AI确实改变了我们行业,而且是以不可思议的速度在改变
写下面这篇内容,希望能跨境的同学一起来分享
让AI真正成为我们的利器!
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AI的主要应用水平
目前我观察了电商中,大家运用AI的水平很不一样,分为几个层级:
初级应用:
常见的场景:批量生成基础文案(标题/五点描述)、翻译(英德法西意日)、客服话术模板、VOC
操作特征:直接使用公开Prompt模板,输入指令如"生成10个瑜伽裤英文标题"
大家在这方面运用的比较多,在效率的提升上,至少能从过去2个小时,
短至20分钟,但存在30%的内容需二次修改
进阶应用:
广告策略优化(关键词拓展+出价模拟)
竞品监控(自动抓取BSR排名变化+Review情感分析)
选品数据建模(价格带分布/季节性波动预测)
典型场景:
操作特征:构建专属知识库(产品手册/平台规则),常用的Prompt为:
步骤1:分析2024年亚马逊美国站庭院家具类目TOP50产品
步骤2:提取材质、价格、评分、QA高频问题数据
步骤3:生成新手卖家选品机会矩阵(低竞争高增长细分)
效率提升:选品决策周期从3周压缩至5天,广告ACoS需要人工介入进行判断
供应链智能调度(结合销售预测的库存动态平衡)
用户需求挖掘(Review语义解析→产品迭代建议)
全渠道内容生成(A+页面/TikTok脚本/EDM话术风格统一)
3、深度整合层
目前这一块在用户需求的挖掘,也就是review的语义解析上,然后做产品的迭代,这一块倒是很成熟了。
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卖家之间典型的
AI运用案例
AI可以用在广告的咨询,选品,还有在客服上,下面我来说说,大家的用法供大家参考:
案例1:广告投放智能优化系统
Prompt:
[角色] 亚马逊广告优化专家
[任务] 为智能手表新品(客单价$159)制定站内广告策略[输入数据] - 竞品ASIN:BxxxxxxZ(4.3星,月销2000件)
- 历史CTR:2.1%
- 目标ACoS:<25%[输出要求]
1. 分层关键词策略(品牌词/精准词/长尾词)
2. 动态出价调整规则(时段/周流量峰谷)
3. 否定词库构建逻辑(基于Search Term报告)
4. 可视化数据看板(建议Power BI模板)
案例2:数据驱动的选品决策引擎
Prompt
[角色] 市场分析总监
[背景] 预算$5万,专注家居类目
[任务] 挖掘2025年Q2美国站潜力产品
[分析维度] 1、供需比分析(工具:Helium10数据)
2、季节性指数(Google Trends近3年曲线)
3、物流成本模型(体积重/材积重比优化)4、合规风险筛查(CPSC最新法规)
[输出格式]
- 机会清单(TOP10 SKU+进入壁垒分析)
- 风险矩阵(专利/认证/库存周转预警)
- 财务测算表(ROI/现金流预测)
案例3:全链路客服质量控制系统
Prompt [角色] 客服培训主管
[任务] 提升墨西哥站西班牙语客服满意度
[输入数据]- 近30天差评原因:38%物流时效,25%安装指导
- 当地文化禁忌:颜色偏好/节日禁忌
[输出方案]1、话术模板库(物流延迟应对策略+本地化表达) 2、智能质检规则(敏感词监测/情绪识别) 3、知识库更新机制(每周同步物流商时效数据)
4、培训考核体系(AI模拟对话测试)
上面的内容,只是参考,发散大家的思维,大家可以不断的调教AI,让他变得更智能。
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自动化流程
好,接下来让我们来模拟一下流程,以蓝牙耳机为例,我提供下思路:
首先如何选品
第一:舆情监控
第二:判断专利的合规性
怎么做?
比如抓取Best Buy、亚马逊等平台竞品价格波动,结合库存水位、物流成本,动态调整定价策略
第四:广告监控系统
这个我已经在前面讲过了,
现在做电商,整个流程都可以工具化,AI介入了,这里面真正有价值的,反而是决策判断,即:
为什么用这个品,
为什么采纳AI这个建议,
为什么这个阶段要补充这样的库存,
这是一个综合的考虑,这样的人才,越来越稀缺。
而在这个过程,除了核心人才之外,你会发现和AI打交道的频次越来越多,
当把上面我说的,整个流程自动化,对很多公司来说,赚钱的速度当然是加快了。
纯粹靠站内的流量,还是非常危险的⚠️
以上!
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