新出海座標

2024年初，一位阿爾及利亞客戶在TikTok上看到了Allen發佈的汽車視頻，隨後主動聯繫他，並添加了WeChat。客戶此前沒有從中國進口汽車的經驗，希望嘗試開展這項業務。

視頻讓客戶找到了Allen，卻沒有帶來一份完整的採購任務。客戶尚未說清具體車型和進口條件，也沒有明確希望中國側承擔哪些工作。Allen首先需要瞭解的，不是從現有產品中挑出報價最低的一輛，而是客戶究竟準備做一筆甚麼樣的生意。

全球商業中的許多聯繫都以類似方式開始。客戶可能先看到一件產品，也可能通過內容、行業活動或朋友介紹認識一個能夠提供幫助的人。但發現潛在合作對象與形成可以執行的商業任務之間，仍然存在需要澄清的現實條件。

摘自《新出海座標》已出版繁體 Kindle 正文；依原文選取連續段落。

但幾個月以後呢？

零件需要更換，從哪裡來？軟件出現異常，誰負責診斷？車輛發生碰撞，當地維修人員是否掌握相應的處理方法？車主遇到不會使用的功能，又應該找誰？

一輛車交付給客戶，並沒有結束它與這個市場的關係。

我們習慣用出口額、訂單量、海外客戶和跨境渠道理解出海。這些指標當然重要。沒有產品、客戶和交易，全球商業無從開始。

但如果視線停在成交，我們看到的只是產品怎樣離開中國，沒有繼續看到它怎樣在另一個市場被使用、維護和服務，又怎樣與當地的渠道、人員、規則和商業網絡連接起來。

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一輛中國汽車出現在TikTok上，最容易看到的是播放量。

它告訴發佈者，這條內容進入了多少人的屏幕，卻沒有告訴他屏幕另一邊的人為甚麼停下來。

Allen長期在TikTok發佈中國汽車相關內容，帳號已經擁有六位數規模的受眾。評論區讓這個龐大的數字慢慢顯出差別。除了普通的喜歡和討論，關於價格、車型、配置、出口目的地和採購條件的問題也會出現。

一條簡單的價格詢問很難獨自說明甚麼。可當問題逐漸落到具體車型、目的地、數量，甚至怎樣交付，一個觀看者所處的市場和他正在面對的事情，也開始變得清晰。

播放量把很多人放進同一個數字裡，具體問題則重新把他們區分開來。一次觀看可能轉瞬即逝，一個越來越具體的問題卻有機會繼續進入下一次溝通。

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一個AI輸出可以非常完整，也可以看起來足夠專業，但它仍然建立在已有來源之上。如果商品描述本身不完整，模型無法憑空知道現實中的貨物究竟是甚麼；如果原始數據存在錯誤，AI只是更快地處理這些錯誤；如果一個風險信號來自間接關聯，它也不能自動證明現實中的違規已經發生。

Maersk的做法因此具有代表性。AI擴大了可以被處理的數據規模，同時把專業人員的注意力轉向更需要判斷的位置。機器先完成大量讀取、分類和風險發現，結果再根據任務性質進入不同程度的確認。

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一項商業任務真正出現以後，通常不缺聲稱自己“能做”的人。真正困難的是下一步：為甚麼需求方最後把它交給其中一個人？

一個人可以熟悉供應鏈，可以懂某個行業，可以掌握一門技術，也可以認識很多人。但站在需求方的位置，這些信息還沒有自動變成一個決定。把一項工作交出去，意味著同時交出一部分預算、時間，以及由結果帶來的風險。需求方需要判斷的，不只是這個人會甚麼，而是他的過去和眼前這件事究竟有甚麼關係。

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