每周复盘：来自真实 AI 跨境智能体全托管 330 家店铺运营实盘解剖（连载 二）

📝 大师兄曰：

这是一封基于 2025年12月5日内部运营周复盘会议的公开信。我们没有美化数据，没有回避问题，只是把那些通常"关起门来说的话",完整地讲给你听。因为我们相信:真诚,是商业合作中最稀缺的货币。

致各位合作伙伴:

展信佳。我是跨境大师兄 Peter。零亿出海的创始人和 CEO，首席运营官、产品官、客户成功官！

今天是2025 年 12 月 5 日，周五。深圳的天色暗得很快，楼下仓库的灯还亮着，人还在忙，我这边刚结束一场接近两个小时的运营周复盘会。

会议室的灯关着，只有投影仪的光打在白板上。那些被放大的数字，说不上好看，甚至可以说有点"刺眼"。

我们没有对着增长曲线互相恭维，也没有画任何"万亿规模、颠覆行业"的 PPT。相反，我们把这一周里最难看的数据、最丢脸的错误、最让人憋屈的细节，全都摊在桌面上。

有争吵，有沉默，有人脸红，有人叹气。

但更多的，是直面真相之后，那种久违的清醒。

为什么我要写这封公开信？

为什么要冒着"家丑外扬"的风险，把这些内部细节讲给所有合作伙伴听？

原因只有一个：

「极度透明 + 共同进化」，这是最核心的价值观。

你交给我们的每一个店铺，背后都是实打实的现金流、团队、工厂和家庭，是你对出海未来的试探、押注和信任。

如果我们只报喜不报忧，只给你看包装过的数字，那是对你不负责，也是对我们自己不负责。

如果说运营是一场战争，那周复盘，就是我们关起门来：

擦拭枪支、清点弹药、包扎伤口、修正战术的时刻。

这封信，不只是一次运营汇报，它更像是我们在「AI 深水区，如何回到商业本质，守住店铺最后 15% 净利润」的一次集体思考。

📊 第一章:沉默的螺旋——当"铺货神话"突然失灵

先不讲情绪,先讲数据。

这周复盘，我们把公司托管和自营的全量店铺拉了一遍数据。

一个结论，让整个运营团队都安静了几秒钟：

在剔除"偶发性出单"之后，仍然有相当比例的店铺处于"零出单"状态。

在更严苛的统计口径下，这个比例，一度接近一半。

看到这个数字，你可能会心里一紧。

作为创始人，其实我和你的心情一模一样，甚至比你更焦虑。

但我这几年学到的一个教训是：

焦虑不会让店铺多出一单，拆解才会。

1.1 数据的假象：有的"沉默"，其实是正常现象

复盘会上，我们并没有简单粗暴地给所有"零出单店"贴上"失败"标签，而是逐一穿透，发现它们其实分成几类：

① 新店的"潜伏期"

很多店铺刚上线不久，Listing 数量还没堆到能"触发概率"的阈值。

跨境电商的漏斗很残酷：曝光 → 点击 → 加购 → 转化。

在没大推广告的前提下，一个新店想靠自然流量出单，往往要靠足够多的 SKU 去覆盖长尾关键词。

这部分"沉默"，更多是生长中的安静，不是死亡。

② 合规审核的"阵痛期"

尤其是北美站，今年一波波合规新政砸下来。

SIV 审核、视频验证、INFORM 消费者告知法案相关排查……

有些店铺短期被"按了暂停键"。

说难听点，这是平台"杀敌一千，自损八百"的清洗；

说现实点，这是留给真正合规玩家的门票。

这部分"沉默"，是外力造成的「战术性休克」，我们能做的是：

把资料补齐、流程走顺、时间扛过去。

1.2 真正让人后背发凉的是"异常静默"

真正让我在会议室里警铃大作的，是另外一类店：

链接已经在线几千条，运营时间也超过一个月，却依然几乎没有动销。

这就不符合常识了。

按我们过去几年的运营模型，以及行业里大致认可的那条"自然出单率红线"——

哪怕按照极保守的0.4%出单概率，只要你铺的货数量、曝光和点击到位，总该有那么几单"撞上来"。

可现在的数据是：

我们往海里撒了几千张网，却连一只虾米都没捞上来。

那只说明一件事：

我们撒的不是"网"，而是"破布"。

如果我们习惯性把原因甩给"环境不好"“流量贵”“竞争激烈”，那这家公司离出问题就不远了。

所以在会上我说了一句可能不太好听的话：

「先把所有外因都关掉，只问一句：这些货，本身配不配出单？」

答案，是残酷的。

问题出在我们自己身上——出在「铺的是什么货」，而不是「铺了多少货」。

⚠️ 第二章：算法的傲慢与偏见——AI 并没有错，用 AI 的人会犯错

为了搞清楚"货的质量到底哪里出问题"，我们在复盘会上做了一件看起来非常"笨"的事情：

我们随机点开几十个不出单店铺的 Listing，

一个标题一个标题地看，一个要点一个要点地读。

看的过程中，现场的情绪从疑惑，变成了安静，最后变成了愤怒。

因为我们发现：

我们原本引以为傲的 AI 自动刊登系统，正在经历一场「智能幻觉 + 机械误杀」的危机。

2.1 被"误杀"的 the / air / water —— 机器在认真地胡说八道

为了保护账号安全，避免因为侵权导致封店，我们这两年搭了一套非常严苛的"敏感词 + 侵权词"规则，词库已经滚到了几千条。

出发点是好的：

宁可系统多拦几次，也不要账号多炸一次。

但问题出在执行逻辑上——

在某个环节，我们让系统走了一条最便宜、也最粗暴的路：「只要命中就删词」。

于是，就出现了匪夷所思的场景：

• “the”“this” 这种最基础的英语结构词，被删没了

• “air”“water” 这种正常描述产品属性的词，也被当成"高风险"给干掉了

你可以想象一下这些标题长什么样：

• “This is the best choice for you” → 变成 “is best choice for you”

• “Air Purifier for Home” → 变成 “Purifier for Home”

这种东西,放到亚马逊上,买家第一眼的感觉,就是三个字:

「不专业」

而在跨境电商这种信任极其脆弱的交易里,

「不专业」= 「不安全」= 「不下单」

更魔幻的是,在日本等小语种站点,我们的逻辑是:

英文原文 → 敏感词过滤 → 再翻译成日文

也就是说，翻译模型接收到的本来就已经是被删得七零八落的"残句"。

结果就是：

「垃圾进去，垃圾出来（Garbage In, Garbage Out）」

一些日文内容,连我们用翻译软件都读不顺,更别说日本买家了。

这样的 Listing,不仅不可能出单,还会拖累整店的权重。

这不是 AI 的错，错在我们太相信"自动化"，

把 AI 当成免费劳动力，而不是需要训练、监控和校准的"学徒"。

2.2 模型会老、算法会累——"曾经够用"的，现在已经不行了

还有一个现实问题，我们也必须摊开说：

曾经够用的模型，现在已经不够用了。

早几年，就算是早期版本的大模型，写出来的文案，都能吊打一大批新人运营。

但这两年，平台在进化、同行在卷、买家在变聪明，我们的文案要求也在一层层往上抬。

而我们之前用的那套通用模型，开始频繁出现：

• 标题生成到一半突然截断

• 主体内容中间插入一堆莫名其妙的字符

• 小语种翻译"机翻味"超重

说句实话，如果我们今天还在用两年前的"好用经验"来要求现在的系统，那就是我们自己的懒惰。

在会上，我给技术和运营都提了一个要求：

「以后在零亿内部，不允许再说那句——‘之前就是这么干的，也没出过事’。这句话，是一家公司的死亡之音。」

⚡ 第三章：雷霆行动——一场"抢救转化率"的技术战役

问题挖得越深，越难听；

但问题找得越准，越有救。

承认这些问题，对我这种创始人来说，并不好受。

但我反而有一点庆幸——

庆幸我们是在周复盘里把这些坑挖出来，而不是等半年后被利润表"宣判"。

针对这次「AI 幻觉 + 误杀」的暴露，我们已经启动了一场内部的「雷霆行动」。

3.1 接入顶级模型:为"智能"买单,而不是让客户买单

既然原有模型撑不住今天的要求,那就别再对它心存幻想。

这两周,技术团队在全力测试并接入一整套全新的模型组合,包括:

• Google 的Gemini 3 系列

• OpenAI 的GPT-5.1 系列

• 阿里云的Qwen3-Max(通义千问)

这三家,在长文本理解、多语言翻译、小语种本地化、上下文逻辑推理上,代表了目前这个星球最顶级的算力和算法水平。

图片来源：ai

问题来了:

这么干，贵不贵？

很贵，比我们之前的调用成本高出几倍，甚至一个数量级。

但这笔钱谁出？

我在会上说得很清楚：

「这笔钱，不让客户出。先由零亿来出。」

原因也很简单：

• 错的不是客户，更不是店铺，而是我们系统设计的保守

• 相比店铺因为不出单、出错单导致的时间成本、机会成本、权重损失

• 那点模型调用费，真不算什么

我们宁愿多花几万美金在 Token 上，也不愿意看着一条条本该出单的好货，被一行行垃圾文案给耽误了。

3.2 重构敏感词逻辑：让 AI 从"删词的保安"变成"懂法理的法官"

第二步，我们干脆把那套「只要命中就删」的粗暴规则推倒重来。

未来在零亿的系统里，敏感词不再是"黑名单式"简单删除，而是由模型先判断语境：

• 同样是"Apple"，如果我们卖的是"苹果削皮器"，那它是水果，合法、保留

• 如果卖的是手机壳，那它是品牌词，就要规避，用 “compatible with iPhone” 这类表达替代

对于 “the”“this”“air”“water” 这种基础功能词，我们已经在做一次大规模的「平反昭雪」。

把那些被错杀的内容，从词库里一个个救回来。

一句话总结就是：

「我们不再指望机器’多删一点更安全’，而是要求系统’少删一点但删得更准’。」

3.3 质量优先于数量:暂停一切"无脑铺货"

第三个决定，是运营侧最痛，但也是最该做的：

在刊登质量彻底跑通之前，宁可放缓、甚至暂停大规模铺货。

我在会上讲了一个比喻：

• 一条高质量的 Listing，是给店铺加一个「得分点」

• 一条垃圾 Listing，是给店铺加一个「扣分点」

今天的亚马逊，早就不是"铺得多就能起飞"的时代了。

算法根本不会因为你铺了一万条垃圾，就奖励你一万条"流量尝试"；

它只会更坚定地认为：「这个店铺质量不行，降权。」

所以我们内部定了一个原则:

宁愿这周只上 100 条看得过去的链接,也不要上 10,000 条垃圾链接去拖累权重。

短期内,数量会下去一点,

但我们赌的是：中长期的出单率和利润率，会被这一轮「刮骨疗毒」救回来。

💰 第四章:微利时代的精算师——守住最后 15% 净利润

技术问题抓出来之后,复盘会的后半场,我们把焦点拉回一个更现实的问题:钱。

2025 年之后的跨境电商，已经彻底告别"捡钱时代"，进入一个你我都深有体感的阶段：

「几分几个点的利润，都要拿计算器抠出来。」

在这样的微利环境里，一个合格的操盘手，既要有"艺术家"的审美（选品、品牌、内容），更要有"精算师"的冷静（成本、费用、结构）。

4.1 亚马逊 Coupon 新政：悄悄被"吃掉"的利润

这次复盘里，我们专门拉了一次 Coupon 相关店铺的数据。

有一个细节，很少有人在公开场合讲，但它确实在默默吞掉卖家的利润。

简单说，现在亚马逊的优惠券，不再只是「$0.6/单的小费用」，

而是变成了一套「固定费用 + 按 coupon 销售额收取几个点分成」的结构。

这意味着什么？

• 对客单价高、利润厚的品类，这个费用还算可以接受

• 但对本身利润就只有10%、8%，甚至 5%的品类，这几个点一叠加下去，很可能直接把净利打成「持平甚至亏损」

于是问题来了：

“我只是想给消费者一点优惠，为什么最后折腾出来一堆钱给了平台？”

在会上，我们做了一个很朴素、但很重要的对比：

方案 A：继续上券，付平台一笔不小的优惠费用

方案 B：干脆把售价直接调低几个点，省掉 Coupon 费用，把真金白银给消费者

从买家视角：

• 直接看到降价，比看到一个需要"额外领券、算折扣"的按钮，更简单、更爽快

• 对平台算法来说，长周期稳定的「更有竞争力的价格」，往往比短期的"券促销"更有利于权重

所以，我们决定在一部分品类里，进行系统性的A/B 测试：

• 一组继续跑 Coupon

• 一组关掉 Coupon，改为直接降价，用同样的"让利额度"去提升转化率

测试结果如果验证：

「不交那笔额外 Coupon 费，反而更赚钱」，

我们就会在更多店铺里，做一次「去优惠券化」的调整——

把省下来的那几个点，从平台手里抢回来，或者干脆让给消费者，用更高的转化率补回来。

这，才是我们说的那场「5% 利润保卫战」的一部分。

4.2 加拿大运费乌龙:看起来"利润高",其实是在"自废武功"

还有一个很典型的案例，也是在这次复盘里被揪出来的：

某些加拿大站点的店铺，利润率异常好看。

但销量，却明显低于预期。

一开始，大家还挺开心：

“哇，这个店利润结构不错。”

后来细查才发现：

• 前阵子因为当地邮政罢工，物流成本飙升，我们临时把售价调高了一截

• 罢工结束,运费回落了,但价格一直没有及时调回来。

结果:

• 单单看毛利，每单确实赚得多了

• 但因为价格偏高，转化率被打掉了一大截，总单量下来了，总利润反而有可能少赚

这个事情本身并不复杂，

真正暴露出来的，是我们内部对「供应链变化 → 定价调整」这条链路的反应速度。

所以我在会上又补了一句：

「以后零亿的目标，是让’物流成本变动 24 小时内，售价自动随动’变成常态，而不是靠人拍脑袋。」

📈 第五章:系统之殇与数据孤岛——从 Excel 公司到"数据驱动公司"

最后一个话题,跟 AI、跟利润都有关,但比这两个更底层:系统和数据。

说句实话，在不少年头里，在数据这件事上，和大多数公司一样：

• 靠 Excel 统计

• 靠人填表

• 靠截图发群

这种方式有一个好处：快、灵活。

但坏处也致命：容易错，容易乱，更容易互相"甩锅"。

在这次复盘会上，就因为一个看似简单的问题——

“这个 GMV 是北京时间口径，还是美东时间口径？”

“退款是已经扣掉了，还是没有扣？”

几个同事就争论了好一阵。

你会发现，当大家花大量精力在"数据到底对不对"上时，其实已经没有精力再去想"那我们该怎么办"。

所以，在会上我们也看了一个"新东西"：

即将上线的「零亿 Admin 2.0 运营中台」。

这套系统有三个核心目标：

① 单一数据源（Single Source of Truth）

• 所有核心数据，直接通过 API 从亚马逊等平台抓取

• 减少甚至杜绝人工填数字、造数字、调数字

• 任何一个指标，只有一个「官方版本」

② 多维度透视

• 从「客户维度」能看到：每家客户的总体投入、产出、利润结构、趋势

• 从「店铺维度」能看到：每一笔广告、每一笔退款、每一条违规记录

• 通过几个简单的维度切换，就能把问题锁定到具体站点、具体店铺、具体 ASIN

③ 合规自动化

这周系统已经在 GPSR（欧洲通用产品安全法规）相关处理上，跑了一次"小考"：

• 自动识别、归类、生成处理建议

• 批量提交、批量销号

光这一块，如果靠人工一条条点，可能要几个月；

系统跑一遍，是按「小时」来算。

当然，我在会上也没给技术团队"发喜报"，反而批评了两点：

• Admin 2.0 的整体交付节奏，还是比我们期望慢了一些

• 数据校验这块，还需要跟运营一起，做更多「实际场景还原」的压力测试

但态度只有一个：

「我们一定要从’表哥表姐公司’，变成’数据驱动公司’。

让人从填表格里解放出来，去做更有价值的事。」

✍️ 终章:让风险先在我们身上爆炸,把确定性交给你

这次复盘的最后,我们定了一个今后都要坚持的原则:

所有重大策略和系统升级，先在零亿自营的测试店里「爆炸」，再往客户店里推广。

我们内部叫它「小白鼠店原则」：

• 新模型接入之前，先在自营店跑一轮：看文案质量、看出单率、看投诉率

• 新定价策略（比如去优惠券、不同比例的直降），先在自营店做 A/B 测试

• 新合规策略、新运营工具，也是先自己挨一轮打

只有在这些「小白鼠店」里跑出稳定的正向数据，我们才会：

• 分批、分层地，在不同类型的客户店里灰度放量

• 每一步都把数据、逻辑和风险点，用人话、用截图、用报表讲清楚

写到这里，差不多 5000 字了。

你可能会问：

"Peter，你把自己的问题写得这么细、这么透，

不怕客户担心？不怕别人拿这些内容来攻击你们吗？"

我的答案很简单：

• 如果一家公司连自己的问题都不敢面对，更不可能替客户解决问题

• 如果你在任何一家服务商那里，永远只听到"增长故事"、从来听不到"翻车教训"，那才是真正需要警惕的

在这个行业里，"报喜不报忧"是常态，"PS 一张好看的报表"是潜规则。

但不想做那样的公司。

• 对那一批不出单的店铺，我们比你更着急，因为我们的收益和你的收益是绑在一起的

• 对那些被 AI 生成的乱码标题，我们比你更难受，因为那是对我们专业尊严的打脸

• 对那些多出的几个点平台费用,我们比你更敏感，因为我们每天都在算那 5% 净利润到底还能不能守住

所以，我更愿意用这样一封信，告诉你：

1. 问题我们看到了，而且比很多公司看得更深、更细

2. 措施我们已经在落地，而且先在自己身上试

3. 所有重要的过程和结果，我们会持续以「极度透明」的方式，和你公开分享

这是三条底线：

• 不夸大、不隐瞒问题

• 不把系统的成本和试错的代价，转嫁给客户

• 不牺牲长期的信任，去换短期的漂亮报表

如果你愿意继续跟我们并肩，那我们会用下一周、下一个月、接下来一年里

真实的订单、可见的转化率提升、更健康的利润结构，

一点一点，给你交作业。

让 AI 替你熬夜，让系统替你盯数，

让人，回到真正有人味、有价值的工作上——

选品、品牌、内容、服务。

谢谢你愿意把店铺交给我们,

也谢谢你允许我们,在你面前保持坦诚和不完美。

图片来源：ai

祝 商祺,

也祝我们共同的出海事业,

在这片越来越卷的海里,

还能活得清醒、活得长久、活得体面。

零亿出海创始人 & 你的运营伙伴

跨境大师兄 Peter

2025 年 12 月 5 日

（本文基于 12 月 5 日内部运营周复盘会议纪要深度整理，不美化、不删减，只做结构和表达优化。）

这是「每周复盘」系列连载的第二期。

👉点击阅读第一期：这是一个关于"极度较真"的故事，也是一封写给所有客户的"公开复盘信"

我们承诺持续更新，用最真实的数据和最坦诚的复盘，记录成长轨迹。

特别说明

A、文中所述，人有影，事有源，但并非纪实。我不一定是我，你也不一定是你。人生的事，总归是"能讲的三分之一，不能讲的三分之二"。切勿对号入座。

B、文章写字不易，更新不停。愿意支持的朋友，全凭心意。随缘，随喜。

C、每天更新：跨境洞察、创业笔记、人性杂谈。