鲸驰集团把“选品命中率”从行业平均 28% 提升到 71%，核心做法是把 AI 数据算法、柔性供应链、本土化 ERP 和售后反馈四件事做成闭环。具体可以拆成 6 个动作：
1. 全域数据“扫街”
每天抓取 30 亿条海外搜索、社媒、直播弹幕、平台销量等多源数据，通过 NLP 语义解析把关键词、场景、情绪全部标签化，形成“需求热力图”。
2. AI 预测模型二次过滤
把热力图喂给自研的 AI 大模型，结合历史销量、季节因子、价格弹性等 200+ 维度做需求预测，输出“潜力 SKU 池”，并用 A/B 测试模拟投放，提前 6 周给出销量区间和毛利预估，命中率提升 35 个百分点。
3. 柔性工厂“小单快返”
系统与 1200 家柔性工厂 API 直连，7 天内可完成 100-300 件小批量试产；首批货直发海外前置仓，根据 7 天真实动销数据再决定补单或停产，滞销率压到 3% 以内。
4. 本土化 ERP 实时纠偏
升级后的 ERP 把“AI 智能选品”模块嵌进日常运营，支持多平台库存联动。一旦监测到竞品降价或关键词热度异常，系统自动触发调价、停售或替换 SKU，决策时间从 3 天缩至 1 小时。
5. 售后数据反哺选品
鲸客系统把退货、差评、客服聊天全部结构化，自动生成“负向标签”；这些标签每日回流到选品模型，用于下一轮“排雷”，迭代周期从月度缩短到周级。
6. 易货平台兜底库存
即使出现滞销，也能通过易货平台把库存换成海外广告额度或物流抵用券，降低试错成本，从而让团队敢于测试更多长尾新品。
通过“数据→预测→试产→试销→纠偏→清仓”的闭环，鲸驰把选品从“拍脑袋”变成“算法+产业”的系统工程，这就是其命中率远高于行业均值的关键。
