芯耀
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“不出海，就出局”已成共识，但真正踏上征途，才发现每一步都是未知。市场怎么选、团队怎么管、合规怎么做，处处是坑。本篇文章分享了企业在出海初期的关键策略：如何通过数据先行洞察市场，怎样用中式管理风格和AI工具应对海外运营挑战，如何把合规从成本项变成护城河等内容，帮助中国企业出海。分享嘉宾：驰骛科技CTO 李尧
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01 、出海第一步，数据先行
在企业出海的道路上，我们发现，大部分在早期阶段出海的公司往往还处于比较纠结的状态。大家虽然明确知道“一定要把产品卖出去”“一定要做国际化”，但具体到“去哪里卖”“卖什么产品”“在哪里设点”“在何处招人”等问题时，常常感到迷茫，这些信息究竟该从何获取呢？
我们曾协助一家汽车客户收集全球市场的相关数据。下面也和大家分享一下我们收集数据的具体维度。
首先是目标市场是否有成熟的本土车辆品牌、进口车的分布状况如何。
由于客户是新能源汽车厂商，我们也会关注当地市场对新能源车的接受程度，比如是否存在一定的抵触情绪，传统车型是否仍占主导地位。
此外，当地市场价格水平、主要竞争产品的定价，例如特斯拉在该地的售价及其走势等，也是我们重点收集的内容。
经销网络的布局同样关键，例如门店位置、汽车集合店的分布等。汇率结算也是客户非常关心的一环，尤其是近期汇率波动较大，而头部汽车厂商往往同时布局三四个海外市场，汇率风险不容忽视。因此，我们也会进行一定的预测性分析。
车型销量方面，我们关注各类车型的表现，不仅包括新能源车型，也涵盖本地车型及传统燃油车型。此外，我们还通过深入调研，帮助客户分析各居民小区的车位配置与容量，数据颗粒度已细致到能够评估某个区域是否具备充足的停车条件。若小区车位已满，当地居民购车意愿与停车便利性都会受到影响，这也会反过来影响在该区域开设门店的决策，甚至是否进入该市场都需要重新评估。
以上这些信息，我们大多可以通过公开数据或当地论坛、网站等渠道获取。它们对出海初期的诸多决策，如定价策略、是主打高端车型还是侧重亲民车型、门店选址，甚至是否开设实体店等，都具有重要的参考价值。
事实上，正是依托这些信息，并结合我们在中国内地所具备的人员资源与分析能力，我们得以在出海初期就对目标市场形成较为清晰的认知。
那么具体我们会做哪些分析呢？
首先，从市场维度，是关于“去哪卖”的考量。比如，我们是该进军东南亚市场，还是选择美国或欧洲？我们会评估各个市场的品牌潜力、市场是否已趋于饱和、产品是否已成为常见商品，以及竞争对手是否已占据较高的市场份额。
其次，从产品维度，我们会认真思考“卖什么”的问题。海外市场到底需要怎样的产品线？对应的SKU该如何规划？
此外，竞争维度也是我们讨论较多的方向。在多次交流中，我们发现一个现象：对于海外市场，有时大家容易产生一种错觉，认为中国有很多特色产品在海外一定很受欢迎，尤其是那些海外似乎没有的“新奇商品”。比如以前常被提及的“宠物猫梳毛刷”，就常被认为在欧美市场很难买到。
于是，很多商家会通过电商平台将此类商品推向海外。但从实际情况来看，在大多数主流出海市场中，想要找到一个完全空白、没有任何竞品存在的细分商品，其实并不常见。绝大多数时候，本地市场都已存在相应的竞争品牌，或通过某些渠道能够获取类似产品。
所以市场产品竞争三维模型是非常有价值，真正“没有竞品可参考”的情况其实非常少见，大多数时候我们仍能通过调研找到对标对象。这些数据在一定程度上，已足以支持我们判断未来的投入方向与业务布局。
在实际分析过程中，我们同样需要考虑整体优化流程的构建。
由于出海初期或进入新市场的早期阶段，团队规模通常较小，可能只有一两名或几名员工负责当地业务，因此大多数后续的优化工作，包括单品的销量分析、是否涉及BOC（品牌出海合规）相关议题，以及从电商平台或本地收集到的用户评论反馈等，这些仍需系统性地进行处理。
如果邀请了当地主播进行推广，他们往往不擅长自主统计ROI、点击率或进行增长分析。在运营初期，这类数据的分析工作很大程度上仍会交由国内团队来完成。我们主要通过在国内进行数据采集与整理，来支持相关的分析与决策。
不同地区的迭代和分析节奏也存在差异。东南亚市场整体反应较快，通常可以按月进行数据回顾与调整；而美国和欧洲市场的反馈速度则相对稍缓。这也意味着在出海早期，数据监控与分析机制需根据地域特点灵活设置。
然而在本地团队仅有寥寥几人的情况下，执行这类精细化分析往往并不现实，甚至连工时统计与ROI换算都难以落实。因此，绝大多数数据分析与优化工作，在现阶段仍适合由国内团队来承担与推进。
我们也经常被问到一个问题：要新进入一个市场，该在数据上做哪些准备？
首先，我们认为有必要了解当地市场的基本态势。以之前提到的汽车案例为例，通过系统的数据收集与分析，我们完全能够掌握当地市场状况，并不一定需要派人实地考察才能获得信心。在我们看来，这完全可以借助数据来完成。
其次，从数据采集的角度看，欧美及东南亚等市场的公开数据，获取难度通常低于国内。大家知道，国内平台的反爬机制相对严格，而海外市场在合规前提下，公开数据的可及性往往更高。
另外，在AI的辅助下，有一个基础却常被忽略的发现，翻译已不再是难题。尤其是进入欧洲这类多语言市场，过去常受限于语言转换与文化理解，比如产品描述是否贴合当地语境、营销信息是否传达到位等。如今在大模型的支持下，语言转换已能较好实现，而对当地文化的初步理解，只要不是涉及特别专业的法律法规或深度本地化运营，在国内提前进行功课准备也是完全可行的。
然后是先行能力的构建。即使在尚未派驻人员的情况下，通过我们此前提到的数据工作，很多问题其实已经可以在前期得到相当的解决。
最后是持续运营支持。面对多个市场时，当地团队规模往往有限，人力资源也比较紧张。我们仍可通过持续的数据监测与分析，为一线运营提供长期的数据服务和决策依据。
所以当很多企业在出海初期，常常花费大量时间纠结“该去哪里、卖什么”，尤其在当地没有团队时，容易陷入反复讨论却难以推进的局面。
实际上，借助数据驱动的先行分析，我们完全可以在本地化团队尚未建立时，就对目标市场形成有价值的洞察，从而为出海决策提供扎实依据。
02、AI与中式管理如何重构海外团队
事实上我们看到，许多中国企业出海时，也在逐渐输出自身的管理理念。某种程度上，我们曾深受欧美企业管理思路的影响。而如今，当我们走向海外，也正将我们自己的管理方式进行对外输出。
必须承认，在“卷”这件事上，国内文化可谓相当典型。某种程度上，我们也在或多或少地将这种“卷”的管理风格，或者说，以数据驱动、以数字为导向的管理模式，带到海外业务中。
现阶段，我们更在实践中推动一种新的尝试：让AI来承担部分“卷”的工作。我们发现，越来越多企业开始思考：既然出海需要适应大量当地法规与文化差异，是否可以把一部分工作交给AI来处理？因此，我们正在构建AI赋能的管理闭环，涵盖工具支持与决策辅助等多个层面。
例如，我们让AI自动选择广告投放策略，用数字人代理直播，甚至在涉及本地文化适配的决策环节，也借助AI提供参考建议。回过头看，那些在国内由“人”来完成的高强度运营工作，在出海过程中，正逐渐转向以AI为主要支撑。
这背后也存在一些现实的驱动。例如海外劳动力市场的客观条件、本地用工制度的限制等，都促使企业探索AI替代或增强人力工作的路径。我们已看到有客户开始推行“AI督导员工”的模式，通过AI分配任务、追踪进度，在管理团队的协同下，推动员工达成特定KPI。
通过这样的实践，我们主要想表达两层观点：
第一，无论是否愿意接受，“卷”作为一种管理文化，其实已在中国企业出海过程中被自然输出，尤其体现在KPI管理和数字化运营等方面。
第二，在这一输出过程中，AI正被系统地融入工作流，逐渐成为一支“看不见的团队”，支撑起精细化、数据驱动的管理模式。
在AI技术快速发展的今天，尤其是在像OpenAI以及国内相关进展不断涌现的背景下，我们究竟能借助它做什么？
在出海的过程中，我们实际上也在推动团队与组织形成一种数字驱动的责任意识。对于远方的市场，除了依靠数据来支撑管理决策，我们能依赖的其他驱动因素并不多。因此，我们更加注重推进所谓“数字责任”的落实——将其拆解清晰、执行到位。
这种做法也源于我们自身在管理上的积累。长期以来，我们擅长目标拆解与KPI层层落实，这种贯穿数十年的管理思维与实践经验，让我们在推动数字化责任体系时也具备一定的基础。
正因如此，我们将这一理念置于出海运营的关键环节：通过数据将责任明确化、落地化。这不仅是一种管理方式的延伸，也是在跨市场、远距离运营背景下，实现可控、可持续运营的重要支撑。
此外，这也包括我们对不同KPI的细致拆解。
在出海初期，我们将运营方式分解得极为具体，并借助一种带有中式特色的管理风格，与客户共同推进相关流程的输出，实现在出海过程中的管控与协同。
关于“输己”这一维度，我们一直希望强调一个主张：即便要“卷”，也需善用工具。
第一，从整体态势来看，中式管理中的“卷文化”在出海过程中依然能够带来可见的成效，有助于提升业务绩效。
第二，考虑到当地文化、合规要求以及规模化运营的需要，AI工具正成为关键支撑。无论是管理模式拆解、报表生成、本地信息搜集，还是KPI考核，AI都在数据层面通过不同工具为各项工作赋能。
第三，AI在持续运营能力上也表现出色。我们看到，在长期、动态的管理过程中，AI能够为持续运营提供稳定支持，无论是拓展新市场，还是设定更精细的KPI，AI都可协助落地。
此外，我们也希望引导一种责任意识的转变：无论是在海外本地团队，还是中国总部，我们都鼓励从单纯的“执行工作”，转向“对事情负责”、主动推动闭环的管理模式。这种理念在出海过程中，尤其具备持久的价值与适用性。
03、合规护航，打造出海企业护身符
最后和大家探讨一个基础却至关重要的议题，全球法规安全与信息安全。
我们必须建立相应的合规框架与政策体系作为支撑。在此，我们提出一种“工单式”管理思路，主要包括两个方面：
第一是法规遵循层面，涵盖审计流程与相关认证要求。我们始终坚持从严管理，确保合规落到实处。
例如，不仅需要符合各类法规要求。在当前复杂多变的国际政治与监管环境中，我们宁可执行120%的标准，也不仅仅满足于100%的底线。因此，在出海初期就搭建起合规工具与机制，显得尤为关键。
第二是数据与信息安全工具的支持。正如我们为员工建立完整档案一样，对客户信息的管理也需极为慎重，尤其是当我们在本地建立客户管理系统，涉及手机号、地址等敏感信息时。整个合规流程都需要可靠的工具来承载与保障，确保数据收集、存储与使用全程符合法规要求，并能在审计中提供清晰追溯。
综合来看，从法规框架到执行工具，从内部管理到客户数据保护，系统化的合规建设不仅是出海的基本前提，更是业务可持续运营的重要基石。
在合规框架的构建中，需要认识到不同法规对数据采集、存储、分类与事件处置均有各自的具体要求，且各地区在加密标准、数据授权方式等方面也存在差异。这就引申出一系列关键问题：我们是否真正拥有这些数据？数据存储于本地是否合规？接触或使用这些数据是否会带来风险？
因此，在业务启动前，必须针对目标市场的政策差异开展事先研究。我们建议用户在尚未收集任何数据时，就提前进行合规调研，因为这往往是一项“一旦开始便难以回头”的工作。从在当地积累数据的第一天起，就必须同步考虑底层数据的合规支撑与安全性设计。事前规划远胜于事中补救。
当前，许多负责出海业务的同事也对“人的因素”感到困惑：是否一定要由外籍人员来操作数据？
事实上，在某些情况下，这确实是必要的。我们建议客户尽早开始规划数据操作机制，这不仅意味着数据存储与基础设施部署在海外，数据不回流国内，甚至在当地已形成相对独立的运营体系。然而，我们往往容易忽略关键一环：即“人”的操作归属问题。
我们通常建议客户将数据的实际操作环节也保留在当地，尤其是在面对北美及欧洲这类市场时。我们推荐将数据、硬件以及操作人员全部部署在本地。
那么，哪些内容可以传回国内呢？主要是基于数据的分析主题与分析结果。目前来看，这部分通常没有特别的限制，是可以合规回传的。
我们在此特别强调“人”这一环节的重要性。在构建合规框架时，操作主体的本地化安排与数据本地化存储同样关键，需在业务设计初期就纳入考量。
在实际服务过程中，我们已协助众多客户在海外解决产品、人员、货物、门店及支付等相关数据问题，涵盖数据采集、治理与分析结果输出全流程。
此外，也包括之前提到的当地市场信息获取，例如门店分布、商品销售情况、人口数据分析等方面的工作。
我们相信，通过以上环节的系统整合，能够为企业出海运营提供贯穿数据链路的核心价值支持。
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