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贝望录

贝望录

著者： Withinlink
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「贝望录」是一档由中国广告界和营销科技界领军人Bessie李倩玲担任主持的谈话节目，展现媒体人、行销行业及企业管理者、创意人、创业者在应对当下技术革新与市场变化时的思考和行动。由Withinlink碚曦投资协作体出品。

2019年苹果播客「年度精选播客」及「年度最受欢迎新播客」。


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エピソード
  • 243. 2026年出海营销，我们有哪些想当然？｜亚马逊×凯度全流域营销白皮书解读

    243. 2026年出海营销，我们有哪些想当然？｜亚马逊×凯度全流域营销白皮书解读
    2026/10/22

    你上一次买一件价格不低的东西，是怎么做决定的？可能先在视频里看到，接着去搜索、看评价，却没有马上下单。过了几天，又被另一条内容种草，最后回到电商平台，买下的甚至不是最初看中的那一款。消费者的购买旅程，早已不只是从搜索到下单的直线过程。对于想要开拓海外市场的中国品牌来说，消费者在哪里认识你、为什么相信你，又会在什么情况下最终买单，都值得重新研究。本期节目由亚马逊广告、凯度洞察集团与「贝望录」联合制作。我们将结合最新发布的《中国跨境卖家全流域营销白皮书》，聊聊海外消费者的购买旅程发生了哪些变化，以及出海品牌该如何调整自己的营销策略。从消费者还没有明确购物需求时，品牌如何进入他的视野；到消费者离开商品页面之后，还有没有机会让他回来；从怎样找到尚未开始搜索的潜在买家，到如何平衡广告投入、销售增长与利润；再到美国、欧洲、日本的消费者各自如何建立对品牌的信任，以及AI正在怎样改变人们发现和选择商品的方式——这些问题，都值得出海卖家和跨境营销人认真想一想。如果你正在做跨境生意，或者关心中国品牌如何在海外市场找到增长机会，希望这期节目能给你一些新的启发。




    同时也欢迎听友下载这份白皮书：其专项调研覆盖美国、英国、法国、德国和日本，共2,000名消费者。上下两册分别拆解消费者旅程，以及品牌如何安排投放、衡量效果和推进增长。


    � 点击获取《中国跨境卖家全流域营销白皮书》

    https://wxmpurl.cn/b3oRvfjlEdo


    带着你的品类去看看：消费者在哪里认识你，又在哪里作出选择。


    【嘉宾】


    Daphanie 谢婉玲


    凯度洞察集团首席客户官，长期与广告主合作，研究市场趋势与消费者变化




    许苗


    亚马逊广告市场营销部，美国站点负责人




    【主持】


    李倩玲 Bessie Lee


    广告营销行业资深从业者，商业观察者




    【本期内容提要】


    01:19 你最近一次买贵一点的东西，经历了多少个触点？


    03:17 三个营销人的背景横跨市场洞察、广告营销到品牌营销


    04:24 消费者没有消失，只是购物被分散了


    07:36 被看见、被研究、被想起，为什么发生在不同地方？内容、搜索、官网和电商各有分工


    10:31 暂停不等于流失：为什么品牌需要专门为消费者的回流做准备？


    11:12 消费者真的放弃你了吗？从转化路径看见那些尚未完成的购买决定


    14:32 黄金一周：消费者暂停购买后，品牌怎样把人重新接回来


    15:52 真正的拉新，是找到还不会搜索的人


    18:15 一只智能猫砂盆，如何从关键词走进生活场景？


    21:44 中国品牌出海的上半场比认知，下半场比留存


    25:29 规模和利润，为什么不能压在同一款产品上？


    30:10 只有一款产品怎么办？跑鞋品牌如何用不同广告策略兼顾规模与利润


    34:09 新品太早追 ROAS，会不会提前结束生命周期？


    37:33 日本、欧洲、美国：为什么出海不能只做语言和素材的本地化？


    38:22 日本：让信息完整、可信，而且可以验证


    43:01 欧洲：从买广告位，到进入关系网络


    46:13 美国：消费者允许你进来，但内容决定你能不能留下


    51:46 AI 改变决策入口，没有改变品牌为什么被选择


    53:05 品牌建设的本质变了吗？无论面对 human mind 还是 machine mind，品牌都需要清晰的内核与差异化


    54:34 数字消费者能否取代真实调研？AI 可以帮助初筛，但仍需要真实消费者持续校准


    55:40 每个媒介和每款产品，都要知道自己的任务




    【收听方式】


    推荐您使用Apple Podcast、小宇宙APP、喜马拉雅、荔枝播客、网易云音乐、QQ音乐、Spotify或任意泛用型播客客户端订阅收听《贝望录》。




    【互动方式】


    微博：@贝望录


    微信公众号：贝望录+


    商务合作：beiwanglu@withinlink.com
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    57 分
  • 242. 从会跳舞到走进真正的物理世界，机器人还缺什么？

    242. 从会跳舞到走进真正的物理世界，机器人还缺什么？
    2026/10/14
    机器人会跳舞、跑步，甚至完成后空翻，但这些令人惊叹的动作，距离真正走进我们的生活，还有多远？本期「贝望录」，Bessie 邀请龙旗科技机器人事业部总经理李龙，从机器人的“大脑”聊起，相比已经快速迭代的硬件，机器人更难突破的，是如何感知和理解物理世界，并根据环境做出判断和动作。让机器人拿起一只杯子，对人来说是再自然不过的动作；对机器人而言，却需要识别物体、判断距离、控制力度、协调关节，还要让摄像头、传感器和动作执行之间的数据准确同步。互联网积累了几十年的文本和图像数据，但机器人要理解真实世界，还需要大量来自物理世界的行为数据。于是，新的数据采集设备、仿真训练和真实场景测试，正在成为机器人产业的重要环节。嘉宾还分享了龙旗科技将机器人部署到真实生产线的经历：机器人与工人一起工作，暴露出通讯异常、数据卡顿、传感器受干扰等问题。那些失败的动作和现场故障，反而帮助团队一步步摸清技术的边界。从春晚上的机器人表演，到工业场景中的商业化，再到 AI 与机器人会不会取代人类工作，对机器人产业来说，技术突破最终还要回答商业问题：成本和投资回报是否算得过来？机器人究竟要替代哪些工作？而人形，也未必是所有场景的最佳答案。或许比起让机器人看起来越来越像人，更重要的是让它在真实世界里把事情做好。【本节目由Withinlink碚曦投资协作体出品】【嘉宾】李龙龙旗科技机器人事业部总经理联系李龙：albert.lee@longcheer.com【主持】李倩玲 Bessie Lee广告营销行业资深从业者，商业观察者【本期内容提要】00:12 为什么这期不聊机器人的身体，而要聊它的“大脑”？03:06 为什么机器人会做成人形？心理需求、既有生活环境与工程泛化，各自起什么作用？04:43 融资和估值如何影响机器人产品形态？06:03 机器狗为什么更容易落地？07:37 波士顿动力为什么难以商业化？技术先进之外，还得算得过成本和投资回报09:51 机器人能走路、翻跟头，为什么仍不代表它真正“聪明”？11:04 机器人要完成一次握手，需要摄像头、模型、算力和传感器怎样配合？12:29 什么是 VLA？为什么机器人需要的训练数据，与大语言模型并不相同？13:20 机器人为什么需要物理世界的数据？从拿起杯子到感知温度，关键是让多种传感器的数据在时间轴上同步15:52 能否从人类视频中学习？仿真训练还需要补上哪些物理规律？18:54 春晚机器人动作背后，需要怎样的训练与技术积累？21:28 机器人学会拿起一只杯子，需要多少次训练？23:15 机器人数据采集设备长什么样？24:05 为什么只靠真机采集不够？数据如何跨越不同机器人本体，服务模型训练？25:50 机器人数据能不能直接买？数据供应正在形成怎样的市场？26:32 数据不是越多越好，模型公司为什么要根据具体任务寻找训练数据？29:02 龙旗科技为什么进入数据采集设备领域？消费电子制造能力如何迁移到机器人产业？30:04 便利店机器人听不懂“我想买一罐乌龙茶”，问题出在技术还是用户交互？32:38 遥操作机器人是什么？人在远端操控，为什么也可能成为训练数据的来源？34:09 机器人真正进入生产线后，为什么失败数据尤其重要？35:24 龙旗科技的机器人正式并线后，如何在真实生产环境中发现并解决问题？37:32 客户为什么愿意让机器人进入生产线测试？企业又如何控制试错成本、保障生产效率？38:38 机器人进入工厂，除了替人完成重复劳动，还能否创造新的工作岗位？39:26 机器人跳舞、跑步和参加比赛有什么技术价值？为什么看多了会觉得“不新鲜”？43:28 机器人最有可能先在哪些场景实现规模化商业落地？45:44 机器人进入真实场景，成本与投资回报需要满足什么条件？47:34 机器人究竟会替代工作岗位，还是先替代岗位中的某些任务？49:19 当机器人接手重复性工作，人需要如何转向更高技能的工作？52:14 中国机器人产业出海有哪些机会？海外客户看重的是什么？53:31 龙旗科技会打造自己的机器人品牌，还是成为不同机器人公司的制造伙伴？56:14 对机器人产业最大的误判之一：为什么机器人一定要做成人形？01:00:07 人形机器人承载了人类怎样的期待？我们希望它不只是工具，也能成为陪伴者01:01:04 机器人走向真实世界，最大的挑战仍是数据【后期制作】Jean【收听方式】推荐您使用Apple Podcast、小宇宙APP...
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  • 241. 《早春晴朗》之外，聊聊广告人“穿衣密码”里藏着的一个行业的黄金年代

    241. 《早春晴朗》之外，聊聊广告人“穿衣密码”里藏着的一个行业的黄金年代
    2026/09/30
    最近热播的《早春晴朗》，让很多人重新想起那个曾经充满想象力的广告行业。本期「贝望录」，Bessie找来分别代表Account客户服务、Creative创意的Angel陈蓉和大龙与代表Media媒介部门的Bessie自己，集结广告公司三个部门从“广告人上班到底穿什么？”聊起，带大家一起回到广告行业的现场。第一天进奥美，为什么穿一身西装反而会被认为“overdress”？为什么Account的办公桌里总要藏着一套“接客装”？创意人看起来最不在乎穿什么，却又最在意“我是谁”；一件穿了30年的橘色皮衣，甚至成了大龙比稿时的“幸运战袍”。从白衬衫、黑西装、手拿包，到Freitag和那些叫不出名字的小众品牌，衣服背后，其实是不同部门的工作方式、职业身份，以及一个行业独特的审美和文化。主播和嘉宾也聊到媒介从广告公司独立出来的过程，互联网和科技公司兴起之后，办公室的穿衣规则如何被重新改写；还聊起那些今天看来“不可思议”的广告公司年会——有人扮猫王、修女、玛丽莲·梦露，也有人平时西装革履，到了年会上彻底变成另一个人。 主播和嘉宾们留存至今的一张照片、一块工牌、一本便签，为什么几十年后依然舍不得丢？也许所谓“黄金年代”，真正让人怀念的，从来不只是穿什么，而是那群一起工作、一起熬夜、一起做出好作品的人。【本节目由Withinlink碚曦投资协作体出品】【嘉宾】Angel 陈蓉资深广告人，前奥美中国首席增长官及奥美互动中国区总裁，现商业博主“天使姐Angel”大龙 龙杰琦资深创意长工，前奥美北京创意总监，现TOPic & Loong 创始人【主持】李倩玲 Bessie Lee广告营销行业资深从业者，商业观察者【本期内容提要】00:12 「早春晴朗」为什么让Bessie想聊聊广告行业？从Account、Creative、Media三大部门聊聊广告人的穿衣变化02:44 第一天上班穿什么？Angela回忆90年代末进入奥美，以及当年广告人的“酷”06:19 为什么穿一身西装去奥美反而会overdress？Account办公桌里永远备着的“接客装” 08:10 大龙1989年入行，从白衬衫到牛仔裤，创意人的穿衣逻辑是什么？11:26 Account、Creative、Media三大部门如何各有各的“穿衣密码”？13:29 BetaCam时代的媒介采购：为什么一个黑色man bag成了媒介人的统一装备？17:13 文案和美术的边界在哪里？做久了以后，“工种”为什么会慢慢消失？20:37 为什么“尊重创意”也是一种企业文化？穿衣如何成为创意部门最直观的身份标识？23:47 创意人的白衬衫不是为了时尚，而是为了把脑子留给创意：一个idea为什么可能在任何地方突然出现？26:02 从《广告狂人》的西装，到90年代的广告公司，广告人的着装发生了什么变化？28:35 为什么Account偏爱黑西装？“不要让造型大过实力”，也是一种职业分寸34:36 一件30年前的橘色皮衣，为什么成了大龙的“比稿战袍”？38:49 Account真的羡慕创意人的随意吗？面对不同客户，什么叫“场景化穿着”？45:55 创意人为什么总想穿得“不一样”？曾经很酷的造型，为什么过几年就突然变土？52:21 为什么创意人不爱大Logo？“厂商都没给我钱，我为什么要替它做广告？”53:21 ECD到底在做什么？当职位越来越高，为什么反而可能离创意越来越远？57:00 媒介部门的身份变化：从拥有最好的电脑、做最多的Excel，到独立出来寻找自己的文化01:00:29 互联网公司的双肩包，为什么和广告人的包是两套完全不同的逻辑？01:04:54 创意人的“酷包”：为什么有人宁愿背不那么实用的Freitag？01:08:19 广告公司的年会为什么曾经如此疯狂？微博出现之前，那些少有人知道的“黄金时代”01:12:02 猫王、修女、玛丽莲·梦露……广告人的年会有多敢玩？一场年会，如何让同事重新认识彼此？01:17:18 一本便签、一块工牌、一张画像：离开广告公司多年后，为什么这些东西依然舍不得丢？01:22:02 穿什么从来不只是审美：衣服如何成为一个广告人的身份识别，也成为一个时代的切片？01:23:50 大龙给年轻广告人的一句话：广告公司也许只是一个起点，但好的创意品味和工作方法，可以带你走得更远01:24:52 黄金年代已经过去，但那些一起工作、熬夜、做作品的人，会一直留在记忆里��Angel提到的奥美便签��大龙提到的工牌 ��Bessie提到的照片��当年的beta cam带��大龙的“战袍”【后期制作】Dante【收听方式】推荐您使用Apple Podcast、小宇宙APP、喜马拉雅、荔枝播客、网易云音乐、QQ音乐、Spotify...
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    1 時間 26 分
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