——专访前蓝禾广告负责人、SIF软件顾问冬离
在竞争日益激烈的跨境电商赛道中，数据驱动与AI赋能正成为卖家突围的关键。近日，前蓝禾广告负责人、SIF软件顾问冬离老师做客Frual巧豚豚，分享了他从物理教师到亚马逊创业者的转型经历，以及其提出的“数据+大模型+决策”三角框架如何重塑企业运营效率。
冬离的转型始于对职业前景的深度思考。“当老师时，我算了一笔账——工资难以实现‘买车买房看世界’的目标。”他坦言。2020年，他南下深圳投身软件开发，却因公司裁员被迫重新规划职业路径。在接触跨境电商后，他发现了亚马逊“半技术半销售”的运营岗位与自身特质的契合点。
从ERP公司到蓝禾广告，冬离逐步成长为广告业务负责人。然而，他很快意识到亚马逊相较于互联网行业的独特优势：“亚马逊创业门槛更低，造血能力更强。10万元资金在软件行业难见水花，在这里却能通过产品滚动创造持续收益。”
在冬离看来，亚马逊广告已告别依赖“经验玄学”的时代，转向可量化的数据体系。“一个简单的结论背后，可能需要拉取十几个维度的数据验证。”他以蓝禾曾因广告节点失误导致预算浪费为例，强调严谨分析的重要性。
面对存量市场竞争，他提出“算五步而非三步”的策略：“对手算三步时，你算五步，才能找到生存空间。做亚马逊就像解数学题，每一步都需数据支撑。”
针对AI落地难的问题，冬离指出关键在于老板亲自参与。“管理层担心AI替代人力，员工缺乏动力。只有老板带头学习、分享，才能推动变革。”他通过挖掘团队核心痛点——如关键词分类、图片生成等高频重复场景——设计标准化AI流程，并为员工配备个人GPT账号。“当他们发现AI能将3小时工作压缩至15分钟，积极性自然提升。”
他特别强调“思想先行”的重要性：“与其强制推行SOP，不如让员工从内心认可工具价值。如今我们团队开机第一件事就是打开GPT。”
在担任SIF软件顾问期间，冬离深度参与广告透视仪开发。他通过解析广告活动ID与广告主ID，反推竞品广告架构，替代年耗15万元的报表采购。“工具能固化流程、处理海量数据，避免人为状态波动带来的决策偏差；而人的价值在于基于数据挖掘场景，创造120分的突破性方案。”
他以自驾模型类比“数据-大模型-决策”框架：数据质量与维度决定分析基础，AI承担中间处理，人类最终执行决策。“当前AI仍无法替代战略判断，但能释放人力聚焦高价值环节。”
在红海类目中寻找机会，冬离提出三大策略：
价格筛选人群：以AI翻译耳机为例，99美元产品退货率不足1%，而19.99美元产品达40%。“高价过滤价格敏感用户，反而降低售后压力。”
视觉差异化：他批评多数卖家停留在“堆砌参数”层面，倡导从“卖点”转向“买点”表达。“例如耳机强调‘佩戴无感’，水杯植入健康社交属性，让产品成为身份象征。”
赌人性惰性：“许多运营全年不优化图片。若能针对母婴类目改用暖色调，或通过A/B测试选出‘一眼胜出’的视觉方案，转化率将显著提升。”
冬离将类目流量结构归纳为三类：
高度集中型（如3C）：仅少数大词垄断70%流量，必须手动精准攻坚；
分散型（如服装）：可借数据反查关键词，按预算分级投放；
十字型：一二级词流量均衡，自动与手动兼容。
“在数据透明的今天，手动精准广告已成为主流。自动广告仅适用于无法通过反查获取关键词的类目。”
针对亚马逊近年频繁更新广告系统，冬离认为平台正复制谷歌的精准化路径。“Cosmo算法根据用户偏好调整广告位，受众定向重触达加购未购买人群。未来，关键词仅是基础，结合人群标签的立体化投放才是核心。”
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