我用9个月时间给我们的跨境创业搭了一个“基座”。- 大数跨境

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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”。

跨境电商长期主义

2026-08-06

导读：你的梦想到底值得你坚持多久？

你的梦想到底值得你坚持多久？

这次并非又一个“狼来了”的故事。自 2020 年起，我们便着手系统梳理亚马逊销售业务的运营流程，至 2023 年整体框架已基本成型。此后几年，虽在细节上持续迭代细化，但核心架构始终未变。

这几年我们亲身实践，并带领同行共同探索，在公众号和线下沙龙中也不断倡导建立标准化的运营流程与架构。然而随着业务深入，我们发现部分工作仍受制于人为因素而产生偏差。负责任的运营与仅求薪资的运营之间存在巨大鸿沟；愿花心思钻研产品、市场与客户的销售，与仅将其视为基础工作的销售，差距同样显著。

起初，大家倾向于选择负责任、有经验且稳定的人才。但后来我意识到，这看似是“人的问题”，实则是团队与组织依托何种机制生存成长的问题。曾在线下沙龙提及某品牌，活动结束后有同仁私下探讨，认为其文案、标题、卖点及视觉表现平平。我的观点是：在较大业务规模下，追求的未必是极致的优秀，而是从工程视角出发，实现简易化、自动化、流程化与标准化。该品牌虽单品存在诸多可改进之处，但成功解决了标准化与流程化难题——明确文案及格线、让美工无需为新品拍摄发愁，这已是极具竞争力的能力。

近两年，广告成为我们自身发展的重大约束项。过去长期依赖人工投放与调整广告，在规则明确时确能快速获取数据与销量。但面对庞大规模的广告活动、数以万计的投放词及海量素材时，人工弊端凸显：人无法做到 7×24 小时不间断工作，无论员工还是老板，情绪波动均会导致效率骤降甚至业务停滞。更关键的是，执行过程易受“短期波动”干扰——我们曾多次遇到某投放词长周期数据良好，仅因近两三日数据下滑便急于调整，结果导致订单直线下滑。若此类问题大规模出现且回滚不及时，极易致使业务一蹶不振。

为解决上述问题，我曾采购各类 ERP 设定规则跑广告，也引入专业广告软件优化投放。但发现多数软件仅基于基础规则运行（如点击量、转化次数、投产比等触发调价或预算调整），看似“正确”的决策却缺失时间维度，常导致调整后效果不如预期。更严重的是，几乎所有软件仅支持一次性决策，缺乏分析、复盘与回滚功能。而人工投放与优化广告恰恰需要全闭环能力：发现→决策→写回→确认→回滚。

近年来 AI 技术风靡，从 Agent 到 MCP，再到近期的 CLI 风潮，似乎 AI 能解决一切问题。我虽逐一尝试，发现其确能部分解决“感知”与“决策”类问题，但仍缺乏写回、确认、纠错及回滚能力。尤为关键的是，广告决策不能简单依赖近 3 天、7 天、14 天等短期数据。落地至投放词、搜索词、素材与否词层面，需同时解决个体与群体性问题。例如：新广告活动是否仅能依赖建议竞价或人工设定？能否借鉴已跑出数据的同义词曝光、点击、转化及投产表现，动态调整竞价、预算与位置倾斜？如何确保流量成本不爆炸式上升？否定某词后若数据下滑，能否第一时间定位根因并解决？这些均非单纯拉取数据所能应对。

我深知此类观点可能反共识甚至引发反感，但这正是过去 9 个月我们真实遭遇并亟需解决的难题。目睹许多同仁投入大量时间、精力与预算于 AI，最终却难落地形成生产力，转而回归纯人工模式。重申一遍：AI 很强大，但仅对思路清晰者有效；对大多数人而言，AI 反而是灾难——它易让人误判自身能力，在盲目探索中逐渐消沉。

撰写此文既非贬低他人，亦非推销产品，而是客观陈述一个事实：成事需资源 + 方法 + 目标三者兼备。以广告为例，须先打通数据关与逻辑关，明确方向感（目标），并建立常态化纠错机制。我曾耗费大量时间解决广告数据的获取、存储与刷新问题，因其是优化基石；又 spent 大量精力梳理优化逻辑，尤其关注各“节点”调整的互斥性——例如在同时采用分时竞价、分时预算与位置倾斜时，如何避免竞价失控。完整思路极为复杂，此处不再赘述，只想强调：切勿用简单维度解决复杂问题。

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