本文作者：Andy，深耕跨境出海领域6年的老鸟
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年假分享的一篇DeepSeek技术文在论坛爆了，非常感谢大家支持~ 关于DeepSeek的本地化部署技术分享： 国产AI - DeepSeek本地化部署详细指南分享 但是通过后续交流，仿佛较多朋友都有这个问题：我知道这技术很牛B，但是怎么落地电商应用呢？ 今天就尝试借用DeepSeek完成一个实际应用场景：单干卖家选品实操。挑战利用AI进行全流程提效，欢迎大家找bug一起脑暴。
通常单干卖家选品会包含以下步骤： 市场调研：选市场>>市场调研>>选品>>利润分析>>客户分析 供应链开发：供应链挖掘>>供应链谈判>>产品改进 但是通常单干卖家也会面临以下问题
1. 资金有限：一般低于10w cny，现在设置更加苛刻的条件，起始资金只有5w，生活成本等不纳入计
2. 资源普通：即无明显供应链&产品&推广资源储备的，所以几乎贴近于白帽运营
所以就要求单干小卖家：
1. 提高资金利用效率，提升对数据的敏感程度
2. 找到合适的业务模式，避开红海竞争类目，摸索自己的盈利模式需要准备以下内容，立马发车： DeepSeek（AI） + 卖家精灵（数据）+ 头脑（一定的市场认知）
一、选市场
如果你具备一定的市场经验，可能会对市场的会有初步的认知，例如吉祥三宝市场对于普通人来说意义不大（高度定制化的可能会有机会），所以先提前避开这种市场。 接下来，DeepSeek，启动！！！（原神玩家表示爽了） 先来问一下DS，我们这三瓜两枣怎么造才更有性价比，下面是我的promt提问
这是DS给出的答复，虽然有瑕疵，但是也能说的过去
最后推荐了4个类目，除了健康食品不太靠谱，其他4个也是单干卖家接触最多的市场，具备一定的可行性，我们选择园艺工具继续向下论证
二、选产品
继续询问DeepSeek具体的产品方向，下面是我的prompt
这是DeepSeek提供的选品参数建议，可以看到甚至进行了纠偏，上面我说利润率15%过于理想化了，这里已经进行纠正了
这是DS提供的20个选品建议，并且我让他整理成了对应表格
除了FBA预估较高之外，感觉整体产品方向没有明显问题，他甚至提供了补充建议：
• 如果您希望快速起量，可以选择园艺手套或植物支架，它们的销量和市场容量较高。
• 如果您更注重高毛利率，可以选择园艺剪刀或植物标签，毛利率在35%-40%以上。
Tips：但是要非常警觉 AI的幻觉行为，即一本正经胡说八道，需要自己做细致的数据验证 要求DS提供关键词去亚马逊平台上进行产品检索
DeepSeek返回的搜索结果
确定核心关键词是plant stand，去精灵看一下支撑数据
最后选择这个类目进行下钻分析
导出产品列表之后，我们要设定一些核心指标：
1. 上架时间：一年内，上架时间太长的对我们没有参考意义
2. 竞品店铺：店铺feedback/ 竞品数量/ 店铺销量，这些是表格里面没有的数据，但是我认为对单干卖家更加重要，找到你能够得着的目标再去行动
3. 竞品竞争：重点看广告竞争程度，广告词数量与自然词数量对比，选择广告层面竞争较弱产品，说明还没有陷入激烈竞争的状态
4. 月销量：选择高于30的，可能有的朋友觉得根本看不上这个量，但是大生意都是从小买卖做起的，而且这种体量的竞争对手一般都是中小卖家，因为大卖做这种产品团队都养不起，就可以避开这种变态对手 但是之前对这个类目以及产品参数都不太了解，我们先利用卖家精灵的表格做一下参数理解（卖家精灵导出产品明细-Excel数据透视表）
简要分析之后发现当前类目产品特点
• 颜色：黑色占据50%以上，所以我们选品求稳也是选黑色
• 材质：金属、不锈钢、甚至竹子，但是多数是金属
• 风格：艺术装饰、现代化等
• 安装：我们选择需要安装，可拆卸的，方便压缩运输尺寸，节省运费
评价分析
但是我们还需要搞清楚当前对客户选择植物支架最重要的因素是什么？
即客户选择植物支架时，最看重哪些卖点？重要性排序如何？
使用DeepSeek进行快速review分析，尝试从客户评价中进行洞察
正面评价
产品痛点
其实要点按照出现频次统计会更理想，prompt也可以写得更加细致一些，现在输出的结果只能做初步判断，但是也可以感观认知消费者的喜好厌恶的点了。
供应链挖掘 这里选择了类目里面较多的一个产品形态，进行1688供应商初步筛选：
这一步DeepSeek可以帮我们做什么？
1. 让DeepSeek分析这个产品的全国相关产业带情况，包括原材料、成品供应商情况，选择地理位置、交货情况、配合程度综合较优的供应商
2. 让DeepSeek撰写1688供应商挖掘代码，建立供应商库，精筛10家左右供应商进行下一步谈判，我让DS整理的供应商list如下，可以针对供应商标签（实力工厂、牛头供应商）、复购率、销售情况、交货条款进行深度筛选
3. 让DeepSeek提供供应商谈判策略，最终的目标是控制产品采购产本在25-40%，较为理想的状况是低于30%
经营预测分析 输入相关prompt和必要数据进行经营预测分析，这里只是示例，具体的情况很多参数需要根据实际的情况进行调整，AI给出的数据第一个月就已经开始盈利了，需要我们对潜在风险进行分析，避免盲目投资
潜在风险分析
1. 销售不及预期：市场需求下降，销售不及预期
2. 产品成本控制：保证质量和交货的条件下，现在的成本目标较难做到
3. 市场竞争程度：需要加大促销与推广成本投入，压缩利润空间有可能导致亏损
4. 产品质量问题：上面没有考虑到退货成本
5. 其他问题分析：政策、侵权等意外因素
三、总结
本次分享到这就结束了，感谢阅读，本次分享从市场调研到供应链挖掘，最后从经营数据预测总结。 如果熟练运用AI的话，可以全程提效起码40%以上，但是很多精细化的处理还是得手动进行操作。 新技术落地涉及较多细节，难以完全阐述，建议关注落地思路分享，欢迎评论区交流。
风险整体评估：DeepSeek等AI应用更多像是一个能力放大器，还是需要结合具体的行业认知，因为有时候很多风险判断和数据预估都是自己多年经验积累获得的直觉，如果你不具备这种认知，就有可能被AI牵着走，如果完全follow最后有可能被带到沟里。
对AI的后续发展预测
1、大公司：积累了足够多的成功案例，训练出来的AI更聪明，更接近行业专家，预测就极具参考价值
2、小公司：利用网络的公开数据进行训练，有效信息密度较低，对决策参考价值较低 案例就构建起模型对应的认知，所以未来数据会成为企业的核心资产
如果模型验证有效，并且论坛里面有老哥使用这个模型成功跑通业务流程的，欢迎过来跟我报喜。
但是也要再多提醒一句，不可完全依赖AI，谨慎对待经营风险，祝各位工作顺利~ 自己在跨境6年，积累了1000+运营案例、风险处理案例、绩效处理等方面的经验，后续进一步拓展可以将这些行业经验序列化，做本地AI知识库，后面也会分享这部分的内容。
