当前位置: 首页 > news >正文

店匠科技摘得 36 氪“2025 AI Partner 创新大奖”

全场景 AI 方案驱动跨境电商数智化跃迁

4 月 18 日,36 氪 2025 AI Partner 大会于上海盛大开幕。大会紧扣“Super App 来了”主题,全力探寻 AI 时代的全新变量,探索 AI 领域下一个超级应用的无限可能性。在此次大会上,跨境电商独立站 SaaS 平台店匠科技(Shoplazza)凭借“店匠跨境电商独立站全场景 AI 增效解决方案”脱颖而出,荣获“2025 AI Partner 创新大奖”。

该奖项由 36 氪联合产业专家、投资机构及技术领袖共同评审,聚焦 AI 技术在实际商业场景中创造的价值和创新实践,充分展示了 AI 原生应用的广泛落地和深度渗透。作为中国跨境电商 SaaS 领域的技术标杆,店匠科技已累计服务全球超 50 万家商户,覆盖 180 余个国家和地区,其 AI 技术方案深度融入建站、投放、转化、支付、复购等核心环节,助力商家实现提质增效与全球化增长。

从建站到复购增效,店匠以技术普惠加速品牌出海

如今,跨境卖家正普遍面临流量红利衰减、营销成本走高与全球用户需求加速分化的多重挑战。传统独立站模式下,商家往往需要在人力、时间与投入之间反复权衡,稍有不慎便会陷入“高投低产”的运营泥淖。店匠科技洞察到商户这一痛点,推出“店匠跨境电商独立站全场景 AI 增效解决方案”,试图用技术普惠的方式为独立站运营注入“降本-提效-扩张”的新动能。该方案以“AI 赋能核心决策场景”为切口,串联建站、投放、转化、支付、复购五大环节,打造出覆盖全链路的智能工具矩阵。

在建站阶段,商家只需输入关键要素,系统便可一键生成多语种商品描述,并通过 Page Builder 编辑器,所见即所得实现秒级页面搭建;投放阶段,算法依据商家预算自动匹配折扣与受众,并实时跑表 A/B 测试,持续压缩获客成本;转化环节则依靠智能搜索与商品推荐,让消费者在最短路径内找到心仪商品,推荐更符合消费者需求的商品,利用组合购功能同步抬升客单价;支付过程中,AI 路由动态优选最优通道,失败交易智能重试,最大化成交成功率;在复购阶段,智能会员系统基于用户行为自动推送个性化优惠,并通过多渠道触达引导二次转化。此外,“转化助手”还能对运营数据进行智能分析诊断,为商家给出可执行的增长建议。

凭借完整的 AI 生态闭环,店匠科技已帮助全球的服饰、文创 IP、美瞳、家居、保健品、消费电子等赛道的独立站商户显著缩短建站周期、降低投放成本、提升支付成功率,并吸引 Vitamin World 美维仕、moody、GRANDPATIO、木九十MUJOSH、Finding Unicorn、创想三维 Creality 等头部品牌深度合作,为中国品牌出海探索出一条可复制、可规模化的增长范式。

驱动行业可持续增长,构建全球化商业未来

相比“点状”功能升级,店匠科技的全场景 AI 方案更像一条贯穿始终的“数智动脉”。在内容生成、营销投放、支付风控与会员运营全面自动化的加持下,商家告别了重复性高、试错成本大的传统流程,将资源集中于产品规划与品牌塑造。与此同时,精准投放与个性化推荐减少了无效曝光,也让“数据多烧钱”变为“数据多增值”,为资源节约型经济发展提供了可行路径。对中小商家而言,这不仅意味着技术门槛被显著拉低,更意味着在全球市场建立自主渠道、实现可持续增长成为可能。

当 AI 能力沿着建站、营销、支付、物流一路下沉,跨境电商行业也随之迎来新的价值重构:一方面,独立站商家正在摆脱对传统平台流量的单一依赖,重夺数据主导权,构建更稳固的品牌资产;另一方面,内容制作、数据分析和支付风控等上下游环节的智能化升级,正在加速店匠科技与营销、支付、物流、金融等行业合作伙伴的协同创新,形成以平台核心枢纽的多方共赢生态。

展望未来,店匠科技将继续深耕前沿 AI 技术的应用与落地,与全球 SaaS 行业上下游伙伴共建跨境电商数智化新基建。伴随技术普惠的进一步渗透,更多中国品牌有望以更低成本、更高效率融入世界市场。在产业层面,跨境商业也将借由智能驱动迈向更可持续的新阶段,为全球消费者带来更便捷、多元的购物体验,并为行业高质量发展注入澎湃动力。

相关文章:

  • 《楞严经》中“魔”与魔王波旬的关联性分析
  • 数据分析:用Excel做周报
  • uniapp中使用<cover-view>标签
  • 国内ip地址怎么改?详细教程
  • Elasticsearch内核探秘:从Shard分配到网络通信的深度实践指南
  • Zookeeper是什么?基于zookeeper实现分布式锁
  • UML设计系列(9):开发过程中如何应用UML
  • MATLAB 下载安装教程
  • C# 文件读取
  • Elasticsearch 堆内存使用情况和 JVM 垃圾回收
  • 【初级】前端开发工程师面试100题(一)
  • DB-Day11笔记-函数和存储过程面试题讲解
  • VMware Fusion Pro 13 Mac版虚拟机 安装Win11系统教程
  • 《巧用DeepSeek快速搞定数据分析》书籍分享
  • 《k230-AI_DEMO》车牌识别
  • 基于PaddleOCR对图片中的excel进行识别并转换成word优化(二)
  • 如何使用LangChain调用Ollama部署的模型?
  • 国产RK3568+FPGA以 ‌“实时控制+高精度采集+灵活扩展”‌ 为核心的解决方案
  • BM1684X+FPGA+GMSL视觉解决方案:驱动工业智能化升级的核心引擎
  • 在Linux驱动开发中使用DeepSeek的方法
  • 乌克兰关切有中国人在俄军中服务,外交部:坚决反对无端指责
  • 上海一小学百名学生齐聚图书馆:纸质书的浪漫AI无法取代
  • 瑞穗银行(中国)有限公司行长:重庆赛力斯超级工厂的智能化程度令人震惊
  • 人民日报钟声:世界决不能重回弱肉强食的时代
  • 张宝亮履新临沂市委书记表态:不断提升在全省全国经济版图中的发展位势
  • 85岁眼科专家、武汉大学人民医院原眼科主任喻长泰逝世