? 聲明：本文實操性極強，文章共計5000字，預(yù)估閱讀時間30min，預(yù)估理解+落地時間1h
? AI實用場景：納米單干賣家（資金成本<5W）選品指南

一、前言

Hello大家好，我是Andy，一名深耕跨境出海領(lǐng)域6年的老鳥
擅長戰(zhàn)略規(guī)劃 | 團隊搭建 | 流程SOP |電商AI技術(shù)，勵志在2025年輸出100+精品文章
對跨境出海、團隊管理、電商技術(shù)等內(nèi)容感興趣，可以持續(xù)關(guān)注我，用專業(yè)回報你的支持
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年假分享的一篇DeepSeek技術(shù)文在論壇爆了，非常感謝大家支持~
關(guān)于DeepSeek的本地化部署技術(shù)分享：
國產(chǎn)AI - DeepSeek本地化部署詳細(xì)指南分享

但是通過后續(xù)交流，仿佛較多朋友都有這個問題：我知道這技術(shù)很牛B，但是怎么落地電商應(yīng)用呢？
今天就嘗試借用DeepSeek完成一個實際應(yīng)用場景：單干賣家選品實操
挑戰(zhàn)利用AI進行全流程提效，歡迎大家找bug一起腦暴，也是拋磚引玉，促進社區(qū)關(guān)于新技術(shù)的討論

通常單干賣家選品會包含以下步驟：
市場調(diào)研：選市場>>市場調(diào)研>>選品>>利潤分析>>客戶分析
供應(yīng)鏈開發(fā)：供應(yīng)鏈挖掘>>供應(yīng)鏈談判>>產(chǎn)品改進

但是通常單干賣家也會面臨以下問題：
1. 資金有限：一般低于10w cny，現(xiàn)在設(shè)置更加苛刻的條件，起始資金只有5w，生活成本等不納入計算
2. 資源普通：即無明顯供應(yīng)鏈&產(chǎn)品&推廣資源儲備的，所以幾乎貼近于白帽運營
所以就要求單干小賣家：
1. 提高資金利用效率，提升對數(shù)據(jù)的敏感程度
2. 找到合適的業(yè)務(wù)模式，避開紅海競爭類目，摸索自己的盈利模式

需要準(zhǔn)備一下內(nèi)容，立馬發(fā)車：
DeepSeek（AI） + 賣家精靈（數(shù)據(jù)）+ 頭腦（一定的市場認(rèn)知）

二、選市場

如果你具備一定的市場經(jīng)驗，可能會對市場的會有初步的認(rèn)知，例如吉祥三寶市場對于普通人來說意義不大（高度定制化的可能會有機會），所以先提前避開這種市場。
接下來，DeepSeek，啟動?。。。ㄔ裢婕冶硎舅耍?br />
先來問一下DS，我們這三瓜兩棗怎么造才更有性價比，下面是我的promt提問



這是DS給出的答復(fù)，雖然有瑕疵，但是也能說的過去



最后推薦了4個類目，除了健康食品不太靠譜，其他4個也是單干賣家接觸最多的市場，具備一定的可行性，我們選擇園藝工具繼續(xù)向下論證


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三、選產(chǎn)品
繼續(xù)詢問DeepSeek具體的產(chǎn)品方向，下面是我的prompt


這是DeepSeek提供的選品參數(shù)建議，可以看到甚至進行了糾偏，上面我說利潤率15%過于理想化了，這里已經(jīng)進行糾正了



這是DS提供的20個選品建議，并且我讓他整理成了對應(yīng)表格



除了FBA預(yù)估較高之外，感覺整體產(chǎn)品方向沒有明顯問題，他甚至提供了補充建議：
? 如果您希望快速起量，可以選擇園藝手套或植物支架，它們的銷量和市場容量較高。
? 如果您更注重高毛利率，可以選擇園藝剪刀或植物標(biāo)簽，毛利率在35%-40%以上。
Tips：但是要非常警覺 AI的幻覺行為，即一本正經(jīng)胡說八道，需要自己做細(xì)致的數(shù)據(jù)驗證

要求DS提供關(guān)鍵詞去亞馬遜平臺上進行產(chǎn)品檢索



DeepSeek返回的搜索結(jié)果



確定核心關(guān)鍵詞是plant stand，去精靈看一下支撐數(shù)據(jù)




最后選擇這個類目進行下鉆分析



導(dǎo)出產(chǎn)品列表之后，我們要設(shè)定一些核心指標(biāo)：
1. 上架時間：一年內(nèi)，上架時間太長的對我們沒有參考意義
2. 競品店鋪：店鋪feedback/ 競品數(shù)量/ 店鋪銷量，這些是表格里面沒有的數(shù)據(jù)，但是我認(rèn)為對單干賣家更加重要，找到你能夠得著的目標(biāo)再去行動
3. 競品競爭：重點看廣告競爭程度，廣告詞數(shù)量與自然詞數(shù)量對比，選擇廣告層面競爭較弱產(chǎn)品，說明還沒有陷入激烈競爭的狀態(tài)
4. 月銷量：選擇高于30的，可能有的朋友覺得根本看不上這個量，但是大生意都是從小買賣做起的，而且這種體量的競爭對手一般都是中小賣家，因為大賣做這種產(chǎn)品團隊都養(yǎng)不起，就可以避開這種變態(tài)對手

但是之前對這個類目以及產(chǎn)品參數(shù)都不太了解，我們先利用賣家精靈的表格做一下參數(shù)理解


簡要分析之后發(fā)現(xiàn)當(dāng)前類目產(chǎn)品特點
? 顏色：黑色占據(jù)50%以上，所以我們選品求穩(wěn)也是選黑色
? 材質(zhì)：金屬、不銹鋼、甚至竹子，但是多數(shù)是金屬
? 風(fēng)格：藝術(shù)裝飾、現(xiàn)代化等
? 安裝：我們選擇需要安裝，可拆卸的，方便壓縮運輸尺寸，節(jié)省運費

評價分析
但是我們還需要搞清楚當(dāng)前對客戶選擇植物支架最重要的因素是什么？
即客戶選擇植物支架時，最看重哪些賣點？重要性排序如何？
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使用DeepSeek進行快速review分析，嘗試從客戶評價中進行洞察

正面評價

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產(chǎn)品痛點


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其實要點按照出現(xiàn)頻次統(tǒng)計會更理想，prompt也可以寫得更加細(xì)致一些，現(xiàn)在輸出的結(jié)果只能做初步判斷，但是也可以感觀認(rèn)知消費者的喜好厭惡的點了

供應(yīng)鏈挖掘
這里選擇了類目里面較多的一個產(chǎn)品形態(tài)，進行1688供應(yīng)商初步篩選：



這一步DeepSeek可以幫我們做什么？
1. 讓DeepSeek分析這個產(chǎn)品的全國相關(guān)產(chǎn)業(yè)帶情況，包括原材料、成品供應(yīng)商情況，選擇地理位置、交貨情況、配合程度綜合較優(yōu)的供應(yīng)商
2. 讓DeepSeek撰寫1688供應(yīng)商挖掘代碼，建立供應(yīng)商庫，精篩10家左右供應(yīng)商進行下一步談判，我讓DS整理的供應(yīng)商list如下，可以針對供應(yīng)商標(biāo)簽（實力工廠、牛頭供應(yīng)商）、復(fù)購率、銷售情況、交貨條款進行深度篩選


3. 讓DeepSeek提供供應(yīng)商談判策略，最終的目標(biāo)是控制產(chǎn)品采購產(chǎn)本在25-40%，較為理想的狀況是低于30%

經(jīng)營預(yù)測分析
輸入相關(guān)prompt和必要數(shù)據(jù)進行經(jīng)營預(yù)測分析，這里只是示例，具體的情況很多參數(shù)需要根據(jù)實際的情況進行調(diào)整，AI給出的數(shù)據(jù)第一個月就已經(jīng)開始盈利了，需要我們對潛在風(fēng)險進行分析，避免盲目投資


潛在風(fēng)險分析：
1. 銷售不及預(yù)期：市場需求下降，銷售不及預(yù)期
2. 產(chǎn)品成本控制：保證質(zhì)量和交貨的條件下，現(xiàn)在的成本目標(biāo)較難做到
3. 市場競爭程度：需要加大促銷與推廣成本投入，壓縮利潤空間有可能導(dǎo)致虧損
4. 產(chǎn)品質(zhì)量問題：上面沒有考慮到退貨成本
5. 其他問題分析：政策、侵權(quán)等意外因素

總結(jié)
本次分享到這就結(jié)束了，感謝閱讀，本次分享從 市場調(diào)研到供應(yīng)鏈挖掘，最后從經(jīng)營數(shù)據(jù)預(yù)測總結(jié)。
如果熟練運用AI的話，可以全程提效起碼40%以上，但是很多精細(xì)化的處理還是得手動進行操作。
新技術(shù)落地涉及較多細(xì)節(jié)，難以完全闡述，建議關(guān)注落地思路分享，歡迎評論區(qū)交流。

風(fēng)險整體評估：DeepSeek等AI應(yīng)用更多像是一個能力放大器，還是需要結(jié)合具體的行業(yè)認(rèn)知，因為有時候很多風(fēng)險判斷和數(shù)據(jù)預(yù)估都是自己多年經(jīng)驗積累獲得的直覺，如果你不具備這種認(rèn)知，就有可能被AI牽著走，如果完全follow最后有可能被帶到溝里。

對AI的后續(xù)發(fā)展預(yù)測
1. 大公司：積累了足夠多的成功案例，訓(xùn)練出來的AI更聰明，更接近行業(yè)專家，預(yù)測就機具參考價值
2. 小公司：利用網(wǎng)絡(luò)的公開數(shù)據(jù)進行訓(xùn)練，有效信息密度較低，對決策參考價值較低
案例就構(gòu)建起模型對應(yīng)的認(rèn)知，所以未來數(shù)據(jù)會成為企業(yè)的核心資產(chǎn)

如果模型驗證有效，并且論壇里面有老哥使用這個模型成功跑通業(yè)務(wù)流程的，歡迎過來跟我報喜。
但是也要再多提醒一句，不可完全依賴AI，謹(jǐn)慎對待經(jīng)營風(fēng)險，祝各位工作順利~

自己在跨境6年，積累了1000+運營案例、風(fēng)險處理案例、績效處理等方面的經(jīng)驗，后續(xù)進一步拓展可以將這些行業(yè)經(jīng)驗序列化，做本地AI知識庫，后面也會分享這部分的內(nèi)容。

感興趣的朋友可以先點個關(guān)注~