逐条看完1700多条亚马逊评论，他把这套方法交给了AI

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当越来越多的人开始使用AI，企业需要思考的问题也不再只是如何借助AI提高工作效率，而是如何将AI真正融入业务，发现新的增长机会，并将有效的方法沉淀下来。

在近期公开的一场关于“让AI上场：一副智能眼镜背后的全球增长重构”主题分享中，VITURE跨境运营高级总监、深圳分公司负责人吴树杰，结合产品创新、用户评论分析和数字员工建设等内容，分享了AI融入业务的实践思路。从发现用户痛点，到从1700多条亚马逊评论中挖掘营销机会，再到将分析方法沉淀为工作流，AI的应用正在从单点提效走向更完整的业务流程。

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一、从用户痛点出发，找到AI产品创新的切入点

如今，DeepSeek、Codex等AI工具已经进入不少人的日常工作。但个人会使用AI，并不意味着企业已经具备了AI能力。对于企业而言，更重要的是如何将AI与具体业务结合，真正解决问题。

吴树杰在分享中以AI游戏助手为例，介绍了如何从用户痛点出发寻找产品创新的切入点。

玩家在游戏过程中遇到难以通过的关卡时，往往需要暂停游戏，拿起手机搜索攻略，再返回游戏继续操作。这种反复切换设备的过程会打断游戏节奏，影响用户体验。

针对这一痛点，有团队尝试将AI能力融入游戏场景，推出AI游戏助手。玩家在游戏过程中可以唤醒助手，通过语音对话描述当前遇到的困难，获取相应的通关攻略，再回到游戏中继续操作，减少游戏与外部搜索工具之间的切换。

这一产品的形成，并非从展示AI技术出发，而是先从用户反馈中发现问题，再判断AI能否解决这一问题，最终将用户需求转化为产品方案。

AI与产品结合，首先要回答的不是技术有多先进，而是能否解决用户的实际问题。

对于企业而言，与其一开始就追求复杂的AI应用，不如先找到一个明确的用户场景，判断AI是否能够改善现有体验，再逐步推进产品落地。

同时，AI产品的应用也需要持续迭代。游戏助手刚推出时，体验并非一开始就足够完善，而是随着模型能力不断更新，逐步得到改善。

这也意味着，企业不能因为AI应用初期的表现不够理想，就轻易放弃一个有价值的场景。更合理的方式是先解决具体问题，再根据实际使用情况持续优化。

从用户痛点切入，通过迭代逐步改善体验，比单纯追求一次性推出成熟的AI产品更有实际意义。

二、从1700多条亚马逊评论中寻找营销机会

如果说产品创新是发现价值，那么营销就是将产品价值传递给目标用户，并推动转化。

对于跨境电商企业而言，亚马逊等平台提供了接触海外消费者的渠道，而用户评论则记录了消费者的真实反馈、使用场景和体验。借助AI，企业可以更快地整理这些信息，但如何将评论中的信息转化为实际营销动作，仍然是一道需要解决的难题。

吴树杰在分享中提到，在尝试使用AI分析亚马逊Review、VOC（Voice of the Customer，顾客之声）报告等材料时，一个常见的问题是：生成的结果虽然逻辑清晰、条理完整，却未必能够直接用于业务。报告能够归纳用户反馈，却不一定能识别哪些信息值得进一步开发为营销创意。

相比之下，人工逐条阅读评论，能够更直接地了解用户如何使用产品、在什么场景下使用，以及使用后的真实感受。吴树杰分享了自己逐条阅读1700多条用户评论的经历。这个过程看似耗时，却让他有机会从具体的用户反馈中发现被忽略的使用场景。

每一条Review、每一个订单背后，都是一个真实的个人。评论分析的价值不只在于总结高频词，更在于发现用户行为背后的场景，以及其中尚未被充分挖掘的产品价值。

例如，在分析无人机相关评论时，他发现，有用户将眼镜与无人机搭配使用，能够直接通过眼镜观看无人机飞行时的空中画面。

这一使用场景提供了新的营销切入点。消费者看到的不再只是产品的外观和参数，还能直观感受到产品带来的视觉体验，以及这种搭配方式所创造的使用价值。

发现这一线索后，团队进一步将其转化为营销创意，制作相关宣传视频，并在产品详情页中加入相应内容，让潜在消费者更直观地理解产品的使用场景。

从一条用户评论中发现搭配使用方式，到提炼营销创意，再到制作宣传视频、优化详情页，整个过程形成了一条从用户洞察到营销执行的链路。

这一案例也说明，真正有价值的评论分析，不是简单归纳用户说了什么，而是进一步判断这些反馈能够转化成什么产品表达和营销动作。

从具体的营销工作来看，AI的应用可以围绕三个环节展开：找对人、讲对话、打透场。

找对人，是借助AI整理评论、识别用户需求和目标人群；讲对话，是将产品卖点转化为消费者容易理解的语言，并辅助完成多语言表达；打透场，则是分析适合展示产品价值的渠道与触达方式。

在这一过程中，AI可以辅助整理信息、分析用户反馈和延伸营销创意，但目标人群是否匹配、营销表达是否准确，以及资源应该投向哪些渠道，仍需要结合实际业务作出判断。

吴树杰分享的思路是，将从评论中发现机会、提炼创意到推进营销执行的过程整理为Workflow（工作流），再交给AI复用。这样，AI的作用就不再只是生成一份评论分析报告，而是能够按照既定的方法，在更多用户反馈中寻找潜在的营销机会。

三、从个人经验到数字员工，让AI能力在组织中复用

产品和营销应用解决了具体业务问题，但对于企业而言，还有一个更进一步的问题：如何让有效的方法不只掌握在少数员工手中，而是能够在组织内部持续复用？

尤其对于中小企业，员工个人使用AI虽然能够提高效率，但如果缺少统一的工作方法和流程，每次执行任务仍然需要重新整理资料、设计指令、判断结果。员工积累的经验也难以稳定地传递给其他成员。

针对如何将个人经验转化为组织能力，吴树杰进一步介绍了企业AI能力建设的四个层次：Skills、Workflow、Agent和Organization。

第一层是Skills，即技能。

将工作拆解为具体任务，让AI具备完成单项工作的能力。例如，抓取评论、整理用户反馈、提取产品使用场景和归纳营销机会，都可以拆解为独立的技能。

第二层是Workflow，即工作流。 

将不同技能按照业务逻辑串联起来，形成一套可重复执行的流程，也就是通常所说的SOP。以评论分析为例，流程不仅包括整理评论，还包括识别用户场景、提炼产品价值、形成营销创意，并提出后续执行建议。

第三层是Agent，即智能体。 

将相关技能和工作流组合起来，形成能够承担特定任务的数字角色。例如，建立一个“用户洞察专家”Agent，专门分析用户评论、识别需求并输出营销建议。

第四层是Organization，即组织协作。 

将不同Agent连接起来，让它们分别承担用户洞察、营销策划等任务，再通过协作完成更复杂的业务目标。

这四个层次并非简单地增加工具数量，而是将个人掌握的操作方法逐步转化为技能、流程、数字角色和组织协作能力。

以评论分析为例，实践中可以先通过编程工具和API，将评论数据的抓取、汇总与提炼串联起来；再把从评论中发现产品使用场景、形成营销创意到制定执行方案的过程整理成工作流；随后，将相关技能与工作流整合为“用户洞察专家”Agent。

在此基础上，还可以进一步连接营销类Agent。当企业准备制定黑五营销方案时，用户洞察Agent可以先分析消费者反馈、提炼需求，再由营销Agent结合这些信息梳理营销思路和执行方案。

这样一来，原本依赖员工个人经验完成的工作，就有机会转化为可以重复使用的流程，并通过不同数字角色之间的协作，承担更加完整的业务任务。

不过，Skills、Workflow和Agent的建立只是企业AI能力建设的起点。

随着AI工具不断发展，企业需要思考的不只是要不要使用AI，还包括如何积累知识库、业务数据和历史工作流程，让AI在明确的规则之外，拥有进一步理解业务和适应具体场景的基础。

这也引出了从规则驱动到数据驱动的思路。

在AI应用初期，企业可以通过技能、工作流和角色设定，明确AI应该完成什么任务、按照什么步骤执行。当知识库、历史经验和工作流信息不断积累后，企业则可以进一步探索让AI从数据中学习、调整执行方式并适应更多业务场景。

对于中小企业而言，日常经营中积累的用户反馈、产品知识、营销经验和经过验证的工作流程，都可能成为未来优化AI应用的重要基础。

从这个角度看，企业推进AI落地，不应只关注眼前节省了多少时间，还需要考虑如何将实践中形成的经验沉淀下来，让后续的AI应用能够在已有基础上持续改进。

从产品创新到营销增长，再到组织能力建设，企业应用AI可以形成一条相对完整的路径：产品端发现和创造价值，营销端传递并放大价值，组织端沉淀和复制价值。

AI能够帮助企业发现更多可能性、处理更多问题，但业务方向和关键决策不能完全交给AI。技术负责拓展能力边界，人则需要结合实际业务作出判断。

让AI承担更多具体任务，同时由人把握方向，才是企业将AI真正融入业务的关键。