CEO錦囊·出海季：當跨境電商遇上DeepSeek，賺麻了？

DeepSeek爆火，不只是給人工智能領域帶來極大的震撼，也在短時間內提高了大家使用 AI大模型的體驗，甚至DeepSeek已經絲滑地應用到各行各業。當跨境電商遇上DeepSeek，AI如何徹底重構跨境電商的遊戲規則？當AI開始接管選品、客服、庫存甚至戰略決策，跨境生意會迎來人力解放還是行業洗牌？普通人該如何抓住這波紅利？

帶着這些問題，36氪《CEO錦囊》邀請到了紫鳥瀏覽器合夥人、亞馬遜億級賣家大兵，以及清華大學人工智能方向博士後、ProBoost.ai 創始人/CEO李多全，跟我們一起聊聊：AI時代，如何走出一條成功的跨境電商之路。

本次直播主要聚焦以下問題：

以下爲兩位嘉賓和36氪的對談，部分內容經過整理編輯：

36氪：各種大模型已經在跨境中非常絲滑的用起來了，跨境生意門檻是在急速降低嗎？

李多全：第一個變化是我們作爲普通用戶的感受：現在使用搜索引擎的頻率越來越低了。很多時候，我們在尋找問題答案或方法時，會通過大模型來獲取和組織信息，這是一個非常明顯的體感變化。

第二個變化是，我發現身邊的跨境老闆們幾乎都在關注 DeepSeek。他們下載後都會來找我探討它背後的實現邏輯以及與傳統工具的差異。以前多數人對這些技術不太瞭解，也不太深入思考，但現在所有人都非常感興趣。最近很多老闆問我，能否幫他們打造公司專屬的 AI 智能體，以提升運營效率、質量和盈利能力。大家的接受度和熱情達到了前所未有的高度。

大兵：我最近有一種強烈的感覺，特別是過完年後，覺得2025年將是新時代和舊時代的分界點。雖然AI在前兩年已經很火熱，但無論是中國的跨境賣家還是普通人，都感覺我們處於跟隨的狀態，而不是主戰場。自從 DeepSeek出現後，我們感覺自己也成爲了主戰場的一部分。

這對跨境帶來的變化有幾點：

第一，我們可以更便捷地使用 DeepSeek，不再擔心中文表達不被理解，它對中文的理解比其他模型更友好，降低了使用 AI 的心理門檻。

第二，跨境電商賣家在使用AI時，有些流程不是一家大模型公司就能單獨改變的。例如，備貨需要更多數據鏈支持來做決策，這部分場景應由 ERP公司融入AI 來提供給賣家使用。因此，賣家主要使用的是AI結合RPA 工具、飛書等，打造小型AI工具應用於業務中。在數據顆粒度維度上，目前的大模型對跨境電商數據的理解還不夠實。例如，亞馬遜的廣告數據AI無法直接獲取，只有通過API對接或下載數據後，AI才能感知問題並提供幫助。因此，做跨境電商不應焦慮，而應逐步梳理業務模型，明確哪些可以自己做，哪些可以交給第三方公司。我們應成爲AI的駕駛者，而不是試圖造一輛車。如何利用好 AI，是跨境電商需要長期思考的話題。

36氪：去年我們就聊過一期AI+跨境的主題，根據兩位的經驗和觀察，DeepSeek相比去年的GPT-4等模型，在跨境場景中的獨特優勢是什麼？

大兵：DeepSeek只是大模型的一種，它的特點是思考過程會清晰地展示出來。但對於跨境電商來說，我們通常是多模型並行的。拋開民族情懷，我們會在不同模型之間選擇最適合的工具。比如，做美國市場時，如果覺得DeepSeek在某些方面不足，我們會用ChatGPT來補充，這都是很正常的。這些大模型本身也在不斷進化，接入成本並不高。因此，跨境電商的整體業態是多模型並用的，我們不會侷限於單一工具。

李多全：模型背後其實對數據的依賴性是很強的。我們在幫助客戶時，也會將不同模型的能力組合起來，形成所謂的“agent”。舉個例子，比如多模態內容的理解，像視頻的理解，GPT-4 在這方面表現很好。即使視頻中沒有語音或字幕，它也能通過人物的動作理解內容。因此，我們在一些場景中會結合使用不同模型。

我舉一個典型場景：在海外做內容時，我們會從社交平臺上抓取一些表現好的廣告素材。然後分析這些素材，找到視頻中最吸引人的“黃金 3 秒”，或者哪些幀能引起觀衆的長時間停留，GPT在這方面非常擅長。基於這些幀，我們可以快速生成圖片，再從圖片生成視頻。中國有兩家公司在這方面做得很好，抖音和快手。比如抖音的“即夢AI”，可以從圖片生成高質量的視頻，非常強大。分析廣告數據後，基於這些內容生成腳本或分鏡頭，這時 DeepSeek又顯示出其優勢。因此，我們需要理解不同模型的特點，將它們的優勢結合起來解決問題。

36氪：選品在跨境電商中至關重要，Deepseek怎麼幫助賣家實現爆款預測？

大兵：DeepSeek在跨境電商選品中的應用，其實還是需要結合行業內的專業數據。比如我們在使用 DeepSeek選品時，可以結合亞馬遜的專業軟件 Keeper，它記錄了所有ASIN的實時數據。將Keeper的數據與DeepSeek結合後，DeepSeek獲取的數據會更準確、更及時。這時我們可以向DeepSeek 提問，比如你想選擇夏季產品，可以問：“哪類產品適合？克重是多少？單價是多少？毛利率和銷量如何？”問題問得越細，DeepSeek給出的決策建議就越精準，從而大大縮短選品時間。原來一天可能只能選 10 款產品，現在可以選 100 款。

另外，在做 Listing 時，原來需要調研圖片如何設計才能更有吸引力、點擊率更高。現在可以把不同平臺的 Listing 交給DeepSeek 分析，並提出具體要求，比如第一張主圖、第二張主圖分別要達到什麼效果，DeepSeek會給出建議。同時，你還可以輸入關鍵詞，DeepSeek 會幫你絲滑地嵌入 Listing 中。

但DeepSeek能幫我們賺錢嗎？其實它只能在效率上幫我們找到更多機會。一旦進入實際運營階段，大家都在用DeepSeek時，比拼的就是運營策略了，比如廣告投入、決策能力等。所以做跨境電商時，評論區有人問如何快速賺錢，這種心態本身不可取。我們需要深入業務模型，讓決策更高效、更準確，這樣才能更快賺錢，而不是依賴工具直接幫我們賺錢。

李多全：選品和品類規劃是所有跨境商家的業務起點，也是老闆最關注的。如果品類沒規劃好，團隊辛苦一年可能也白做了，GMV和利潤都起不來。大模型不僅能提高效率，還能幫我們做一些深度的分析，比如趨勢預測。舉個例子，可以把 TikTok、Instagram和亞馬遜的數據餵給大模型，分析熱門標籤的增長情況。比如TikTok上某個家裝標籤的熱度，結合亞馬遜上的提及情況和用戶反饋，可以幫助我們判斷市場的成長性和競爭度。

此外，另一個場景是競品監測。我們通常需要盯着競爭對手，但以前主要靠人工監測，現在通過數據抓取和大模型的能力，可以及時跟進競品的動態，比如爆發力、好評和差評，及時預警，這對我們的創新或與競爭對手的競爭合作都非常有幫助。前提是我們需要有足夠多的數據，包括社交媒體趨勢標籤、Google Trends 關鍵詞以及競品數據。結合這些數據，大模型可以幫助我們更好地規劃品類和應對競爭。

36氪：營銷推廣也是跨境電商運營的關鍵環節之一，DeepSeek是怎麼幫跨境賣家解決營銷推廣的痛點？

李多全：從營銷的角度來看，我們做的所有營銷都是給別人看的，而不同國家的文化差異非常大，這是中國企業走向全球時面臨的一個大問題。AI能告訴我們什麼？能告訴我們最優秀的同行是怎麼做的，比如傳統的貨架、電商listing，怎麼寫關鍵詞？怎麼寫標題？因爲AI非常擅長學習。社交媒體既是商品的傳播，也文化的傳播，怎麼跟當地文化結合？這也是AI非常非常擅長的。

跨境的從業者流動性還挺大的，一個公司的平均水平能維持在80-85分，那這家公司是很有競爭力。新員工其實是有很長的適應期，這個期間他們產出的質量不太可控。但AI進來以後，剛纔除了講的更高階、更文化的適配，非常重要的就是能把整個公司的平均拉到比較穩定的狀態。比方說寫listing、廣告文案、視頻內容、SEO的內容，能夠達到行業比較高的水準上。這對一個跨境賣家來講非常有價值，除了效率的提升，還能在整個公司的組織擴大過了以後，讓整個公司的基本質量有保障，組織能力更依賴於人。

總的來講，AI平權過後，能把一個公司的組織能力、專業度拉到比較高的穩定水位，這個非常非常重要。

大兵：跨境電商的營銷主要分爲幾類：

平臺型營銷：在平臺封閉環境下進行營銷，比如亞馬遜。AI可以幫助快速分析平臺內部數據，提升效率。但由於平臺規則限制（如首圖、白底圖等），AI 並不能讓營銷變得花樣百出，而是在規則內優化。

社交型營銷：AI可以幫助批量生成圖、視頻和文字，快速響應熱點，短時間內實現大規模曝光。沒有AI，這種效果很難實現。此外，AI還能監控細分類目和全行業的社交動態，這也是人工難以完成的。

搜索型營銷：以獨立站爲主，涉及SEO 優化。AI可以提升文章輸出質量，從而提升獨立站的流量深度。SEO做得好，可以帶來更多免費流量。

有人可能會說，效率提升後，大家效率都高了，等於沒提升。但實際上，在新事物面前，總有一些懶人，而懶人佔大多數。同樣，在AI工具的運用上，最先用且用得好的人，雖然技術含量不高，但能獲得信息差帶來的流量紅利。跨境電商的核心就是流量變現。

對於新事物，有些人會畏懼或焦慮，擔心起個大早趕個晚集。實際上，AI會拔高整個行業的下限，但不會決定上限。即使你躺平，行業下限被擡高後，你也會受益。AI可能是未來十年、二十年的主旋律，像空氣和水一樣成爲日常必需品。效率越高，信息差越明顯，信息差的價值也越大。

36氪：客服在跨境電商中同樣重要，Deepseek等大模型真的能替代人工客服嗎？

李多全：在創業之前，我負責過“大淘系”的客戶服務體驗。那時沒有大模型，智能客服的能力有限，對人的意圖理解不夠強，經常出現答非所問的情況。多輪對話後，雙方都不知道在聊什麼。但現在有了大模型，參數和語料豐富度大幅提升，對意圖和場景的理解能力顯著增強，客服場景特別容易大模型發揮作用。

客服的核心是解決問題，這些問題通常分爲兩類：

平臺規則類問題：比如退貨、換貨、賠償等，平臺有明確的規則。

公司售後規則類問題：比如維修、送配件等，公司也有明確的處理規則。

這些規則可以通過向量數據庫建立，讓大模型訓練和理解，從而直接回答大部分問題。

客服場景可以分爲三層：

AI 直接回復：90%的問題可以通過大模型自動回覆。

AI 推薦解決方案：有些場景的問題它判斷得不太準的時候，由人來解決。如已經有明確的售後服務規則問題，AI會把解決方案推給人，通過人的方式來提供服務。這部分佔到剩下10%的95%。

人工處理新場景：對於全新問題，AI會去識別這個場景原來沒有出現過，然後路由到人工處理，並生成新的解決方案。這部分所佔比例極其小。

大兵：我對客服有一些不同見解。國外平臺的購物流程通常是先購物，有問題再發郵件溝通，因此客服比例比國內低很多。在國內，有些買家會問“這件白色 T 恤是白的嗎？”這種讓人哭笑不得的問題。但在國外，這種問題很少，可能只有不到 1% ，而且多采用郵件溝通。所以跨境電商在客服上的壓力並不大。

此外，跨境電商賣家不必自己開發智能客服系統，因爲市場上已經有太多專業公司提供智能客服解決方案。無論是專業度還是邊際成本，使用第三方服務都比自己開發更划算，賣家只需要選擇合適的工具即可。

對於客服，最重要的是通過客服反饋分析產品的改進點，而不是單純提高客服效率。因爲客服量本身不大，效率提升的實際作用有限。國外的客服場景以文字爲主，上下文明確，這對AI大模型來說非常容易處理。

36氪：案例拆解：AI如何幫一家20人團隊的跨境家居企業月省50萬？

大兵：對於家居類企業，產品通常是大件，涉及美國的本地運輸問題。

AI可以幫助判斷每張訂單的最合理運輸方式，僅這一項一年節省的費用就不止50 萬。此外，AI 還可以優化庫存分佈地點和運輸方式的選擇。家居產品的銷售平臺選擇也很重要，美國有很多垂直類平臺，AI可以幫助賣家在選品時接入更多平臺，選出更流行的傢俱產品。

李多全：20人的團隊在跨境行業中不算小，尤其是家居品類。這一品類客單價較高，通常這類公司的人均年產出在70-100萬美元之間，做得好的公司可以達到 1,000萬美元，20人團隊的銷售額應該在1億以上。

大老師提到的物流環節優化，確實能帶來顯著的成本節省。此外，AI 還可以提升人效，比如，圖片和視頻的製作，AI可以幫助節省1-2 個人的工作量。

另一個關鍵點是產品開發。傳統方式下，開發一個產品需要三週左右的時間。要支持1億的銷售額，可能需要開發 50-100個產品，這需要3-4個人全職投入。通過 AI，1-2個人就能完成同樣的工作，且質量不會差。僅從人效角度，AI可以幫助節省 3-4個人，按每人月薪 1 萬計算，每月可節省不少。再加上物流和庫存優化的節省，月省50萬是可行的。

AI 只是工具，最終的選擇和策略還是由人來決定。對於零起步的賣家，建議先從高效的環節入手，比如圖片和視頻製作、品類規劃、VOC（客戶聲音）洞察等。這些領域 AI 已經非常成熟，先用起來，不需要一開始就問特別複雜的問題。

36氪：如何更改用Deepseek 做跨境電商，請分別總結出三條最爲關鍵的錦囊妙計。

李多全：

第一點，大數據跟大模型結合起來。既有一個全局的掃描儀，又有一個看具體的顯微鏡，幫助公司做好這個品類規劃、競品監測和用戶洞察。站在老闆的角度，既有全局的掃描儀，也有局部的數據顯微鏡。

第二點，營銷上更加規模化地生成很多高質量的內容。所有的從業者，無論是做貨架、興趣、獨立站的，要擁抱大模型，要利用AI來幫我們做大量內容。無論是哪類型的電商，高質量的內容對我們來說都非常重要。

第三點，內部整合。企業經營的時候數據都是零散的，決策會比較隨機。到一定規模的企業，有能力的話，要用AI來構建自己的運營大腦，就是把自己內部的運營數據、外部的市場跟競爭和跟供應鏈的協同等等這些數據打通，讓自己公司的經營能夠更加的立體，更加及時地實現數據驅動。總的來說，就是打造組織的AI經營大腦。

大兵：

第一點，企業多用年輕人。年輕人對新鮮事物的接受和學習能力更強，每一個時代都有每一個時代的紅利，年輕人的AI紅利已經到來。

第二點，要利用AI來做深業務，更加專注。我們的信息量會增大到一個無法想象的地步，你在爭的時候，大家都會爭。這個時候AI是可以幫助我們做深入思考的，深入思考是一種戰略性。有時候A公司和B公司往往看起來表面沒有什麼差別，但是在戰略性上做深遠思考的這個公司是會盈於未來。

第三點，在解決 0-1這種問題上，我們應該用AI快速地進行放大。 在全球化的過程中，AI就可以跨越每個民族、語言、地域門檻，實現全球化就是本地化。

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