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我用9个月时间给我们的跨境创业搭了一个“基座”。

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2026-08-06 02:07
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你的梦想到底值得你坚持多久?
这次不是又一个“狼来了”的故事。从20年开始,我们已经开始陆续在系统地梳理我们的亚马逊销售业务的运营流程直到23年大的框架已经基本成型,后边这几年虽然小的点上一直在不断迭代和细化,大的架构一直没变。
这几年我们自己在跑,带着同行也在跑,公众号和线下沙龙中我也一直在引导和建议大家建立自己的运营流程和架构,但是随着业务的逐渐深入,发现有一些工作的确会受制于人的因素出现各种各样的偏差。一个负责任的运营和一个只追求拿份收入的运营之间存在巨大的差异,一个愿意花心思去了解产品,了解市场,了解客户的销售和一个仅仅把它当成一个基础工作的销售能拉开巨大的差距。
最初大家的想法都是尽量选择负责任的人,有经验的人,相对稳定的人,但是后边我发现看似是“人的问题”,实则是一个团队,一个组织究竟依托于什么生存和成长的问题,比如我曾经在线下沙龙中举例过一个品牌,活动结束之后有小伙伴私下跟我探讨,感觉那个品牌的文案,标题,卖点,视觉做的都挺一般的,当时我的观点是:在一个比较大的业务规模中,追求的可能并不一定是足够优秀,而是从工程的角度来看待问题,能不能尽可能简易化,自动化,流程化,标准化。我举例的品牌的确任何一个单一产品拿出来都有一堆可以改进的问题,但是人家至少解决了标准化,流程化的问题,一个产品文案写到什么程度算及格,美工不需要为每个新品发愁怎么拍,这已经是非常牛的能力了。
这两年,其实我们自身的一个非常大的约束项就在于广告,过去的很长一段时间我们一直采用的都是人工投放和调整广告,当你有一套明确的规则的情况下广告的确会很快拿到数据和销量,当时面对庞大规模的广告活动,数以万计的投放词和大规模的素材时,人工的弊端就显现出来了,因为人是很难做到7X24小时不眠不休工作的,这个跟是不是员工还是老板没太大关系,哪怕就是我,遇到情绪问题,工作效率也会低到谷底,导致我们的工作陷入停滞,更为关键的是:人在执行的过程中同样也会受“短期波动”的影响,我们就遇到过很多次一个投放词长时间窗口的数据其实还好,但是最近三两天数据变差,依赖于短期表现直接调整广告,结果让我们的订单直线下滑,当这些问题大规模出现,行为回滚做的又不是那么及时的话,很容易让业务从此一蹶不振。
事实上为了解决这些问题,我购买过各种ERP设定规则来跑广告,当然也采购过专门的广告软件来优化广告,我发现大部分的软件都是基于一些非常基础的规则在运行,比如投放词点击多少次,转化多少次,投产怎么样,采取降价或者涨竞价的操作,一个广告活动花多少钱,带来多少销售额和利润,投产怎么样,然后采取降低预算或者增加预算的动作,看似“正确的”决策,其实缺少了时间的维度经常会导致调整之后反而不如预期的,更可怕的是几乎所有的软件都是一次性决策,完全没有分析,复盘和回滚的功能,但是我们人工投放和优化广告时恰恰需要的是全闭环的能力发现→决策→写回→确认→回滚
这两年AI大行其道,一会儿是Agent,一会儿是MCP,最近行业内又刮了CLI风,似乎有了AI就能够解决所有的问题,其实我都有尝试,但是我发现这些在某种程度上确实解决了部分“有眼”的问题,也看似解决了如何“决策”的问题,但是即没有写回的能力,也没有确认,纠错和回滚的能力,更为关键的是:广告数据不是简单地拉一个近3天,近7天,近14天,近30天,近60天的数据就可以进行决策了,落地到投放词,搜索词,素材,否词上,我们既需要解决个体的问题,同时还要解决群体性的问题。举个例子,一个新的广告活动是不是只能单纯地依赖于投放词的建议竞价,或者人工设定的竞价,能不能借鉴已经跑出数据的同义词的曝光,点击,转化,投产数据去调整竞价,预算,位置的倾斜叠加上投放词原本的竞价,如何做才能够保证我们的流量成本不出现爆炸式上升的问题,否定一个词之后出现了数据下滑,是否能够在第一时间内找出问题的根因然后进行解决,这些都不是单纯地拉数据可以搞定的东西。
我当然知道聊这些是反共识甚至是容易遭受反感的,但这恰恰就是这9个月中我们真实遭遇的问题,需要去解决的问题,我也看到很多小伙伴花了大量的时间,精力和预算在AI上,结果到最后发现很难落地,形成生产力,然后转回头完全采用人工的方式来工作的情况,还是那句话:AI很强大,但是只是对那些已经想清楚的人而言,对于大多数人来说,AI是灾难,它会让你误认为自己很强大,无所不能,然后在各种探索中逐渐消沉。
我写这篇文章的目的既不是为了贬低谁,也不是为了去销售什么,而是站在客观的角度告诉大家一个事实:我们想要完成一件事儿,需要不仅仅是目标,而是资源+方法+目标,拿广告来说,你既需要先打通数据关,还要打通逻辑关,还要有方向感(目标),最重要的是要有常态化的纠错机制,我花了很长时间都在解决如何获取数据,如何存储和刷新广告活动数据的问题,因为它是我们广告优化的基石,又花了很长时间梳理清楚了优化逻辑,最关键的就是各个“节点”调整的互斥问题,比如同时采用分时竞价,分时预算,位置倾斜的情况下,如何保证竞价本身不飞的现象,当然了,完整的思路非常复杂,我就不过多赘述了,我想表达的恰恰是:不要用简单的维度去解决复杂的问题。

印尼报告-文章页底部图片
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