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2025-06-20 10:53
轉自:蚌埠新聞網
2025年6月17日,「2025世界跨境電商發展大會」在廊坊臨空國際會展中心召開。賣家穿海受邀出席本次大會,創始人Jason在跨境電商AI應用實踐案例分享交流會上,發表了《AI +數據驅動跨境電商選品洞察革命》的主題演講。
2025世界跨境電商發展大會以「構建全球營銷服務體系 賦能產業帶出海」為主題,由世界貿易網點聯盟、英中商業發展中心、中國服務貿易協會共同主辦,由中國跨境電商50人論壇、中國服務貿易協會電子商務專業委員會共同承辦。大會上,中國社科院原副院長高培勇、世界貿易網點聯盟主席布魯諾·馬謝、英中商業發展中心主席約翰·麥克萊恩、中國服務貿易協會副會長兼祕書長仲澤宇等嘉賓發表重要主題演講。另外有關國際組織駐華代表、駐華使領館官員、國際智庫專家和高校專家學者、全球頂尖跨境電商企業代表共400余人出席本次會議。
賣家穿海作為跨境電商行業新鋭科技力量,研發的跨境電商行業首款AI智能選品SaaS解決方案,一經推出就引發行業高度關注。本次大會的跨境電商AI應用實踐案例分享交流會,特別邀請了賣家穿海創始人Jason分享AI賦能選品的創新實踐,旨在幫助跨境電商企業突破發展瓶頸開拓新的增長曲線。
賣家穿海創始人Jason首先指出,自疫情以來,跨境電商行業普遍感受到「內卷」的壓力,其本質是供需關係的錯配。全球電商增速下降,賣家卻在持續大量湧入,賣家GMV增速也首次落后於平臺整體數據,揭示了市場已從供不應求轉變為供過於求。面對這一變化,賣家們必須尋求在存量市場中生存和發展的新路徑。
在此背景下,賣家穿海創新提出了「強弱選品」理論,強調選對賽道和挑選合適對手的重要性。通過策略優化和賣家實力分析,賣家能夠顯著提升選品成功率。同時,還引入了「選品信號宇宙」的概念,整合多種選品信號,如賣家畫像、賣家評分、產品標籤等,為賣家提供全方位、多維度的選品指導。
Jason介紹了公司研發的跨境電商行業首個選品運營AI SaaS解決方案——賣家穿海Seascross。該方案採用三層架構體系,包括數據層、業務邏輯層和應用層,實現了全鏈路數字化賦能。結合Deepseek等先進AI技術和十多年跨境電商行業商業理解,賣家穿海能夠理解用户輸入的選品需求,運用邏輯推理進行任務分解,並自動調用數據庫、API等資源,最終給出高效的選品結果。AI策略化選品、AI對話式選品、AI錨點選品、AI選品調研報告、AI評論分析等創新功能大大簡化了選品流程,提高了選品效率和成功率。另外,Jason還表示,賣家穿海的服務並不止於選品,而是提供一站式服務,從關鍵詞、listing優化、類目和價格差異化、買家評論分析、廣告穿透分析等多個維度幫助打造產品,還可以一鍵算利潤、查專利、找貨源等全方位解決方案,助力賣家在跨境電商鏈條上的各個環節實現全面提升。
據效果驗證顯示,使用賣家穿海AI工具選品工時從傳統方式的147小時大幅減少至4小時,選品成功率也從行業平均的38%提升至70%。這一顯著效果得到了市場的廣泛認可和驗證。"這不是簡單的工具升級,而是選品範式的重構。"Jason強調,"我們正幫助中國賣家用AI在存量市場創造增量價值,讓中國商品帶着匠心與創新走向世界更遼闊的未來。"
賣家穿海創始人Jason的分享不僅為跨境電商行業帶來了新的思路和解決方案,更為行業的未來發展指明瞭方向。我們有理由相信,在AI+數據驅動的引領下,跨境電商行業將迎來更加繁榮和可持續的發展。
以下為現場演講實錄:
大家下午好!我是跨境AI SaaS工具賣家穿海的創始人Jason,非常感謝中國服務貿易協會的邀請,同時也很榮幸參與今天的分享交流會。
自從疫情之后,跨境電商行業內大家説得最多的詞就是「卷」,而卷的本質其實就是供需關係的錯配。根據Markeplace數據顯示,全球電商增速已降至過去十年平均水平的50%,而今年的增速將繼續創新低。另外,亞馬遜25年Q1財報顯示,第三方賣家GMV增速,首次落后於平臺整體數據,也印證了'內卷化競爭'的加劇。但反差的是,亞馬遜每年都有幾十上百萬的新賣家進入,相當於每天2000多新賣家的湧入速度。也就是剛纔過去的5分鍾,都有十幾個新賣家在亞馬遜開店。這意味着亞馬遜高速增長的紅利期已經過了,整體市場行情,已經從過去的供不應求轉變成如今的供過於求。所以賣家之間已經進入相對的存量市場競爭。
想要在競爭激烈的存量市場中生存,就必須解決關乎生存的核心問題。而選品就是跨境電商鏈條中,最關鍵的一環:跨境電商的圈子里有一句話廣為流傳 ——「七分靠選品,三分靠運營」,也就是説,「選品決定成敗」已經是亞馬遜賣家們的普遍共識。產品選好了,后面的運營帶來的都是營收和利潤;選錯了,后面的彌補也起不到什麼作用,只會帶來更大的成本和虧損。 甚至對於現金流不那麼充裕的賣家來説,一次錯誤的選品決策,就可能導致跨境電商生意的直接崩盤。
據調查:成功賣家在選品階段投入的決策時間佔比高達43%,遠超運營優化和廣告投放等環節的所用時間。過去人工挑選一款產品,至少需要經歷12個環節、平均消耗147工時。如此大量的投入,所帶來的回報卻不盡人意,數據顯示,平均新品死亡率還是高達60%。
新品死亡率高的原因有許多。但最主要的原因,還是因為當下主流選品工具,誕生於市場處於供不應求的年代。市場供不應求就意味着不存在賣不動的情況,選品就不需要考慮成功率的問題。它的主要關注點是尋找爆款或者有潛力的產品。 前面説過當下的市場已經從供不應求轉變到供過於求,但如果選品思路還不做出任何改變,導致的結果就是所有的賣家都選到了同一批曝光率最高、銷量最好的產品,那麼新品死亡率高/選品成功率低 也就不足為奇。
至於選品思路要如何做出改變,讓我們接着往下看。
目前來説,我們這個行業的主流選品邏輯, 要麼是通過某個策略挑選銷量高、利潤多的產品,要麼是通過某些條件篩選出空間大、對手少的的市場。當然,每個公司的策略會有一些差異,但總的來方向都是一致的:要麼找到當下好賣的產品,要麼找到將來好賣的產品。
這麼做有什麼問題呢? 舉個例子大家就會明白。 如果把銷量大、利潤多、空間大、對手少等幾個條件去匹配現實生活中的商業模式,我們找到的產品和賽道可能類似於瑞幸咖啡。毫無疑問,咖啡賽道是非常卷的。如果我們真的在瑞幸旁邊再開個咖啡店,瑞幸能夠輕易地把價格降到9塊9的同時,還能依靠規模或供應鏈優勢保持盈利;而我們的咖啡就算賣到20塊一杯,説不定還要虧本,那麼店鋪活下去的概率自然就非常的低。
反過來,如果我們優化策略,再加上對賣家的實力分析呢? 可以肯定,咖啡賽道會被過濾。或許,我們找到的是一家預製菜外賣店。可想而知,預製菜外賣店並不存在什麼行業巨頭,料理包的貨源也都是公開的,誰都能拿到貨。我們基本上照葫蘆畫瓢,就能迅速產出。比起開咖啡店,開外賣店的成功率可能就高得多了。也就是説:要想提高選品成功率,選對賽道、挑選合適的對手,非常關鍵。我們把這一套理論簡單稱為強弱選品。
有了強弱選品的理論,再配合上一些經典的選品策略,就足夠把選品成功率提高一個檔次了。但如果還想更上一層樓,就需要提到我們的「選品信號宇宙」理論。如果説成功率達到100%纔是那頭大象的全貌,那麼經典的選品策略與強弱選品理論還只是盲人摸象中的兩個環節。想要進一步提升選品成功率,還需要知曉更多的選品信號。選品信號疊加越多,就意味着更加接近大象的全貌。 就能對只關注單一選品信號的競爭對手進行降維打擊。目前, 我們的系統還總結了 賣家畫像、賣家評分、選品策略、產品標籤、ASIN評分、關鍵詞標籤、利基市場、利基評分等選品信號,幫助大家更充分的理解商業競爭,從而進一步提升選品成功率。
當然成功率的提升,新的理論支撐是一方面,AI技術的革新也是不可或缺的一環。隨着Deepseek 橫空出世,AI的能力短時間內從小學水平進化到了大學階段。標誌性的特徵是AI的自然語言處理能力( NLP)和邏輯推理分析能力有了顯著的提高,足以與人討論大多數話題。回到跨境選品的場景中,AI已經可以理解用户輸入的選品需求,能夠運用邏輯推理進行任務分解,然后自動調用數據庫、API、特定的選品策略等,最終給出選品結果。所以現在AI不僅是后臺算法的支持者,更可以成為主導人機交互體驗的核心力量,能進一步重塑選品軟件的使用方式與價值。
在這樣的業務背景和技術支撐下,我們研發了賣家穿海Seascross,它是跨境電商行業內,首個綜合性的AI SaaS解決方案。賣家穿海的架構類似倒金字塔,最底層是由每日更新的上千萬產品和關鍵詞組成;業務邏輯層,是由我們總結的強弱選品,多維度聯合分析,選品信號宇宙等,理論和模型構成;最上層是應用層,跨境電商鏈條上的相關場景,我們都給出了結合AI的解決方案。數據層都是一些數據的工作,可聊的不多。我們直接跳到中間層,把其中的算法和模型展開一下。
如同餐飲行業有夫妻檔、快餐店、連鎖店、酒樓等不同的經營模式,亞馬遜上的賣家也有不同的商業模式或者盈利模式。孫子兵法教導我們:知己知彼才能百戰不殆,所以搞清楚對方模式的優點、針對對方的弱點精準打擊,是走向成功必不可少的一環。在這個背景下,我們按照特定數據維度,把賣家羣體劃分成了12個畫像,並分析了每種畫像的特點和優劣勢以及應對策略。從而幫助我們的用户羣體更加準確的分析以及決策。
之所以做評分體系和機會指數,是因為一款產品涉及的數據太多,理解門檻很高。所以我們就試圖結合AI技術和經驗搭建模型 ,來幫助賣家快速判斷一款產品是否有價值。目前我們主要從選品成功率的角度來對產品價值進行評估:評估算法核心邏輯是非常清晰直接的:那就是產品的競爭程度越高,選品成功率就越低,機會指數就越小。最終,我們只需通過機會指數一個數值,就能對產品進行大致的、快速的判斷,也就大幅提升了選品效率。
當下的主流大數據選品面板,產品維度和類目維度是割裂的。只看一個緯度的數據就如同盲人摸象,看不到全貌。賣家穿海開發的多維度面板,就完美解決了這個問題——一個選品策略,就可以同時兼顧產品與類目的篩選條件。 除此之外,我們認為對賣家實力的分析是必不可少的,所以我們還獨創了賣家分析維度。多維度面板不僅僅是簡單的面板聯合,提升選品效率的問題;更重要的是隻有多維度數據,相互驗證,才能更接近事物的真相。
在應用層,我們發掘了多個AI選品應用場景,時間關係,下面就挑幾個重要的場景跟大家分享一下。
AI策略化選品和AI強弱選品,底層邏輯是一樣的。都是通過ai對賣家的實力進行評分,用户可以直接篩選出與自己實力相當或者比自己弱對手。基於這些對手再來進行數據挖掘,選品成功率自然就會高很多AI對話式選品,使用就更簡單,就像這個動圖所展示的,我們只需要輸入經營情況和選品傾向,AI就能夠一鍵給出選品建議和產品推薦。
AI錨點選品:跨境賣家都有一個的朴素的願望,希望能把自己已經成功的案例當成模板,快速圈出競爭程度類似產品。過去,所有的分析都是靠用户手動操作,效率低下;如今,錨點選品能通過AI分析競爭態勢,幾分鍾之內就可以,找出所有滿足條件的產品。
AI產品報告: 選品的最終階段,需要充足且深入的數據調研后,才能做進一步的決策。過去,這項工作都是由專人負責,但數據收集難度較大,產品報告質量參差不齊。如今有了大模型調優技術,再結合AI讓數據説話的能力,之前專業人士一周才能產出的選品報告,AI幾分鍾就能搞定。 對專業級賣家來説,全流程分析能大幅提升產品報告的產出效率;而對廣大中小賣家來説,以往決策是沒有數據支撐的。產品品報告從無到有,對選品成功率的提升,必然有質的飛躍。
這套解決方案驗證下來,對跨境賣家的選品效率和成功率的提升,效果非常明顯。根據市場調研數據,對比傳統選好一款產品所需的147個工時,使用賣家穿海工具選品只需4個工時;節約了時間的同時,成功率由38%提升到70%。這也就意味着,同樣的時間和條件下,傳統方式只能選10個產品,且只有不到4個產品能成功,而賣家穿海的用户可以選出368個產品,並且有差不多258款產品獲得成功。兩種選品方式無疑產生了巨大的差距。如果再把時間拉長一點,差距只會越來越大。
賣家穿海始於選品,但並不侷限於選品。跨境電商鏈條上的各個環節,賣家穿海都已經或者正在結合AI給出解決方案。 在運營層面,我們有以下重點功能:
- AI詞庫,解決行業內新品的詞庫打造難題;
- AI文案,解決語言本土化以及文案中智能埋詞的問題。
- AI行動建議,幫助賣家看清自己與行業平均水平的差距;
- AI評論分析,從海量的真實評論中,幫助賣家找出新品研發創意和老品優化方向。
各位朋友,AI與跨境的融合,纔剛剛拉開序幕。AI進化的加速度,正讓「大數據」從工具變為引擎——更懂需求的選品、更精準的運營、更有温度的品牌,都將在AI賦能下生長。
我們始終相信:技術的終極意義,是讓「中國智造」被世界看見。我們願做那把鑰匙,用AI打開更多可能——幫助中國賣家在存量市場劈開增量,讓中國商品帶着匠心與創新,走向更遼闊的未來。謝謝大家!
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