文｜張子怡

編輯｜袁斯來

在競爭常年格外激烈的跨境電商行業(yè)，精細(xì)化運(yùn)營已成為決定商家利潤的關(guān)鍵，多渠道布局則是規(guī)避風(fēng)險的普遍運(yùn)營選擇。當(dāng)前，“Shopify獨(dú)立站+亞馬遜+TikTok Shop”的多渠道三位一體布局，已成為中大型出海賣家的標(biāo)配。

不過，多渠道運(yùn)作伴隨著極高的人力成本與管理成本。有數(shù)據(jù)顯示，一個典型的跨境商家在日常運(yùn)營中，平均需要配置超過3.5個功能各異的點(diǎn)狀工具；對于獨(dú)立站賣家而言，這一數(shù)字往往會上升到5個甚至更多。

因此，跨境電商圈對于AI工具的降本增效功能格外渴望。在過去兩年的大模型熱潮中，跨境賣家們用ChatGPT寫描述、Midjourney生圖、翻譯客服等工具塞滿工作流。然而，單點(diǎn)工具在實(shí)際運(yùn)用中需要運(yùn)營人員不斷調(diào)試提示詞、在不同工具間頻繁手動導(dǎo)數(shù)據(jù)，還需校驗(yàn)內(nèi)容的邏輯硬傷。

上述問題成為StoreClaw創(chuàng)立的契機(jī)，公司創(chuàng)立于2026年，其要解決的是跨平臺的電商運(yùn)營難題。該產(chǎn)品于近期沖入Product Hunt測評榜，獲得“日榜第一”和“周榜第一”的成績。

在當(dāng)前的電商AI賽道上，各方解決方案的定位差異明顯。一類是以Shopify Sidekick、Amazon Seller Assistant為代表的平臺原生AI助手，盡管生態(tài)內(nèi)體驗(yàn)極佳，但由于競爭壁壘，它們各自鎖死在單一生態(tài)里，無法解決跨平臺多渠道的信息互通；另一類是ChatGPT等通用智能體，它們推理能力強(qiáng)大，但沒有預(yù)加載任何電商領(lǐng)域的隱性知識或運(yùn)營打法；此外還有各類解決文案、SEO、流量分析等單一任務(wù)的點(diǎn)狀工具。

36氪了解到，StoreClaw選擇的路徑是把自己做成跨平臺的AI電商系統(tǒng)。其底層最核心的競爭力，在于將成熟運(yùn)營腦子里的經(jīng)驗(yàn)、規(guī)則與平臺打法徹底產(chǎn)品化，封裝成可調(diào)用的AI Skill。這些技能并非簡單的提示詞模板，而是深度植入了特定品類的轉(zhuǎn)化率數(shù)據(jù)、平臺搜索算法適配邏輯以及競品定價區(qū)間。賣家在激活技能的那一刻，調(diào)用的是一套被驗(yàn)證過的業(yè)內(nèi)最佳實(shí)踐方案，不再需要從空白對話框開始摸索。

StoreClaw通過與各大主流平臺及社交媒體建立的API連接器，實(shí)現(xiàn)垂直技能的跨平臺打通。基于全局的數(shù)據(jù)導(dǎo)入，AI工具能夠?qū)⑦x品、Listing優(yōu)化、廣告分析、庫存監(jiān)控和客戶溝通等高頻高難度任務(wù)進(jìn)行跨平臺聯(lián)動，并在設(shè)定的時間節(jié)點(diǎn)，由定時任務(wù)自動、靜默地在后臺執(zhí)行并向商家匯報。

在實(shí)際應(yīng)用層面，StoreClaw舉例稱，其客戶LED裝飾燈品牌的亞馬遜大賣Emitever，在接入StoreClaw進(jìn)后臺后，AI結(jié)合亞馬遜最新的搜索趨勢與Listing結(jié)構(gòu)，將產(chǎn)品準(zhǔn)備周期壓縮到不到兩個小時。由于AI技能的算法前置，Emitever的Listing轉(zhuǎn)化率從不到10%提升至14%，帶動整體銷售額增長120%，其內(nèi)容生成與素材制作成本也從每月2萬美金大幅降至5000美金。

在流量獲取更為繁瑣的獨(dú)立站領(lǐng)域，StoreClaw的另一客戶小微香氛品牌INCENZO則利用StoreClaw與Shopify后臺的打通，跑出了85%的自動化運(yùn)營率。

原本三人團(tuán)隊(duì)每周需要花費(fèi)18個小時在Instagram、TikTok、Reddit等社媒渠道進(jìn)行內(nèi)容分發(fā)和手動郵件推送，接入系統(tǒng)后，實(shí)現(xiàn)80%的Meta Description、Alt Text批量一鍵重寫，每月節(jié)省數(shù)千美金的預(yù)算。

Steven Zhou認(rèn)為，出海商家確實(shí)在嚴(yán)控每一筆開支，這也是因?yàn)檫^往的工具投入產(chǎn)出比不清晰。

“對賣家來說，判斷一個工具值不值得用，最終只看兩個標(biāo)準(zhǔn)：第一，產(chǎn)出質(zhì)量是否夠好；第二，任務(wù)流程能不能閉環(huán)。”Steven Zhou告訴36氪，“以視頻廣告為例，商家的底層邏輯沒變，都是先生成一批素材，篩選出滿意的內(nèi)容投放，再根據(jù)轉(zhuǎn)化決定是加量還是關(guān)掉。StoreClaw的核心在于提高AI內(nèi)容生成的‘抽卡率’和流程閉環(huán)，將生產(chǎn)成本降到人工的十分之一甚至更低?！?/p>

Steven算了一筆賬：在國內(nèi)，一個基礎(chǔ)跨境運(yùn)營人員的綜合年成本在15萬到20萬人民幣之間。訂閱StoreClaw（Max版本），一年的軟件成本約480美元（約合3200元人民幣），后者能為成熟團(tuán)隊(duì)帶來50%的直接提效。

針對B端商家極度敏感的數(shù)據(jù)安全問題，StoreClaw的設(shè)計避開了傳統(tǒng)的密碼授權(quán)，采用行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)的Token授權(quán)機(jī)制，賣家可以精細(xì)化控制權(quán)限勾選，隨時撤銷授權(quán)。同時，平臺明確承諾賣家數(shù)據(jù)絕不用于模型訓(xùn)練，也不對外出售或在用戶間共享。且為了保障容錯率，在執(zhí)行實(shí)際修改、內(nèi)容發(fā)布等關(guān)鍵步驟前，系統(tǒng)都會主動向賣家請求二次確認(rèn)，將最終決策權(quán)留給商家。

面對大廠在AI賽道的競爭——例如阿里推出的Accio Work，Steven Zhou認(rèn)為兩者的定位并不重疊。Accio Work側(cè)重于“前鏈路”的啟動，即幫助毫無經(jīng)驗(yàn)的賣家從0到1選品、找供應(yīng)鏈和搭建店鋪；而StoreClaw則專注于跨平臺運(yùn)營賣家的“中后鏈路”多渠道經(jīng)營。

“連接Amazon、Shopify、TikTok等彼此競爭的生態(tài)接口，并在底層解決‘多技能堆疊導(dǎo)致模型推理能力下降’的通病，是一項(xiàng)極其繁瑣、大廠由于生態(tài)壁壘很難徹底打通的‘臟活累活’。面對數(shù)據(jù)孤島、工具割裂的困境，我們實(shí)現(xiàn)了跨平臺數(shù)據(jù)聯(lián)動以及AI的主動執(zhí)行能力，這構(gòu)成StoreClaw獨(dú)特的護(hù)城河?！盨teven Zhou表示。

不過，作為接管商家核心資產(chǎn)的“自主引擎”，StoreClaw也要直面兩大行業(yè)硬性挑戰(zhàn)。首先，跨渠道API的政策不確定性，大廠接口的每一次變動，都對StoreClaw的跨平臺聯(lián)動能力構(gòu)成考驗(yàn)。其次，B 端交易環(huán)境容錯率極低，AI自動化程度高的情況下，商家極其看重數(shù)據(jù)與操作安全。為此，StoreClaw已在系統(tǒng)底層構(gòu)建起利潤紅線、庫存鎖單閾值等硬性安全防御閥，以防范系統(tǒng)性的越權(quán)風(fēng)險。