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36氪 25分钟前

增长换挡之后,出海品牌如何搭建 AI 时代的全球增长底座?

出海换挡期的两个大考:从爆品到品牌,从单点到全球。

" 中国品牌的全球增长正在进入换挡期。"

过去十年,凭借产品创新、供应链效率和流量红利,一批中国品牌完成了从 " 把产品卖出去 " 到 " 在海外打开市场 " 的跨越。但随着越来越多品牌跑通第一个市场、完成产品验证,出海竞争的重点也在发生变化:增长能否继续、能否复制、能否在扩张的同时控制复杂度,成为了比 " 卖出去 " 更难的问题。

AI 技术的快速发展,进一步加速了这一转变。消费者开始向 AI 助手描述购买需求、比较不同商品,并让 AI 给出购买建议,商品被发现和推荐的逻辑随之改变。与此同时,AI 也开始进入内容生产、数据分析、商品管理和营销执行等经营环节,在带来新增长空间和效率提升的同时,也对企业的数据、系统和运营能力提出了更高要求。

8 月 25 日,36 氪与 Shopify 在深圳联合主办跨境高层闭门会,围绕 " 爆品之后的品牌与客户复利:出海品牌如何在 AI 时代稳住下一阶段增长?" 展开讨论。36 氪副总裁吕中在开场致辞中,将这一阶段概括为 " 中国品牌的全球增长正在进入换挡期 "。这意味着,出海品牌需要重新审视增长的来源,并将关注点从阶段性的市场突破,转向长期经营能力的建设。

36 氪副总裁吕中发表《增长进入换挡期:中国品牌重新思考全球增长底座》致辞

围绕这一判断,现场讨论进一步落向三个相互关联的问题:当传统增长方式发生变化,已经完成产品验证的出海品牌,如何将产品和流量沉淀为品牌与客户资产;如何以更低成本将成功经验复制到更多市场;又如何借助统一的商业基础与 AI 能力,控制全球扩张中不断增加的运营和技术复杂度。

01. AI 改变商品入口,品牌需要从获取流量转向 " 沉淀增长 "

过去二十年,电商增长很大程度上建立在搜索逻辑之上:消费者输入关键词,品牌通过广告投放和 SEO 争取出现在结果页前列。如今,越来越多消费者开始把使用场景、预算和偏好直接告诉 AI,再由 AI 完成商品搜索、比较和筛选。36 氪硬氪资深作者黄楠将这种变化概括成一句话:" 品牌的名字出现在这个答案之中,还是消失在答案之外,正在成为新的流量分水池。"

36 氪硬氪资深作者黄楠进行《从效率工具到经营系统:AI 如何进入 DTC 企业的核心链路》专题分享

对品牌来说,被写进这个答案,正在变成和当年抢下搜索结果首页同等重要的事。

Shopify 数据显示,2026 年第一季度,来自 AI 搜索的订单量同比增长近 13 倍,AI 推荐访客的转化率比有机搜索高约 49%,平均订单金额高 14%;到第二季度,AI 引荐的对话量同比增长 197%,AI 带来的订单量增长了 3 倍。此外,50% 的 AI 引荐访问会直接进入商品详情页。这意味着,消费者到达品牌页面前,AI 已经完成了部分需求理解与商品筛选,带来的往往是购买意图更加明确的流量。

但品牌能否被 AI 选中,并不只取决于广告投入。商品信息是否完整、品牌价值是否清晰,以及用户评价、第三方测评等内容是否真实可信,都会影响 AI 对品牌的理解和判断。当 AI 开始代表消费者筛选商品,品牌长期沉淀的认知、内容与信任,也开始成为影响推荐结果的信息基础。

这也让品牌建设的重要性进一步凸显。Shopify 亚洲销售负责人 Vivey Wan 认为品牌需要从 " 卖产品 " 走向 " 被记住、被选择和被分享 "。产品和付费流量能带来第一笔订单,但品牌决定了消费者为什么选择这款产品、是否愿意再次购买、会不会在社群和评价里主动替品牌说话。

她以一个矿泉水品牌为例:该品牌通过朋克风格的包装、"Murder Your Thirst(干掉口渴)" 的口号和一致的内容表达,把喝水变成了一件很酷的生活方式。这让消费者记住的不只是产品功能,更是品牌所代表的态度与体验。

Vivey Wan 将品牌建设总结为:" 品牌始于清晰,成于一致,赢于连接。"清晰的品牌价值需要进入网站、内容、产品体验、社群等不同触点,并通过持续互动转化为用户评价、社群讨论和真实口碑。这些内容既影响消费者对品牌的认知,也会成为 AI 理解和推荐品牌的信息来源。

Shopify 亚洲销售负责人 Vivey Wan 发表《从短期增长问题,转向长期经营能力的建设》致辞

Yarbo 的实践呈现了这种资产如何形成。Yarbo 数字营销总监刘柏林回忆,品牌第一次被市场认识靠的是众筹,300 多万美元的成绩打开了用户对它的认知。但他认为" 爆品是一种现象的热度 ",把它变成品牌资产则是个漫长的过程。

如今,Yarbo 的 Facebook 社群每周有上百个帖子讨论真实使用场景,媒体开始主动联系品牌,用户也会在社交平台分享使用体验。他表示 " 一开始都是我们在讲述品牌,后面就是客户、媒体开始反向输出我们的品牌了。"单向的产品讲述变成了消费者自发的讨论,品牌获得的便不再只是一次性热度,而是持续积累的认知、口碑与信任。

下一阶段的增长,不只是获得更多流量,而是让品牌被理解、被信任和被持续选择。而与品牌、内容、客户关系所紧密关联的独立站,正在成为这套能力的基础。

02. 持续增长的关键,是把单点成功变成可复制的全球能力

当品牌在一个市场完成产品验证,新的问题随之出现:这套成功经验能否被带到更多市场?

Yarbo 的答案来自曾经走过的弯路。品牌从北美拓展欧洲市场时,曾直接复制原有站点内容并配合折扣,但效果并不理想。团队逐渐发现,不同市场在气候、庭院规模、节日和消费习惯上差异明显:北美市场验证过的大型庭院产品,未必适合欧洲的中小庭院;美国与澳洲季节相反,营销节奏也无法照搬。为此,Yarbo 针对欧洲市场推出体量更小的 M 系列,并重新调整产品组合与推广节奏。基于这些实践,刘柏林将全球化能力分为 " 可以复用 " 和 " 必须调整 " 两部分:商品信息、内容素材、用户口碑以及独立站运营、营销自动化等 DTC 链路与系统可以跨市场复用;具体的产品组合、营销节奏和消费者沟通方式,则需要结合当地市场重新配置。

Yarbo 数字营销总监刘柏林进行圆桌分享

Shopify 大中华区大客户资深商务顾问 Rae Chang 认为,企业应在扩张之初明确全球统一与本地适配的边界:品牌故事、核心视觉和整体体验应保持一致,履约、支付、物流及当地文化等影响消费者信任的环节则需区域适配,同时评估本地化带来的系统与维护成本。

这种前期设计会直接影响后续扩张的复杂度。Rae 观察到,一些较早从 B2B 起步的出海企业,总部与区域分工随业务逐步形成,规模扩大后容易积累组织和系统包袱;而提前明确总部共性能力与区域本地职责的企业,更能减少重复建设,以清晰架构支撑后续扩张。

Shopify 大中华区大客户资深商务顾问 Rae Chang 进行圆桌分享

从技术层面看,全球共用的能力还需要落实到统一的数据与系统中。Shopify 资深解决方案工程师梁妍指出,商品参数、数据架构和核心系统连接可以跨市场复用,品牌不必每进入一个新市场,就重新采购一套 ERP 或 OMS;语言、货币、支付和物流方式则可以按区域配置,而合规是本地化经营的硬边界。

更合理的全球化架构,是建立稳定的 " 全球共用核心 ",再叠加灵活的 " 本地配置模块 ":前者沉淀品牌、商品、数据、系统和运营流程,后者响应不同市场在产品需求、支付履约及合规等方面的差异。共性能力越稳定,进入新市场的重复投入越低。

Shopify 资深解决方案工程师梁妍进行圆桌分享

但复制得更快,并不等于全球化经营已经成功。同创伟业智能终端投资负责人王晶提醒,全球化不能只看进入了多少个国家,更要看真正贡献收入和利润的市场有多少,多区域布局是否有效分散风险,以及合规、本地团队和系统建设等成本是否被完整计算。如果市场数量增加却没有带来相应回报,扩张反而会加重经营负担。

归根结底,可复制的不是一个站点或一套促销方案,而是品牌沉淀下来的数据、系统与运营能力。把共性能力标准化、区域差异模块化,才能将单点成功转化为可持续复用的全球能力。

同创伟业智能终端投资负责人王晶进行圆桌分享

03.AI 不只是新的渠道,更是控制复杂度的经营能力

Shopify 资深解决方案工程师梁妍和 Saw Chee Hong 在现场展示了 AI 如何贯穿完整的商业链路。面向消费者,Shopify 整合商品、库存、价格、物流和交易规则等信息,帮助商品在 AI 渠道中被发现、推荐并完成转化;通过与 Google 共同开发的通用商业协议 UCP,不同 AI 渠道和智能体能够以统一方式调用商家的商业能力,品牌无需在每出现一个新渠道时重新开发和维护一套接口。商家还可以在后台查看不同 AI 渠道带来的访问、订单与转化,并了解哪些商品被推荐、哪些信息仍需完善。

面向运营团队,Sidekick 能够读取店铺中的商品、订单、客户和营销数据,完成经营分析、识别问题并生成操作建议;在获得商家确认后,还可以进一步创建商品组合、触达弃购客户或调整页面模块,将 AI 从生成文案和回答问题,推进到辅助决策与执行。面向技术团队,Shopify AI Toolkit 则可以连接 ERP、Google、Meta 等外部系统,整合跨平台数据,帮助企业构建适合自身业务的 AI 智能体。

Shopify 资深解决方案工程师 Saw Chee Hong 进行《当 AI 重塑搜索与购物决策:品牌如何被发现、被理解、被信任?》专题分享

但随着 AI 进入业务链路越深,它在放大效率的同时,也会同步放大企业原有的问题。

梁妍认为,AI 不会自动消除企业的经营复杂度,反而更像一面镜子或放大镜,将原有的数据、系统、流程和治理问题集中呈现出来。如果 ERP、独立站和海外仓分别记录着不同的库存数据,AI 无法自行判断应该相信哪一个;系统之间没有打通,AI 看到的也只能是彼此割裂的局部信息。此时,AI 不仅无法给出可靠建议,还可能更快放大错误。

因此,企业借助 AI 控制复杂度,需要具备三个基础:数据要对、系统要通、决策要清楚。企业首先要明确唯一可信的数据源,其次要连接商品、订单、库存、客户和营销等核心系统,最后还要划分 AI 的权限与责任边界——哪些动作可以自动完成,哪些必须由人确认,出现错误后能否定位原因并及时回退。

Shopify 资深解决方案工程师梁妍进行《当 AI 重塑搜索与购物决策:品牌如何被发现、被理解、被信任?》专题分享

王晶也提出,AI 是一根杠杆," 既可以放大聪明,也可以放大愚蠢 "。在评估企业时,她更关注业务流程是否存在明显缺陷,面对新工具能否快速迁移,以及是否沉淀了结构化、稀缺且高质量的数据。工具会不断变化,但业务流程和数据基础决定了企业能否真正利用新技术。

这也意味着,企业不必一开始就全面铺开 AI。更实际的做法,是先选择一条具体业务链路,例如将一款商品上新到某个区域,逐一检查数据是否完整、系统是否连通、本地化设置由谁完成、最终由谁审批,再判断哪些环节适合由 AI 参与。跑通一条链路后,再将其复制到更多市场、渠道和业务场景。

04. 下一阶段的增长,需要可持续复用的商业基础

AI 同时改变了品牌被发现的入口和企业经营的方式,但无论前端推荐还是后台执行,底层依赖的仍是完整、准确且可调用的商品、内容、客户和交易数据。品牌能否抓住 AI 带来的新增长,不只取决于接入了什么工具,更取决于是否拥有一套能够承接增长的全球商业基础。

对于成熟出海品牌而言,下一阶段需要形成一条连续的能力链:先把产品和流量沉淀为品牌、客户关系与第一方数据,再将一个市场验证过的商品、系统与运营能力复制到更多市场,最终通过人的判断与 AI 的执行能力提升效率,减少扩张中的重复建设与运营复杂度。

Shopify 在其中承担的,不只是提供某项工具或功能,而是以统一的全球商业平台连接商品、内容、客户、交易与运营流程,帮助品牌保护已经建立的增长资产,降低跨市场复制的成本,并为 AI 驱动的新消费入口和经营方式做好准备。

工具会继续变化,入口也会继续迁移,但品牌需要完成的基础工作不会改变:让品牌价值更清晰,让商品与客户数据更完整,让系统和流程更易于复用。真正决定下一阶段增长的,不是谁更快接入一项新技术,而是可积累、可复制、可持续进化的全球经营能力。

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