4人团队+AI，做出千万美元年销｜对话创始人

对话嘉宾：哈库拉玛塔达（深圳）科技有限公司 CEO 孙翔

对话背景：前段时间，白鲸出海受亚马逊全球开店邀请，前往杭州参加其与福布斯联合举办的“2026 福布斯中国新生代跨境电商 30 人”榜单发布活动。其中一个品牌的名字格外引人注目——「哈库拉玛塔达」（Hakuna Matata）。这句耳熟能详的《狮子王》名台词，如今成了这家母婴出海品牌的名字，孙翔表示他想借这句话，用产品告诉所有妈妈“别担心，一切都好。”

孙翔在活动上做演讲分享｜图源亚马逊全球开店

孙翔最初创立「哈库拉玛塔达」，是因为妹妹家的宝宝皮肤敏感，在为家人挑选婴儿睡眠用品时发现市场长期存在质量缺口，他看到了供应侧的机会。疫情后，大量医疗工厂面临产能严重过剩。孙翔与这些工厂合作，将医疗级十万级洁净车间标准引入母婴产品生产，充分利用中国制造业的结构性优势，将原本用于医疗耗材生产的高标准设施与管理体系，平移至消费品领域，从源头解决行业长期存在的质量波动问题，满足海外市场对高品质母婴用品的需求。

*医疗级十万级洁净车间标准：按国内 GMP 体系 （Good Manufacturing Practice，良好生产规范 ） 的“粒子数分级”划分，“十万级”指车间里≥0.5μm 的悬浮粒子，每立方米不能超过 352 万个。

然而，真正让这个 4 人团队在两年半内实现从 0 到全渠道累计销售额 4700 万美元的规模跃迁，在细分垂直赛道成为全美 Top1 的，是运营端的系统性创新。

母婴类产品一直以来面临着购买者和使用者“割裂”的问题。对于出海做婴儿睡眠用品的「哈库拉玛塔达」而言，使用者甚至还不会说话，而品牌方与购买者之间又存在文化差异，用户痛点洞察成为了一大难点。孙翔选择了一个很“这个时代”的解决方案——用 AI，同时将 AI 能力延续到了运营的各个环节。

原本质朴得和 AI 毫不相关的婴儿睡眠用品，却靠 AI 成功出海。听起来十分符合 AI 时代的叙事，但这个 4 人小团队具体是如何做到的，依然让我们很好奇。以下内容为白鲸出海等多家机构与孙翔的对话汇总，白鲸出海稍作整理。

从一次真实经历和一条差评开始

Q：孙总您好，能否先聊聊您是怎么进入母婴这个赛道的？

孙翔：说起来挺偶然的，我有个亲妹妹，她宝宝出生时皮肤特别敏感，买过很贵的有机棉，平常穿着挺好，但出汗就闷，尤其一些新生儿晚上还会盗汗，孩子整晚睡不好。后来试了我们一款天丝的面料，宝宝睡得好很多。

同时，宝宝皮肤比较敏感，有些时候他们哭闹，其实是因为穿的衣服不舒服。我就去了解了一下，美国大约每 5 个孩子就有 1 个有皮肤敏感问题，但市场上居然没有一个品牌专门去解决这件事。后来我发现，闷汗、皮肤问题让宝宝睡不好的同时，妈妈也睡不好，我就想为什么不亲自试试看能否解决，于是开始做母婴产品。

Q：听起来有一定的偶然成分。

孙翔：是。选择母婴赛道，起初没太从商业角度思考，更多的是发现这个场景下似乎没有人去很好地解决问题。

中国有很多创新面料，对比海外，他们本土其实没有这么好的面料去挑战现有市场。所以我们第一步是把中国成熟供应链上的好面料，比如天丝，出口到海外，当时产品一上架就卖爆了。成功后我们再反过来思考商业模式，发现这条路行得通，至少我们可以先把婴儿穿戴产品用新材料重新做一遍。

Q：说到供应链，资料显示你们洞察到疫情后医疗工厂产能过剩的机遇，引入了医疗级的洁净工厂，积极搭建了自己的制造工厂。是什么样的契机让你们做了这样的决定？

孙翔：起因是一条凌晨 3 点多的差评。当时一个妈妈留言说她儿子穿了我们的衣服起了疹子，我们追下去发现是供应商为了省成本，偷偷换了便宜的料子。这件事让我意识到，供应链不在自己手里，品质就没法保证。

含 97% 天丝的那种面料，生产工序特别不稳定。产量低、环节多，没人愿意把整条链串起来做，所以市面上的成品要么价格太高、要么品质参差不齐。于是我们决定自己来串。团队花了大半年时间泡在产线上，从原料产地到印染参数，一道一道工序调，硬是把良品率拉到能稳定量产的水平。

不过面料搞定了，成衣环节又卡住了。普通制衣厂接不了我们的面料，因为太软太特殊了，要么设备不行，要么操作规范达不到要求。2023年疫情结束，一批做医用防护服的工厂在找出路，我们试着对接了一下。对方不仅能做，还自带医疗级洁净车间，我们就顺势把最贴肤的成衣工序，搬进了空气浮游菌控制在每立方米 500 个以内的防护服洁净车间，并且和工厂一起，采购新设备，建立起一套全新的婴儿服装 SOP 生产和管理标准，在每个环节，产品的风险管理和可追溯性都能得到保障。

过程还是有点坎坷的，但核心就一句话——差评逼我们认识到供应链必须自己抓，疫情后的医疗工厂给了我们落地的机会。

Q：注意到你们还为早产儿设计了产品，目前市场上似乎并没有人做这件事，这是出于什么样的观察和考虑？

孙翔：母婴服饰类的产品大多是按月龄区分的，比如 0-3 个月，3-6 个月，6-18 个月这样。这是因为宝宝长得快，每段时间的磅数、身高都不一样，但市面上关于早产儿的数据、产品都很少，宝宝出生后的前三个月里几乎是没有衣服穿的，我觉得是非常糟糕的一件事情。于是，我们就再往前做了三个尺码，新生儿、早产儿、NICU 的急诊室儿童。

另一方面从生产角度考虑，不管尺码如何，衣服的生产工序其实都是一样的。那我们觉得虽然从商业回报角度来说这条线可能一直是亏钱的，但是我们还是要坚持做，是为了让妈妈们不管在什么阶段，都可以选择我们品牌。

Q：目前你们的主要产品大致可以分为睡袋、睡衣、睡垫三大类，但细看 SKU 分类，这些大类下还做了很多变形产品，方便分享一下你们拓品的历史和逻辑么？

孙翔：拓品思路方面，因为我们最初只有 4 个人，小团队能力、精力都有限，所以就专注思考“同一群用户会不会在同一个场景解决同一个问题”。听起来有点绕，其实就是找受众、找场景、找核心痛点，然后在这个基础上做产品。

所以仔细看我们的产品线不难发现，其实都在围绕“睡眠”这个场景解决问题，而且很多产品是用户“推”着我们做出来的。开始发生在睡袋产品上，用户买完睡袋问“有没有配套睡衣”，就有了睡衣线；睡衣线跑通后，我们发现一些早产宝宝连睡垫都没有合适的尺寸，所以延伸到了睡垫、摇篮垫。所以你说 SKU 变形多，本质是同一群妈妈不断往同一个“睡眠场景”里丢需求。我们接得住就做，接不住就记进需求池，为以后做积累，也没有故意铺品类。

宝宝睡好了、妈妈安心了，用户自然会不断复购。这也是我在拓品上的一个小心得，增长可能不来自品类跳跃，有时候专注做一件事就好。

部分产品｜图源哈库拉玛塔达

Q：您之前在分享中提到纠正了睡袋产品中“静音魔术贴”的卖点，发现“双向拉链”的设计反而卖得更好，这让后续睡衣产品几乎都采用了这个设计。这是怎么发现的？具体又解决了什么样的痛点呢？

孙翔：这其实是我们利用 AI 从将近五千条评论里筛出来发现的。

我们开始做魔术贴是因为在亚洲普遍卖得很好，考虑到睡眠场景，我们就做了静音款。但分析评论发现，美国妈妈真正的痛点不是“撕开声音大”，而是换尿布时要从脚往上套或者整个掀开，半夜容易把宝宝弄醒。双向拉链是头脚都能开，妈妈单手就能换，不用把宝宝完全抱起来。而且美国妈妈会觉得拉链设计更牢固、更有安全感。

至于魔术贴，其实还有个隐藏问题——洗多了勾宝宝皮肤。评论里提了不止一次，所以这个卖点不算是我们“纠正”的，是用户用差评教会我们的。

Q：还发生过类似的“与用户预期不符”而带来的产品优化吗？

孙翔：有的，比如暗扣设计。我们的睡袋产品之前里面其实还有暗扣，因为国内很多母婴用品都会采用这个设计，所以我们当时“想当然”地也在睡袋中加了一圈暗扣。但是产品上线后，发现评论里美国妈妈会问“扣子会不会掉？”“扣不牢崩开怎么办”。我们明明做了一千多次开合测试才发货，但妈妈们不买账，我们也没办法。

这不是测试能解决的，而是文化认知差异，我们还是要把用户的意见放在第一位。后面直接砍掉了这个设计。把这些减掉之后，省下的工费就放在优化拉链顺滑度上，主要就是要提供更静音、更顺滑的双向拉链。这些细微的优化在后面的产品里也在被不断地发掘，这也是 AI 听评论的价值，不光听功能，还得听“认知”。

一款产品迭代 7 次，把退货率做到仅 8%

Q：注意到你们在宣传中提到了“竹纤维”这个材质。但据我们了解，竹纤维这个材质其实存在争议。它的生产过程涉及大量化学处理（粘胶工艺），市场上对环保性和安全性也一直有讨论。你们如何应对这个问题呢？

孙翔：我们确实有选用这个材质，但也没盲目押注“竹纤维”讲故事，而是把材质选择往可验证的方向走。一是会溯源到浆粕阶段，不用回收竹材混纺那种便宜料；二是保障所有面料通过认证。

行业里讨论的“竹纤维和粘胶”的争议我们是知道的，所以我们不主打这个概念，主打的是“天丝+低敏透气”这个可测指标，避开营销话术陷阱。天丝那条线其实就是最开始我说的那个案例，从我妹妹家宝宝的 case 延伸出来的，敏感肌宝宝穿有机棉都会闷汗，天丝更透气。

Q：母婴面料市场上概念和噱头很多，你们在材质选择上是怎么考虑的？

孙翔：我们不押注任何材质概念去讲故事，而是把材质选择往可验证的方向走。一是会溯源到浆粕阶段，不用回收混纺那种便宜料；二是保障所有面料通过认证。

所以我们从不主打概念，主打的是“天丝+低敏透气”这个可测指标，避开营销话术陷阱。天丝那条线其实就是最开始我说的那个案例，从我妹妹家宝宝的 case 延伸出来的，敏感肌宝宝穿有机棉都会闷汗，天丝更透气。

Q：婴儿用品方面，妈妈们都非常关注安全问题。在出海时，做了什么动作获取用户信任？

孙翔：亚马逊平台在产品认证合规上非常严格，我们在上架前会提供一系列检测报告，如 CPSIA、CPC 报告，这些认证需通过当地消费法的本土化检测。所以我们的产品都是安全合规合法的，有这些认证在，本土消费者还是很信任的。

而且一些自然声量也能帮我们证明。比如 2023年7月的时候，我们在亚马逊上的一款天丝面料的婴儿衣服就突然爆单了。复盘发现，是一位美国皮肤科医生在论坛里说，她只准自己孩子穿有机棉和天丝两种面料，并且各推荐了一个品牌，我们就是其中之一。

*注：CPSIA，Consumer Product Safety Improvement Act《消费品安全改进法》，2008 年美国出台，专门针对儿童产品（12 岁及以下）的安全法案。

CPC，Children's Product Certificate，儿童产品证书，是制造商或进口商根据 CPSIA 要求，自己出具的一份合规声明，背后必须附 CPSC 认可实验室出具的测试报告。

用户评论｜图源亚马逊

Q：除了大家关注的安全问题，作为一线从业者，您观察到除此之外美国妈妈选购时还在乎什么？

孙翔：三个。

一是“能不能让我半夜少醒一次”。所有功能最终都落回这个点，拉链顺不顺、换尿布要不要整件脱，都是。

二是尺码一定要清晰。宝宝长得快，尺码标不清是退货第一大源。

三是产品洗了会不会缩水、起球的问题。美国烘干机性能很猛的，面料标准不过关会直接翻车。

这三点加安全，组成了我们做产品的四个锚点。

Q：注意到有的美国本土品牌卖得很贵，能卖 65 美元甚至更高，有的商超里的睡袋又只卖 15 美元。咱们的产品定价正好在两者之间，关于定价有怎样的思考？

孙翔：随着品牌的发展，我们的明星的产品其实已经做到了第 7 个版本了，价格也从最初 19 美金，涨到 36 美金。

合理的定价怎么鉴别？就在于当你能解决这个问题时，你的价值最终会由收入体现。我们的产品虽然在涨价，但一直有不少人愿意买单。也就是说，当消费者满意时，她就愿意付更高的价格给能提供价值的品牌。

Q：销售方面你们取得了很好的成绩，作为对产品要求极高的母婴类目，能否分享一下你们的退货率大概是个什么水平？

孙翔：我们的退货率只有 8%，这个行业一般在 30% 左右。

Q：那很低了。为什么你们能低这么多呢？

孙翔：除了产品好是基础外，我们认为能洞察到用户的担忧是关键。

我们这个类目很多退货是尺寸问题。我们有个比较“特殊”的处理，就是对于尺寸问题退货的消费者，我们会主动联系告知“退款不退货”，甚至会在产品里备注说明，如果买大了，可以留着以后宝宝长大些了穿，我们会免费给你寄一个合适的尺寸；如果买小了，可以赠送给需要它的妈妈。

因为我们发现一个有趣的现象，不管是中国还是海外，生孩子都是抱团生的，所以消费者身边肯定有其他“潜在客户”。基于这个洞察，从另一个维度来看，每一次售后其实都在帮我们品牌做宣传。

Q：您为什么会选择做亚马逊呢？

孙翔：我高中、大学在美国读书，就接触了亚马逊。当时中国的产品在美国电商平台上其实卖得都不错，当时我也卖过些 3C 产品。但过程中我发现，如果只是单纯卖货，生意结构没法健康。随着这几年品牌出海，从亚马逊走出了一些大品牌，让我意识到了这个机会，说不定自己也可以做出很好，甚至是有领导力的品牌。

所以 2023 年开始，下定决心不能只是卖货团队，而是要围绕一群用户去开发产品满足需求。基于这个契机和最初所说的洞察，我们从母婴赛道切入了。

Q：听起来挺简单的。

孙翔：听起来是这样，但过程其实挺不容易的哈哈。我刚做亚马逊时120 斤，现在快 140 斤了。

这种不容易在于做品牌摸索时有很多不确定性，比如当下的认知与竞争格局不匹配，但市场会教育你，用户会教你怎么做。像我前面讲的，我们现在很多产品都是用户教我们做的。

AI 时代，就让 AI 员工来干活

Q：您在前面的分享里提到了“利用 AI 筛评论”。就我们之前的观察，大多数卖家把 AI 用在“写”上，比如写商品页、写文案。但你们似乎主要把他们放在了“听”用户评论上。这个思路是怎么形成的？

孙翔：其实我们之前也试过用 AI 提效，加快前端流程；但过程中会发现亚马逊官方也在做类似的事，比如说帮卖家用 AI 写链接、做商品图。我觉得逻辑不应该是这样的，而应该是去打造一个 AI Native 的公司，让全公司的人把 AI 用好。

沿着这个思路，我们做产品本质上服务于用户，用户需求应作为业务主导。改变思想后，我们把所有提效工具砍掉，全部围绕需求源头，即用户评论、对产品的真实诉求。

比如，有用户在一个新场景下使用我们的产品，这可能就是新需求，如果这个场景我们的链接中没呈现出来，那设计部门就去更新商品图；评论提到原来没有的关键词，广告部就立刻投放这个词。这个思路让我们整个部门都围绕同一用户群体、同一种声音去做既定的流程和动作。

包括前面我分享的案例中，我们有些创新卖点是自己的想法，产品上线后让市场检验；然后 AI 能从反馈中帮我们判断这些设计具体能解决什么问题。里面有些痛点和原本设计的缺点，都是我们原来没想到的。

同时，通过 AI 分析，我们能更好地了解本土文化，对当地市场做设计改善。总而言之，AI 的能力是双向的，把用户需求翻译给我们，我们的创新也能更好地本土化表达给当地市场。

Q：您反复强调 AI 和关键词的重要性，在这方面团队做了哪些动作？有什么心得分享？

孙翔：我们认为关键词不仅是流量入口，本质上是用户的搜索意图，消费者有需求才会去搜索。以前我对关键词的理解可能只是冷冰冰的词语，但分析后发现，用户说这个关键词时想解决什么问题、看到什么画面或期待什么产品，这些都是相关的。现在有大量评论数据支撑，这个问题就很好回答。

举个例子，用户搜索“新生儿必需品”，每个用户背后的需求不同。我们有个 agent 把用户画像清洗成不同的类型，以新手妈妈、二胎妈妈、有敏感肌婴儿的妈妈这三类妈妈为例，搜索“新生儿必需品”时呈现的画面就应该不同。对新手妈妈要强调“最好的”、“新生儿娇嫩皮肤”；对二胎妈妈要强调“每一次选择都是更好的选择”；对敏感肌婴儿的妈妈要引导“面料的独特性”。

以前大家对一个词的广告营销没那么细分，有了 AI，即使同一个关键词，针对不同人群画像，我们的投放策略也不一样。

Q：了解到团队由 4 个人撑起整套运营，背后有 20 多个 agent，这套 AI 体系是怎么搭建的？

孙翔：当你围绕一条主线搭建 AI 工具，相关 agent 的技能就会围绕这条主线自己“长”出来，我们的核心主线就是“听用户的声音”。

在这个基础上，我们投放广告的 agent 围绕用户用的关键词，短视频团队的 agent 围绕评论中的高频词找可能成为下一个爆款痛点的场景，其实也是把 AI 当员工去管。

Q：会出现使用 AI 员工“不趁手”的情况吗？如何处理人机协同的问题？

孙翔：当然，我们在用 AI 员工的时候也可能反被 AI 限制。为了判断 AI 质量，我们设置了一个更业务化、叫“业务大脑”的 AI agent，去判断这些 AI 提的建议是否与业务相关。

这个 agent 知道公司每个员工的名字、能力技能；公司的供应链、战略等情况。它作为统一的中枢大脑，去过滤和编排所有 AI 的问题，判断是否对企业有帮助。所以比起“人管 AI”，说是“AI 管 AI”会更准确。

关于人机协同，我们团队的小伙伴都很拥抱 AI，不担心被替代，而是很兴奋，因为很多想法以前只是想法，现在可以和 AI 对话去落地。无论多少想法，最终会有业务大脑判断是当下可以落地还是未来有帮助，我认为这就是 AI native 公司应该做的事情。

Q：搭建这套工具系统从想法到落地大概用了多久？

孙翔：我自己深度 AI coding 是从今年三月份开始。以前从 Excel 到 SOP 再到知识库再到对话式功能，积累了足够的语料和资料。

现在 AI 编程和模型能力变强，把这些都变成了固定流程。积累足够了，落地和运转起来就会非常快。

孙翔时不时会总结、分享自己搭建

 AI 工作流的感悟｜图源朋友圈

Q：您的团队大量使用 AI，如何克服 AI 幻觉问题呢？以及如果 AI 误判，如何识别并纠错？

孙翔：我们花很大精力训练“AI 业务大脑”，由它来判断哪些是幻觉，哪些可以落地，并让它自主迭代。

每次产生一个幻觉，它会记录下指令，告诉犯错的 AI“你不能往这方面思考”，原因可能是企业不具备此资源，或者建议不符合品牌理念等。以前需要大的组织和精力，现在 AI 可以帮我们去判断，并且更理性地判断。

Q：您反复强调团队和 AI 配合的重要性。你们是 4 人小团队，最初的分工是怎样的？发展后又做了哪些分工？

孙翔：初创团队最开始比较小，就 4 个人，没做太多明确分工，大家什么都做，客服、售后、物流、产品开发、运营都得涉足。

不过这为后面搭建 AI 工具打下了很好的基础，大家都有全面思考问题的逻辑，也帮助了我们现在 30 多位小伙伴都具有这样的思考方式。

现在带着这一整套 AI Native 架构，我们也准备从北美，走向欧洲、日本、澳洲。

Q：随着 AI 降低入门门槛，您认为自己最大的竞争壁垒可能是什么？

孙翔：我觉得不管有没有 AI，做消费品最大的竞争壁垒在于，整个团队有没有为那 1% 的需求去付出 100% 的努力。比如我们为早产儿做的产品线，美国线下商超其实不存在这条产品线，但我们察觉到了，坚持要做出来。虽然从商业投资角度可能不成正比，但我觉得这是值得去做的事情。

回归现实，还有很多细分需求没被解决或值得被更好解决。当你发现这个需求时，能否在最短时间付出百分百努力去解决？有这个决心，无论何时有新需求你都能捕捉并解决。企业的壁垒就应该在这里，是解决问题的能力。

Q：小团队两年半做到全渠道累计销售额 4700 万美金，对很多创业者是很好的榜样。有没有什么建议分享？

孙翔：说一个心得吧。我觉得现在品牌出海是一个非常好的机会。

以前你可能想服务好这么多人群需要非常大的团队，但现在大家用 AI 原生思考这个问题，不论大公司小公司，都被拉到同一起跑线。不管是国内还是海外品牌，都需要用 AI 原生思维去思考问题。如果你有 AI native 的思考方式，专注于解决问题，那么不管什么时候出海、什么时候选择做品牌，当下都是最好的时代。

文章来自于微信公众号 “白鲸出海”，作者 “白鲸出海”