年货销售进入爆发期:南北方差异大,年轻人减负式返乡******
随着春运开启,返乡过年人群增多,年货销量开始逐步上升。美团统计显示,预计“小年”(1月14日)前后,将迎来2023年年货购买小高峰。
京东数据显示,近期京东上“年货”作为热搜同比飙升226%,其中“糖果”搜索量增长180%,“烟花”的搜索量更是上涨248倍。
南北方购买差异大
美团优选数据显示,最近两周,“腊肉挂钩”销量环比上月增长150%,饺子销量环比增长60%。
从地域看,腊肉挂钩、腊肠制作器成地道南方“年味风向标”。美团优选数据显示,重庆、成都、梅州、绵阳、宜宾、达州、泸州、广安、南充、资阳消费者更爱下单腊肉挂钩;湖北、安徽等地消费者更爱下单腊肠制作器。
北方消费者更偏爱饺子。美团优选数据显示,近期饺子馅挤水袋、饺子帘、硅胶揉面垫、擀面杖等包饺子用具热销。其中,天津、铁岭、哈尔滨、唐山、沈阳、济南、承德、大连、沧州、廊坊消费者更爱下单饺子帘,而爱下单擀面杖的消费者多集中在东北三省。此外,东北因室内供暖后足够热,雪糕成为招待亲友、降温解馋的热选年货。东北三省雪糕下单高峰从春节前三周就已开启。
此外,春节传统习俗的传承成为了消费者心中的主流。京东的调查数据显示,82.2%的用户表示会购买年夜饭、传统美食、土特产等,同时59.9%的用户表示愿意购买春联、年画、剪纸、装饰等提升过年气氛的产品。
此外,今年春节,健康消费受到更多关注。京东数据显示,北京用户寄出医疗保健品的金额同比增长6.2倍,广州和上海增长则达到6倍。此外,调查显示有12.4%的消费者表示会把大城市兴起的趋势新品带回家,如智能化、绿色环保等更加细分,更加优质的商品,这一定程度上也体现出消费者渴望给亲人带去改变和更好的生活的消费倾向,以及今年人们主要关注家人健康、为家里添置大件尤其是智能化普及的趋势。
《2023年快手电商年货消费洞察报告》显示,“精致养生”成过年新趋势。快手年货节期间,土蜂蜜、海参等滋补养生品,受欢迎程度大幅上升;心率血氧脉搏健康电子仪等医疗器械产品,从“医疗”特供变成过年送礼必备爆品。
年轻人异地下单“减负”返乡
过去不少人返乡过年都会拎上年货,但今年更多消费者选择了异地下单。
京东消费及产业发展研究院发布的《2023年货消费报告》显示,约70%的受访者计划回家过年,另外还有相当部分消费者选择旅游过年,因此年货节期间机票销售同比上增长200%,同时也带动“年货春运”、当地线下旅游文化消费的快速增长或恢复。
在大多数选择返乡过年的同时,年货的异地订单在上涨。京东数据显示,异地订单主要体现为身在1-2线城市或经济发达省份的用户向家乡发出的年货,其中广东、北京、上海、江苏、山东、浙江6省发出异地订单量同比增长34%。在常规年货品类中,北京下单的收货目的地最多是河北、东北和山东,上海则寄往安徽、江苏和四川,广东则主要发往广西、湖南和湖北,总体上各地偏好呈现出明显的南北区域差异。
美团优选数据显示,最近两周,平台上异地订单环比增长10%。广州、深圳、东莞、佛山、北京、上海、成都、杭州、长沙、西安等地消费者,倾向于在大城市给老家远程下单年货。美团在春节前夕增派物流运输及分拣人员,鼓励更多自提点店长在春节期间持续经营,同时加大高性价比的节日礼盒、特色年货、生鲜果蔬等商品供应。
饿了么数据显示,腊月以来,“家宴”外卖的搜索量也较去年同期涨幅超过10倍。八宝饭、佛跳墙、腊味等半成品搜索量环比增长超过30%。同时,搜索“家宴”等年夜饭相关的用户中,00后占比超过六成。
“预制菜”成电商新发力点
预制菜近年来热度快速增加,在年货采购中也受到消费者关注。京东数据显示,预制菜因省时、省力、“发挥稳定”,受年轻人和家庭消费者青睐。数据显示,糖醋里脊、狮子头、年年有余八宝饭等预制菜销量上升较快,并预计在春节前7天进入销量高峰。其中,广东、浙江、上海、江苏等南方地区消费者,对预制菜类年夜饭热情更高。
京东数据显示,数据显示,京东超市的预制菜用户年复合增速超过50%。其中,高线城市用户占比 67%,家庭用户占比 76%,成增长主力。从购买人群来看,女性占比55%、已婚占比74%, 21岁-30岁的年轻化及单身人群增长趋势明显。高线城市已婚家庭女性是预制菜消费主力。
京东超市与中国预制菜产业联盟协会发布的预制菜行业趋势显示,2022年国内预制菜市场规模为4196亿元,同比增长21%。其中,广东、山东、上海成预制菜三强省市。预制菜购买人群以高线级城市中产、家庭用户为主,已婚女性占比最高。预计2026年预制菜市场规模将达10720亿元。
产品方面,“招牌菜”及高性价比的菜肴更受欢迎,“招牌菜”中的佛跳墙、猪肚鸡、牛大骨增长190%,销售额占比最高。
ChatGPT搞钱行不行******
一系列的试探之后,AI聊天机器人ChatGPT的收费计划浮出水面。当地时间2月1日,人工智能实验室Open AI在其官网宣布将推出“ChatGPT Plus”付费订阅版本,每月收取20美元。免费了两个月,月活用户却达1亿的ChatGPT,终于踏上了自己的“赚钱路”,由此,AIGC商业化落地的探讨也陡然升温。不少人迫切地想知道,ChatGPT Plus会不会是AIGC从烧钱到赚钱的关键转折。
免费服务仍将继续
“新晋顶流”ChatGPT用收费计划再次搅动了AI圈的一池春水。根据Open AI的公告,订阅ChatGPT Plus服务的用户,即使在高峰时段,也可获得该聊天机器人更快速的回应,而且可以提前体验新功能和改进。
去年11月,ChatGPT横空出世,不仅能够通过学习和理解人类的语言与用户进行对话,还能根据上下文互动,甚至能够完成撰写文案、翻译等工作。得益于这种突破性的使用体验,ChatGPT迅速蹿红。
当地时间2月1日,瑞银发布研究报告称,截至今年1月,近期爆火的ChatGPT在推出仅两个月后,其月活跃用户估计已达1亿,成为历史上用户增长最快的消费应用。同样的成绩,海外版抖音TikTok在全球发布后,花了大约9个月的时间,Instagram则花了两年半的时间。
但大量用户涌入的同时,也导致ChatGPT经常在流量压力之下无法提供及时的回应,此次收费版的ChatGPT Plus针对的便是这一痛点。
据悉,付费计划将在未来几周内首先在美国推出,然后扩展到其他国家。但ChatGPT Plus的推出并不意味着取代免费版的ChatGPT,Open AI表示,将继续为ChatGPT提供免费访问。
烧不起的模型成本
尽管只推出了两个月,但Open AI对于ChatGPT的收费计划却已经暗示了有一阵子。早在1月初,Open AI就曾提出过专业版ChatGPT的计划,宣布“开始考虑如何使ChatGPT货币化”,并公布了一项调查。什么价格以上会无法接受?什么价格以下会觉得太便宜?诸如此类关于定价的问题皆在其中。
有用户曾在社交媒体上提问ChatGPT是否会永久免费,对此,Open AI首席执行官Sam Altman回应称:“我们将不得不在某个时间点,以某种方式将其商业化,因为运算成本令人瞠目结舌。”Sam Altman曾透露,ChatGPT平均每次的聊天成本为“个位数美分”。
“这类大模型训练成本非常高。”在接受北京商报记者采访时,瑞莱智慧高级产品经理张旭东表示。
但相对训练来说,模型推理,也就是用户提交输入模型输出结果的过程,这一成本会更高。“据说ChatGPT在开放测试阶段每天要花掉200万美元的服务器费用,所以前段时间免费的公测也停止了,如何降低模型推理的消耗也是目前的一个重要研究问题。”张旭东称。
“钱景”在哪
长久以来,广阔的市场前景和难以盈利的现状几乎成为了AI领域难以平衡的理想和现实,对ChatGPT或者说是以ChatGPT为代表的AIGC也是一样。
洛克资本副总裁史松坡对北京商报记者分析称,ChatGPT受到广泛认可的重要原因是引入新技术RLHF,即基于人类反馈的强化学习。在史松坡看来,ChatGPT是一个高效的信息整合助手,可以取代大量人类中初级助理的角色。
但他同时提到,目前ChatGPT在海外英文环境中已经能胜任图画创作、音乐创作、文字整理、信息搜集综合、基础编程和金融分析,但还不能胜任高频度的人类主观决策,比如大型投资决策、政治战略决策等。
天使投资人、知名互联网专家郭涛认为,ChatGPT在重塑众多行业或场景的同时也孕育着巨大的商机,将推动众多行业快速变革,有望在AIGC、传媒、娱乐、教育、客户服务、医疗健康、元宇宙等领域快速落地,具有万亿级市场规模。
张旭东认为,AIGC商业化落地还需要结合应用场景,目前基于生成式大模型的商业应用案例还比较少,就以当下的技术水平看,一两年内达到很好的AGI(通用人工智能)水平还是不太现实的,所以一定需要有垂直领域的创新公司来基于OpenAI等公司的工作来寻找合适的场景落地。
AIGC商业化,侵权与被侵权
AIGC要想商业化,场景只是其一。伴随着ChatGPT的爆火,争议始终并行,比如AI绘画面临的版权探讨。学术界也已针对ChatGPT做出了反应,权威学术出版机构Nature规定,ChatGPT等大模型不能被列为作者。纽约市教育部门曾表示,纽约公立学校的所有设备和网络上将禁止使用ChatGPT。
张旭东认为,目前AIGC最为成熟的应用在内容作品创作上,但从专业角度看,AIGC属于模仿创新,并不具备真正的创造力,AIGC的作品可能对一些艺术家、创作家的风格题材造成侵权;另一方面,AIGC作品也存在被他人侵权的风险。
此外,就安全性问题而言,AIGC这种深度生成能力很可能被滥用于伪造虚假信息,比如生成一些敏感性的有害信息,甚至伪造新闻信息恶意引导社会舆论,而且这些生成式内容难以分辨追踪,大幅增加对信息治理的挑战难度。信息获取也是AIGC需要解决的问题之一。
郭涛则提到,当前AIGC赛道尚处于孕育探索阶段,存在关键核心技术不成熟、免费素材资源较少、内容堆砌且质量参差不齐、成熟的商业应用场景较少、相关法律法规不健全及技术伦理挑战等突出问题,短期内还难以实现大规模商业化应用。
北京商报记者 杨月涵