将人类数据标注转化为AI训练的基础设施，而Remark则在将真实客户对话转化为专有训练数据。每一次对话都让系统变得更智能，这种网络效应将成为Remark最大的竞争优势。随着对话数据的积累，AI人格会变得越来越像真实的专家，能够处理更复杂的问题并提供更个性化的建议。
公司的发展数据也印证了这一点。在2024年的1000万美元融资之后，Remark实现了4倍的收入增长，客户保留率达到100%，净美元保留率接近130%。这些数字表明，不仅客户满意度极高，而且他们还在持续扩大与Remark的合作规模。更重要的是，这些数据反映了一个健康的商业模式：现有客户不仅续约，还在增加支出。
我特别感兴趣的是Remark未来的产品路线图。公司计划基于专家对话生成产品推荐博客文章，并向用户发送个性化的跟进邮件。这种从实时咨询到内容营销再到客户关系管理的完整闭环，有可能彻底改变品牌与消费者的互动方式。这不仅仅是技术创新，更是商业模式的创新，因为它将一次性的购买决策转化为持续的关系建设。
我也注意到Remark的合作伙伴包括一些知名品牌，如Darn Tough Vermont、PEARL iZUMi、DECKED和Embr Labs。这些品牌的选择很能说明问题，它们都是在各自领域有深厚专业知识要求的品牌。这进一步证实了Remark的价值主张：当产品需要专业知识来正确选择时，人机结合的专家指导就变得至关重要。
Remark还在不断扩大其专家网络，从50,000人增长到60,000人。这种规模效应很重要，因为它意味着平台可以覆盖更多的产品类别和细分市场。公司与各种认证机构合作验证专家的资质，这类似于Airbnb为其平台添加各种体验提供商的策略。但我认为Remark的挑战比Airbnb更大，因为他们需要确保专家的知识质量和一致性，这比验证住宿质量要复杂得多。
让我特别印象深刻的是公司对专家激励机制的设计。专家不仅在实时聊天时获得报酬，当他们的AI人格促成销售时也会获得佣金。这种设计非常聪明，因为它确保了专家有动力提供高质量的建议，同时也让他们从长期价值创造中受益。据了解，顶级20%的专家每年可以赚取6-7万美元，这对于很多专业人士来说是一个有吸引力的副业收入。
我对人机协作未来的思考
从Remark的成功中，我看到了一个更大的趋势：最成功的AI应用不是那些试图完全替代人类的，而是那些能够放大人类能力的。Remark的模式证明了，当AI与人类专业知识相结合时，可以创造出既有规模又有深度的体验。这种理念不仅适用于电商，也为其他行业的AI应用提供了有价值的参考。
这种方法对整个AI行业都有启发意义。与其追求完全自主的AI系统，不如专注于如何让AI成为人类专业知识的放大器。Remark的专家们不需要24/7在线，但他们的知识和经验可以通过AI持续为用户提供价值。这种模式既保护了人类专家的利益，又满足了用户对即时响应的需求。从某种意义上说，这是一种"人类知识的长尾效应"，让专家的智慧能够惠及更多人。
我也思考过这种模式可能面临的挑战。首先是如何确保AI人格能够准确反映真实专家的知识和个性。Remark通过让专家直接参与训练过程来解决这个问题，但随着规模的扩大，保持这种质量控制将变得越来越困难。其次是如何在不同文化和市场背景下复制这种模式，因为专家的知识和沟通方式可能存在地域差异。
从竞争角度来看，虽然AI驱动的电商工具市场竞争激烈，但Remark的独特价值主张——结合真人专家知识的AI——为其建立了一定的护城河。其他公司很难简单复制这种模式，因为它需要建立庞大的专家网络和复杂的知识提取系统。但我也意识到，这种护城河并不是不可逾越的。如果大型科技公司决定进入这个领域，他们可能会利用自己的资源优势快速建立类似的专家网络。
我认为Remark的成功也反映了消费者心理的一个重要变化。在信息过载的时代，人们渴望的不是更多选择，而是更好的指导。他们希望有人能够理解他们的具体需求，并基于真实经验提供建议。这种需求在健康、美容、服装和户外用品等需要专业知识的品类中尤为突出。
展望未来，我相信Remark有潜力扩展到更多垂直领域。任何需要专业知识指导的购买决策，都可能从这种人机结合的模式中受益。从家居装修到汽车配件，从投资理财到教育培训，这种模式的应用场景几乎是无限的。但我也担心，如果Remark试图快速扩张到太多领域，可能会稀释其核心价值主张。
我对Remark模式的一个担忧是专家质量的一致性问题。虽然公司与认证机构合作验证专家资质，但在60,000人的规模下，如何确保每个专家都能提供高质量的建议？一个糟糕的专家体验可能会损害整个平台的声誉。此外，当专家只有5-8秒的时间来响应用户请求时，这种压力可能会影响服务质量。
这种模式的长期可持续性是需要辩证看待的。随着AI技术的不断进步，完全由AI驱动的购物助手可能会变得足够智能，不再需要人类专家的输入。虽然Remark目前的人机结合模式很有效，但它可能只是通向完全自主AI的一个过渡阶段。公司需要考虑如何在技术发展的过程中保持其竞争优势。
从商业角度来看，Remark的成功很大程度上依赖于其能够持续证明投资回报率。虽然目前的数据看起来不错，但电商市场的竞争非常激烈，客户对新技术的耐心有限。如果Remark无法持续提供明显的价值提升，客户可能会转向其他解决方案。
Remark的故事让我对AI的未来既乐观又谨慎。它证明了技术的真正价值不在于替代人类，而在于让人类的专业知识和经验能够惠及更多人。在一个日益数字化的世界中，保持人情味和专业性是有价值的。但我们也需要认识到，这种模式的成功很大程度上取决于执行力和时机。Remark能否在竞争激烈的市场中保持领先地位，仍然是一个值得关注的问题。正如Theo Satloff所说，"AI应该提升人类体验，而不是取代它。"这个理念很美好，但现实往往更加复杂。
文章来自公众号“深思圈”，作者“Leo”
