本文作者：Andy，深耕跨境出海領域6年的老鳥

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年假分享的一篇DeepSeek技術文在論壇爆了，非常感謝大家支持~

關于DeepSeek的本地化部署技術分享：

國產AI - DeepSeek本地化部署詳細指南分享

 但是通過后續交流，仿佛較多朋友都有這個問題：我知道這技術很牛B，但是怎么落地電商應用呢？今天就嘗試借用DeepSeek完成一個實際應用場景：單干賣家選品實操。挑戰利用AI進行全流程提效，歡迎大家找bug一起腦暴。

通常單干賣家選品會包含以下步驟：

市場調研：選市場>>市場調研>>選品>>利潤分析>>客戶分析供應鏈開發：供應鏈挖掘>>供應鏈談判>>產品改進

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，現在設置更加苛刻的條件，起始資金只有5w，生活成本等不納入計算

2. 資源普通：即無明顯供應鏈&產品&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，提升對數據的敏感程度

2. 找到合適的業務模式，避開紅海競爭類目，摸索自己的盈利模式

需要準備以下內容，立馬發車：DeepSeek（AI） + 賣家精靈（數據）+ 頭腦（一定的市場認知）

一、選市場

如果你具備一定的市場經驗，可能會對市場的會有初步的認知，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！！！（原神玩家表示爽了）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，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向下論證

二、選產品

繼續詢問DeepSeek具體的產品方向，下面是我的prompt

這是DeepSeek提供的選品參數建議，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表格

除了FBA預估較高之外，感覺整體產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，即一本正經胡說八道，需要自己做細致的數據驗證要求DS提供關鍵詞去亞馬遜平臺上進行產品檢索

DeepSeek返回的搜索結果

確定核心關鍵詞是plant stand，去精靈看一下支撐數據

最后選擇這個類目進行下鉆分析

導出產品列表之后，我們要設定一些核心指標：

1. 上架時間：一年內，上架時間太長的對我們沒有參考意義

2. 競品店鋪：店鋪feedback/ 競品數量/ 店鋪銷量，這些是表格里面沒有的數據，但是我認為對單干賣家更加重要，找到你能夠得著的目標再去行動

3. 競品競爭：重點看廣告競爭程度，廣告詞數量與自然詞數量對比，選擇廣告層面競爭較弱產品，說明還沒有陷入激烈競爭的狀態

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，因為大賣做這種產品團隊都養不起，就可以避開這種變態對手但是之前對這個類目以及產品參數都不太了解，我們先利用賣家精靈的表格做一下參數理解（賣家精靈導出產品明細-Excel數據透視表）

簡要分析之后發現當前類目產品特點

? 顏色：黑色占據50%以上，所以我們選品求穩也是選黑色

? 材質：金屬、不銹鋼、甚至竹子，但是多數是金屬

? 風格：藝術裝飾、現代化等

? 安裝：我們選擇需要安裝，可拆卸的，方便壓縮運輸尺寸，節省運費

評價分析

但是我們還需要搞清楚當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？

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

產品痛點

其實要點按照出現頻次統計會更理想，prompt也可以寫得更加細致一些，現在輸出的結果只能做初步判斷，但是也可以感觀認知消費者的喜好厭惡的點了。

供應鏈挖掘

這里選擇了類目里面較多的一個產品形態，進行1688供應商初步篩選：

這一步DeepSeek可以幫我們做什么？

1. 讓DeepSeek分析這個產品的全國相關產業帶情況，包括原材料、成品供應商情況，選擇地理位置、交貨情況、配合程度綜合較優的供應商

2. 讓DeepSeek撰寫1688供應商挖掘代碼，建立供應商庫，精篩10家左右供應商進行下一步談判，我讓DS整理的供應商list如下，可以針對供應商標簽（實力工廠、牛頭供應商）、復購率、銷售情況、交貨條款進行深度篩選

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

經營預測分析

輸入相關prompt和必要數據進行經營預測分析，這里只是示例，具體的情況很多參數需要根據實際的情況進行調整，AI給出的數據第一個月就已經開始盈利了，需要我們對潛在風險進行分析，避免盲目投資

潛在風險分析

1. 銷售不及預期：市場需求下降，銷售不及預期

2. 產品成本控制：保證質量和交貨的條件下，現在的成本目標較難做到

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致虧損

4. 產品質量問題：上面沒有考慮到退貨成本

5. 其他問題分析：政策、侵權等意外因素

三、總結

本次分享到這就結束了，感謝閱讀，本次分享從市場調研到供應鏈挖掘，最后從經營數據預測總結。如果熟練運用AI的話，可以全程提效起碼40%以上，但是很多精細化的處理還是得手動進行操作。新技術落地涉及較多細節，難以完全闡述，建議關注落地思路分享，歡迎評論區交流。

風險整體評估：DeepSeek等AI應用更多像是一個能力放大器，還是需要結合具體的行業認知，因為有時候很多風險判斷和數據預估都是自己多年經驗積累獲得的直覺，如果你不具備這種認知，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的后續發展預測

1、大公司：積累了足夠多的成功案例，訓練出來的AI更聰明，更接近行業專家，預測就極具參考價值2、小公司：利用網絡的公開數據進行訓練，有效信息密度較低，對決策參考價值較低案例就構建起模型對應的認知，所以未來數據會成為企業的核心資產

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務流程的，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，謹慎對待經營風險，祝各位工作順利~自己在跨境6年，積累了1000+運營案例、風險處理案例、績效處理等方面的經驗，后續進一步拓展可以將這些行業經驗序列化，做本地AI知識庫，后面也會分享這部分的內容。

(編輯：江同）

（來源：賣家精靈）

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