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做亚马逊,几十人铺货公司和一人精品公司PK,谁赢了?

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2026-09-20 03:38
2026-09-20 03:38
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《全球电商市场报告—印尼篇》重磅发布!拆解2.8亿人口下的千亿美金增量机会


想起这两天分别听说的两个经典案例,完全不同的两种亚马逊做法,现状很引人深思。


上周见了一位朋友,一位远道而来的学员,跑出去学习了半天。学习的时候,听到了一个做铺货的公司案例。


那家公司有70-80来人,没说是FBM铺货还是FBA精铺,这两种模式都注定了,如果要快速铺,需要不少人。以这种人数规模来说,大概率就是FBM铺货。


为了提升效率,特地请了软件公司来做AI方面的FDE。又有新名词出来,给大家解释下,“FDE”是 Forward Deployed Engineer 的缩写,中文通常译为“前沿部署工程师”或“前线部署工程师。FDE的主要作用,是 “打通企业AI落地的最后一公里” 。


FDE是当下的风口职业,很多企业是愿意付出不低的成本去请FDE来做个性化部署的。不光对于擅长AI的个人是个机会,很多大资本,也开始入局了。


那么这家铺货公司,我们称为A公司。A公司估计也投入了不少请FDE来做了全铺货流程的AI部署,据说效果显著,创始人说,一年为公司节省200万


“预估节省”200万,还是“实际节省了200”万,也许是讲故事的人没有细说,也许是我走神儿没听清楚。不管怎么样,听故事的人都认为这家公司又要多盈利200万了。


但事实是,A公司创始人吐槽,2026年上半年,公司是亏损的。这个亏损,肯定不能让AI的提效来背锅。可以理解为,AI让他们少亏了200万,也许吧。


说“也许”,是我们不清楚具体情况,我甚至怀疑,这里面有没有因为AI引入后产生的,运营对AI的分析数据过于依赖,导致的市场判断失误而产生的亏损。


一个怀疑,也许经不起推敲。AI能帮你在一天内筛选出上成千上万个潜力产品,我们需要根据各种数据指标,去判断哪些是可以去上架的,上架之后的成功率估算如何。那么运营及其主管是否有可能因为AI的介入而日益对市场生疏,甚至都懒得去看前台竞品的实际表现,单纯为了完成日益增加的选品和发货KPI?


老板把AI都给你码齐了,你还说每天只能上20个产品?那必须是每天得上200个啊,运营想更轻松是不可能的,必须是跑得更快,压力更大。


但我们能肯定的是,现在这个亚马逊市场,是需要去精细化运营的。AI的完全化,是否会影响到运营们对市场的感知?


A公司的问题,我想不是单纯效率低的问题。整体的做法不去优化,只是靠AI来提效,恐怕只会把问题放得更大。


说完A公司,我们看B公司。B公司厉害了,也是我的老师前几天写的一个案例,他的另一位学员,只有一个人,典型的一人公司。专做精品,一个人做5-6个账号,日销售额达到6000美金。这个销售额,以同师们传承的做法来看,可以达到的利润,我很清楚——如果产品都进入稳定排名状态,至少是有10%利润的,有些产品还不止,就平均为10%好了,大家可以自己算算。


AI提效不用说,肯定是有在做的。精品的做法,前期痛苦点儿,后期其实是没那么多工作要做的。排名稳定,权重稳定,定时让AI协助,优化下链接就好了。以前没有AI的时候,也没见得有多少活儿,现在可以说是更轻松了。


这种精品案例,我听过和见过的,不止一个卖家,也不是幸存者偏差。我自己到现在为止,也只做过FBA精品和少量精铺,多少有点发言权。


当然,精品有精品的弊端,如果把握不好推品节奏,失败了的话,可能会很伤钱,也很伤心。一个人的资金,不会有太多的试错空间。


而铺货FBM,如果闷头上产品,不做一定程度的调研,很容易爆库存,而不是爆单。再遭遇产品侵权、协议三,店铺挂了,几十几百人的盘子,就会崩掉。


别说我刚好碰到了两个极端的案例就拿来说。就现在行业里反馈的现状来说,这两种情况,是很常见的。


对了,我都差点忘记说,一位母婴市场的大佬,也是我很敬佩的人,用几十万人民币,4人起步小团队,两年内做到了亚马逊母婴服饰细分类目全美第一2026年,他入选了 “福布斯中国新生代跨境电商30人” 榜单。


也不要说别人成功了就是二八定律里的那个二,哪个行业里也都有二八定律。我们自己,为什么不能立志成为那个“”?不是幻想,而是要用实际的执行力、毅力来成为那个“二”。


多看看优秀的人干了些什么,怎么干的,而不是只会说,这是他的运气。

所以,如果是新手,更推荐这几个方向:


  • 1-2人为最小单位,低客单、小类目跑通精品流程,慢慢积累手感

  • 对于有兴趣的非标品,可以精铺测款,Listing按照精品打造,少量广告测数据

  • 如果还有时间或者闲下来的人工,对于高客单的有一定自然流量的产品,可以FBM跑跑,为后续的品牌化精品铺路。


品牌无法恒久远,但死磕产品,精益求精地运营,才能让跨境这条路,走得更远一些。

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