8月17日，由SparkXGlobal & Xmars主办的2024第二届出海AI营销生产力峰会「Marketplace专场」圆满落幕。专场对亚马逊头部大卖的AI营销实践进行聚焦，Xmars Grace Zhang携手baleaf运营总监郑小云、全球知名品牌运营主管郑栋月、石冰晓，围绕“运营实战攻略，亚马逊头部品牌如何玩转AI营销”展开对话，深度分享AI与运营高效协同带来增长的策略与打法。
剧变中的AI时代，跨境电商运营团队正面临前所未有的变革，对AI的思考也愈发深入。开场时，Grace指出当前运营团队面临的三大主要痛点：
· 平销运营：日常平销期，又如何进一步追求精细化运营。
AI与运营团队的融合是双向学习的过程。郑小云谈到，随着业务扩张，团队面临青黄不接的管理难题，而Xmars AI的引入有效缓解了这一困境。同时，她认为AI工具的数据公正性减少了人为决策的干扰，促进了管理实践的精准与高效。
而对于AI在运营工作当中的重要性，郑栋月表示，AI智能全托管及深度的数据分析提升了运营的效率，也带来更好的效果。引入Xmars后，其广告点击量提升30%-50%，ACOS降低15%，ROI提至40%。同时，她认为AI与人为干预的有机相结合，能够进一步放大广告效果。
石冰晓则聚焦于品牌增长中的瓶颈问题，鼓励运营团队积极拥抱AI技术，将人力资源从重复性数据处理与繁琐任务中解放出来，促使团队将工作重心落回到核心问题的攻克与策略的优化中，实现运营管理的减负提效。
以下为圆桌对话实录：
Grace：下午好，欢迎各位朋友。今天很多大佬跟我们分享了干货满满的内容。接下来的环节会稍微轻松一些，我们邀请了三位Xmars的真实用户，来与我们分享一些她们真实的使用心得。
今天，我们很荣幸邀请到三位运营总监、主管来参与此次圆桌讨论。现在的市场环境属于剧变中的AI时代，在座有非常多的运营人员，有运营经理，也有运营主管。那么，大家对AI的思考其实也是围绕着运营的三大真实场景：
第一个是我们的业务扩张，包括上新和人才招聘；第二个是大促的节奏，在订单迅速增长的情况下，如何去快速调动自身的资源；第三个是平销期的运营，如何精细化、高效的运营。
接下来，请三位嘉宾分别自我介绍一下。
郑小云：大家好，我是来自baleaf的销售部负责人，从事体育服装品类将近六年的时间，在销售管理岗大概有3年的时间，使用Xmars大概有2年的时间。很高兴在这样的场合与大家一起探讨和分享关于AI的一些心得体会。
郑栋月：大家好，我使用Xmars平台大概是4个月的时间，从今年的4月份开始使用。今天也非常荣幸被邀请到这里来谈一下作为新用户卖家的使用感受。
石冰晓：大家好，我从事这个行业已经有6年的时间，之前主要是负责美国站以及欧洲市场，也涉及过电子、户外及家居类的产品，使用Xmars已有2个月，也非常荣幸参与到我们的讨论。
Grace：这3位正好代表Xmars的三类用户。第一类以小云总为例，是使用Xmars两年的资深用户。第二类以郑栋月为例，是已经上手并且拥有了一些成熟经验的老用户。第三类以石冰晓为例，是刚开始使用Xmars的新用户。
那么，她们三位分别有怎样的成功案例，分别有怎样的困难点？今天，就请大家来听一听她们三位的发言。接下来的半小时，我们将结合这四个模块去进行讨论。
一是业务痛点。因为三位针对于不同的业务模式、不同的团队，面临的痛点肯定是不相似的。
二是使用Xmars前对痛点的解决方案，例如人才的招聘、业务的扩张等。
三是大家最期待的，就是使用Xmars后的成功经验与案例。比如：订单是否增长了、ACOS是否下降了、CPC是否还居高不下等。包括在使用的过程中，是否一帆风顺，遇到了哪些困难点。
最后，也请三位描述一下对Xmars产品的期待，包括对我们“客户成功团队”的一些期待。
Grace：那我们就来到第一个问题。这个问题想问一下小云总和郑栋月。两位针对自身的团队，包括个人目前遇到的一些业务痛点或难点分别是什么呢？针对于亚马逊今年的流量变化与趋势又有什么见解？我们先请小云总进行分享。
郑小云：就运营团队而言，可能会有团队人员青黄不接的情况，主要体现在哪里呢？尽管团队有很优秀的资深运营成员，但因为我们的业务是在不断扩张的，扩张的过程便需要更多的新人、更多不同领域的专业人员加入。所以，我们希望新成员能够在短期内完成成长，或者说跟上团队运营的步伐。这一点是我们短期内遇到的困难瓶颈。
其次，我们的资深运营已经形成了自己的打法和风格。如何让运营在已经很出众的情况下，能够根据市场的趋势，以及现在新的平台规则，继续去进步、去创新，这也是我们团队现在面临的比较大的问题。我认为，在这1-2年的使用时间里，Xmars一定程度上帮助我们团队解决了现在梯队建设上的困难点，这是我目前的一些感受。
郑栋月：我现在负责的是欧洲站点，所以我想要分享的业务能力还是针对广告这块。欧洲相比美国，它是一个多站点运营的市场，它的广告管理也是需要多站点运营。所以在人力上，它是非常浪费人力以及时间的。
所以，我们现在广告面临的一个难点就是数据。每次运营拉取数据的时候，他如果需要对广告做精细化管理的话，需要花费2-3个小时去拉取各个站点的数据。如果是做到非常精细化的程度，需要拉取同期以及更早期的数据去进行分析和对比，去做环比数据的展现。所以整理和分析数据对于运营成员来说其实还是比较浪费时间的。
我们经常会出现整理完数据和报表之后，运营基本已经没有精力去做深度的策略分析与输出。这也是我们想要Xmars平台帮我们去解决的一个问题。我们希望Xmars平台能帮助我们快速准确地输出运营数据，通过广告数据相关的看板能快速地协助我们去识别一些问题。最终将整理数据的时间节省下来，去完成更有效的工作，比如制定策略、复盘优化等。
Grace：可以听出来其实我们两位运营主管的意见很相似，就是如何高效地去进行广告运营工作，以及能够快速提升订单量。那三位以及你们自身的团队，对于今年亚马逊整体的流量感觉是怎样的？
石冰晓：2024年，亚马逊整体上的流量依然在增长，它的市场趋势也在扩大。但是通过亚马逊近期发布的一些政策，包括看到一些竞对及市场新品趋势，我们还是能够感亚马逊的要求其实是越来越严格的。
郑栋月：我们和大家整体的情况相类似。只是现在进行的业务，在国内还有很大的增长空间。但是到某一时间阶段，品牌或者说某个产品，它都会遇到一个流量增长的瓶颈期以及平稳期，我们始终会面临这样的情况。
我觉得，从长远考虑来讲，我们还是想要借助一些比较先进的工具，比如现在的AI工具，比如我们现在正在使用的Xmars平台的SOV洞察，以及刚刚您讲的AMC的数据库，去洞察到更多的数据，然后帮助我们去制定一些相关的策略。
郑小云：我个人感觉，尤其在我们服装领域，今年大家肯定都知道在佣金方面是有一些扶持的。但大家都越来越喜欢用价格战的打法，不断去降价、做促销等。其次，我个人会感觉获客成本可能更高了一些。所以，今年不论是服装领域，还是各个领域都有同样的感受，就是平台越来越卷，广告也越来越卷。
Grace：好的，谢谢三位的分享。
Grace：我们来到第二个讨论主题，这个问题主要想抛给小云总这边。在使用Xmars之前，您团队针对痛点的解决方案是什么呢？比如新品如何去布局、团队如何快速扩张、旺季如何加班以及平销期如何高效进行运营管理呢？
郑小云：加班的话，我们不加班。管理这块，其实还是要回到刚才说到的团队青黄不接的问题，我们是怎么样去解决的呢？这和两年前我们引入Xmars的初衷是一样的。我们要解放运营的精力，使其更多关注在产品、市场趋势，专注在如何描写产品卖点，如何生成更好的图片以及如何更接近市场。而不是花很多的时间不断地调bid、不断地透视数据。我认为，这一块如果已经有很完整的底层逻辑，是可以借用工具来帮助我们的，所以我们那个时候毫不犹豫地引入了Xmars。
另外，我们希望能够借助一个比较成熟的科技公司团队，因为我们自身的运营团队相对较年轻，需要有更多进步的空间。一方面，我们是在借助AI工具，另一方面，其实我们也在学习AI的算法调整和动作优化，来思考AI的行动逻辑是什么。所以，看似是我们的数据在大模型里面跑，但其实我们也在跟随大模型不断地进步迭代，使得团队更加强大。
Grace：谢谢小云总的分享。我大概理解一下，就是说AI在学习我们运营历史数据的同时，其实我们的运营团队也在学习AI如何去调配的逻辑，这是一个双向学习的过程。相当于是两边在合作，也就是我们一直在说的AI Copilot。通过使用Xmars工具，可以让运营团队披上盔甲跑得更远。
Grace：那我们来到第三个话题。我们三位主管在使用了Xmars以后，有什么样成功的经验呢？订单增长了吗？难点是如何解决的呢？这个过程中是否又是一帆风顺呢？
石冰晓：我们在座的各位都是做跨境电商的，大家也知道在招聘的时候，对运营的一个要求就是市场的洞察力以及数据分析能力，这两个能力是可以体现在我们的基础操作上的。
但是，随着业务逐步扩大，团队也在扩大。我们会面临两个问题，第一个就是繁琐的工作越来越多，另外一个就是团队内小伙伴们的数据分析能力以及熟练程度受限，这时我们是需要有一个工具来帮助大家从这种状态里脱离出来，从而有更多的时间和精力去放在解决问题上面。使用Xmars这两个月的过程，也是我们对Xmars的一个初步了解，目前是觉得Xmars平台能够解决我们的难点问题。
郑栋月：今年4月份，当时Xmars的销售和CSM来拜访的时候，我写下了现在广告面临的一些痛点。经过他们两个非常专业的讲解之后，我发现Xmars平台已经完美满足了我的需求，所以当时我就决定要使用Xmars。出于对Xmars专业上的信任，签完合同之后，我就选择了一个功能进行测试。
除了看板之外，还使用了AI托管广告投放的这个功能。可能大家对AI还处于一个前期不信任的阶段，会担心扰乱之前的投放策略，可能数据上会有下降。但一方面是出于对Xmars平台的信任，另一方面是存在想要测试的一个心理尝试，所以我选择进行测试。
我当时对负责的广告组进行了全盘的分析，大概筛选出60%的广告组，其中包括SP、SD、SB都有进行测试。总体跑下来经历了30天左右，复盘数据的时候，我看到数据看板上全部飘红，各项数据都在托管期间呈现增长态势，这也让我积累了一些经验。
我当时选这些广告组，主要还是选了一些日常没有花太多精力的广告组，去做AI托管的管理，但是它的整体数据表现特别好。虽然我中间让AI托管了，但是并没有对它放任不管，我基本每周都会做进行一次数据分析和策略调整，相当于人为干预，整体表现的效果是挺好的。
这里面有几个数据指标，我觉得可以分享一下，也是大家比较关注的几个数据指标。
从点击量来看，AI托管的广告组整体点击量大概提升了30%-50%；ACOS降低了15%左右；有些广告组的ROI能提升到40%。所以，整体的数据表现还是非常亮眼的，这个结果也让我对AI托管的效果产生了更多的信任。
在后面的阶段，我又选择了一些非常精细化管理的广告组去进行AI托管，去做非常精细的管理、目标的设定以及后期的优化，现在整体都处于一个增长的阶段。我当时是想要测试的心理，但没想到最后效果这么好，所以我还是很期待后面Xmars平台对于AI营销工具，比如托管方面，能够推出更好用的功能。
Grace：谢谢分享。我补充一下，“飘红”就是“非常好”的意思。我们与亚马逊是一致的，红色代表好，绿色代表不好。
郑小云：想跟大家分享一个成功案例。我们今年有一款产品，通过AI托管的方式，打开了一个较大的流量通道。这个产品上架之后，我们对它是非常有信心。因为我们通过一系列的市场调研、市场分析，以及前期产品版型的确定，都明确这款产品它是奔着爆款去的。但在真正的上架过程中，它的整体销量和流量的走势，并没有像我们前期对它的规划一样。
尽管我们运营已经用了非常多的组合拳，用了能用的一切经验和工具，但还是发现整个推爆的过程非常乏力。我们分析了一下原因，发现在获取自然流量的能力方面，这款产品是不足的。这时，我们就出现了尝试借助AI的想法，想看一下按照AI的整个链路执行，会不会对这款产品有一些帮助。在尝试AI工具的过程中，这款产品也真的出现了一些不太一样的表现。
具体体现在哪里呢？这款产品之前的广告流量占比将近有60%，一直居高不下。通过AI推广，它将产品的广告流量占比降到了30%。同时，它的综合流量比之前提升了6倍左右。
这个数据最终反馈的情况是什么？就是这款产品它自然流量的提升非常迅速。我们去对比看了一下AI与之前运营的逻辑，发现AI对这款产品的流量词是非常宽泛的，有非常多的场景，也有非常多的叫法。而运营在推广初期希望把所有的东西都能吃下，或者说他已经认为这款产品在某高热度词上面，只要把这个词记下来，就能够占据比较好的一个位置。
通过AI跑出来的数据，发现AI会判断出另外一个词更好，并在另外一个词上进行穷追猛打，甚至用比较激进的一个打法，来把这个词给打通，从此把这个流量通道给打开。所以，这款产品在开启AI一两个月之后，就真正成为了爆款，我们对于整个的成果还是蛮惊喜的。
当然，我想也稍微跟大家说一下，并不是所有的产品和广告，都要在一定程度没落的时候，才去求助AI，或者同样一款产品遇到了同样的问题，去求助AI就可以解决。而是通过这个案例说明，我们运营往往会通过很多常规的，或者他所认定的推广方式进行推广，这并不适用于所有的产品，因为大家千人千面。
但AI其实是相对公正的，因为它是用数据说话，而不是用经验来做广告和策略。我觉得这一点可能是我们现在运营团队里面欠缺的，也是我们需要去寻求帮助的。所以这样与AI结合的案例，对我们来说还是蛮有人情味的。
Grace：谢谢小云总的精彩分享，我也跟大家总结一下这个案例。其实我们在对接这么多的品类，包括各式各样的用户后，产生的一个共同观点就是，在打这款产品的时候，到底应该用我们的经验去打，还是应该用大量的数据、用科学的方法去打。
那这个时候，其实我们就可以选择跟AI合作。就像刚刚小云总讲到这个案例，它是一个流量非常分散的，分散在各种各样的关键词上面的一种产品。这个时候，通过我们运营的经验，再结合AI的大数据分析，强强结合，就会得到最优解。可能运营的做法能达到最优解，但如果结合AI，那么胜算一定会更高。
第二点，就是刚刚提到不是说所有的产品在快没救的时候，才让AI来救，还一定能救活，一定不是这样的。因为亚马逊的竞争市场还是很激烈的，我们肯定是要通过品类的分析、产品力的竞争。一定是需要很强的产品力，再加上AI的加码，才能拿到最后的成功的案例。希望三位嘉宾分享的三个案例，可以给在座的各位观众朋友一些启发。
Grace：我们来到今天最后一个问题。在现在非常热的AI浪潮中，三位嘉宾对Xmars系统的期待是什么？有没有跟我们“客户成功团队”的一些合作的难忘瞬间，或者对我们的产品有什么期待，对我们整个公司的服务方向有没有什么期待？
另外一点，因为现在Xmars平台主要是针对于广告的数据，那其实还挺希望能把一些除广告以外的数据，比如日常运营可能用到的一些基础数据，包括看板可以切到这里，来进行一个正常的分析和输出，还挺好的。
石冰晓：我作为一个新用户，在使用Xmars的时候，有发现帮助中心页面。通过这个页面以及Xmars专业的老师和我们对接，给了我们很多帮助。但即便是这种形式，我们也特别想在未来看能不能有一些直播形式的培训，包括我们在使用过程中有一些启发性的东西，大家能不能有机会面对面沟通。另外一方面，之前的几位老师也提到了AMC功能，这个功能包括人群的标签，这对品牌的扩圈以及深入挖掘消费者画像是特别有帮助的。
Grace：谢谢。我在这里给大家讲一下，大家如果有购买Xmars的话，我们会有一个专业的“客户成功团队”来扶持大家一对一上手这套系统。我们也会有客服来与大家对接，比如基础产品的一个按钮怎么用？这句话是什么意思？包括我们有广告专家团队去扶持大家怎么打广告，怎么用AI才是最正确的打开方式，到底怎样才能把ACOS降下来等。
所以，目前我们会有几种培训方式。第一种，是我们一对一的线上直播。第二种，是我们每周二周三会有一个直播的培训课程。第三种，我们公司这边会有线下的沟通培训方式。好的，我们再来到小云总这边。
郑小云：就团队服务而言，在整个两年的服务过程中，我们觉得是非常好的。尤其非常感谢Xmars在今年PD期间对我们的陪伴。然后讲三点期待：
第一点，我觉得可以更加细致化，根据不同场景、不同品类，AI能够进行更个性化的调试。
第二点，对于SB、SD广告，虽然我们一直没有开AI，但我会感觉目前可能不像SP广告做的这么极致。我觉得可以通过比如AMC的一些报告，把这两块广告类型再完善一些。
第三点，正如之前的同事所说，我个人以前也是漫威迷，非常喜欢钢铁侠，也希望Xmars像钢铁侠中的AI一样，只要跟它说想看某一部分的数据看板，它就能够通过语音或其他任何形式告诉你在今天、在这周的情况。以及针对目前存在的问题，我建议你怎么调试，你OK吗？我只需要回答“OK”就可以了。
我希望有一天我们能够真正把AI的智能化进化到这个程度，有点像以前在电影里见到的场面，将AI植入到工作之中，我觉得应该是一件很酷的事情，期待一下。
Grace：感谢三位嘉宾的发言。今天的分享就到这里，感谢大家的参与和关注。
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