前言

电商生意的流程，无非就是 选品/开发 - 生产/发货 - 上线/运营 - 售后/迭代。

具体一点

1. 选品/开发：选品类/竞对，做优化开发，做专利/侵权规避，计算运营目标和投入预算
2. 生产/发货：找工厂/做打样，看样品/看品质/看价格/看沟通，找货代/做合规，
3. 上线/运营：做图，做连接，做合规，做广告推广，做利润
4. 售后/迭代：客服工作，选品迭代工作，复盘工作。

目前我的经验是，从4月开始，到6月底，三个月完整从0开始做了3款产品，

1. 第一款要原链接补大货，冲击同类产品TOP3，同时开发同类不同款连接，且基本是亚马逊上第一家，或者应该是前几家上线的。
2. 第二款，需要更换连接，更换工厂，更换配置发货。品类判断正确，但是单连接的配置，价格，质量三个方面，还需要优化。同样的，开发了同类不同款连接，在相对竞争激烈的品类中，开发蓝海产品。
3. 第三款，需要更换链接，原链接品控问题，需要优化品控重做。品类正确，配置正确，质量方面，发货前有失误，幸亏最初的400件，最初只发了200，留下200件发新连接发货。同样的，有一个同类不同款的连接，在开发阶段。

总结来看，这个阶段的选品是成功了的，有一些错误，但都在可控范围，可以给9分；产品的具体开发和品控上，有一些不足，给7.5分；三套产品图基本成功，点击率和转化率没有异常，给8分。

下面是具体每个环节的工作简要，介绍我的每个环节的工作经验、工具。

选品/开发

这部分不知道怎么说，写了很多删了很多，不知道从哪讲。这个就属于隐性知识了，真正宝贵的东西，在实际的选品经验的当中。

关于这个选品，只有3个点最重要的，①要多看，②要做好风险管理，③要多做多复盘。

多看多想。2层意思，看足够多的产品，想足够多的维度，

1-1. 第一是要多看产品，要看到的足够多，一开始不会选到什么好产品的，因为你拿到的选皮池子一般所有运营都能看到，比如卖家精灵啊之类的软件推荐的产品，就光这一条，就基本把你拿到的产品的成功率降低了一成了。

1-2. 第二，那么如果在大家都再看同样的选品池的情况下，怎么选出好产品呢。就要针对同一个产品看得足够多，想得足够多。不要把自己当作一个运营来看，要把自己当作一个产品经理，当成要给顾客，当成一个销售等等。比如我会看什么，

• 我首先拿到一个产品的话，会首先用我做的调研SKILL，让AI出一份基础的调研报告(比如《20260623_无线绿篱修剪机 产品调研》，我直接扔给AI一个AISN或者关键词，几分钟内它会出来这样一份报告)
• 我会拿着关键词去看谷歌搜索趋势
• 我会实际从关键词搜索前台，通过Gemini，快速了解这个产品的细节，

• 我会去寻找最近半年上架的ASIN，测算具体的利润情况，
• 但是我目前还不想接触带电产品，所以我会PASS这个产品。但是假设，这个品类搜索趋势，利润情况满足我的需求。我会继续往下看
• 我首先会寻求用户需求的来源，分析这个产品，或者同类产品具体在解决用户的什么问题。这部分也是通过AI工具进行，通过AI工具获取类似于reddit/facebook/youtube/TK等渠道的用户内容，拓展思路
• 以及，在了解完用户的问题之后，具体查看现有亚马逊平台上的这些产品，是否已经满足的用户需求，观察amazon提供了什么样的产品，这些提供的产品，用户评分如何等等。
• 然后，就是综合各种信息，分析判断可以改款的方向，等等。

风险管理。本质就是要问自己两个问题，1. 这个产品会失败在什么地方？ 2. 如果失败，最差的结果下，自己会赔多少钱？

**2-1.**一般情况下，工作中，我们习惯的是给自己寻找 支持自己判断的证据，而不是反过来，寻找批判自己的证据；所以我们需要刻意的，在选品环节增加这个步骤，询问这个产品上架后，会失败的地方，通过反向思考，提供选品成功率；以及，如果依旧有些方面无法判断，那么如果在这些地方出现意外，是否有应对方式，解决方案。

2-2. 这个也很容易理解，比喻成股票就是说，如果投进去的这些钱，全部亏损掉了，是否会影响我们的正常生活，心理层面和生活层面是否能够接受，每个人因人而异，只要诚实地问自己就好了。但一般来说，也不要莽撞，有时候我们没有自己想象的那么能承受风险。

没有别的，能老老实实的回答清楚这2个问题的话，就算是风险管理做好了。

要多做多复盘。

教员说过：实践，是检验真理的唯一方法。

3-1. 多做：我出来创业，也是对这个理念的践行；现在AI工具能极大的放大人的能力边界，但还是那句话，真实的体验是无法用文字表达的，成功是实际做出来的，是每一个”不可言说的”细节，一点一点积累出来的；这一点无法通过AI获取，或者说只有通过亲身实践才能获取，所以选品唯一的办法就是，选好品，控制好风险，然后发货。

3-2. 多复盘：如果只是做了很多，但是没有复盘，或者说正确的复盘，这是一个可怕的事情，这就意味着你无法从亲身体验中获取独一无二的经验。注意，我说的是正确的复盘，而不仅仅是复盘。关于这一点，看看教员的书。

生产/发货

这个也没太多好说的，有稳定供应链资源是做好的，没有就1688采购，多买样品，多沟通，就好了。

下面列一个我认为比较好的工厂的优先级把。

1. 流畅的沟通和配合度。比如沟通打样，产品配置细节，贴标问题，等等。
2. 良好的产品品质。
3. 产品价格。

对于开模，我这里的经验是，木制品、收纳盒开模费相对便宜，塑料结构、铁件等开模费会更加贵一些，电子产品的话，没有询价过，不过一般电子产品外壳都是塑料，光塑料模具都要上万了。

对于工厂，我的目标是，逐渐筛选出一些配合度比较好的工厂老板，维持好订单关系，为以后打样做货减少麻烦。暂时接触到的是曹县的木制品工厂，东莞的收纳盒工厂，义乌的简易塑料制品工厂。

对于发货，没什么好说的，货代满大街，前期选个回复比较快的，价格适中的就行了；反正前期我们的货也不会很多，海运部份的成本高一点低一点影响不了什么。选一个让自己轻松一点的货代。

上线/运营

这里无非就是做图做链接，开广告，关键词推排名等等。这里重点说一下我自己借助AI的做图流程把，其他的不展开了，能看文章的基本都是运营，都有自己的一套了。

做图的步骤：图片方案 - 原图拍摄 - AI做图 - 文案/排版 - 图片导出 - 大小压缩

1. 图片方案。这一点属于运营工作，根据前面的分析，结合与竞品的对比，确定每张图要表现的内容，以及表现的形式。
2. 原图拍摄。这里我目前使用的是小型摄影棚+苹果手机拍摄，然后AI修图的方式，提示词主要是让AI处理成纯白底电商主图就可以了。
3. AI做图。我使用的是Chatgpt的对话框做图。这里可以分为2步，不要直接写需求做图，而是先写需求，让AI写它对你的需求的理解和提示词，如果它理解的不正确，这时候还可以提出修正，然后拿着完整的提示词再去做图，这样出图的质量会好很多。另外，这里我的经验是，不要让AI做文字，Chatgpt的对话框出图像素，最多再1500*1500左右，很多时候图中的文字边缘是锯齿状模糊的；并且AI做多张图的时候，文案格式大小等内容，很难统一，所以我们这里不要让AI做图。这一部分任务，主要是让AI生成符合需求的场景，以及排版。
4. 这里主要使用的工具是Figma，他有一个无限画布的功能，可以让我们把上一步做出来的图，在Figma中做一个1500*1500的Frame 放进去，然后就可以在这里面编辑文案，最大的好处是，可以把多张图这样并排摆放，可以直观地看到全部的图。下面图中就是我的三套产品图，最下面是其他任务的一些设计初稿。
5. 中间还有一些工具。在线PS，主要用来抠图了现在，https://www.photopea.com/。 Upscayl - AI Image Upscaler，用来做放大，有时候给工厂设计图印刷的话，AI出图1500像素是远远不够印刷要求的。https://www.lovart.ai/zh，这个是市面上AI做图排版最强大的工具之一，功能最多，但是很贵。我们AI做图要抽卡，image 2也是最强大的模型，我认为还是我的方案性价比最高，最灵活，出图质量也更加可控。

售后/迭代

一旦产品上线正常运营之后，就要重点关注用户反馈，保证产品质量；另一方面，如果确认品类测款成功，就要重点关注同类不同款的产品，抓紧新品的开发迭代。

总结

除了做图之外，其他地方好像都没怎么提到AI，但实际上AI参与了每个流程的工作。对于决策性的工作，AI的能力主要在于1. 快速收集整理我需要的各类信息，2. 在我抛出问题之后，AI通过不同视角审视回答我的问题，帮我完善决策。对于流程性的工作，比如日常记账，可以直接做到把各种截图扔过去，自动统计分类到一个记账表格中，非常节约时间；比如选品模块，需要连续的高质量选品池子，就可以让AI直接写一个工具推荐选品。

商业逻辑没变，主干没变，只是其中的做法变了，细节变了。