给身处“斩杀线”边缘的亚马逊人几点建议！
3347最近一段时间，一个本属于游戏世界的词汇——“斩杀线”，正成为解读美国社会现状的关键词，在互联网上突然火了起来。
玩过英雄联盟等游戏的朋友应该都了解，“斩杀线”指的是当游戏角色血量低于该线时，即可能被一套连招瞬间终结。
如今，在互联网上这个概念被扩大化，这个词则被引申以形容美国部分中产人群脆弱的“血条”：一旦医疗、失业等风险叠加，个体财务状况跌破某个阈值，就会引发多米诺骨牌式的连锁危机，不可逆地跌入贫困甚至无家可归的绝望深渊。
当我第一次看到“斩杀线”这个概念的时候，我觉得和跨境电商行业好像关系不大，这个行业不是正处在高速发展的快车道上，妥妥的朝阳行业吗，好像和“斩杀线”这个概念很难产生什么链接。
熟悉我的人都知道，这几年投入了很多精力在做白鹿会，最近两年还成立了准入门槛更高，要求跨境电商年销售额10亿以上才可以进入的鹿冠俱乐部，这样一来，基本上我身边围绕的都是中大型卖家，说实话就中大型卖家而言，这两年他们过得总体还是不错的。
所以啊，由于强烈的幸存者偏差，包括我在内的很多鹿友，一度觉得这两年跨境电商整体形势是一片大好，增长喜人，甚至有点不太理解为啥网上会出现一边倒的唱衰跨境电商，尤其是唱衰亚马逊的情况。
但是经过更广泛的行业调研和针对性访谈啊，我们会发现其实真实且残酷的情况是，往鹿冠和白鹿会外面望去，发现真的是一片哀鸿遍野，占行业绝大多数的亚马逊中小卖家和基层运营，恰恰就处在“斩杀线”边缘痛苦地挣扎。
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我们先说一下亚马逊中小卖家，从这两年情况来看，对于年销售额低于五千万人民币的中小卖家，无论你是做精品爆款的，还是做铺货精铺的，都遇到了非常大的困难和挑战，换句话说，真的已经在“斩杀线”边缘挣扎求生了。
具体来说，如果你是精品爆款类型的卖家，年销售额还不到五千万人民币，那说明你可能只有少量的SKU，可能在一些垂直细分类目，有1—2个best seller，但是与形成类目霸屏和垄断，还远得很，而且这类卖家大概率是没有方法论和爆款打造SOP的，不然即使在供应链不变的情景下，光靠运营能力随便推个新品，都可以轻松过亿。目前的这些爆款链接大多是吃前几年流量红利期的老本，之前行业红利还在，稀里糊涂推起来几个爆款，如果是产品生命周期长的，是可以躺着吃好多年的。
这种类型的精品卖家是非常脆弱和危险的，由于体量小，很难形成供应链和产品研发的优势，毕竟这些都是要靠单量去喂养外加砸大钱的，而且之前的爆款大多是靠行业红利等运气因素，稀里糊涂推起来的，又没有形成任何方法论和SOP流程，所以，一旦主力链接因为各种各样的原因挂掉了，整个公司就很难维持下去了，脆弱性可见一斑。
就比如前段时间，泉州某大卖横扫各大类目的时候，有几个上面说这一类best seller的卖家被扫掉后，公司就直接破产了，也就是跌破这个斩杀线了，坠入深渊很难再起来了。对了，千万不要觉得你的爆款链接会很稳，最脆弱最不稳定的就是这些在风口浪尖上，被各路竞争对手当成靶子打的best seller了，这还是在假定你自己不犯混不作妖的基础上。
看到这里，一些以铺货或精铺类型的中小卖家可能要说了，我们sku都是动不动成千上万的，比做爆款的那波卖家要能够抗击打得多得多，为啥也处在斩杀线的边缘了呢？
对于年销售额在五千万以下，精铺类型的亚马逊卖家来说，这两年你要不是玩欧洲本土号偷税漏税的话，大概率是一年不如一年，利润越来越少，已经有难以维持的迹象了。我可以大胆地说，未来两三年，会有一大批做精铺的中小卖家垮掉，这个数据绝对是只多不少，毫不夸张的。
这里面原因也很简单，对于铺货和精铺卖家来说，比拼的其实是效率，也就是说谁能够以最少的人，创造出最多的业绩，谁就能够活下去。
之前还有红利的时候，借助一些产品类目的长尾效应，外加人海战术，铺货还有生存的空间。现在AI时代，几个人能干之前几百人的活儿，listing优化的比精品还好，广告投放不比一般精品差，你还是在玩人海战术拼概率打长尾这种老一套，你说你怎么玩，尤其是现在很多精品卖家都被卷得纷纷下沉到长尾了，传统的铺货和精铺就更没空间了。
可能我这么空口白牙地讲，很多朋友可能还很难理解，我给大家看一段视频，来自我们侃侃电商学院黄学烽老师的公司，他们公司之前几百人的选品和铺货团队，就被这一面墙的电脑给完全取代了，震撼力度还是非常之大的。
所以当铺货大卖，诸如易佰、三态还有亚声威格等等，已经实现完全的AI系统化铺货了，把降本增效给做到了极致，再加上以国内电商为代表的圈外人一股脑地冲击亚马逊，进一步压榨了铺货的生存空间，很多类目从大头到长尾都是玩精品的卖家了，基本上没有效率优势，还在玩老一套人海战术的精铺和铺货卖家，都会在这一波浪潮里面，被一并打包带走。
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说完了亚马逊中小创业者，我们再来聊一下亚马逊基层打工人，也就是各大亚马逊卖家公司的基层运营们。在我看来，这个群体是处于斩杀线最危险的地带，是即将坠落的边缘。
对了，我并不是制造恐慌哈，我一直坚定地认为，AI一定会彻底打碎，然后完全重塑整个跨境电商行业，不论你是铺货还是精品。如果你属于公司里面基础岗位的基础运营，你一定会被淘汰掉，如果你一直没有被优化，你的公司就迟早会被其他同行优化掉。
具体来说，随着现在AI时代的来临，很多AI通用大模型和诸如影刀RPA之类的傻瓜工具出现，技术大平权的大趋势随之席卷而来，导致再小的公司，即使没有技术背景，也能够完全应用AI和RPA。
这样一来，在整个选品运营过程中，需要动手的工作可以轻松RPA化，需要动脑的工作可以轻松AI化，然后只需要一个能力超强的大牛运营外加一个懂AI和RPA的技术人员组成的智囊团，做好随时优化流程和校准数据的工作即可，其他的基层运营，原则上是可以完全淘汰掉的。
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那么基于目前这种严峻的情况来看，需要怎么做，才能够彻底避免一直在斩杀线附近挣扎的痛苦现状呢？接下来我会根据上文写的不同的人物画像，分别给一些建议和方向。
我们先从年销售低于五千万人民币的中小卖家/创业者说起，如果你是以精品爆款为主的，我觉得你需要明确一个清晰的发展路径，目前我觉得是两个方向：
第一个方向就是用户调研和产品研发，这个不用我多说，大家都懂，就是走anker，大疆，石头科技，科沃斯，Insta360这一类公司的路线。说实话这一条路很不好走，非常烧钱而且对于各种顶尖人才都是有强需求。走这条路，对于不到年销售额五千万的中小卖家来说，前些年或许还有机会，这几年愈发艰难了，除非是有资方注入，机会或许更大一些。
第二个方向是极致化供应链，这个走的就是拼多多路线了，举个例子你们就懂了：拼多多纸巾类目，有一个卷王，卷到任何人卖他那个价格，都是亏损，但是他能够有利润，虽然不多，但是耐不住量大啊，总体来看还是很不错的。那么他是怎么做到的呢？他是个卖卫生纸的，但是已经开始种树了，把bom表拆解加持续上溯到上游，一次性把供应链所有环节都穿透了，撸掉中间环节的所有利润，从种树直接到电商，极致化供应链就是这个逻辑。当然这里面还有人效管理，AI应用等等加持，比如小米优化供应链那一套，这里就不展开说了，大家大概明白啥意思就行。
相较于第一个方向来说，这一条路相对更简单，我是觉得对于中小卖家，特别是深耕某个细分垂直类目的，做起来会简单很多，在亚马逊上，当你把价格卷到最低，别人卖这个价格亏钱，你卖还能微利的情况下，这就是最牛逼的运营技术和打爆款方法论了，新品打一个爆一个，都不带含糊的。
另外还有一点需要注意的是，虽然AI和RPA看似对于精品来说，重要性和意义，远远没有对于精铺和铺货那么大，但是我一直觉得是时间问题，你试想一下，如果假以时日，Rufus代替了传统搜索框，之前那一整套爆款打造流程，是不是全部都要改写？如果以后做产品研发和用户调研的时候，你不用AI和RPA，是不是操作起来效率和精准度都会差一大截？ 所以啊，AI和RPA对于精品爆款卖家依旧是重要的，而且随着时间的推移，重要性一定会愈发凸显的。
我们接着往下聊，如果你是以精铺和铺货为主的，我只能说，除了彻底拥抱AI和RPA，你没有其他选择了。
上文就已经说得很明白了，精铺追求的是效率，效率优先是铺货的核心竞争力，这个只能靠AI和RPA，而且需要跟得上迭代和更新，需要最先进，最定制化的模型，把AI和RPA给内化到公司的所有工作细节和流程里面去。其中，雅声威格就是一个非常好的案例，不论新老员工，熟手还是新手，在公司自研的os系统的加持下，人均能做到50万以上，大卖已经给你指明正确的方向了，靠得越近，活得越久，离得越远，死得越快。
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最后，针对广大亚马逊基层运营来说，想要摆脱斩杀线困境，我觉得以下两点，是必须去做的。
第一点，一定要想尽办法，坚定不移地去拥抱AI，去学习AI，前期不要怕麻烦，一定要勇于尝试和改变，尽全力把AI和RPA完全地贯彻实施到你工作的每一个环节里面去。你一定要知道：跨境电商行业一定会被AI重塑，AI不会淘汰人，用AI的人会淘汰不用AI的人。
第二点，不要想着当全才，当全才你就算是爱因斯坦，你也玩不过AI。我们要做的是力求单点突破，把某个细分领域给做到极致化，比如亚马逊广告，特别是精爆款的广告，你多花时间外加拼命钻研是有希望赢得过AI的。
之所以业务的单点突破你有赢过AI的机会，是因为目前AI大模型如果想要完全适配一家具体的公司和业务，把每一项业务都做到100分去超过牛逼的人，需要长时间的数据和信息投喂，这个对于很多公司来说，并不是一件容易且短期的事儿，目前AI做的更多的是提高地板，而非拉高天花板，拉高天花板，短期来看还得靠人，所以你如果是单项专家，你就会有生存的土壤和发挥的舞台，AI也需要靠人去不断地减少幻觉和持续校准。
而且就算随着数据不断的投喂和AI幻觉的减少，也会需要类似智囊团，参谋长，或者AI BP这样的角色，来不断地去优化流程，纠正偏差和校准数据，你只要单项做到了极致，属于某一项领域的公司专家的话，你是不会被淘汰的。
