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那些真正把AI用進(jìn)業(yè)務(wù)場景的企業(yè)，最先發(fā)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(guī)?；瘡?fù)制的那條鏈路，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(tǒng)里；原來靠運(yùn)營、內(nèi)容、客服、直播各自補(bǔ)位才能勉強(qiáng)跑起來的動作，開始被壓縮成更穩(wěn)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(lián)云VP、容聯(lián)七陌總經(jīng)理王春生在前幾天結(jié)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(nèi)容一起產(chǎn)出，原本一兩天才能完成的動作，被壓縮到10到30分鐘。

更關(guān)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(dá)和用戶轉(zhuǎn)化來展開。

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

對了，見實(shí)策劃的，同樣聚焦AI在私域、全域具體業(yè)務(wù)場景中的探索實(shí)踐，歡迎加入會員跟我們一起。

本文即是王春生的分享實(shí)錄，包含更多AI在業(yè)務(wù)層落地的運(yùn)營細(xì)節(jié)。如下，enjoy:

01AI先改寫的是那些最費(fèi)人、最難復(fù)制的動作

過去一年，我越來越強(qiáng)烈地感受到一件事：AI已經(jīng)不是品牌要不要嘗試的新工具了，它已經(jīng)開始直接進(jìn)入運(yùn)營一線，改結(jié)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(biāo)簽、需求洞察和觸達(dá)判斷。

原來靠運(yùn)營一點(diǎn)點(diǎn)搭出來的SOP、圖文和短視頻素材，被壓縮成更快、更穩(wěn)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(huán)節(jié)，也開始被放回同一套圍繞用戶的邏輯里一起優(yōu)化，連評論和客服反饋都不再只是復(fù)盤材料，而是繼續(xù)往下推到內(nèi)容迭代和產(chǎn)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(jīng)開始進(jìn)入經(jīng)營主鏈路的新能力。

我自己原來長期在品牌側(cè)做ToC，公域、私域、線下都做過很多年。后來到了容聯(lián)云，我們原來扎得更深的是客服這一塊，從文本機(jī)器人、語音機(jī)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(wù)落地，開始做 AI BPO；2025 年，又進(jìn)一步介入運(yùn)營服務(wù)。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(jìn)業(yè)務(wù)、拿結(jié)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(shù)據(jù)，也不缺觸點(diǎn)，缺的是怎么把這些分散的數(shù)據(jù)和觸點(diǎn)，重新組織成對用戶有效的經(jīng)營動作。

所以關(guān)鍵不是渠道，而是能不能圍繞用戶重新組織運(yùn)營。

02用戶標(biāo)簽不再停在畫像而是直接接到轉(zhuǎn)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(fù)雜：渠道相對單一，新客獲取出現(xiàn)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(jīng)在下降。

我們接手之后，最先做的不是投放，也不是改內(nèi)容，而是先把用戶重新拆了一遍。

第一步，是重新打標(biāo)簽。

這里最關(guān)鍵的一點(diǎn)是，這個標(biāo)簽不是傳統(tǒng)意義上的年齡、性別、地區(qū)，而是基于客服側(cè)溝通記錄、電話溝通內(nèi)容，再結(jié)合數(shù)據(jù)庫信息，由 AI 自動生成的組合型標(biāo)簽。單個用戶標(biāo)簽超過 12 個。因?yàn)槲覀儾恢皇侵肋@個用戶是誰，而是更需要知道或接近，他現(xiàn)在更可能需要什么、處在什么狀態(tài)、下一步更可能被什么觸發(fā)。

這一步的價值，在以前其實(shí)很難做得這么細(xì)。

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。現(xiàn)在只要數(shù)據(jù)顆粒度足夠細(xì)，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(diǎn)比人工更準(zhǔn)。

第二步，是把這些標(biāo)簽直接接到運(yùn)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(zhuǎn)化。AI 在這里承擔(dān)的作用，不只是幫我們做一點(diǎn)分析，而是先把意向客戶篩出來，做更精準(zhǔn)的推送，再把內(nèi)容和 SOP 一起跟上。比如私域里快閃群的轉(zhuǎn)化率為什么會高，核心不在“群”本身，而在于進(jìn)群之前，哪些人被篩進(jìn)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(fù)動作自動化。

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

最后跑出來的結(jié)果很直接：會員下單占比較之前提升了 58%，會員貢獻(xiàn)占比接近 80%，有 77% 的用戶呈現(xiàn)出很高的復(fù)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(fù)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(jīng)不只是內(nèi)容生產(chǎn)，而是用戶識別、分層、觸達(dá)和SOP生成。

而AI 一旦把這些環(huán)節(jié)接過去，私域運(yùn)營就開始從“依賴經(jīng)驗(yàn)和人力堆出來”，變成“可以持續(xù)復(fù)制的系統(tǒng)動作”。

03數(shù)字人產(chǎn)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(nèi)滋補(bǔ)類品牌。

這個品牌遇到的問題，其實(shí)更接近今天很多品牌的真實(shí)處境：行業(yè)整體承壓，主營產(chǎn)品增長乏力，競爭加劇，流量縮減，推廣成本提升，產(chǎn)品同質(zhì)化嚴(yán)重，最后大家都在拼價格。

這種情況下，只在某一個環(huán)節(jié)上做優(yōu)化，意義已經(jīng)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(cè)重點(diǎn)。這個動作看起來簡單，但它解決的是一個很實(shí)際的問題：同樣一個產(chǎn)品，在不同渠道里面對的用戶、被觸發(fā)的場景、適合承接的內(nèi)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(jié)果就是效率越來越低。

再往前一步，我們還把產(chǎn)品共創(chuàng)的邏輯接了進(jìn)來。這里說的共創(chuàng)，不是我們自己去做研發(fā)，而是我們給品牌提供全網(wǎng)的數(shù)據(jù)支持，去找對它來說更可能形成突破的產(chǎn)品機(jī)會。哪些需求在往上走，哪些表達(dá)在被反復(fù)提到，哪些場景已經(jīng)開始出現(xiàn)變化，這些信息如果只靠人工掃，很難持續(xù)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(nèi)容和素材已經(jīng)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(yōu)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?yàn)楫?dāng)幾個環(huán)節(jié)都在承壓時，只靠其中一個部門去優(yōu)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(shù)字人直播，并持續(xù)優(yōu)化大概三個月，到后面，數(shù)字人直播的產(chǎn)出已經(jīng)比真人更好。現(xiàn)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(shù)字人直播理解成“為了省一個主播”。但在我看來，關(guān)鍵不在省人，而在于它把直播里很多標(biāo)準(zhǔn)化、重復(fù)性、可訓(xùn)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(jié)構(gòu)和效率結(jié)構(gòu)就會被改寫。

最后的結(jié)果也比較清楚：老客人數(shù)占比從原來的 26% 提升到 40%，老客消費(fèi)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(jīng)不是單點(diǎn)提效，而是在把貨、內(nèi)容、推廣、直播一起拉回到同一套經(jīng)營邏輯里。這也是我為什么越來越看重“用戶”而不是“渠道”。

因?yàn)槿绻€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(nèi)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(dāng)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(dāng)VOC開始反推產(chǎn)品AI才真正進(jìn)入經(jīng)營后段

第三個品牌，是一個全球領(lǐng)先的涂料品牌。

這個品牌的問題不是沒內(nèi)容，而是內(nèi)容同質(zhì)化嚴(yán)重，很難精準(zhǔn)打到用戶真實(shí)需求；同時，線上留資、咨詢、評論這些反饋，響應(yīng)又比較滯后，品牌和用戶之間很難形成更深的關(guān)系。

我們在這里最先抓的，不是某個平臺的投放，而是全網(wǎng)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(cè)的溝通記錄，我們都一起拉進(jìn)來做分析。因?yàn)槲覀儽旧碓诳头?cè)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(dá)。

這一步的重點(diǎn)，不在于“收集更多數(shù)據(jù)”，而在于要盡快把幾個關(guān)鍵問題看清楚：用戶真正關(guān)心的點(diǎn)是什么，不滿意點(diǎn)在哪，滿意點(diǎn)在哪，哪些使用場景在高頻出現(xiàn)，哪些表達(dá)被反復(fù)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(nèi)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(shè)計師聯(lián)名款”這個方向，然后圍繞這個方向重點(diǎn)去推相應(yīng)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(nèi)容方向，甚至反推出產(chǎn)品機(jī)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(xiàn)在，AI已經(jīng)開始順著用戶識別、內(nèi)容生成、SOP 自動化、直播承接、VOC 洞察這些環(huán)節(jié)，往經(jīng)營主鏈路里走。

再往下，它一定會影響組織。

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

而 AI 會進(jìn)一步推動這種變化。因?yàn)榛A(chǔ)內(nèi)容、基礎(chǔ)設(shè)計、基礎(chǔ)數(shù)據(jù)分析，這些東西越來越可以交給 AI 去做。真正重要的是經(jīng)驗(yàn)足夠豐富的人，去把這些 agent 調(diào)好、用好、持續(xù)優(yōu)化。

未來最稀缺的，不是執(zhí)行者，而是能定義動作、調(diào)整策略、優(yōu)化AI的人。

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