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10分鐘跑出承接SOP、4小時外全由數字人直播,AI已經進入經營主鏈路了

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那些真正把AI用進業務場景的企業,最先發生的變化,到底是什么?

不是先省了多少人,也不是先多了幾個新工具,而是品牌過去最難跑順、也最難規;瘡椭频哪菞l鏈路,開始往前走了:

分散在客服、電話、私域和公域評論里的用戶信息,不再只是沉在不同系統里;原來靠運營、內容、客服、直播各自補位才能勉強跑起來的動作,開始被壓縮成更穩定的一套承接方式;過去按渠道拆開的貨品、推廣、直播和反饋,也開始重新圍繞同一批用戶被組織起來。

容聯云VP、容聯七陌總經理王春生在前幾天結束的AI*私域私享會上提到,像私域里常見的T+7、T+15鏈路,如今已能通過小程序自動生成SOP,連同文案內容一起產出,原本一兩天才能完成的動作,被壓縮到10到30分鐘。

更關鍵的變化不在于“做得更快”,而在于這些動作開始更直接地圍繞用戶承接、用戶觸達和用戶轉化來展開。

隨著公域越來越貴、ROI持續下滑,品牌增長的突破口早已不在渠道,而在用戶。也因此,當AI介入品牌“從渠道運營轉向用戶運營”的多個場景后,它的價值絕不僅是提效,而是開始進入經營主鏈路,重新理解用戶,也重新組織增長邏輯。

對了,見實策劃的,同樣聚焦AI在私域、全域具體業務場景中的探索實踐,歡迎加入會員跟我們一起。

本文即是王春生的分享實錄,包含更多AI在業務層落地的運營細節。如下,enjoy:


01AI先改寫的是那些最費人、最難復制的動作

過去一年,我越來越強烈地感受到一件事:AI已經不是品牌要不要嘗試的新工具了,它已經開始直接進入運營一線,改結果,也改崗位。

在我今天要講的三個案例里,原來分散在客服、電話、私域、公域評論里的用戶信號,開始被接起來,直接往下變成標簽、需求洞察和觸達判斷。

原來靠運營一點點搭出來的SOP、圖文和短視頻素材,被壓縮成更快、更穩定的一套動作;再往后,貨品、推廣、視覺、直播這些過去各做一段的環節,也開始被放回同一套圍繞用戶的邏輯里一起優化,連評論和客服反饋都不再只是復盤材料,而是繼續往下推到內容迭代和產品判斷里。

這些變化放在一起看,我更愿意把 AI 理解成一套已經開始進入經營主鏈路的新能力。

我自己原來長期在品牌側做ToC,公域、私域、線下都做過很多年。后來到了容聯云,我們原來扎得更深的是客服這一塊,從文本機器人、語音機器人,到后來大模型版本,這條線一直在做。2024 年,我們開始從軟件往服務落地,開始做 AI BPO;2025 年,又進一步介入運營服務。在這個過程中,我越來越清楚地看到,客戶真正要的,不只是一個工具,而是這些能力到底能不能真正進業務、拿結果。

公域越來越貴、單一渠道越來越難有明顯增量,這些判斷大家都不陌生。很多品牌并不缺數據,也不缺觸點,缺的是怎么把這些分散的數據和觸點,重新組織成對用戶有效的經營動作。

所以關鍵不是渠道,而是能不能圍繞用戶重新組織運營。


02用戶標簽不再停在畫像而是直接接到轉化動作上

先說第一個品牌。

這是一個偏跨境和線下渠道屬性的保健品品牌。它的問題并不復雜:渠道相對單一,新客獲取出現斷層,用戶增長開始乏力。對這樣的品牌,如果還是按原來的方式往前推,最后通常還是會回到投流、活動、拉新這些老辦法上,但邊際效率已經在下降。


我們接手之后,最先做的不是投放,也不是改內容,而是先把用戶重新拆了一遍。

第一步,是重新打標簽。

這里最關鍵的一點是,這個標簽不是傳統意義上的年齡、性別、地區,而是基于客服側溝通記錄、電話溝通內容,再結合數據庫信息,由 AI 自動生成的組合型標簽。單個用戶標簽超過 12 個。因為我們不只是知道這個用戶是誰,而是更需要知道或接近,他現在更可能需要什么、處在什么狀態、下一步更可能被什么觸發。

這一步的價值,在以前其實很難做得這么細。

過去做用戶分析,我們常常要做很多聚類、因子分析,去找共性特征,這件事很重,也很慢,F在只要數據顆粒度足夠細,10 萬個客戶要分成 10 類、20 類、100 類,AI 都可以很快做出來,而且很多時候分出來的需求點比人工更準。


第二步,是把這些標簽直接接到運營動作上。

我們主要往三條鏈路上去接:新客培育、老客激活、新品轉化。AI 在這里承擔的作用,不只是幫我們做一點分析,而是先把意向客戶篩出來,做更精準的推送,再把內容和 SOP 一起跟上。比如私域里快閃群的轉化率為什么會高,核心不在“群”本身,而在于進群之前,哪些人被篩進來,哪些需求被先識別出來。

再比如單場活動客單價能到 4000 元以上,背后也不是粗放地推一場活動,而是更有針對性的篩選和推薦。

第三步,是把私域里很多重復動作自動化。

像常見的 T+7、T+15 這類 SOP,現在已經可以通過我們內部的一套小程序自動生成,而且不只是流程,連 SOP 內容也可以自動生成。以前做一套 SOP,可能要一兩天;現在只需要十幾分鐘到 30 分鐘。圖文商品、圖短視頻這些內容制作,很多也已經交給 AI 去做。AI 的產出還有一個特點,就是它的穩定性會更高。你不斷去優化它,它的輸出會越來越穩定。

最后跑出來的結果很直接:會員下單占比較之前提升了 58%,會員貢獻占比接近 80%,有 77% 的用戶呈現出很高的復購水平;存量用戶生命周期整體提升約50%,客單價提升31%,老客復購率提升 30%。


我自己對這個案例最大的感受是,AI開始接手的,已經不只是內容生產,而是用戶識別、分層、觸達和SOP生成。

而AI 一旦把這些環節接過去,私域運營就開始從“依賴經驗和人力堆出來”,變成“可以持續復制的系統動作”。

03數字人產出超越真人背后貨、投放、直播開始圍繞同一批用戶重做

第二個品牌,是一個國內滋補類品牌。

這個品牌遇到的問題,其實更接近今天很多品牌的真實處境:行業整體承壓,主營產品增長乏力,競爭加劇,流量縮減,推廣成本提升,產品同質化嚴重,最后大家都在拼價格。

這種情況下,只在某一個環節上做優化,意義已經不大了。我們和這個品牌合作時,做得比較深,基本上是從貨品、視覺、推廣、直播幾端一起往下做。

先是貨品端。

我們不是拿一套 SKU 去覆蓋所有渠道,而是針對不同渠道,重新去看不同 SKU 的定位和側重點。這個動作看起來簡單,但它解決的是一個很實際的問題:同樣一個產品,在不同渠道里面對的用戶、被觸發的場景、適合承接的內容,并不一樣。如果 SKU 邏輯不分,最后往往會變成所有渠道都在賣同樣的東西,結果就是效率越來越低。

再往前一步,我們還把產品共創的邏輯接了進來。這里說的共創,不是我們自己去做研發,而是我們給品牌提供全網的數據支持,去找對它來說更可能形成突破的產品機會。哪些需求在往上走,哪些表達在被反復提到,哪些場景已經開始出現變化,這些信息如果只靠人工掃,很難持續做深,但 AI 可以把這類信號更快地提取出來。

再是視覺和推廣端。

視覺端,很多內容和素材已經用 AI 去承接。推廣端,不只是盯某一個平臺,而是把天貓、拼多多、京東以及線下推廣放在一起分析和優化。包括促銷動作,也一起重做。對我們來說,這個品牌基本是能用 AI 工具的地方,我們都會盡量用上。因為當幾個環節都在承壓時,只靠其中一個部門去優化,效果通常很有限。

變化最明顯的,是直播。

給這個品牌商量數字人直播,并持續優化大概三個月,到后面,數字人直播的產出已經比真人更好,F在這個品牌的真人直播每天大概只保留 4 小時,4 小時之外基本都交給 AI。它的效率更高,成本也更低。


很多人會把數字人直播理解成“為了省一個主播”。但在我看來,關鍵不在省人,而在于它把直播里很多標準化、重復性、可訓練的動作吸收掉了。哪些時段適合 AI 承接,哪些場景必須由真人出面,品牌會重新分工。等這種分工一旦跑順,直播這件事本身的成本結構和效率結構就會被改寫。

最后的結果也比較清楚:老客人數占比從原來的 26% 提升到 40%,老客消費金額占比接近 50%;核心品類玻尿酸的占比提升到 50%;后來新拓出來的小分子新品,在上市第二個月做到單月成交6萬。

這已經不是單點提效,而是在把貨、內容、推廣、直播一起拉回到同一套經營邏輯里。這也是我為什么越來越看重“用戶”而不是“渠道”。

因為如果還是按渠道去看問題,很多動作天然是割裂的:貨品是一套邏輯,內容是一套邏輯,直播是一套邏輯,促銷又是一套邏輯。最后每個部門都在忙,但老客占比、新品增長、整體效率未必會一起往上抬。只有當這些動作開始圍繞同一批用戶來重新組織,很多原來拆開的東西,才有可能重新接起來。

04當VOC開始反推產品AI才真正進入經營后段

第三個品牌,是一個全球領先的涂料品牌。

這個品牌的問題不是沒內容,而是內容同質化嚴重,很難精準打到用戶真實需求;同時,線上留資、咨詢、評論這些反饋,響應又比較滯后,品牌和用戶之間很難形成更深的關系。

我們在這里最先抓的,不是某個平臺的投放,而是全網的用戶聲音。小紅書、抖音、幾個主流電商平臺的店鋪評論,再加上私域和客服側的溝通記錄,我們都一起拉進來做分析。因為我們本身在客服側有比較深的積累,所以這一步我們拿到的,不只是公域評論,而是更完整的用戶表達。


這一步的重點,不在于“收集更多數據”,而在于要盡快把幾個關鍵問題看清楚:用戶真正關心的點是什么,不滿意點在哪,滿意點在哪,哪些使用場景在高頻出現,哪些表達被反復提到——你把電商平臺評論拉出來,很快就能洞察到。

這些洞察出來之后,一方面,內容會基于這些需求不斷迭代、替換、輸出,去提升互動率;另一方面,我們在這些聲音里洞察到了“設計師聯名款”這個方向,然后圍繞這個方向重點去推相應系列,最后帶動了銷售增長。

在這個案例里,AI真正有價值的地方,是它開始能從用戶聲音里反推出內容方向,甚至反推出產品機會。


這三個案例疊在一起,大家會越來越清楚地感覺到:相較于前幾年很多品牌用AI提效,現在,AI已經開始順著用戶識別、內容生成、SOP 自動化、直播承接、VOC 洞察這些環節,往經營主鏈路里走。

再往下,它一定會影響組織。

以前很多品牌內部,天貓一個團隊、京東一個團隊、拼多多一個團隊、抖音一個團隊,小紅書可能還有專門團隊。但這兩年我接觸下來,大部分品牌都在合并。原因很現實,單一渠道不增長了,人力又在收縮,繼續按平臺拆,成本只會越來越重。

而 AI 會進一步推動這種變化。因為基礎內容、基礎設計、基礎數據分析,這些東西越來越可以交給 AI 去做。真正重要的是經驗足夠豐富的人,去把這些 agent 調好、用好、持續優化。

未來最稀缺的,不是執行者,而是能定義動作、調整策略、優化AI的人。

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