# 外贸小助手 (TradeMate) — 产品设计文档

> 版本: v1.0
> 创建日期: 2026-05-08
> 状态: 初始设计

---

## 一、产品定位

### 1.1 一句话定义

> **微信里的外贸成交助理——帮不懂英文、不懂营销的中小企业，把客户询盘变成订单。**

### 1.2 目标用户

| 画像 | 特征 | 典型场景 |
|------|------|---------|
| **个体外贸SOHO** | 1-2人，什么都自己干 | 每天都在回WhatsApp消息，顾不上主动开发客户 |
| **小型外贸公司老板** | 10-30人，团队没有专业营销 | 员工英文一般，发了开发信没人回复就不知道怎么继续 |
| **工厂转型外贸** | 原来做内销，刚开阿里国际站 | 有产品优势，但不会写英文文案，不知道怎么跟老外沟通 |

### 1.3 核心洞察

外贸成交的本质是三个动作：
```
收到询盘 → 看懂意思 → 回复报价 → 跟进催单
                ↑                    ↑
           用户卡在这里         用户卡在这里
          （英文不好）        （不知道怎么跟进）
```

**我们只解决这三件事，别的都不做。**

---

## 二、功能设计

### 2.1 功能全景图

```
┌─────────────────────────────────────────────────────┐
│                    外贸小助手                         │
│                                                      │
│  ┌──────────┐  ┌──────────┐  ┌──────────┐           │
│  │ 营销素材  │  │ 智能沟通  │  │ 客户跟进  │          │
│  │ 工厂     │  │ 助手     │  │ 引擎     │           │
│  ├──────────┤  ├──────────┤  ├──────────┤           │
│  │ 开发信   │  │ 消息翻译  │  │ 沉默检测  │          │
│  │ 产品文案  │  │ 回复建议  │  │ 跟进提醒  │          │
│  │ 关键词   │  │ 一键发送  │  │ 话术推荐  │          │
│  │ 竞品分析  │  │ 语气调整  │  │ 周期提醒  │          │
│  └──────────┘  └──────────┘  └──────────┘           │
│                                                      │
│  ┌─────────────────────────────────────────┐         │
│  │  跨功能支撑: 报价单生成 / 汇率换算      │         │
│  └─────────────────────────────────────────┘         │
└─────────────────────────────────────────────────────┘
```

### 2.2 功能一：营销素材工厂（帮用户"有内容可发"）

#### 用户场景
> "我想给美国客户发邮件推广我的户外折叠椅，但我不知道英文怎么写，也不知道怎么写才有吸引力。"

#### 交互流程

```
[用户打开小程序]
  └─ 点击"营销素材"
  └─ 输入: "户外折叠椅，承重150kg，防水面料，带杯架和扶手"
  └─ 选择: ①英文开发信 ②WhatsApp开场白 ③产品描述 ④关键词建议
  └─ AI生成→用户左右滑动筛选→保存→一键复制

[用户过几天再来]
  └─ 点击"换一批" → AI 基于同样产品生成不同角度的话术
  └─ 点击"效果追踪" → 可以看到哪些文案被复制/发送了多少次
```

#### 核心机制

- 每个用户有自己的**产品库**（首次输入后系统保存）
- 同一个产品可以生成不同风格（正式/亲切/促销）
- 不同目标国家生成适配当地习惯的文案
- **关键**: AI 不是一次性生成，而是持续迭代——用户保存的文案越多，系统越懂用户的偏好风格

### 2.3 功能二：智能沟通助手（帮用户"看懂+回好"）

#### 用户场景
> "客户在WhatsApp发了一大段英文，我大概能看懂一些，但不知道怎么回，怕写错了让客户觉得不专业。"

#### 交互流程

```
[客户发来 WhatsApp 消息]
  └─ 系统自动翻译成中文（显示在客户消息下方）
  └─ 同时给出 3 个回复选项:
      ① 快速报价（如果消息是询价）
      ② 专业回复（通用商务场景）
      ③ 亲切回复（如果客户是老客户）
  └─ 用户选择一个 → 自动填入对话输入框 → 用户可编辑 → 发送

[用户主动发起]
  └─ 打开小程序 → 输入中文 → 选择语气 → AI 翻译成英文
  └─ 支持: 文字转语音（方便用户确认发音）
```

#### 核心机制

- **翻译质量领先**：结合 DeepL + OpenAI + 外贸术语库，翻译"MOQ、FOB、lead time"等术语准确
- **回复建议有上下文**：基于聊天历史 + 产品库 + 客户画像，不是通用 ChatGPT 式回复
- **用户微调记录**：用户每次编辑 AI 建议后再发送，系统记录差异，未来建议自动适配用户风格

#### 翻译 vs 回复建议 的边界

| 场景 | 做什么 | 用哪个引擎 |
|------|--------|-----------|
| 用户想看懂客户消息 | 翻译（直译，保留原意） | DeepL（准确） |
| 用户想回复客户 | 生成回复建议（意译，优化表达） | OpenAI/Claude（生成质量高） |
| 用户想写营销文案 | 生成创意内容 | Claude（写作最优） |
| 用户需要正式报价 | 生成结构化报价单 | OpenAI（结构化能力强） |

### 2.4 功能三：客户跟进引擎（帮用户"不丢单"）

#### 用户场景
> "上周报完价客户就没消息了，我也不知道该不该再发消息，发了怕烦到客户，不发怕被别人抢走。"

#### 交互流程

```
[系统自动检测]
  └─ 客户沉默 3 天 → 推送提醒:
       "客户 Carlos (墨西哥) 已沉默3天，建议发送跟进消息"
       └─ 提供跟进话术（基于上次聊天内容定制）
  
  └─ 客户沉默 7 天 → 升级提醒:
       "客户已沉默1周，建议发送限时优惠或新产品信息"
       └─ 提供促销话术 + 可选折扣模板

[用户主动查看]
  └─ 打开"客户"页面 → 按沉默天数排序
  └─ 每个客户显示: 最后联系时间、沉默天数、建议动作
  └─ 一键发送跟进消息
```

#### 核心机制

- **沉默检测规则**：
  - 3天无回复 = 轻度沉默 → 跟进提醒
  - 7天无回复 = 中度沉默 → 升级提醒 + 提供优惠话术
  - 14天无回复 = 重度沉默 → 建议换话题（发新品/行业资讯/节日问候）
- **行业基准对比**：跨用户匿名统计不同国家客户的回复率基线，帮助判断"这个客户是不是真的没意向"
- **最佳发送时间**：基于历史数据推荐（如拉美客户下午3-5点回复率高）

### 2.5 跨功能支撑：报价单生成

#### 场景
> "客户问价格了，我得赶紧报个价。但报价单要用英文写，还要算运费、汇率……"

#### 功能

```
客户说 "How much for 500pcs FOB Shanghai?"

系统:
  - 识别出:FOB上海、500件、询价
  - 自动调取用户产品库里的价格（$12.5/pc）
  - 显示当前汇率（USD/CNY）
  - 生成报价草稿:
    "FOB Shanghai: $12.5/pc
     Total: $6,250
     Lead time: 25 days
     Payment: T/T 30% deposit"
  - 用户确认 → 生成正式报价单图片 → 一键发送
```

---

## 三、用户旅程

### 3.1 首次使用（30秒上手）

```
1. 扫码打开小程序 → 微信授权登录
2. 输入产品信息（中文）: "你主要卖什么？"
   └─ 示例: "户外折叠椅，主要出口欧美"
3. 系统自动:
   ├─ 生成 5 条开发信模板
   ├─ 生成 5 条 WhatsApp 开场白
   └─ 保存产品到我的产品库
4. 引导到"客户"页面 → 提示"可以导入或手动添加客户"
5. 完成。全程 < 30 秒。
```

### 3.2 日常使用

```
早上:
  └─ 打开小程序 → 看"待跟进"列表 → 选择1-2个客户发跟进消息
  
白天:
  └─ WhatsApp 收到消息 → 切到小程序翻译 → 复制回复
  
晚上:
  └─ 打开小程序 → 看今日概览（回复了几个客户、几个沉默）→ 准备明天的跟进
```

---

## 四、数据模型概要

| 实体 | 核心字段 | 用途 |
|------|---------|------|
| 用户 | tier, 产品库 | 账户+订阅 |
| 产品 | 名称, 描述, 价格, 规格, 关键词 | 用户自己的产品信息 |
| 客户 | 姓名, 国家, WhatsApp, 来源, 标签 | 客户管理 |
| 对话 | 消息, 翻译, 回复, 状态 | 沟通记录 |
| 报价单 | 产品, 数量, 价格, 条款, 状态 | 报价管理 |
| 语料条目 | 源文, 译文, 领域, 质量评分 | AI 训练数据 |

---

## 五、护城河策略

详见 `TECH_ARCHITECTURE.md` 第 5 章，核心三层：

1. **外贸垂直语料库**：用户每次使用产生的翻译/回复数据，积累成行业专属语料
2. **用户产品知识库**：产品信息+客户偏好+历史报价，迁移成本极高
3. **沉默客户模式算法**：跨用户行为数据产生的预测能力，网络效应

---

## 六、盈利模式

| 层级 | 价格 | 能力 |
|------|------|------|
| 免费版 | ¥0 | 1个产品、20次翻译/天、5个客户、基础回复建议 |
| Pro版 | ¥99/月 | 10个产品、无限翻译、50个客户、跟进提醒、报价单 |
| 企业版 | ¥399/月 | 无限产品、多人协作、品牌报价单、专属语料训练、API |

---

## 七、路线图

| 阶段 | 时间 | 功能 |
|------|------|------|
| MVP | 第1-4周 | 智能翻译+回复建议+基础营销素材+产品库 |
| V2 | 第5-8周 | 沉默客户跟进+WhatsApp集成+报价单生成 |
| V3 | 第9-12周 | 语料库训练+回复质量优化+多人协作 |
| V4 | 第13-16周 | 跨用户A/B测试+预测算法+API开放 |