11月23日，DTALK首次举办了餐饮业决策者谈出海的闭门沙龙。我们主要围绕餐饮企业出海方面和AI时代的一些核心话题，进行了讨论，以下是此次讨论的一些可公开部分。
本期嘉宾
赵刚 超越会秘书长 顾青 DTALK创始人，前携程全球CGO 胡侃文 NOWWA增长负责人 陈曦 某大厂前海外战略 王骏桃 茶饮品牌TNO创始人 孟楠 Latina品牌总经理 刘欢 山石榴贵州菜品牌创始人 杨勇 悦椿轩董事长
要点问题：
品牌和信息需要如何适应国际受众？是否有我们需要注意的敏感问题？ 需要引入哪些人才，如语言学家或文化专家，来帮助我们的团队进行全球发布？ 一旦在全球范围内推出，我们将如何保持灵活性，并根据当地市场的反馈迅速调整我们的战略？ 文化差异将如何影响我们与跨国团队的管理和沟通方式？ AI如何帮助出海餐饮零售企业解决这些挑战？
对话：餐饮零售出海中的挑战
DTALK 顾青：对于筹备出海的餐饮或零售品牌来说，有几个问题其实是需要做战略规划的。
创始人需要亲自去反复推演和做好一手用户研究，并回答好这些问题：
目标市场是否已经有很好的产品/服务 如果有，核心用户群体的体验如何？问题解决了吗？ 目标市场的流量生态怎么样？头部的社交平台是哪个？头部的搜素引擎是哪个？头部的垂直社区是哪些？ 用户主要在哪些渠道获取产品/服务相关的知识？ 有没有类似人群的互联网内容平台 目标市场相关产品/服务的谷歌关键词有哪些数据特征？ 你的业务目标和用户的目标如何拉齐？如何设计一个有效的指标来指导公司的营销增长？ 用什么指标衡量用户价值的完成情况？并引发用户的自传播？
前某大厂海外战略，陈曦：选择合作的平台其实还是非常关键。我先拿电商举例子。真正对于商家来讲，就收入而言，经营速卖通与其他平台差不多，但是却麻烦多。虽然都是端到端，但是毕竟就六个国家，对于速卖通跨境商业来讲，对几个比较大的国家，例如越南、泰国，新加坡体量显小，但涉及语言比较多，导致客服有时候都有点麻烦。
DTALK 顾青：这就是一个很大挑战，localization（本地化）的事情就可以引入AI赋能。
前某大厂海外战略，陈曦：为什么现在在大力发展AI？今天在多语言场景，从商品详情的表达，到一些营销素材的这个本地化，就该用AI提效。这原来可以理解为这是纯商家的事，但是现在所有的出外贸易都在卷全托管模式。很多的工作变成内部工作，那内部工作也要提效。从企业降本增效的角度来讲，不可能去招这么多人，大家还是运营角色，还不是一个一线执行的角色。
DTALK 顾青：因为是全托管模式，商家用人更少。要帮助商家降本增效的话，他不用投入更多的人，但事情还要做，所以需要AI去提效。所有国内的平台，不论是美团、饿了么还是天猫，其实都会以这样的逻辑去引进。
前某大厂海外战略，陈曦：有两个点要注意：第一、我们要定义这个平台像个互联网平台，还是零售平台。如果是互联网平台问题不大，因为互联网平台是不控品也不控预约的，更多是做一个信息上的撮合。这个时候不用做这么重，相反，你会希望商家各自去比拼自己的运营能力，因为本质上你赚的钱不是供应链的钱，你赚的是流量变现的钱，即广告费。但是如果是零售的事，零售那就必须做到极致效率，然后今天用的模式让商家从seller（销售商）变成supplier（供应商）。
第二，要把如何成为一个good seller的能力建在自己平台上，那问题是你当年也没这个能力，所以今天就变成平台的小二要具备这个能力。那如果它成长不够快，那最终影响的就是终端的效果，所以这时候AI就可以帮忙。
DTALK 顾青：对于单体品牌而言，要注重AI算法在营销上的运用，来弥补不足之处。
TNO 王骏桃：依托于平台的中小企业没有那么全面的能力。
前某大厂海外战略，陈曦：今天除了极少数非常大的公司有能力去做大模型之外，其他公司的处境都是一样的。但反而对于这种自己的品牌，为了一个非常具体的业务负责的主体，AI一定要用好。举例来说，就大家自己公司里有多少人真正做过coding（编码）？除了程序员，能自己直接写代码本就少见，但coding技能会导致prompt产生特别大的差距。一个好的prompt和一个差的prompt，真的能把AI用出完全不一样的效果。每家公司还是需要花时间，尤其是需要老板自己上场。
DTALK 顾青：哪家公司能够把prompt的训练，变成一个像训练怎么玩Excel、玩office的基本技能，让每个员工都去搞的话，这家公司将来的能力将远远超过另外的公司。理论上讲，prompt不是科学，它就是个熟练工，越练越熟。但现在很多企业跑偏的原因，光看别的大厂做出来效果很厉害，没有想到这个厉害的背后能力，核心能力并不在于技术多强大，而是怎么跟AI的接口，通过人类自然语言去提升传输指令的能力，而这个能力每个人都应该具备。训练一个初中生学这个东西，跟学怎么写成一段逻辑通顺的文本，其逻辑是一样的。
前某大厂海外战略，陈曦：我认为这方面还是有能力差异，主要体现在问对的问题的能力。这个其实挺挑人的，有的人其实不懂如何问出对的问题。并不是说今天有一个SOP，大家照着抄。
DTALK 顾青：肯定不是。其实应该从初中开始，因为这些孩子还没有被应试教育体系搞得太过于标准化，还保持着好奇心，这种人其实很容易就去学习新的东西。关键这里面没有什么所谓对和错，或失败成功的问题。
有些企业跟我讲，他们内部能搭个知识库。这个是可以的，但首先第一点，先别问我用什么技术方案解决，我先问你，你想要哪些知识能够沉淀下来，内部有没有对知识的沉淀？这些沉淀是做业务的人，首先得写下来。如果没写下来，那怎么给这个技术团队塞知识过去？这是一个流程的问题，也是一个公司内部的认知问题，这个事情大有可为。
每个企业内部建知识库，先写1000个FAQ，然后客服机器人学完便可以回答。我实际感觉企业可以做成挺多事情，而且难度没有技术门槛，完全就是去做就好了，我现在自己内部就这么在干。
现在很多一些AI应用，，你用过后也知道它大概能干什么。问问题的质量就是来自不断训练，写完之后再去跟它互动，然后再删一把，之后拿到更好的答案，再进一步问问题，问到最后，基本上机器会自问自答就好了。
TNO 王骏桃：
这些趋势的确非常重要。
我早期一直就是做咖啡和茶，然后从贸易端、门店、产品都有在设立。最早期我们出口云南的咖啡豆占总量还是蛮大的，差不多 15万吨基本上占到 1/ 3 左右。咖啡豆做完之后，To C 也做了两个连锁品牌，麦龙咖啡和英吉咖啡。
做完之后到 18年左右，又做了快消产品，开始往线上去发展，都是在深耕在茶和咖啡这个赛道。
对我而言，在线上运营这方面，从线下到线上，最大的一个挑战的是我们不太懂线上的投放，完全依赖于投手对平台、对产品的综合性的了解，所以把控性就比较差。
我感觉像万象台、 AI化和智能化的一些投放工具出来之后，对于我们来说是很好的机会点。
从完全依赖于投手，风险比较大的单一个人运营，变成一个比较系统化、规范化的稳定机制效果。只要产品做了好品牌，多方结合，那有一个稳定的需求是比较重要的。
对我们来说，出海是比较大的事情，但是出海之后的托管模式、物流周期、仓储、市场洞察等是一个陌生的新挑战。在疫情期间，我们把英吉品牌卖掉了，做了另外一个品牌叫TNO——一款新式茶饮，类似代泡茶的升级版本。还有冻干茶粉、咖啡这方面，三顿半的那种冻干粉也做。
在国内茶饮行业，国际品牌立顿的标准化和规范化做得特别好。
海外茶饮市场非常大，但没有头部品牌。我们做了一款类似立顿的产品，并做了产品升级和规范。我们觉得这样去打海外市场比较有机会。像大益茶经常卖到意大利去，还要搭配说明书，否则外国人不知道怎么喝。
这方面，一旦企业对于数字化和AI赋能方面有了科学的规划，就可以规模化、品牌化。
NOWWA咖啡 胡侃文：
出海方面，咖啡是一种新的玩法，我本来一直做互联网的增长，现在也是在用互联网数据的玩法去做一个品牌。一个企业的利润其实可以通过多种视角维度去实现。很多人会说看门店视角，每家门店可以赚多少钱？或者说看流量，像一些电商玩法都按流量，流量乘以转化率、乘客单价。但是我们换一个视角来看，计算这个门店利润或者品牌利润，能不能先去判断在一个用户上能赚多少钱？比方说，一年下来我从一个用户上赚 200 块钱，那么要达多少个用户可以盈利达到预期？
这是一种底层思维的改变，围绕用户需求。和围绕门店需求、品牌需求和流量玩法的需求是不一样的。本质点是提供服务面向的是一个用户，不只是打磨好一个好喝品质的咖啡，而是围绕这个用户去做一些思考。向一个客户卖咖啡，要从他身上赚 200 块钱，可以通过提供附加产品的手段，比如卖他一个周边，卖一个虚拟商品，储值卡，可以跨界联名。可以从客户身上赚很多钱，而不只是非得卖一杯咖啡。
最早期是渠道为王，改革开放时很多地方产品是供不应求的，当时可口可乐商家只要拿到货就能 100% 卖出去，能赚到钱，现在茅台还是类似的玩法。后来慢慢变成产品为王。然后对一个用户不能单独只能看一个东西，他可能今天喝一杯咖啡，那能不能再附带一个饭团，或是附带健身卡？
如何落实用户视角？大部分企业文化都声称自己以用户为中心。阿里、腾讯也这么喊，很多企业甚至通过每天上午喊口号的形式来落地用户第一的企业价值观，那其实是皇帝的新衣。以用户为中心的那些观念都是植入在早期创始团队里的，到后面企业变大了以后，很多人的价值观会被稀释掉。所以后一些大厂里的职业经理人来了，公司价值观被稀释很严重，出现很多问题。
根本的点还是需要强有力的数据反馈标准，就是到底有没有以用户为中心？要落地就必须要数据化，拆公式把指标给拆出来。
数据是非常大的资源，AI本质上来说是需要靠数据喂出来，ChatGPT就是一个模型，但是把数据喂进去以后，它就变成一个人了，然后企业就会变成一个人。字节发布一个新的产品飞书，说一个企业就是一个人，一开始人生出来都一模一样的，后来成为艺术家、科学家或小偷，都是数据喂进去的。
数据化让企业变成一个人，就是把数据不断往里面喂，可能未来会形成一个自我意识。企业不管用钉钉还是用飞书，都是可以这样。在钉钉里面去问最近的这个月的数据是怎么样的，它自动会给我弹出来方案。
以前大家都觉得数据有用但是不会用，原因是数据化很繁琐，数据的清洗和整理花了很长的时间，包括数据部门的对接也花了很多时间。一开始企业花了很多钱，把数据全部整体收进来了，可能是个很杂乱的烂摊子，都不想去找东西，但现在AI 把数据给清理好了。
未来很多公司的数据会对企业会发生更强的反哺，今天平台带给我们很多红利，所以有时候我们会先不遗余力把数据扔上去。虽然现在没什么用起来，但是未来肯定可以用起来。
我们公司现在已经在通过AI代替客服和简单售前了，很多问题至少售前是不需要的。客户进来问，开店要多少钱？有没有哪些门店？哪家城市开放的？开店的回本周期多少？用AI对话都能回答很清楚。减少人力成本还能提升效率，原本工作人员11点不回复，现在 11 点也能回复消息。
人越少沟通成本越低，所以越好企业的人越少。很多欧美公司都这样，OpenAI大型公司有700多个人，都是沟通上的一些人，企业不需要这么多人。
