广告
加载中

千峰访谈星谷云孙礼翠:AI营销让品牌投入形成商机,让商机被门店持续承接

亿邦动力 2026-11-12 16:40
亿邦动力 2026/11/12 16:40

邦小白快读

EN
全文速览

总:文章核心是AI出海营销把品牌投入转成可承接商机,并用门店和客户经营形成长期资产。

1.星谷云聚焦汽车、两轮车、储能、机器人、AI算力、智能制造及消费品牌,做一站式出海AI营销与销售平台,覆盖品牌建设、全球获客、销售转化、客户经营。

2.Ofero案例可感知:印尼260家门店起步,海外门店近400家;第一阶段商机到成交成本由约1000元降至约200元,降约80%;工作时段外咨询占比超50%,说明AI可持续承接夜间周末需求。

3.单店模型:2人运营、月销100余台,靠总部把品牌、产品知识和营销能力沉淀到AI与平台,门店承接体验成交。

4.实操上以经营目标牵引AI建设,先选最需改善环节,明确AI与人分工,在一个代表性市场跑通获客到转化,再用结果验证。

总:文章强调品牌投入要形成有效商机,并被销售与门店持续承接,最终沉淀为客户经营资产。

1.品牌建设与渠道协同:星谷云覆盖品牌建设、全球获客、销售转化、客户经营,并推动总部、区域团队和渠道伙伴协同;汽车、两轮车重视经销商赋能、到店邀约和终端成交。

2.内容与本地化:AI贯穿品牌表达、内容生产与营销运营,帮助企业传递产品价值;Ofero依据当地消费人群、使用场景和气候推进产品本地化,消费品牌重视本地化传播。

3.用户承接:AI导购承接咨询、识别需求、推荐产品和门店,推进试驾邀约,门店负责体验成交;未到店客户持续培育。

4.经营体系:下一阶段拟用AI中枢连接国家官号和多个门店账号,兼顾官号分发与门店自主经营,让总部品牌知识支持当地门店并保留本地灵活性。

总:对卖家而言,机会在出海经营能力升级,不是单纯铺渠道,而是让流量、商机、门店成交和客户经营接续起来。

1.增长市场与行业:星谷云重点覆盖汽车、两轮车、储能、机器人、AI算力、智能制造及消费品牌,已布局新加坡并走访印尼、新加坡、马来西亚市场。

2.机会提示:已有海外品牌和渠道的企业,瓶颈在品牌投入能否形成商机、商机能否被销售与门店承接;Ofero案例显示AI可承接夜间周末咨询,商机到成交成本阶段性下降约80%。

3.风险提示:该成本变化是特定场景阶段结果,不能直接套用;数据存在口径、质量、权属不一致,需统一标准、质量管理和分级授权,关键决策人工确认;Token付费需用量透明、任务边界清晰、效果可核验。

4.可学习点:先在一个代表性市场跑通获客到转化,明确AI与人的分工,把有效知识和方法沉淀后推广。

总:文章对工厂的启示集中在产品本地化、工业品内容营销、海外商机识别和数字化协同。

1.产品与设计需求:Ofero依据当地消费人群、使用场景和气候特点推进产品本地化,说明制造企业出海要把产品适配当地需求;机器人、AI算力、智能制造更重视技术价值表达和复杂需求沟通。

2.商业机会:全球制造业采购商多维画像可支持需求识别、目标客户匹配与营销触达;跨境多语种商务沟通与商机转化可支持专业答疑、询盘跟进和客户培育;多模态工业品营销与内容生成可支持网站、图文、视频内容生产。

3.数字化和电商启示:用统一SaaS底座、自动化营销平台、商机推进工具和O2O门店AI经营,把内容触达、沟通、跟进、转化连接起来;把产品知识、销售方法和市场反馈转为可执行、可复用的组织能力。

4.落地提醒:先做好客户企业自身数据治理与场景验证,再推进跨主体协同;成本核算看完成一次有效任务的成本,而非只看Token单价。

总:文章给出的服务商机会是围绕AI出海营销与销售全链路,解决客户从获客到门店承接的断点。

1.行业趋势:中国优势产业出海正从产品与渠道布局转向全球化经营能力竞争,AI贯穿品牌表达、获客、销售转化、客户经营。

2.客户痛点:流量分散、人工承接依赖高、夜间及周末咨询难覆盖、线上获客到门店成交链路易断裂;数据口径、质量、权属不一致;AI成本不能只看Token单价。

3.解决方案:以近20年B2B出海know-how打造一站式平台,沉淀品牌产品知识库,AI导购承接咨询、推荐产品与门店、推进试驾邀约,人机交接处理复杂需求;用五类主题数据集支撑画像、沟通、内容、合规和效果评估。

4.成本与交付:单客户智能客服一次会话平均约50万Token、日均约2亿Token,通过模型分级、提示词优化、缓存和批量处理控成本;按平台订阅、交付、实施配置、AI用量和广告投放明确项目范围。

总:文章提示平台商要围绕总部、区域团队、渠道和门店的协同来设计AI营销销售平台,并用可核验效果支撑付费。

1.平台需求与问题:企业需要把品牌投入转成商机,让商机被销售与门店持续承接;难点在流量分散、人工承接依赖高、夜间周末咨询难覆盖、线上到店链路断裂,以及数据口径、质量、权属不一致。

2.最新做法:星谷云以统一SaaS底座、GogloClaw与SingooWork支撑AI应用和运营协同;用DeepWebsite及内容与GEO经营官网和品牌知识资产,MA连接渠道与第一方数据,DeepSales推进商机,O2O门店AI经营衔接线下终端;下一阶段拟用AI中枢连接国家官号和多个门店账号。

3.运营管理:客户问题进入知识库,沟通转化数据支持营销复盘,验证经验再改进执行;总部复盘营销销售表现,区域团队与门店接续服务,推动有效方法跨团队复用。

4.风向规避:具体客户数据遵循授权边界,关键决策人工确认;成本结果属特定场景阶段性结果,不能直接套用;Token付费需用量透明、任务边界清晰、效果可核验。

总:文章提供了AI与出海共同驱动产业模态进化的研究样本,核心命题是全球化经营能力、产业智能体和数据飞轮。

1.产业新动向:中国优势产业出海从产品与渠道布局走向全球化经营能力竞争;AI应用贯穿品牌表达、获客、销售转化、客户经营;产业智能体把企业专业能力带入日常执行。

2.新问题与挑战:垂类大模型是否发展应由专业任务、数据条件和实际收益决定;数据口径、质量与权属不一致制约协同;AI何时执行、何时转交人工,需要明确数据口径、职责权限与复盘机制;各市场语言文化、采购需求、渠道结构不同。

3.治理与启示:通过统一标准、质量管理和分级授权推进数据协同,具体客户数据遵循授权边界,关键决策人工确认;长期护城河来自数据飞轮与组织进化,客户问题改善知识库,转化反馈校准内容与跟进策略。

4.商业模式:平台订阅、交付、实施配置、AI用量和广告投放构成费用项目;Token是技术用量维度,长期付费需用量透明、任务边界清晰和效果可核验,让技术成本与客户可感知经营价值建立联系。

返回默认

声明:快读内容全程由AI生成,请注意甄别信息。如您发现问题,请发送邮件至 run@ebrun.com 。

我是 品牌商 卖家 工厂 服务商 平台商 研究者 帮我再读一遍。

Quick Summary

Summary: The article centers on how AI-powered overseas marketing can turn brand investment into actionable business opportunities and build long-term assets through stores and customer operations.

1. Singoo Cloud focuses on automotive, two-wheelers, energy storage, robotics, AI compute, smart manufacturing, and consumer brands, providing a one-stop AI marketing and sales platform for going global that covers brand building, global lead generation, sales conversion, and customer operations.

2. The Ofero case makes this tangible: starting with 260 stores in Indonesia and nearly 400 overseas stores; in the first phase, cost from lead to deal fell from about RMB 1,000 to about RMB 200, a drop of about 80%; more than 50% of inquiries came outside working hours, showing that AI can continuously handle nighttime and weekend demand.

3. Single-store model: 2 staff and monthly sales of more than 100 units, with headquarters codifying brand, product knowledge, and marketing capabilities into AI and the platform while stores handle experience and closing.

4. In practice, business goals should guide AI development: first select the area most in need of improvement, clarify the division of labor between AI and people, prove the path from lead generation to conversion in one representative market, and then validate with results.

Summary: The article stresses that brand investment must generate qualified business opportunities, be continuously absorbed by sales and stores, and ultimately become customer-operation assets.

1. Brand building and channel coordination: Singoo Cloud covers brand building, global lead generation, sales conversion, and customer operations, and promotes coordination among headquarters, regional teams, and channel partners; automotive and two-wheeler brands emphasize dealer enablement, store visit invitations, and terminal closing.

2. Content and localization: AI runs through brand expression, content production, and marketing operations to help companies communicate product value; Ofero localizes products based on local consumer groups, use cases, and climate, while consumer brands prioritize localized communication.

3. Lead handling and conversion: AI shopping guides handle inquiries, identify needs, recommend products and stores, and drive test-drive invitations; stores are responsible for experience and closing, while customers who do not visit stores are continuously nurtured.

4. Operating system: In the next phase, the company plans to use an AI hub to connect country official accounts and multiple store accounts, balancing official-account distribution with store autonomy so that headquarters brand knowledge supports local stores while preserving local flexibility.

Summary: For sellers, the opportunity lies in upgrading overseas operating capability, not merely expanding channels but connecting traffic, leads, in-store conversion, and customer operations.

1. Growth markets and industries: Singoo Cloud focuses on automotive, two-wheelers, energy storage, robotics, AI compute, smart manufacturing, and consumer brands; it has established a presence in Singapore and visited markets in Indonesia, Singapore, and Malaysia.

2. Opportunity signal: For companies with existing overseas brands and channels, the bottleneck is whether brand investment can generate leads and whether sales and stores can absorb those leads; the Ofero case shows AI can handle nighttime and weekend inquiries, with cost from lead to deal falling by about 80% at a certain stage.

3. Risk warning: That cost change is a stage-specific result in a particular scenario and cannot be directly applied elsewhere; data differs in definitions, quality, and ownership, requiring unified standards, quality management, and tiered authorization, with human confirmation for key decisions; Token-based billing requires transparent usage, clear task boundaries, and verifiable outcomes.

4. Lessons: First prove lead generation to conversion in one representative market, clarify the division of labor between AI and people, and codify effective knowledge and methods before scaling them.

Summary: The article's implications for factories center on product localization, industrial-goods content marketing, overseas lead identification, and digital coordination.

1. Product and design demand: Ofero localizes products based on local consumer groups, use cases, and climate, showing that manufacturers going global must adapt products to local demand; robotics, AI compute, and smart manufacturing place greater emphasis on communicating technical value and handling complex requirements.

2. Business opportunities: Multidimensional profiles of global manufacturing buyers can support demand identification, target-customer matching, and marketing outreach; cross-border multilingual business communication and lead conversion can support expert Q&A, inquiry follow-up, and customer nurturing; multimodal industrial-goods marketing and content generation can support website, graphic, and video content production.

3. Digitalization and e-commerce implications: Use a unified SaaS foundation, automated marketing platforms, lead-progression tools, and O2O store AI operations to connect content reach, communication, follow-up, and conversion; turn product knowledge, sales methods, and market feedback into executable, reusable organizational capabilities.

4. Implementation reminders: First improve the client company's own data governance and scenario validation, then advance cross-party coordination; cost accounting should look at the cost of completing one effective task, not just the Token unit price.

Summary: The service-provider opportunity the article identifies is to address the full AI-enabled overseas marketing and sales chain and solve client breakpoints from lead generation to store absorption.

1. Industry trend: Chinese advantaged industries going global are shifting from product and channel deployment to competition in global operating capability, with AI running through brand expression, lead generation, sales conversion, and customer operations.

2. Client pain points: Fragmented traffic, heavy reliance on manual handling, difficulty covering nighttime and weekend inquiries, breakable links from online lead generation to in-store closing; inconsistent data definitions, quality, and ownership; and AI costs that cannot be judged by Token unit price alone.

3. Solutions: Build a one-stop platform based on nearly 20 years of B2B overseas know-how, codify brand and product knowledge bases, use AI shopping guides to handle inquiries, recommend products and stores, drive test-drive invitations, and manage human-AI handoffs for complex needs; use five themed datasets to support profiling, communication, content, compliance, and performance evaluation.

4. Cost and delivery: For a single client, intelligent customer service averages about 500,000 Tokens per session and about 200 million Tokens per day; control costs through model tiering, prompt optimization, caching, and batch processing; define project scope by platform subscription, delivery, implementation configuration, AI usage, and advertising placement.

Summary: The article suggests that platform providers should design AI marketing and sales platforms around coordination among headquarters, regional teams, channels, and stores, and support payment with verifiable results.

1. Platform needs and problems: Enterprises need to turn brand investment into leads and have those leads continuously absorbed by sales and stores; difficulties include fragmented traffic, heavy reliance on manual handling, difficulty covering nighttime and weekend inquiries, broken online-to-store paths, and inconsistent data definitions, quality, and ownership.

2. Latest practices: Singoo Cloud uses a unified SaaS foundation, GogloClaw, and SingooWork to support AI applications and operational coordination; it uses DeepWebsite plus content and GEO to operate official websites and brand knowledge assets, MA to connect channels and first-party data, DeepSales to advance leads, and O2O store AI operations to link offline terminals; in the next phase, it plans to use an AI hub to connect country official accounts and multiple store accounts.

3. Operational management: Customer questions enter the knowledge base; communication and conversion data support marketing reviews; validated experience is then used to improve execution; headquarters reviews marketing and sales performance, regional teams and stores continue service, and effective methods are reused across teams.

4. Guardrails: Specific customer data follows authorization boundaries, and key decisions require human confirmation; cost results are stage-specific in particular scenarios and cannot be directly applied elsewhere; Token-based billing requires transparent usage, clear task boundaries, and verifiable outcomes.

Summary: The article offers a research sample of how AI and going global jointly drive the evolution of industrial modalities, with core themes of global operating capability, industrial agents, and data flywheels.

1. New industry dynamics: Chinese advantaged industries going global are moving from product and channel deployment toward competition in global operating capability; AI applications run through brand expression, lead generation, sales conversion, and customer operations; industrial agents bring enterprise expertise into daily execution.

2. New questions and challenges: Whether vertical large models should be developed must be determined by professional tasks, data conditions, and actual returns; inconsistent data definitions, quality, and ownership constrain coordination; when AI should execute and when it should hand off to humans requires clear data definitions, role permissions, and review mechanisms; languages, cultures, procurement needs, and channel structures differ across markets.

3. Governance and implications: Advance data coordination through unified standards, quality management, and tiered authorization; specific customer data follows authorization boundaries, and key decisions require human confirmation; the long-term moat comes from the data flywheel and organizational evolution—customer questions improve the knowledge base, and conversion feedback calibrates content and follow-up strategies.

4. Business model: Platform subscription, delivery, implementation configuration, AI usage, and advertising placement constitute cost items; Token is a technical usage dimension, and long-term payment requires transparent usage, clear task boundaries, and verifiable outcomes, linking technical costs to customer-perceived operating value.

Disclaimer: The "Quick Summary" content is entirely generated by AI. Please exercise discretion when interpreting the information. For issues or corrections, please email run@ebrun.com .

I am a Brand Seller Factory Service Provider Marketplace Seller Researcher Read it again.

【亿邦原创】孙礼翠,上海星谷信息科技有限公司(星谷云)合伙人。星谷云以近20年B2B出海行业know-how为基础,聚焦汽车、两轮车、储能、机器人、AI算力、智能制造及消费品牌,打造一站式出海AI营销与销售智能平台,业务重点覆盖品牌建设、全球获客、销售转化与客户经营。本届千峰奖访谈中,孙礼翠围绕AI与出海带来的模态进化,分享了星谷云在AI出海营销方向的实践与判断。

亿邦:本届千峰奖以「AI与出海带来的模态进化」为核心主题,聚焦产业能力的深层重构。结合AI+出海营销行业,您如何理解这一轮由AI和全球化共同驱动的产业模态进化?星谷云在AI能力建设与全球化出海上有哪些核心战略布局?能否具体介绍一下公司的定位及业务模式?

孙礼翠:我们判断,中国优势产业出海的竞争,正在从产品与渠道布局,进一步走向全球化经营能力的竞争。汽车、两轮车、储能等行业中,不少企业已建立海外品牌与渠道体系,接下来的关键是让品牌投入形成有效商机,让商机被销售与门店持续承接,让客户关系沉淀为长期经营资产。AI为这些环节的协同升级提供了新路径。

作为AI出海营销领域的引领者,星谷云以近20年的B2B出海行业know-how为基础,聚焦汽车、两轮车、储能、机器人、AI算力、智能制造及消费品牌,打造一站式出海AI营销与销售智能平台。我们的业务重点是品牌建设、全球获客、销售转化与客户经营,并推动这些环节与总部、区域团队及渠道伙伴协同。

我们的战略重点,是推动企业知识、行业数据与AI深度融合,进入核心营销与销售场景。通过平台产品、行业解决方案与专业服务,将企业的产品知识、销售方法和市场反馈转化为可执行、可复用的组织能力,帮助企业构建AI Native的营销与销售组织。

亿邦:您提到中国优势产业出海正在从“产品与渠道布局”走向“全球化经营能力”的竞争。这个判断对星谷云的产品布局意味着什么?为什么重点放在汽车、两轮车、储能、机器人、AI算力这些行业?

孙礼翠:这些行业的一个共同点是,很多企业已经建立了海外品牌与渠道体系,接下来的瓶颈不在“有没有渠道”,而在“品牌投入能不能形成有效商机、商机能不能被销售与门店持续承接、客户关系能不能沉淀为长期经营资产”。所以星谷云的产品不是单点获客工具,而是覆盖品牌建设、全球获客、销售转化与客户经营的一站式平台,推动这些环节与总部、区域团队及渠道伙伴协同。

亿邦:目前贵公司在哪些核心业务环节落地了AI/大模型技术?形成了怎样独具特色的AI或数智化竞争力体系?

孙礼翠:我们把AI应用贯穿于“品牌表达—获客—销售转化—客户经营”:内容生产与营销运营帮助企业传递产品价值,询盘接待、需求识别与产品推荐支持商机推进,持续跟进与人机交接连接后续转化。企业知识、任务规划与工具调用支撑AI在授权范围内执行,使这些环节形成连续的工作流程。

行业深度体现在对具体经营逻辑的理解:汽车与两轮车重视经销商赋能、到店邀约和终端成交;储能重视项目需求识别与渠道合作;机器人、AI算力与智能制造重视技术价值表达和复杂需求沟通;消费品牌重视本地化传播与客户经营。我们将这些差异转化为知识、流程与执行策略,让技术适配产业。

亿邦:能否分享一个最具代表性的“AI+价值链”创新实践案例?它解决了哪些行业共性痛点,创造了哪些可感知、可量化的价值?

孙礼翠:Ofero是一家成立于2023年的两轮车新势力品牌,面向新兴市场发展电动两轮车业务,海外门店已近400家。它通过对当地消费人群、使用场景和气候特点的洞察,推进产品本地化,并拓展海外零售网络。随着品牌与渠道规模扩大,企业需要同步提升总部、线上营销与当地门店之间的协同能力。我们合作项目初期,以印度尼西亚260家门店网络为业务基础,重点解决流量分散、人工承接依赖高、夜间及周末咨询难以覆盖,以及线上获客到门店成交链路容易断裂等问题。

我们与Ofero围绕品牌知识、营销、销售与客户管理构建全链路AI增长体系:将品牌和产品信息、常见问题及日常沟通样本沉淀为知识库,由AI导购持续承接咨询、沟通需求、推荐产品与门店,并推进试驾邀约;当地门店负责线下体验与成交。暂未到店或成交的客户持续培育,会话与客户信息沉淀为企业资产。营销、AI接待与门店团队围绕同一条客户路径协作,让线上流量与线下经营能够接续起来。

按该项目第一阶段披露的同口径结果,商机到成交成本由历史基线约1000元降至约200元,下降约80%。Ofero的分享资料也显示,工作时段外咨询占比超过50%,这使AI持续服务的价值更加具体:帮助品牌承接夜间与周末需求,让门店在接续客户时掌握此前的沟通背景。上述成本变化属于特定业务场景下的阶段性结果,不能直接套用到其他行业或企业。它反映出,营销投入的经营回报,与商机承接、客户培育及门店转化的协同方式密切相关。

亿邦:您提到这个案例的进一步价值,是让已有品牌与门店网络形成可持续优化的经营体系。这个“经营体系”具体怎么运转?下一阶段Ofero计划通过一个AI中枢连接国家官号与多个门店账号,这解决什么问题?

孙礼翠:这个案例的进一步价值,是让已有品牌与门店网络形成可持续优化的经营体系:客户问题进入知识库,沟通与转化数据支持营销复盘,经过验证的经验再用于改进执行。Ofero在分享中提出,下一阶段将通过一个AI中枢连接国家官号与多个门店账号,兼顾官号分发和门店自主经营,并探索多国复制。这属于后续升级方向,核心是让总部的品牌与知识能力支持当地门店,同时保留本地经营的灵活性。

亿邦:算力和Token成本方面,星谷云怎么核算?单个客户智能客服场景一次会话平均约消耗50万Token、日均总消耗约2亿Token,这个量级怎么理解?

孙礼翠:我们会按业务场景核算成本,而不只看Token单价。主要关注日均调用量、单次调用的输入与输出Token数量,以及所用模型的推理价格,再计入检索、存储等配套资源成本。对于已落地的场景,我们更关注“完成一次有效任务的成本”,并与节省的人工时间、处理效率或新增收入对照。以目前统计的单个客户智能客服场景为例,一次会话平均约消耗50万Token,该客户日均总消耗量约为2亿Token。两项数据分别对应单次会话与客户整体的日均用量。我们也一直在通过模型分级、提示词优化、缓存和批量处理来控制成本。

亿邦:在推进AI规模化落地过程中,数据要素扮演了怎样的支撑角色?星谷云更侧重自有产业数据深耕,还是推进跨主体、跨行业的数据协同?核心挑战是什么、如何应对?

孙礼翠:数据竞争力体现在能否支撑营销与销售判断,并通过执行反馈持续改进。星谷云自2010年成立以来积累出海营销实践,将行业知识与经授权使用的网站行为、社媒及商务沟通数据,经清洗、脱敏和加工,整理为5类主题数据集:

第一类,全球制造业采购商多维画像:支持需求识别、目标客户匹配与营销触达。

第二类,跨境多语种商务沟通与商机转化:支持专业答疑、询盘跟进与客户培育。

第三类,多模态工业品营销与内容生成:支持网站、图文与视频内容生产。

第四类,国际贸易合规与风控知识:为自动化执行提供规则参考与风险提示。

第五类,全链路出海策略与执行效果评估:支持转化分析、策略建议与执行校准。

我们优先做好客户企业自身的数据治理与场景验证,让内容、询盘、跟进和转化信息形成关联。核心挑战是数据口径、质量与权属不一致,因此通过统一标准、质量管理和分级授权推进协同;具体客户数据遵循各自的授权边界,关键决策由人工确认。

亿邦:您把数据整理成五类主题数据集,其中“全链路出海策略与执行效果评估”这一类,和前面四类是什么关系?为什么它放在最后?

孙礼翠:前四类分别是采购商画像、商务沟通、营销内容、合规风控,解决的是“找对人、说对话、做对内容、守住规则”;第五类“全链路出海策略与执行效果评估”是在前四类数据基础上做转化分析和策略校准,所以放在最后。它的作用是让前面的数据不只是记录,而是能反过来指导下一轮营销和销售动作。

亿邦:您怎么看产业智能体改写B2B?垂类大模型是否有长远发展必要?产业互联网公司的AI护城河在何处?

孙礼翠:产业智能体的价值,是把企业已有的专业能力带入日常执行。营销与销售场景中,真正需要解决的是AI能否理解产品与采购需求、按销售规则推进任务,并在关键节点与人交接。垂类大模型是否值得发展,应由专业任务、数据条件和实际收益决定;我们重视模型与行业know-how、企业知识及业务工具的结合。

长期护城河来自数据飞轮与组织进化:客户问题改善知识库,转化反馈校准内容与跟进策略,优秀销售方法进入团队和AI的共同流程。星谷云依托近20年的行业know-how与深度服务,持续将一线实践转化为产品和行业解决方案。

亿邦:海外布局方面,星谷云目前布局了哪些核心市场?做了哪些关键本地化调整?

孙礼翠:星谷云已在新加坡布局,常态化参与当地出海交流活动,包括吴晓波频道举办的峰会,并深入印尼、新加坡、马来西亚等市场走访客户。我们结合当地语言文化、品牌传播、渠道结构与门店经营特点,优化内容表达、客户沟通及协同流程,推动总部策略与本地执行衔接。

亿邦:在海外深度价值链建设上,星谷云形成了怎样的模式?为海外合作伙伴和当地产业创造什么价值?

孙礼翠:我们的能力迭代围绕“总部能力如何转化为当地经营结果”展开:将品牌内容、产品知识与销售方法连接到海外获客、线索承接和门店跟进,让总部与当地伙伴围绕客户接续工作。AI持续执行沟通与培育任务,人把握复杂需求、商务决策及伙伴关系,经营反馈再用于完善行业方案。

2026年10月,两轮车行业小组赴印尼雅加达参展并走访Ofero,了解当地市场与门店经营实践。Ofero借助AI与互联网,贯通线上获客、客户沟通、到店邀约和线下成交;据此次走访了解,其单个门店由2人运营,月销量可达100余台。这类一线实践帮助我们结合当地渠道与人员配置,持续完善行业解决方案。

亿邦:您提到Ofero单个门店由2人运营、月销量可达100余台。这个门店模型对星谷云的行业方案意味着什么?为什么“总部能力+本地小店”能跑通?

孙礼翠:这个门店模型说明,总部把品牌、产品知识和营销能力沉淀到AI和平台里,当地门店只需要少量人员承接线下体验和成交,就能跑出销量。星谷云的能力迭代就是围绕“总部能力如何转化为当地经营结果”展开:AI持续执行沟通与培育任务,人把握复杂需求、商务决策及伙伴关系,经营反馈再用于完善行业方案。这类一线实践帮助我们结合当地渠道与人员配置,持续完善行业解决方案。

亿邦:在出海拓展过程中,AI与数字化能力为跨境业务提供了哪些核心支撑?

孙礼翠:数智化的价值,是让品牌资产、客户信息与销售流程相互连接,支撑营销投入的持续转化。DeepWebsite及内容与GEO服务经营官网和品牌知识资产,MA自动化营销平台连接渠道与第一方数据,DeepSales推进商机,O2O门店AI经营衔接线下终端。AI搜索的呈现、引用与推荐效果需持续评估。

统一SaaS底座、GogloClaw与SingooWork支撑AI应用和运营协同。企业可以围绕同一客户连接内容触达、沟通、跟进与转化信息,使总部能够复盘营销和销售表现,区域团队与门店能够接续服务,推动有效方法跨团队复用。

亿邦:能否介绍一下星谷云盈利模式的迭代情况?您怎么看产业互联网企业盈利模式的演变趋势?TOKEN付费如何才能成为行业标配收入模式?

孙礼翠:星谷云通过平台能力、行业解决方案与专业交付共同服务客户,费用项目包括平台订阅、交付、实施配置、AI用量和广告投放,按项目明确范围与投入。随着AI深入营销和销售流程,服务价值将更多体现为商机承接、销售效率与客户经营的持续改善。

Token是衡量技术用量的维度,长期付费关系还需要用量透明、任务边界清晰和效果可核验。客户需要能够判断:这些投入支持了多少有效接待与跟进,执行质量如何,是否改善转化效率。商业模式应让技术成本与客户可感知的经营价值建立联系。

亿邦:为统筹AI能力落地、国内价值链升级与海外业务拓展,星谷云在组织架构或治理机制上做了哪些关键调整?当前制约企业AI规模化落地、全球化深度拓展的最大内部瓶颈和外部障碍分别是什么?

孙礼翠:内部挑战是让分散的知识和信息进入可协作的业务流程。例如,产品资料能否支撑销售答疑,营销线索能否带着沟通记录交给销售与门店,AI何时执行、何时转交人工。这需要明确数据口径、职责权限与复盘机制。

外部挑战是各市场的语言文化、采购需求、渠道结构及产品要求不同。企业需要保持全球品牌与专业标准的一致性,同时让当地团队灵活调整内容、沟通和跟进方式,才能将已有品牌与渠道优势转化为持续的经营能力。

亿邦:如果给刚刚起步、希望同时构建AI竞争力与全球化能力的同行企业提一条最核心的建议,这条建议会是什么?

孙礼翠:以经营目标牵引AI建设,从品牌获客、询盘承接、销售跟进或客户经营中,选择最需要改善的环节,明确AI与人的分工,并用业务结果验证。

起步企业可先在一个代表性市场跑通从获客到转化的流程;已有海外品牌与渠道体系的企业,应优先改善总部、销售与当地伙伴之间的协同。将有效知识和方法沉淀下来,再结合各地实际推广,让一次场景改善逐步转化为可持续的组织能力。

作为TO B领域年度风向标,“2026第八届亿邦产业互联网年会暨首届产业智能体大会”将于2026年11月20日在北京召开。主题定为“AI与出海带来的模态进化”,聚焦产业智能体落地、AI供应链价值重构、数据要素与TOKEN经济、产业出海新生态等前沿议题深度思辨。大会将集结学界权威、央国企标杆、产业龙头、投资机构、服务生态伙伴,汇聚产业核心力量、拆解产业数智化转型路径、分享前沿实战经验。同期还将发布年度产业互联网报告及标杆案例,举办决策人闭门会、“千峰奖”颁奖盛典。

本文首发于 亿邦动力 官方网站

文章来源:亿邦动力

广告
微信
朋友圈

FAQ回顾

星谷云是什么公司?聚焦哪些行业?

星谷云是上海星谷信息科技有限公司,以近20年B2B出海行业know-how为基础,打造一站式出海AI营销与销售智能平台,业务覆盖品牌建设、全球获客、销售转化与客户经营。其聚焦汽车、两轮车、储能、机器人、AI算力、智能制造及消费品牌,推动企业知识、行业数据与AI进入核心营销销售场景。

中国优势产业出海为什么需要AI营销与销售平台?

汽车、两轮车、储能等行业不少企业已建立海外品牌与渠道体系,接下来瓶颈在于品牌投入能否形成有效商机、商机能否被销售与门店持续承接、客户关系能否沉淀为长期经营资产。AI可支持品牌表达、获客、询盘接待、需求识别、产品推荐、持续跟进与人机交接,推动总部、区域团队及渠道伙伴协同。

Ofero案例中AI如何降低商机到成交成本?

Ofero以印尼260家门店网络为基础,针对流量分散、人工承接依赖高、夜间周末咨询难覆盖、线上获客到门店成交易断裂,构建品牌知识、营销、销售与客户管理全链路AI增长体系。第一阶段同口径商机到成交成本由约1000元降至约200元,下降约80%,该结果属特定场景阶段性结果。

出海企业如何控制AI营销中的Token成本?

按业务场景核算,不只看Token单价,关注日均调用量、单次输入输出Token、模型推理价格,并计入检索存储成本;以完成一次有效任务的成本,与节省人工时间、效率或新增收入对照;通过模型分级、提示词优化、缓存和批量处理控制成本。单个客户智能客服场景一次会话平均约50万Token,日均约2亿Token。

出海企业如何构建AI Native营销与销售组织?

以经营目标牵引AI建设,从品牌获客、询盘承接、销售跟进或客户经营中选择最需改善的环节,明确AI与人的分工,并用业务结果验证。起步企业可先在一个代表性市场跑通获客到转化流程;已有海外品牌与渠道体系的企业,应优先改善总部、销售与当地伙伴协同,将有效知识和方法沉淀后结合各地实际推广。

这么好看,分享一下?

朋友圈 分享

APP内打开

赞 +1
+1
微信好友 朋友圈 新浪微博 QQ空间
关闭
收藏成功
发送
/140 0