亚太，面向出口市场
���有品牌制造商
AI 读到的
41 → 83
AI 就绪度得分
买家看到的
5x
每月交付的 SKU 视觉数
企业方案 · 大型商品目录
让你的整个商品目录都做好
AI 购物准备。
我们为一件商品做的诊断和修复，覆盖到你卖的每一个 SKU。
- Vitamin C Serum58→ 896待改进已回写—就绪
- Daily Trainer Running Shoe49→ 876待改进已回写—就绪
- Merino Travel Tee60→ 885待改进已回写—就绪
- Ceramic Nonstick Pan 10"51→ 865待改进已回写—就绪
- 3-in-1 Wireless Charging Stand64→ 916待改进已回写—就绪
- Slow Feeder Dog Bowl42→ 835待改进已回写—就绪
- Silicone Suction Plate Set50→ 855待改进已回写—就绪
- Insulated Water Bottle 32 oz55→ 845待改进已回写—就绪
- Magnesium Glycinate Capsules46→ 826待改进已回写—就绪
- Wooden Stacking Rainbow39→ 796待改进已回写—就绪
- Compact Standing Desk53→ 816待改进已回写—就绪
- Gold Huggie Earrings62→ 905待改进已回写—就绪
12 个 SKU · 示例数据
客户案例
三家卖家，商品目录大到靠手工根本改不完。
挑战
一家合同制造商推出了面向出口市场的自有品牌产品线：第一年就有 300 多个 SKU，覆盖家居与个护，内部设计师只有三人。它的商品数据直接来自工厂规格表，用的是工程师的措辞，而不是买家搜索时输入的词。管理层不愿把未发布的设计放进公共 AI 工具，所以新 SKU 要等上数周才有图，约 40% 的初稿偏离品牌，只能返工。
我们做了什么
我们把 ChillaHub 部署在这家制造商自己的云账号内，并用它的品牌规则和已审核照片做了训练。每份规格表都变成一份包含属性、使用场景和 FAQ 的商品档案，以导入文件的形式交付，因为外部无法向它的店铺写入任何内容。设计师现在在这里制作包装样机和商品页图片，未发布产品的照片不会离开他们的环境。
耗时更长的部分
- 前三周的图片风格不稳定，因为品牌规则当时还在编写。规则定稿并导入后，产出就稳定了。
- 把工厂的材料名称对应成买家的说法，需要和他们的销售团队走一轮审核。
成果
AI 读到的
- 41 → 83AI 就绪度得分
- 55% → 96%属性完整度
买家看到的
- 0发送到公共工具的素材
- -65%创意制作时间
- 5x每月交付的 SKU 视觉数
- +38%首稿符合品牌规范率
东南亚，六个市场
平台原生品牌
- Shopee
- Lazada
- TikTok Shop
AI 读到的
3/20 → 12/20
AI 会推荐该品牌的买家问题
买家看到的
-70%
商品页图片交付周期
挑战
一个在电商平台上成长起来的品牌，在东南亚六个市场的 Shopee、Lazada 和 TikTok Shop 上销售。9.9、11.11 和 Black Friday 前后，两周内的图片需求可能暴增十倍，而且每个市场的主图都要用当地语言和当地的价格呈现方式。自由职业者和公共 AI 工具让不同 SKU、不同市场之间的视觉风格逐渐走样。买家也开始询问各平台的 AI 助手该买什么，而这个品牌很少被提到。
我们做了什么
我们把 ChillaHub 部署在品牌自己的环境中，接入它的模板和过往营销活动，运营人员据此从共享的提示词库制作主图和详情页模块，并把表现好的风格复用到同一产品系列。我们按市场重写了商品页，补上各个 AI 助手会查找的属性和问题，并通过协作者权限写回。
耗时更长的部分
- 泰语和印尼语的标题在发布前仍需母语文案检查换行，新的创意方向仍由他们的艺术总监提出。
- 泰语和印尼语的回答改善得比英语晚，因为可参考的评价更少。
成果
AI 读到的
- 3/20 → 12/20AI 会推荐该品牌的买家问题
- +85%来自 AI 助手的访问
买家看到的
- -70%商品页图片交付周期
- 4x旺季产能
- 18k+每季度的 SKU 视觉数
- -80%旺季外包量
亚太发往北美与欧洲
跨境电商卖家
- Amazon
- Shopify
- TikTok Shop
AI 读到的
+60%
来自 AI 助手的订单
买家看到的
-60%
本地化成本
挑战
一家卖家从亚太的工厂基地出发，通过 Amazon、Shopify 和 TikTok Shop 向北美和欧洲发货，每个平台、每个市场都有各自期望的风格。区域代理商又慢又贵，而把未发布的产品规划放进公共 AI 工具，有被竞争对手看到的风险。在美国和欧洲，它的买家越来越多地从 ChatGPT 和 Gemini 开始搜索，而它的商品页在那里显得内容单薄。
我们做了什么
我们以私有方式部署了 ChillaHub，并用卖家的品牌规则做了训练，用于九种语言的商品页图片、广告素材和季节性营销活动。我们为每个 SKU 建立一份商品档案，并转换成符合各平台自身 schema 的 feed。
耗时更长的部分
- 本地化不只是翻译。少数市场在共享的品牌规则之外，还需要各自的参考图。
- 各平台对属性的命名不同，所以一份档案变成了需要维护的三份 feed。
成果
AI 读到的
- 52 → 88AI 就绪度得分
- +60%来自 AI 助手的订单
买家看到的
- 1统一的品牌语气
- 3具备原生风格的平台数
- 12服务的市场数
- -60%本地化成本
应客户要求，不公开客户名称。数据来自客户自身的统计，并经其许可发布。
商品目录项目包含什么
目录诊断
每个 SKU 都会得到示例诊断中的那份报告，缺口按修复优先级排序。
商品数据回写
我们补全缺失的属性、使用场景和 FAQ，再写入你的 Shopify、Amazon 或 feed。如果你不想给我们权限，我们会提供可导入的文件。
整个目录的图片
每个 SKU 的主图、场景图和广告图。我们改的是背景和场景，商品保持你拍摄时的样子。
AI 推荐追踪
每月我们用固定的一组买家问题询问 ChatGPT 和 Gemini，并报告你的商品出现在哪里。
项目如何推进
试点
US$1,000
继续合作则全额抵扣
完整目录
按品类逐个完成其余目录
持续优化
含 AI 推荐追踪
关于试点
- 一个品类，SKU 数量不限
- 每个 SKU：一份 AI 就绪度报告和重写后的商品数据
- 最多 10 个 SKU：一整套图片
- 两周，从收到你的资料当天起算
- 数据按你的方式交回：通过协作者权限写入你的店铺，或提供导入文件（Shopify CSV、Amazon 模板或 feed）
- 你对接的是实际做事的人，而不是客户经理
开始试点
需要专属实例，或希望全部部署在你自己的 AWS 或 Azure 账号内？我们做过。
开始试点。
介绍一下你的商品目录，我们会回复试点范围。
