曾婧，张玲（通信作者）

（惠州城市职业学院，广东 惠州 516025）

摘要：在全球化经济不断发展的当下，跨境电商企业竞争日益激烈。AI 技术的兴起，为跨境电商工作带来了诸多变革与助力，在多个关键工作环节发挥着重要作用，如客户管理。本文结合客户管理的重要性以及具体AI的应用，分析了跨境电商企业该如何利用AI技术来实现对客户的数字化管理，包括客户关系管理、沟通交流以及业务流程管理等。以此减少业务员的工作量，提高客户管理工作效率，帮助电商企业更专注于有价值的工作中，进一步提高经济效益。

关键词：跨境电商；AI；客户管理

一、引言

在全球化发展背景下，传统的客户管理方式已经难以满足跨境电商企业对效率的需求，并且还出现客户数据分散、商机识别错误等问题，严重影响了电商业务的发展，AI数字技术的引入可以有效解决这些问题，因此，需要构建并提升企业的AI数字客户管理能力，适应行业发展的同时提升市场竞争力。

二、跨境电商客户管理概念及重要性

跨境电商客户管理，是指跨境电子商务企业在开展国际销售业务过程中，通过系统化的方法与工具，对来自不同国家和地区的客户信息、行为、需求及反馈进行收集、整理、分析与维护，从而建立长期、稳定、互信的客户关系，提升客户满意度与忠诚度的一系列管理活动。旨在通过科学的方法与工具，高效整合客户信息、优化服务流程、提升客户满意度与忠诚度，最终将客户价值最大化，并增长企业业绩。在全球贸易格局深度调整、市场竞争白热化的当下，跨境电商企业面临着客户需求多元化、业务流程复杂化、市场竞争同质化的多重挑战。传统依赖Excel表格、邮件记录的客户管理方式，已无法满足企业对效率、精准度与协同性的要求，信息孤岛、商机流失、服务滞后等问题日益突出。在该背景下，客户管理工作十分重要，不仅可以帮助企业集中管理客户信息，还能获取客户的销售记录与沟通历史，从而为企业制定更加精准的市场营销策略^[1]。

三、AI融合跨境电商发展的动因

（一）人员因素

跨境电商的全球化发展对人员能力与工作效率提出了更高要求，AI技术成为降低人力成本、提升效能的关键。以直播带货为例，跨境电商直播带货的核心是主播，并且主播必须具备多语言表达能力、跨文化沟通能力以及销售转化能力。既要流利使用目标市场语言，又要理解当地文化禁忌与消费偏好，才能有效吸引国际消费者。但此类复合型主播数量少且培养成本高。而AI技术可通过智能生成功能、多语言实时翻译功能构建虚拟主播，以此降低对人工主播的依赖。例如，AIGC可基于产品卖点与目标市场文化，自动生成适配的直播脚本，并通过虚拟主播完成部分直播任务，大幅提升直播效率与直播覆盖范围，降低人力成本。

（二）产品因素

跨境电商产品品种在不断增加，因此对产品管理、展示与营销提出了更高要求，AIGC技术则可以提升产品管理效率与展示效果。跨境电商平台产品类目繁多，且各国对产品分类标准不同，需频繁更新分类规则、调整标签。传统人工分类效率低、易出错，难以满足平台多变的需求。AI技术可通过智能图像识别与文本分析，自动识别产品属性、生成精准标签，还能结合各国分类标准自动适配分类体系，大幅提升分类管理效率与准确性，降低人工操作成本。

（三）场景因素

跨境电商场景复杂，营销需求多，AI技术可以通过搭建虚拟场景、升级内容管理，提升场景效率与内容质量。随着跨境电商规模不断扩大，虚拟货场（线上商品展示与交易场景）的管理难度增加，工作也愈发复杂，传统管理模式难以满足高效运营需求。AIGC技术可通过构建并优化智能场景，实现虚拟货场的自动化管理。例如，基于销售数据与用户行为，自动调整商品陈列顺序、优化场景布局，提升用户体验，同时降低管理成本。并且还可通过模块化场景生成、智能模板适配等功能，快速搭建符合不同国家和地区审美与文化习惯的虚拟商店，结合标准化模板降低开发成本与维护难度，提升用户体验。

四、AI在跨境电商客户管理中的应用

在跨境电商行业竞争日益激烈的背景下，AI不仅提升了运营效率，更在市场分析、客户服务、广告投放、客户开发等方面发挥了重要作用。首先AI能够实时捕捉并深度分析消费者在跨境电商平台上的全流程行为数据，包括页面浏览时长、点击路径、加购未购、搜索关键词等。通过机器学习与行为建模，AI可精准预测用户的购买意图。例如，某知名跨境电商平台通过AI系统发现：当用户对某电子产品页面浏览超过5分钟并加入购物车，其在24小时内完成购买的概率高达70%。基于此洞察，系统可自动触发个性化促销策略，如推送限时折扣券或库存提醒，有效提升转化率。据相关统计，采用AI行为分析的商家，其转化率平均提升25%以上，客户流失率显著降低。

在市场洞察方面，AI具备强大的多源数据整合能力，能融合宏观经济指标、社交媒体热点、时尚资讯、搜索趋势及竞品动态，进行趋势预测与品类规划。以服装类跨境电商为例，AI系统可分析时装周发布内容、Instagram与TikTok上的流行元素、Pinterest色彩趋势报告，提前3-6个月预测下一季的流行款式、颜色与面料。数据显示，借助AI进行趋势预判的服装企业，新产品上市成功率提升约40%，库存积压减少30%，显著优化了供应链响应与库存周转效率^[2]。

AI驱动的智能客服系统可实现7×24小时全天候服务，进行订单查询、物流追踪、退换货政策解答、产品使用指导等多种工作。实际应用中，引入AI聊天机器人的跨境电商平台，约80%的常见客户问题可自动解决，大幅降低人工客服负荷，平均响应时间在10秒以内，工作效率高。

跨境电商业务放弃率高，因为客户在决策过程中遇到障碍或缺乏持续引导就会降低消费欲望，因此业务员可通过AI软件降低放弃率，如在企业官网部署AI客服或人工在线客服，当客户在网站浏览产品时间较长、多次查看同一产品页面时，主动弹出对话框，询问客户需求，解答疑问，避免客户找不到咨询方向。对于已浏览产品但未询盘的客户，通过软件设置自动跟进机制，如24小时后发送邮件，附上客户浏览的产品资料与优惠信息，持续吸引客户注意力。

五、跨境电商工作者需具备的核心AI数字化能力

（一）人机协同与智能运营能力

人机协同能力是跨境电商工作者提升工作效率的根本，其本质是将AI作为生产伙伴，将重复、低效的工作自动化，从而将精力集中在高价值策略制定与客户关系维护上，从而有效提高运营效能。具体为：人员能利用AI工具自动生成多语种营销素材，包括产品介绍、设计图稿、营销视频等，如快速产出符合不同市场审美的产品海报与短视频，无需依赖专业设计师，大幅缩短内容制作周期；借助AI助手全天候接待全球客户，精准识别客户询盘意图，进行多轮深度对话，初步确认需求。

（二）数据洞察与市场决策能力

在信息爆炸的时代，跨境电商工作者必须具备数据分析能力，而AI可以帮助其打破传统的经验分析困境，精准捕捉市场机会，规避风险的同时实现科学决策。具体而言，外贸工作者需要利用AI整合海关数据、社交媒体数据、电商平台数据等海量信息，实时分析全球市场的消费趋势、品类热度与竞争格局。随即调整市场策略，快速抢占市场空白，随即增长业绩。此外，跨境电商工作者不仅要会使用AI数据分析工具，更要能解读数据背后的商业逻辑

（三）全流程数字化管理能力

外贸业务涉及营销、订单、生产、物流、售后等多个环节，且常面临跨区域、跨部门的协同挑战。全流程数字化管理能力是确保业务高效运转、风险可控的关键。跨境电商工作者需熟悉主流外贸数字化平台（如ERP、CRM、SCM系统）的功能与操作，具备系统整合思维，将不同环节的数字化工具打通，实现数据互通与流程联动。同时，要掌握协同沟通技巧，在跨区域、跨文化场景下，通过数字化工具实现高效协作，确保业务流程无缝衔接。

六、跨境电商背景下AI数字客户管理能力的构建与提升策略

（一）客户关系管理：增强互动与精准画像

以某跨境快时尚领域的中小型企业为例，该企业主要业务为母婴服饰及配套用品，以高性价比、款式多样、快速迭代为核心竞争力，主要在北美、南美、欧洲及东南亚市场活跃。为应对日益多元化、个性化的客户群体，该企业在2020年起应用AI技术来加强客户管理质量。

首先，该企业主要利用AI的机器学习算法来对目标客户进行精准定位，从而锁定高价值客户。通过分析客户的网站浏览记录、历史订单等数据，从而生成多维度的客户画像。具体流程为：识别用户所处的生命周期阶段（如孕期、新生儿期、幼儿期），推送匹配阶段需求的产品组合；分析用户对款式、颜色、材质、功能等的偏好，实现个性化推荐；结合购买频次、折扣响应行为等，划分用户价格弹性等级，制定差异化促销策略。具体客户分层与价值评估表示例如表1所示^[3]。

表1  客户分层与价值评估表（示例）

其次在能力提升上，AI驱动的CRM系统可自动记录客户的全部交互信息，并自动更新客户画像，避免业务员丢失客户信息，并且工作对接更加顺畅，例如，当新业务员接手老客户时，可通过CRM系统快速了解客户偏好、历史订单问题，实现无缝对接。同时可以进一步分析销售数据，调整自身营销策略，如业务员通过AI生成的销售数据报表快速掌握业务动态。客户监控示例如表2所示。

表2  客户监控表

最后在互动方面，该企业引入了支持多语种的AI聊天机器人，涵盖英语、法语、德语、西班牙语及东南亚主要语言，实现7×24小时全天候响应。并且基于精准画像，企业还部署了自动化营销触达系统，结合生成式AI、内容推荐等算法，进行跨渠道、场景化的个性化内容推送。

（二）客户沟通：翻译与服务优化

在跨境电商业务场景中，业务员需要做到与客户高效沟通，这样才能提升客户满意度，并促成更多订单，保持良好的客户关系。通过使用AI技术，业务员能实现多语言无障碍沟通，并提供更多智能服务。

在跨国贸易中，业务员需要与不同国家的客户进行邮件沟通，确认产品参数、发送报价单、定价单等。业务员可以将AI翻译工具引入邮件客户端中，从而精准翻译邮件内容。例如，业务员在向巴西客户发送中文报价单时，可通过AI将其自动翻译为葡萄牙语，同时保留表格格式以及专业术语，有效避免翻译偏差。并且客户回复的邮件也能即时翻译为中文，确保业务员快速理解客户需求，提高沟通效率。除了邮件沟通，在即时沟通场景中，业务员也可使用AI技术进行实时翻译，目前WhatsApp、微信国际版等多个在线客服平台都安装了AI实时翻译功能，业务员在与客户交谈时可以实现边输入、边翻译。

跨境电商业务员有时需要与多个客户进行沟通，由于精力有限，业务员不能保证每一位客户的沟通质量，因此可以使用AI智能客服来提升服务响应速度，并且能通过个性化的服务来增强客户黏性。AI智能客服可基于预设的知识库自动解答客户的普遍问题，如产品信息、价格、物流状态等，此类问题频十分频繁，但又很简单，因此业务员可直接让AI智能客服来快速、准确的回答客户。当客户提出超出知识库范围的复杂问题时（如定制化需求、特殊付款条款协商），AI智能客服可自动识别并转接至对应业务员，同时将客户咨询历史（如已沟通的产品型号、需求偏好）同步至业务员的工作界面，让业务员无需重复询问，直接切入核心问题沟通，提升服务效率（图1）。此外，业务员还可利用AI技术为客户推送个性化服务内容，即结合客户的购买历史、浏览行为、询盘记录等生成其他服务，如针对刚完成首次采购的客户，AI可自动发送“产品使用指南”“售后联系方式”及“复购优惠券”；对于长期未下单的“沉睡客户”，AI可根据其过去采购的产品类别，推送新品上市信息或限时促销活动，重新激活客户需求^[4]。

图1  智能客服工作流程

外贸业务员在使用AI工具提升客户沟通效率与质量时需要注意，AI是无法完全进行情感沟通的，对于情感化的交流（如客户投诉、客户关系维护），仍需要业务员结合AI提供的信息进行人性化沟通。并且业务员需要定期将实际业务中遇到的新问题反馈给AI系统，确保AI工具始终贴合业务需求。

（三）业务优化：个性化营销与物流管理

跨境电商需要面对全球消费者群体，由于文化与消费习惯差异巨大，电商企业应利用AI来进行个性化营销。以全球电商巨头“亚马逊”为例，该企业主要使用基于机器学习的协同过滤算法、内容推荐模型以及近年来融合的大语言模型，不仅能识别用户显性偏好，还能挖掘潜在兴趣，例如根据用户需求进行定制化、系统性、高时效、高精准的专属服务（图2），从多个维度为用户提供业务建议。据公开数据显示，亚马逊平台上最终成交的商品中，约有35%来源于AI推荐系统推送的商品。此外，推荐系统还通过A/B测试不断优化排序策略，结合季节性趋势、地域偏好和促销活动进行动态调整，确保推荐内容始终与商品相关，且具有极高的商业价值。

图2  亚马逊官网推荐示例

在营销内容的设计上，传统营销内容制作依赖人力策划与设计，成本高、周期长，难以应对全球化市场的快速响应需求。引入AI技术则可以自动化、规模化生成营销内容，如时尚跨境电商领军品牌SHEIN，该企业部署了基于大模型的AI文案引擎，根据不同市场用户的语言风格、审美偏好和文化语境，自动生成本地化的商品描述、社交媒体文案和促销语。例如，针对欧美市场强调“自信穿搭”，而东亚市场则突出“简约百搭”。测试数据显示，使用AI生成的个性化广告文案后，点击率提升了约50%，转化率增长近40%。

随着跨境电商业务的发展逐渐智能化，业务员也需要熟练掌握智能订单管理、风险评估等核心智能功能。首先，业务员需要熟练掌握AI系统的使用方法，实现客户订单的自动接收、审核，从而无需进行人工核对，显著缩短审核时间。然后业务员要通过AI系统实时跟进订单进度，获取订单在各环节的状态。当某一环节出现延误时，AI可通过邮件、短信等渠道自动提醒业务员，同时标注延误原因，让业务员第一时间介入处理，避免影响客户收货。此外，业务员可直接将AI生成的订单进度发送给客户，因为AI获取到的物流信息更加全面，包括当前状态、预计完成时间、物流动态等，能进一步增加客户信任。并且当订单出现变更（如交货期调整）时，AI会自动向客户发送通知，说明原因及新的时间节点，减少客户因信息不对称产生的焦虑。例如，某外贸企业通过AI系统向客户推送“您的订单#12345已进入包装环节，预计3天后发货，物流单号将在发货后同步”，客户无需反复询问，提升了服务体验^[5]。

（四）场景赋能：提升管理效率

AI技术主要凭借其强大的内容生成与场景构建能力来优化跨境电商的客户管理场景，同时升级虚拟货场与虚拟商店，提高管理效率，重塑客户体验。

以某跨境服饰品牌A为例，该品牌曾面临两大挑战，一是全球多平台运营中，商品描述需适配不同语言与文化，人工编写耗时且易出现翻译偏差；二是海量SKU的标签体系混乱，导致客户搜索匹配度低，客户流失率较高。基于此，品牌A引入了AI技术，基于AIGC模型，输入服饰的基础参数（面料、版型、风格）与目标市场文化偏好（如欧美市场注重“舒适感”，亚洲市场注重“版型适配”），模型可自动生成符合当地语言习惯与审美需求的描述，描述编写效率提升了80%，且描述准确率从75%提升至98%。AIGC模型通过分析商品图像与描述内容，自动提取“风格标签”（如“复古风”“通勤风”）、“场景标签”（如“户外露营”“职场通勤”）及“人群标签”（如“大码女装”“青少年服饰”），构建统一的标签体系，使客户搜索效率提升60%，客户停留时长增加40%。精准的商品信息与标签体系，为品牌A的客户分群与精准营销提供了数据支撑。

在虚拟商店上，品牌A此前依赖线下展厅与传统线上商城，线下展厅搭建成本高昂且难以覆盖全球客户，线上商城缺乏互动性，客户体验单一。结合AI技术，品牌A快速生成了3类虚拟场景：“都市街头”“海滨度假”“职场办公室”，并将服饰商品与场景结合，动态展示相关图像。相比传统线下展厅，搭建成本降低，且可随时更新场景与商品，为客户提供新鲜感。在虚拟商店中，客户可通过“虚拟试穿”功能，选择自身身材参数，实时查看服饰上身效果；同时，AIGC根据客户浏览历史，自动推荐“场景化搭配”（如“海滨度假场景+泳衣+沙滩裙+草帽”），客户可一键加入购物车。依靠虚拟商店，品牌A显著提升了客户体验与粘性，交易成功率大大提升。

七、结论

AI数字技术通过精准预测客户行为、智能整合多维度数据、自动化协同业务流程帮助跨境电商企业能够突破传统管理的局限，实现对客户的精细化、个性化管理。这不仅能有效提升客户转化率与留存率，降低交易风险，还能优化运营效率，为企业创造更大的商业价值。企业人员也应保持开放与学习的心态，主动学习AI技术，并将其转化为自身能力，才能实现个人与企业的共同成长。

参考文献：

[1]邱斌,易昱玮,孙少勤.AI创新、新质生产力形成与外贸高质量发展[J].开放导报,2024(4):7-18.

[2]章佳.AI加持下，数字外贸进程提速[J].中国对外贸易,2023(10):56-59.

[4]翁忻旸,陈璐,吴昊,等.AI带货——“世界超市”迎来外贸商机“二次方”[J].大众投资指南,2024(17):9-10.

[5]罗建亚,朱锦华.AI绘图赋能外贸睡衣图案设计的创新融合与实践探索[J].江苏丝绸,2025,54(4):17-26+32.

基金项目：本文系惠州城市职业学院项目资助课题，课题名称： 外贸业务员岗位AI数字客户管理能力提升