80% 的用户为什么"消失"了：三个出海品牌的存量突围

来源：市场资讯

（来源：极光JIGUANG）

一家海外休闲服饰品牌的运营团队，每月给 5 万多会员发 2-4 次邮件，打开率常年卡在 20%。剩下 80% 的人，几乎从来不点开。这不是个例，是极光 EngageLab 在走访大量出海客户时反复看到的场景。

手里有用户池，不代表能触达用户，这中间隔着的是基础设施。

用户池是有了，但转化这些用户的能力,没跟上。基础设施跟不上，业务的想象力就被卡住了。今天极光 EngageLab 通过几个真实案例，讲讲出海企业是怎么靠重构自动化和 AI 基建，把原本要流失的利润找回来的。

一、被遗弃的购物车：打通 20% 触达天花板

对跨境电商和独立站来说，用户把商品加进购物车却不结账,是运营团队最不甘心看到的场景。

前面提到的这家海外休闲服饰品牌，核心会员超过 5 万，营销手段几乎全靠邮件，每月发 2-4 次,打开率长期卡在 20% 左右,剩下 80% 的用户几乎没有反馈。问题出在他们的独立站搭建在 ShopLine 上，用户弃购、优惠券临期这类场景缺乏前置的触发机制,系统没有自动提醒,运营只能眼看着高意向订单溜走。

单靠邮件群发已经不够用了,存量运营需要的是跨渠道的自动化接力。

接入极光 EngageLab 的全渠道自动化营销（MA）方案后，我们帮他们重新梳理了底层触达逻辑：系统监测到购物车被遗弃，会先判断用户当前活跃在哪个渠道，如果邮件没人看，就自动切换到 WebPush 或 WhatsApp，实时补发一条带专属优惠码的挽回通知。

这套自动化旅程上线后，原本沉在 80% 里的沉默用户被重新激活，邮件打开率明显提升，购物车召回率和优惠券核销率也都有了显著增长。

二、B2B2C 平台的放权难题：怎么让商户自己做营销

企业从做一个 App 变成做一个平台，基建面临的挑战会成倍增加。

极光 EngageLab 曾服务过一家头部的跨国数字支付与消费奖励平台，典型的 B2B2C 模式，连接着成千上万商户和数百万终端消费者。平台的诉求很直接：让商户自己去发券、做营销，但同时又不能让商户碰到平台底层的用户数据——一旦有商户乱发消息，用户反感事小，拖累平台整体权重才是大问题。

既要放权给商户，又要保住管控权，这对底层架构的权限隔离提出了不低的要求。

我们为其部署了 AppPush + MA 的一体化架构：平台方保留对数据和权限的绝对管控，底层做严格隔离；商户则拿到了自助营销的能力，可以在 MA 后台自己设计营销活动，决定发什么、发给谁。

这套系统还支持把成功的营销策略模板化复制。比如商户 A 跑通了一次效果很好的拉新活动，商户 B 可以直接复制这条完整的自动化旅程，改改文案和优惠力度就能上线。

从平台代运营到商户自助，这套基建让平台的商业生态真正转起来了。

三、AI 客服的伪智能：不懂业务黑话，等于白搭

这两年出海企业都在用 AI 降本增效，客服和互动环节尤其明显。

一家知名的出海游戏发行商跟我们提到，他们之前接的是某第三方 AI 客服，问题很典型：经常答非所问，而且游戏运营节奏太快，新角色上线、版本迭代频繁，通用大模型跟不上，还是得靠人工去更新知识库。

不懂业务逻辑的 AI，放到真实场景里基本没用。

游戏行业的说法很特殊。玩家问"这个角色保底是多少""UP 池什么时候开"，通用大模型根本不知道"UP"不是"向上"，也不知道"保底"是个什么机制。

针对这个问题，极光 EngageLab 结合 GPTBots 方案，为其做了游戏知识库的专属训练，把历史海量对话数据喂给 AI，让它真正吃透这款游戏特有的语境和机制。玩家再问一些很边缘的 Bug 或新活动规则，AI 也能给出比较专业的回答。遇到 AI 解决不了的复杂客诉，系统会通过 LiveDesk 无缝转人工，人工坐席能看到完整的前序 AI 沟通记录,玩家不用再把问题复述一遍。

配合 EngageLab 的全渠道推送，游戏更新和活动公告能精准触达玩家，再通过 AI 客服形成一个完整的互动转化闭环。

结语

这三件事看似不同，其实卡点是一样的：触达逻辑不通、权限架构不对、AI 不懂业务，本质上都是底层系统没跟上业务的需求。而恰恰是这些环节，最考验一套基建的真实能力——能不能做到跨渠道实时触达、能不能支撑复杂的权限隔离架构、能不能让 AI 真正吃透一个行业的业务逻辑。极光 EngageLab 在这三个项目里，靠的正是这套能力，帮客户把已经拿到手里的用户，真正变成了收入。

我们希望做的，不只是一个消息通道，而是这套能撑住业务增长的底层基建。基建打稳了，出海这件事才有继续往前走的空间。