亿邦智库 x 亚马逊云科技《AI加速品牌智慧出海报告》

建站篇 三大核心洞察 品牌全球化时代，建设品牌独立站已成为出海企业全渠道经营的关键路径，更是塑造品牌形象的核心战场。与此同时，以AI为代表的新质生产力正推动行业创新与变革。借助先进的AI技术，企业可以更加精准地把握客户需求，制定更加行之有效的新品开发与运营策略，从而灵活应对海外市场的复杂性和多样性，为全球化拓展注入强大动力。 洞察一：跨境电商迈入品牌全球化发展新阶段 品牌化：可持续发展必选项，独立站成为塑造品牌核心阵地多元化：全市场、全集道及全品类，持续扩大市场获取增量数智化：出海全链路数智化，快速应对不断变化的充争还境 洞察二：“以新打旧、以快制胜”成为行业共识 海外用户需求升级，利用数字化手段精准捕捉客户新需求用绕需求打宠产品，注重产品优化与创新实现价值增长产品开发更新选代，以最快速度开发新品呈现给客户 洞察三：以AI为代表的新质生产力成为基建升级有力支撑 人工智能技术加速广泛应用，持续提高生产力实现降本增效生成式AI凭借内容生成能力和场景细分，推动行业创新与变革，2026年生成式AI企业港透率将达80%，远高于2023年的5% 独立站建设三大痛点 品牌独立站建设过程中，新品开发、关键词引流、内容创作及商品定价是关键要素。差异化且切中客户需求的商品，低成本高质量快速制作的展示图片和视频，基于数据分析选择关键词的优质文案很大程度影响新品试销是否成功。品牌经营经年累月的过程中，商家常遇到决策缺乏依据，时间紧，成本高，不会应用新技术的挑战。 痛点一：新品开发、试用销售和推荐缺乏数据支撑 对于目标市场及用户行为缺乏河案及数据支撑经验对于典型玩家和竞品动态缺乏基于数据的持续分析对于商品描述、选品推荐等环节缺少基于数据的客户需求河察 痛点二：内容及图片人工创作费时费力且成本高 费时：图片及多语言内容创作依就大量人工，成为新品上架瓶颈费力：创作水准依耗个人能力，合格设计师短缺且不稳定，整体效率低成本高：摄影师、设计师、特、场地费、交通费等各项支出高昂 痛点三：缺乏敏捷及低成本技术解决方案 不了解不熟悉已有的敏捷、低成本基建效率提升方案缺乏工业生产级的AI圈片合内容创作工具和解决方案品牌企业缺乏业务和技术融合创新的内部组织 智慧建站，轻松起步 随若生成式AI技术迅猛发展，电商行业正迎来数字化营销、客户互动及经营分析等场景的创新变革。在科技创新驱动下，营销与广告素材生成简品文案生成、智能换装、智能选品及经营分析等应用不断涌现。A应用落地及广泛使用能极大推动业务提效和生产力的持续释放。亚马逊云科技洞悉行业需求，积极助力跨境电商企业迈入生成式AI新时代，共同探索更多创新可能，引领行业前行。 产品开发及图片生成解决方案 ①品牌洞察解决方案 亚马避云科技针对选品管理提供了一系列的基于AmazonSageMaker的技术方案，以SolutionGuidance的形式来帮助跨境电商客户高效的管理海量选品信息： 营销与广告泰材生成 商品文案生成 适用场量 适用场景 商品描述生成、商品营销文案生成 营销广告创意系材（图片/视频）生成 利用自然语言处理（NLP）技术：提供智能关银词提取方案，帮助客户从海量产品信息中自动拍取和匹配关键词，提高选品信总管理的准确性并提高人效。基于相回技术的方案，还能带助商家自动进行商品品类分类和命名实体识别等 智能换装 适用场景 服装行业利用生成式AI进行智能换装，快速生成服装商品模特图 亚马逊云科技合作伙伴为客户提供了轻松快捷的数据获取服务，酒过自定义的接口高效获取企业所需的品牌品类关键词在全球市场的数据和信息，并能够基于这些数据进行自助分析： 亚马逊云科技AmazonSageMaker机器学习平台 高效数据分析：提供该类别即插即用的品牌分析模板，并能够指导用户快速自学自用，既能够快速了解数据特点，优化广告投入效果，又能够根据企业个性化需求进行专项分析模板开发，助力企业降本增效 提供一站式端到端的机器学习服务，包括数据准备、模型训练、调优和监控等关键环节，实现了史精准、低成本的控制人工智能生成的图片效果 StableDiffusion亚马逊云科技插件解决方案 稳定数据获取：熟悉各个平台接口规则。能够解决各接口限流机制、实现任务自动化调度、异常自动补偿以及网络稳定性的问题；及时高效的获得品牌、关链词、区域、品类等重要数据 帮助客户将现有StableDiffusion的模型训练，推理和调优等任务负载从本地服务器迁移至AmazonSageMaker，利用云上弹性资源加速模型选代，避免单机部需所带来的性能瓶颈 AI加速品牌智慧出海报告 运营篇 AI加速品牌智慧出海报告 用户体验三大痛点 痛点一：缺乏有效的用户洞察 ·缺乏用户洞察：无法有效接集客户对商品选购以及使用过程中的真实反馈，导数产品创新及优化受阻·缺乏智能化工具：如无法进行智能化VOC语义分析，数据处理效率低，难以快速的应用户需求数据处理效率低：对用户的行为、偏好分析耗时耗力，无法真正洞察用户需求和市场趋势 痛点二：缺乏有效的用户沟通体系 文化差异与语言障碍：导致信息传递的失真或误解，从而影响用户体验缺乏沟通方案：缺乏定制化客服方案，如客服自动生成回复小语种邮件等用户体验不佳：无法及时了解并解决用户在选购和使用过程中遇到的问题 痛点三：缺乏有效的全天候客服服务 72.4% 售后成本高：面向海外提供多语言多渠道的售后成本高品，运营压力大服务不连续：单一时区团队跨时区在某些时间段可能无法提供客服支持，导致客户服务出现断点，降低客户对企业的信任度 在线购物者更愿意购买使用自己母语服务的产品 71%消费者希望品牌提供个性化服务 在购买之前会查看产品评价和评论 AI加速品牌智慧出海报告 供应链篇 智慧供应链，降本增效 司场景：零售供应链 亚马逊云科技供应链服务方案三大优势 云原生供应链解决方案应用 基于机器学习的预测、润察及协作方式 适用范国：适用于有零售业务的客户，例如传统零售、电商、汽车、制造、医疗等，提升供应链精细化管理能力，优化供应链运营成本，增加供应链韧性 以亚马供应链ASC供应链需求计划为起点，通过机器学习提供基于多梗型的商品级别库存需求预测量优解 减轻库存积压和缺货风险 自动评估与风险管理：基于ASC供应链库存可视化模块，通过自动评估、排名和共享各种重新平衡选项，以便在检测到风险时提供建议 按需选择：作为云端服务，采用解据设计用户可按需选择使用 综合评分系统优化库存分布：建议选项按已解决风险的百分比、不同设施之间的距离进行评分，供应链经理可深入了解每个选项将对其他配送中心产生的影响 方供应链系统对接，实现数据互连，并可灵活互连：能与企业现有的ERP或第三自定义添加影响销售的外部因素 根据建设动态改进：不断从人员作出的决策中进行学习，以便改进建议 优化供需：利用先进的机器学习算法，优化需求预测和供应计划，提高精准度，指导实际热行 完善补货机制，优化产品供给周期 供应链数据集成与可视化管理：将供应链各环节数据集成呈现，实现端到端可视化管理 多维集成：可与其他AWS分析服务模块相集成，进行多维度的深入分析 智能计算与供给及时性：基于多因素智能计算量佳补货时间点，提高供给及时性 (例如,将结果数据导入AmazonQuickSight,就能生成直观的供应成本分析、现金流分析等报表,并对异常情况下的受影响商品进行钻取细查。） 供应商指标分析与优选：分析供应商指标，自动优选量优供应商，保证供应链可整性和成本效益