霞光Talk回顾 AI驱动的新一代产品体验管理如何助力品牌迎战黑五

全球电商流量高峰“黑五”大促，正在到来。

过去数年，跨境电商的竞争焦点主要集中在供应链效率、物流速度与价格优势上。随着消费者需求日益个性化、渠道的碎片化以及市场竞争的白热化，单纯依靠“铺货”与“低价”已难以持续赢得全球用户。

企业和品牌开始意识到，真正能够构建长期竞争力的，是以用户为中心的产品体验——从产品设计、内容呈现、本地化营销到售后服务的全链路体验管理。

在这样的背景下，AI 技术逐渐从“辅助工具”升级为“核心驱动力”。它不仅帮助品牌实现运营流程的自动化与智能化，更在内容生成、数据洞察、用户体验优化等方面展现出强大的赋能潜力。例如，通过AI驱动的产品信息管理平台，品牌可以快速生成多语言、多风格的营销文案，自动适配不同市场的文化偏好；通过数字货架分析与用户行为追踪，品牌能够实时调整内容策略，提升转化率与复购意愿等。

尤其在“黑五”、“网一”等全球大促节点，AI 的价值更加凸显。面对短时间内海量商品上架、多语言内容同步、跨渠道数据整合等复杂任务，传统人工操作不仅效率低下，更易导致信息错漏、体验断层。而AI赋能的产品体验管理系统，则能够实现从产品研发、内容生产到渠道分发的全链路协同，确保品牌在全球范围内传递“同一声音”，同时又能实现“千人千面”的个性化沟通。

本期《霞光Talk》特邀知名品牌倍思科技的海外线上负责人刘聪产品体验管理专家 Centric PXM 亚太客户总监 Claire，围绕“AI驱动的新一代产品体验管理如何助力品牌迎战黑五”展开深度对话。两位嘉宾将结合实战案例与行业洞察，为正在或计划出海的品牌提供一套可借鉴的智能化转型路径。

以下为文字内容实录，由霞光社&霞光智库经整理发布。

霞光智库：大家好，欢迎大家来到本期霞光Talk。首先有请嘉宾做下自我介绍。

刘聪：大家好，我在倍思科技负责海外线上直营业务。倍思是一家科技消费出海品牌，主营消费电子产品，包括手机配件、电脑办公配件、车载出行电子配件、智能安防以及音频产品。作为数码 3C 配件厂商，我们管理的 SKU 种类众多且细分。倍思出海已有近十年历史，与当前热门的跨境电商模式不同，我们最早通过海外代理快速进入多个国家。如今，倍思产品销往超过 100 个国家，并在海外市场进行大范围布局，几乎覆盖所有主流电商平台。

霞光智库：感谢刘总的介绍。接下来请 Claire 介绍一下 Centric 的业务。

Claire：我是 Claire，现在在Centric Software 担任客户总监，负责亚太区市场，目前常驻在新加坡。我们的角色主要是协助品牌商、零售及制造业的客户，从产品上新、内容本地化，到跨市场协同，打造一个从「数据到体验」的完整增长闭环。

Centric Software 目前在全球服务超过一千家品牌与零售客户，包括大家熟悉的 Panasonic、Shein、Lacoste、L’Oréal 等。我们帮助这些品牌把复杂的产品资料和营销内容整合起来，再透过AI的协助，让全球市场都能用「同一个声音」诉说品牌故事。

霞光智库：刘总刚才提到贵司有很多 SKU，也包括线上线下不同渠道、不同市场、不同平台。可以展开给大家讲讲，具体都涉及哪些品类，大概有多少 SKU，不同市场，不同渠道又有什么区别？

刘聪：首先是手机配件类，包括充电线、充电头、手机壳、手机膜，以及一些数码产品以及耳机。另一个主要模块是办公类，因为类似笔记本电脑或传统台式机，相应的配件也很多，如数码拓展坞、鼠标、键盘等。此外一个大的场景是车载类，随着新能源产品的大力发展，特别是在国内市场，汽车电子配件也非常多，甚至会为一些明星车企，如特斯拉、理想、问界等开发专属汽车电子配件。我们也会做一些影音娱乐相关产品，像耳机、音箱等，也会拓展新的领域，特别是针对海外市场，包括智能安防，也涉及新兴 AI 产品。

倍思出海目前实行全渠道策略，线上线下一体化。但是由于各区域发展阶段不同，当地消费能力、人群定位不同，运营差异显著。

线上渠道是目前我主管的业务，也采取齐头并进的策略，并非只聚焦 Amazon、TikTok、DTC这些主流平台。倍思出海早期就覆盖多个国家，在任何地区都能快速找到当地主流平台并进入。东南亚覆盖头部电商Lazada及这两年比较活跃的 TikTok；中东的 Noon 或 Amazon 中东站这些平台我们也已经进入了；欧洲根据国家不同，头部电商目前均已覆盖，像波兰、俄罗斯、荷兰、法国、德国、英国等。最主流的北美市场以 Amazon 为主，其次包括 DTC、TikTok，也接入美国线下零售商和线上商城，如 Walmart.com、Best Buy、Macy’s 等。

霞光智库：如果我们掌握了海量渠道、用户、产品信息及各种数据和素材。如何保证数据和内容的一致性，以及如何协同管理这些海量数据？

刘聪：我先讲一些痛点。以黑五为例，从产品端通常会遇到哪些问题。

第一，从研发到生产再到产品落地，不同渠道对我们的研发和市场洞察都提出了巨大挑战。举个例子，iPhone 在全球都有销售，其配件在各地区存在差异。今年苹果推出的快充无线协议，不同地区反应不同。美国消费者可能更愿意体验快速充电，而在日本，传统接口依然是主流需求。因此，即使是同类产品，若面对不同区域消费者的需求，其生命周期管理就会面临挑战。这导致我们无法统一下架老产品，同时还需维持生产和新品迭代，增加了供应链管理难度，也影响增量市场的表现。

第二个痛点是消费者决策路径的差异。以 TikTok 为例，东南亚市场直播业态成熟，我们可以通过直播快速触达消费者，并结合电商投流或品牌营销形成完整链路。但是在美国，由于用户隐私保护及相关政策，TikTok 的营销渠道受限。尽管直播流量大，我们仍需将营销素材调整成适合美国市场的短视频进行投放。

其实这反映了一个问题，不同地区的消费者对营销的接受程度以及当地营销基础设施存在显著差异。在这种情况下，品牌方如何做出取舍，以及如何共用部分素材，对我们而言都是非常大的挑战。

霞光智库：也请 Claire 分享一下，根据您过往服务过的客户案例及经验，他们在产品体验管理方面通常会遇到哪些问题和挑战？是否有遇到和倍思一样的问题。

Claire：我觉得这几年，无论是做消费电子、服饰美妆还是家电品牌，大家遇到的挑战其实都很像。一个共通现象是——产品越多、渠道越多，反而越难维持品牌的一致性。

举个例子：很多品牌在全球有成千上万个 SKU，要面对不同市场。这时候产品资料常常分散在各个部门：研发有一份、营销有一份、电商又有不同版本。上线时，不同平台的名称、描述、图片都不一致，甚至有时候连功率单位都会搞混。

Centric 观察到，很多领先品牌都曾经面临过类似问题，但如今它们解决的很好。Panasonic 集团底下有十几个子品牌、数百个产品品类，他们通过 PXM 将不同品线的产品资料统一起来，所有产品数据、素材、翻译内容都在同一平台上协作。结果上新产品的效率大大提升了，各地团队针对品牌的表现也更加一致。

霞光智库：我这里有一个观众问题，倍思今年黑五哪些产品在北美卖得比较好？

刘聪：虽然已经到11月，已经是旺季，但9月、10月的体感并不算特别旺。不确定后面是否会厚积薄发、表现更好一些。从我个人角度看，品牌管理能力突出时，不是期待爆发，而是有一个可控的管理预期。基于之前市场动销结果或年终大促（如 Prime Day）的经验，我们已经做好了新品的准备，期待黑五将有不错的销售表现。

霞光智库：消费者在大促期间对品牌和产品有更高期待，对应在履约效率和用户体验方面给我们带来哪些新的挑战？

刘聪：我们面临的非常难的问题，主要包含几个方面。

对于多品牌、多渠道、多地区的商家来说，需要自己打通整个供应链，链路非常长。加上很多不确定性，我们无法确定哪个产品一定会畅销，这对整体备货和 SKU 管理都会带来挑战。甚至有些产品已到生命周期尾声，我们需要决定是借助黑五清掉，还是提前不备货。这种多重决策叠加，会大幅增加管理难度。

同时我们必须考虑用户体验，包括物流履约，还包括性价比、消费者对价格所对应的产品质量及品牌期待是否达标等。在这种情况下，我们更多的是尽力而为，同时尽量不失去行业机会，比如借助先进管理工具来解决复杂问题。

霞光智库： 说到这里，想请教Claire，“黑五”需要短时间内上架大量商品以及同步制作各种营销素材，面对如此庞杂的工作，您观察到企业通常会遇到哪些困难？

Claire：黑五对品牌来说，其实是“压力测试”。

黑五之前这段时间要在几天内快速上架成千上万件商品、制作多语言素材、同步更新促销页面，任何一个环节出错，都可能造成流量损失。很多品牌这时最大的痛点就是——数据更新太慢、素材版本太多、协作太碎。

在这种高压环境下，PXM 的高弹性、高灵活价值就很明显：它可以让品牌把产品信息（PIM）与素材内容（DAM）整合在一个平台里，当你更新一个产品资料时，相关图片、视频、规格都能自动同步到所有渠道。管理整个流程时，某些时段针对哪些步骤的管控，更能有效管理销售业务，这样你的上架时间会从“天”变成“小时”。而且因为 AI 会根据市场语言自动生成本地化描述，品牌就能在更短时间内推出更符合各地消费者语境的内容。

霞光智库：倍思目前有没有引入什么技术手段来解决刚才提到的问题？以及您觉得Claire提到的解决方案，是否能够适配并解决您遇到的这些问题？

刘聪：目前倍思还没有引入这样的技术手段。像Claire提到的这种工具，确实能够直接帮我们解决全链路的问题，但我觉得其实大公司里有一个有意思的现象，用得最多的管理工具可能依然还是在线表格。我在倍思也做国内电商，也基本是用类似方式。

有的时候，并不是说一种系统性的胜利。比如旺季做得不错，可能更多是因为管理人员有经验，或者我们的小伙伴们非常辛苦。很多时候，并没有运用这些工具，而是靠人力堆出来的效果。

即使是Claire提到的多渠道管理，也会出现类似问题。文案有时改不过来；海外上架还涉及合规问题，有时候产品无法及时认证或上架，平台临时抽查导致下架，这些都是突发情况。运营就需要临时找素材，有些图可能违规，设计师一天只排几张图，结果突然要重新制作很多张，这些都会影响产品管理。这些因素导致目前管理仍然相对分散。并不是我们不想引入工具，而是打通整个企业链路非常困难。

霞光智库：所以品牌也会有疑问，引入这些工具，是否真的能提升转化率、复购率以及用户体验？面对上述问题，Centric 是否有好的解决方案？

Claire：我们在跟品牌合作过程中发现一个矛盾现象——一边想做全球化扩张，一边却被内部的系统碎片化拖慢了脚步。很多企业用了太多系统，反而让效率更低。比如说，产品资料放在一个系统、图片在另一个、翻译再在第三个，听起来很完整，结果每次上新要开十个视窗、拉十五张表，还要靠人工对版本、合图片。所以我常说，品牌的数字化不是靠多，而是靠整。Centric 做的，就是帮品牌把这些分散的产品数据和内容体验整合到同一个闭环平台里。

Centric 目前也是全球唯一能同时提供 PLM + PXM 的平台，也就是说——从研发设计的那一刻，到消费者看到商品的那一刻，中间所有资讯都在同一条链路上。

我举个例子：以往品牌要上新一款吹风机，研发把规格存在 PLM，行销去找设计要图，电商再手动输入到平台。每个环节都可能出错。而有了 Centric 的 PLM + PXM，这些资讯是自动流通的。一旦研发在PLM改了产品参数，PXM 端的所有商品描述、图片、技术资料也可以即时更新；DAM 里的素材也能被智能分发到所有销售渠道。这就是一个完整的闭环。

霞光智库：PXM 作为 AI 驱动的新一代产品体验管理平台，相较以往的解决方案有什么关键区别和能力优势？

Claire：很多同学会问，PXM 跟以前的 PIM 有什么不同？我回答，PIM 是管资料，PXM 是管资料到体验，整合了PIM, DAM, 讯息流跟数字货架分析管理的一个平台。PXM 是以消费者体验为核心，把数据转换成有温度的内容。

举例来说，我们的 AI 引擎能根据不同市场的语言文化，自动生成商品描述与卖点文案；针对同一个产品，在欧美强调技术性能，在东南亚就突出轻巧便携。这不只是翻译，而是「语义本地化」。

所以品牌不用再为每个市场各写一套文案，系统会根据产品属性、消费人群与渠道要求，智能生成最适合的版本。

霞光智库: 除了解决上述困境，PXM 是如何驱动品牌业务增长的？尤其是在用户体验成为核心的今天，PXM 如何帮助品牌在黑五期间提升转化率？

Claire：这个问题很好，其实这就是关键——很多品牌导入系统只是为了提升效率，但真正的价值，其实是体验带来的业务增长。

PXM 不只是让体验一致，而是让体验能「因人而异」。

以 Panasonic 为例，他们在全球有不同的子品牌、不同的品类，在日本市场，产品页PDP会强调技术与能效；在东南亚，重点则放在耐用与性价比。也就是说PXM 会根据这些市场的数据特征，自动推送对应版本的内容，同一个产品，在不同市场讲的故事不一样，但品牌调性是一致的。这就是所谓的「个性化的一致性」。

而这种一致性的背后，是完整的数据闭环：当消费者在前端互动、点击或加入购物车时，这些数据会回馈到 PXM;系统会分析哪些关键词、哪些图像、哪一种文案最有吸引力;然后在下一波活动或上新时，搭配着做自动优化内容的策略。

这样的循环，让品牌越运营、越了解消费者。

霞光智库：倍思是否计划通过引入 AI 技术来赋能业务增长、解决这些痛点？

刘聪: 在这个时代浪潮下，肯定是有的。我自己也在探索，想知道什么样的 AI 能真正帮助我们进行管理、优化流程、提升转化。甚至我们也在考虑 AI 在营销端、投放端是否能发挥更大作用。

现在已经开始做一些尝试，只是目前多是点对点的尝试。比如设计环节，现在很多设计师都在用 AI 做各种工作；市场洞察我们也会交给 AI 来辅助参与，比如 AI 生成产品说明书、广告文案等。我们也在 AI 广告投放、AI 找 KOL 等营销场景进行尝试。

霞光智库：Claire认为AI 在PIM/DAM/PXM 的融合中，会如何重塑品牌与消费者新的交互方式？

Claire：过去我们谈数字化，更多聚焦在效率——怎么更快上新、怎么减少人工、怎么把流程自动化。但现在，随着AI 的加入，整个品牌的重心正从「效率」走向「体验智能化」。在 Centric，我们看到 AI 与 PIM、DAM、PXM 的融合，正在从三个方向重新定义品牌与消费者的互动方式。这也是我今天要跟大家分享的三个针对品牌商的市场趋势。

第一个是 GEO —— Generative Engine Optimization。以前品牌优化的是搜寻引擎（SEO）,现在品牌要优化的是「生成式引擎」,让 AI 能够真正理解你的产品价值。透过 AI赋能PXM，品牌可以快速把产品资料结构化、语义化，让 AI 「看得懂、讲得清、推荐得准」。当消费者在 AI 搜寻或对话式电商平台上寻找产品时，系统能准确地抓到你的产品属性与卖点，自然就会推荐到对的消费者面前。

第二个是 DSA —— Digital Shelf Analytics。过去上架只是结束，但现在上架才是开始。DSA 让品牌能即时追踪产品在不同平台的表现——销售数据、点击行为、评论热度，甚至关键字偏好。这些洞察再回流到 PXM，客户就能够运用AI 做自动内容优化，这是一种「学习式互动」，每一次用户行为，都是对AI下一次的体验养分。

第三个是 DSR —— Digital Showroom。AI 的融入，让品牌能用更沉浸、更互动的方式展示产品。在数字展厅里，AI 可以根据使用者的偏好自动推荐搭配、模拟使用场景，甚至延伸出「你可能还会喜欢」的产品。

对消费者而言，这不只是看商品，而是一场量身打造的品牌体验旅程。

所以我常说，AI 在 PXM 里的角色，不只是让品牌说得更快，而是让品牌「说得更准、被听得更懂」。

霞光智库: 有观众想请教一下，倍思今年黑五在投流上有没有什么特别的策略？

刘聪：具体细节不方便透露，我可以大体说一下方向。黑五的核心意义之一，就是它是全年流量最旺的阶段，也是用户自然流量最高的时期。所以，第一对于我看好的新品，我会在这个节点加大曝光，这是一个战略性目的；第二就是匹配电商节点的特性，毕竟黑五是卖货的最佳时机之一。

霞光智库：请问刘总，在国内外大促的节点，我们该如何提前规划布局？同时也希望您给出一些趋势判断，展望一下未来。

刘聪：第一，复杂是必然。随着中国出海的品牌越来越积极，我们对海外市场的研究越来越深入，中国企业出海的竞争也越来越激烈。这样的趋势必然会导致未来我们的选择越来越复杂。可以预见到，未来我的工作也会越来越复杂，需要关注的指标、方向、维度都会越来越多。

第二，我想说的是复杂之后的效率问题。既然我们面对的体系和链路一定会越来越复杂，那如何在复杂中提升效率、找到聚焦点是未来的一个核心课题，也是非常关键的挑战。

第三，是关于方法论和工具。在前面两个前提之下，我们能不能找到一些更普适、更有效的方法？我认为，在 AI 浪潮中，我们完全有机会通过先进的工具、行业的优秀实践和新的方法论，让企业的效率得到真正的提升。现在的中国品牌，应该更多去寻找新的机会点，利用全球最聪明的 AI 和各种强大的“大脑”，去帮助我们发现那些超出自身认知的机会。

所以总结来说，复杂是必然，效率是关键，AI 是未来。

霞光智库：接下来，也请 Claire 来做一个总结，分享一下在数字化、智能化时代，品牌如何更好地借助工具和经验去实现价值与改变。

Claire：我们通过对比发现，中国品牌与海外品牌的主要差异在于数字化系统的成熟度。欧美市场的 PXM体系已相当完善，而中国品牌虽然具备这样的认知，但市场上缺乏一套真正完整的解决方案。

目前，中国品牌在数字化转型方面具备强大的潜力与优势，尤其是那些具备明确出海策略的企业，更需要依托系统打通设计、研发、营销和用户反馈的全链路，让数据真正流动并产生价值。未来，品牌竞争不仅在于人力洞察，更在于能否让 AI 读懂品牌与产品价值。

霞光智库：确实，当前“品牌出海”已经从“要不要出海”的必答题，变成了“如何科学出海”的深刻思考。面对全球消费者复杂多变的偏好与行为习惯，企业必须更精准地理解、响应并满足他们的需求。为此，我们需要构建跨品类、跨渠道、跨系统的协同能力，实现全产业链、全渠道、全生命周期的统一体验与高效运作。这种体系不仅能持续优化产品体验，还能反哺系统与工具，推动产品与品牌的持续迭代，最终形成完善的商业闭环和健康的增长模式。

未来，我们希望能够与各位携手，共同推动中国品牌走向全球，在更高层面上实现价值与影响力的双提升。

感谢两位嘉宾今天的精彩分享，也感谢各位观众的参与与关注。我们下期《霞光Talk》再见！