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孩子王CTO王海龍:我們只用AI做“臟活累活”,就狂賺30億

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責(zé)編| 柒排版| 沐言

第 9560篇深度好文:9228字 | 25分鐘閱讀

商業(yè)思維

筆記君說(shuō):

30億GMV由AI驅(qū)動(dòng), “孩子王” 做到了。

去年,僅會(huì)員營(yíng)銷一項(xiàng),就憑借AI技術(shù)撬動(dòng)約30億GMV,直接占據(jù)整體百億營(yíng)收規(guī)模的近三成;而在直播、短視頻矩陣、私域運(yùn)營(yíng)等核心獲客場(chǎng)景中,AI更成了孩子王打破流量瓶頸、穩(wěn)定獲客的核心抓手。

怎么做到的?

上周,孩子王CTO王海龍老師做客混沌,具體、系統(tǒng)地拆解了核心方法論:用技術(shù)抹平能力差異、用數(shù)據(jù)放大單客價(jià)值、用AI重構(gòu)業(yè)務(wù)效率……

孩子王的AI實(shí)戰(zhàn)以母嬰賽道為載體,但絕不僅是一家企業(yè)的突圍之路,而是揭示了一些通用的增長(zhǎng)邏輯。其短視頻矩陣、店播、私域精準(zhǔn)運(yùn)營(yíng)等打法,更可直接遷移到所有重服務(wù)、重會(huì)員、重線下的行業(yè)。

除了可復(fù)用的成功實(shí)戰(zhàn),王海龍老師也坦誠(chéng)分享了落地AI時(shí)踩過(guò)的坑,對(duì)想做AI轉(zhuǎn)型的企業(yè)極具參考價(jià)值。

這堂課是不可錯(cuò)過(guò)的實(shí)戰(zhàn)指南,相信能給所有在減量市場(chǎng)中尋找增量的企業(yè)帶來(lái)重要啟示。

一、重新定義母嬰零售,

如何在減量市場(chǎng)跑出增量?

在正式探討數(shù)字化轉(zhuǎn)型之前,我想先聊聊“孩子王”的經(jīng)營(yíng)理念和出發(fā)點(diǎn),這樣才能明白我們所做的動(dòng)作背后,究竟有著怎樣的邏輯。

孩子王的核心模式是大型數(shù)字化門店。

這些店通常開在萬(wàn)達(dá)、吾悅、龍湖等大型商場(chǎng)里,平均單店面積在三千到五千平米,個(gè)別特大店甚至能達(dá)到七八千平米。從準(zhǔn)媽媽懷孕開始,到孩子14歲,所有的衣食住行需求,我們的店都能一站式滿足。

面對(duì)下跌的出生率以及緊縮的市場(chǎng)容量,為什么孩子王的營(yíng)收依然能保持穩(wěn)步增長(zhǎng)?

答案就在于我們創(chuàng)業(yè)初期就確立的核心理念:“單客經(jīng)濟(jì)”。


我們?cè)氵^(guò)一筆賬:在二三線城市,一個(gè)有寶寶的家庭,一年在孩子身上的花費(fèi)至少在1萬(wàn)元左右。

所以我們的目標(biāo)就是把這1萬(wàn)塊錢背后的寶媽服務(wù)好,讓她把這一萬(wàn)塊錢的預(yù)算都花在孩子王。這意味著,我們只要精準(zhǔn)服務(wù)好100萬(wàn)個(gè)核心會(huì)員,百億量級(jí)的生意自然就出來(lái)了。

因此,我們所有的經(jīng)營(yíng)邏輯,都是圍繞 “如何服務(wù)好寶媽的全生命周期” 來(lái)展開的。

基于以上的經(jīng)營(yíng)邏輯,我們定義了一個(gè)特殊的角色——育兒顧問(wèn)。

他們區(qū)別于以往商場(chǎng)里的導(dǎo)購(gòu)員,相反,他們的職責(zé)是解決寶媽在養(yǎng)娃、育娃過(guò)程中遇到的各種專業(yè)痛點(diǎn),在解決問(wèn)題的過(guò)程中,順帶提供商品解決方案。

為了保證專業(yè)性,我們不僅在內(nèi)部投入重金培訓(xùn),還要求育兒顧問(wèn)必須考取國(guó)家認(rèn)證的營(yíng)養(yǎng)師等資質(zhì)才能上崗。

在某種程度上,他們是半個(gè)“醫(yī)護(hù)人員”。正是這種強(qiáng)服務(wù)的屬性,才建立起用戶對(duì)我們的極度信任。

二、為什么要重金投入數(shù)字化?

行業(yè)里都在談數(shù)字化,但真正愿意重金投入且堅(jiān)持至今的企業(yè)并不多。孩子王從2015年開始重度投入數(shù)字化,每年保持1到2個(gè)億的資金投入,至今已堅(jiān)持了十年。

為什么我們要這么做?這里有兩個(gè)核心驅(qū)動(dòng)力:

1.解決員工服務(wù)能力大規(guī)模復(fù)制的挑戰(zhàn)

當(dāng)門店少的時(shí)候,我們可以靠線下面對(duì)面的考核來(lái)培訓(xùn)員工。但當(dāng)我們擁有上千家門店、上萬(wàn)名員工時(shí),如何保證每一名育兒顧問(wèn)都能維持同樣的專業(yè)水準(zhǔn)?如果沒有數(shù)字化工具,這將是一件根本不可能完成的任務(wù)。

2.利用行業(yè)天然的“數(shù)據(jù)建模”優(yōu)勢(shì)

母嬰行業(yè)有一個(gè)非常好的特性—數(shù)據(jù)極易建模。

孩子在3歲之前的行為模式都是高度類似的。比如一罐奶粉喝多久,一包紙尿褲用幾天,幾個(gè)月會(huì)翻身,幾個(gè)月會(huì)長(zhǎng)牙……

有了這些行為特征,我們就能預(yù)判出用戶大概什么時(shí)候需要奶粉,什么時(shí)候需要零輔食,什么時(shí)候需要嬰兒車......

靠人工大腦去記上千萬(wàn)會(huì)員的需求是不現(xiàn)實(shí)的,但數(shù)字化可以。通過(guò)模型我們便能在用戶最需要的時(shí)間點(diǎn),送上最貼切的服務(wù)。


目前,孩子王服務(wù)的9600萬(wàn)名會(huì)員,每一個(gè)人身上都有豐富的標(biāo)簽畫像。我們知道他們是誰(shuí),需要什么,偏好什么。有了這個(gè)堅(jiān)實(shí)的數(shù)字底座,我們才敢說(shuō)在如今的AI時(shí)代,我們有能力去解決更深層次的服務(wù)效率問(wèn)題。

因此,我會(huì)繼續(xù)詳細(xì)拆解孩子王是如何利用這些數(shù)據(jù)資產(chǎn),并結(jié)合AI新技術(shù),去重構(gòu)我們的業(yè)務(wù)邏輯。

三、企業(yè)落地AI前,

先思考這三大底層邏輯

在引入AI時(shí),我們的出發(fā)點(diǎn)永遠(yuǎn)是:這個(gè)技術(shù)到底解決了企業(yè)的什么問(wèn)題?不是說(shuō)現(xiàn)在“文生圖”火了,或者某個(gè)話題火了,我們就立刻跟風(fēng)。

目前,這種實(shí)戰(zhàn)導(dǎo)向已經(jīng)拿到了階段性結(jié)果。去年孩子王百億規(guī)模的GMV中,有30%的生意完全由AI驅(qū)動(dòng)。關(guān)于在企業(yè)內(nèi)部落地AI,我們總結(jié)了三條底層的實(shí)踐邏輯:

1.尋找“大齒輪”場(chǎng)景

必須讓AI進(jìn)入核心業(yè)務(wù)流程,才能產(chǎn)生真正的商業(yè)價(jià)值。不要去做那些純粹“炫技”的研發(fā),也不要只局限于解決某一兩個(gè)崗位的重復(fù)性工作。

2.數(shù)據(jù)是企業(yè)真正的護(hù)城河

在AI時(shí)代,模型易得,但用好難。不同企業(yè)拿到的結(jié)果之所以會(huì)天差地別,關(guān)鍵就在于你是否擁有核心的私有數(shù)據(jù)。 只有把企業(yè)數(shù)據(jù)與模型結(jié)合,長(zhǎng)出來(lái)的才是屬于你自己的核心競(jìng)爭(zhēng)力。


3.培養(yǎng)“既懂技術(shù)、又懂業(yè)務(wù)”的AI架構(gòu)師

這類人需要具備兩種視野:

既要清楚目前AI能力的邊界在哪里,知道哪些事能做,哪些不能做;

同時(shí)也要清楚企業(yè)當(dāng)前的業(yè)務(wù)痛點(diǎn)是什么。

四、通過(guò)AI訓(xùn)戰(zhàn)打造數(shù)字化銷冠

接下來(lái)我會(huì)結(jié)合孩子王近兩三年的實(shí)戰(zhàn),分享我們是如何在“人、貨、場(chǎng)”各個(gè)環(huán)節(jié)落地AI場(chǎng)景的。

首先是訓(xùn)戰(zhàn)。

零售連鎖企業(yè)最大的痛點(diǎn)就是人多且能力分散。我們有上萬(wàn)名員工,如何保證每一個(gè)育兒顧問(wèn)都具備服務(wù)用戶的專業(yè)能力?

以前,我們靠數(shù)字化培訓(xùn),把課程發(fā)下去讓大家在線學(xué)習(xí),學(xué)完后參加考試。

但實(shí)際效果是,我去巡店時(shí)曾親眼看到,員工電腦上播著課,但人已經(jīng)不知道干嘛去了。 我們?cè)诤笈_(tái)看到的學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)很“完美”,但員工究竟會(huì)不會(huì),仍然是個(gè)問(wèn)號(hào)。


于是在2024年,我們就借助AI Agent推出了“數(shù)字訓(xùn)戰(zhàn)官”。它的邏輯很簡(jiǎn)單,讓AI模擬成真實(shí)用戶,與育兒顧問(wèn)進(jìn)行語(yǔ)音交互。

比如AI會(huì)說(shuō),“我家寶寶三歲了,你幫我推薦一款合適的奶粉?!彼鼤?huì)根據(jù)員工的回答,檢測(cè)預(yù)設(shè)的核心知識(shí)點(diǎn)或賣點(diǎn)是否講到位了。AI每次提的問(wèn)題都不一樣,員工背答案還不行,必須得真懂。

這套系統(tǒng)的效率高到驚人。去年我們?nèi)觊_展了1200場(chǎng)訓(xùn)練,40萬(wàn)人次參與,平均每名員工一年被考核了40多次。

兩千多萬(wàn)次對(duì)話、三百多萬(wàn)次AI自動(dòng)打分,這種密度的抽檢,如果靠人工巡店督導(dǎo),是根本不可能完成的任務(wù)。

在這個(gè)基礎(chǔ)上,我們還做了一個(gè)升級(jí)版,叫作“銷冠人腦蒸餾”。

很多企業(yè)的銷冠是“天生會(huì)賣”,你讓他總結(jié)方法論,他往往說(shuō)不出來(lái),這是很多企業(yè)的一大痛點(diǎn)。

于是我們就做了一個(gè)情景訓(xùn)練,讓AI去模擬客戶,跟銷冠進(jìn)行多輪對(duì)話,把銷冠在不同情境下的接待流程和話術(shù)完整記錄下來(lái),再通過(guò)大模型進(jìn)行提煉,分發(fā)給全國(guó)的普通員工。這樣一來(lái),我們就把銷冠的個(gè)人能力轉(zhuǎn)化成了企業(yè)的組織能力。

五、打造螞蟻雄兵 ,

構(gòu)建短視頻流量矩陣

過(guò)去,孩子王主要依賴線下商場(chǎng)的自然客流做轉(zhuǎn)化?,F(xiàn)在情況變了,用戶的時(shí)間大量被線上占據(jù)。但問(wèn)題是,在公域平臺(tái)上,跟MCN機(jī)構(gòu)合作或投流的成本越來(lái)越高,這很難成為企業(yè)的常規(guī)能力。

于是我們的策略是發(fā)揮“螞蟻雄兵”的優(yōu)勢(shì),通過(guò)員工矩陣來(lái)搞流量。


短視頻平臺(tái)有一個(gè)基礎(chǔ)流量分發(fā)邏輯:每條視頻發(fā)出后,默認(rèn)會(huì)給300到500次的播放量。

基于這個(gè)邏輯,如果我讓一萬(wàn)名員工每人注冊(cè)一個(gè)賬號(hào),每天發(fā)一條視頻,企業(yè)每天就能穩(wěn)穩(wěn)獲得保底300萬(wàn)到500萬(wàn)的播放量。如果其中產(chǎn)生了幾條爆款,那就是意外之喜。

這個(gè)邏輯聽起來(lái)簡(jiǎn)單,但真正落地時(shí)“步步是坑”。

首先是賬號(hào)管理。一萬(wàn)多名員工,每個(gè)人的抖音、小紅書賬號(hào)是什么?怎么保證填寫的賬號(hào)是準(zhǔn)確的?只要員工敲錯(cuò)一個(gè)標(biāo)點(diǎn)符號(hào),后臺(tái)就無(wú)法抓取數(shù)據(jù)。

解決了賬號(hào)問(wèn)題后,更核心的是內(nèi)容控制。在短視頻矩陣的運(yùn)營(yíng)中,如何讓全國(guó)上萬(wàn)名員工“步調(diào)一致、集中爆發(fā)”,是一個(gè)巨大的挑戰(zhàn)。

以“二月二龍?zhí)ь^”這類節(jié)氣營(yíng)銷為例。我們希望全國(guó)幾萬(wàn)個(gè)賬號(hào)能同時(shí)發(fā)布相關(guān)主題的內(nèi)容,從而在短時(shí)間內(nèi)形成聲量突破。

為了實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo),我們特意設(shè)計(jì)了一套營(yíng)銷日歷,由總部的同學(xué)提前規(guī)劃好全月的檔期和主題。

檔期建好后,下一步就是做內(nèi)容了。起初,我們嘗試用總部的素材做“混剪”,用AI工具輔助生成大量視頻分發(fā)給一線。

結(jié)果發(fā)現(xiàn)這些視頻發(fā)到公域平臺(tái)上幾乎沒有流量。原因很簡(jiǎn)單:平臺(tái)有查重機(jī)制。內(nèi)容高度重復(fù)的視頻會(huì)被判定為低質(zhì)量,不予推流。

我們的目的是拿流量,而不是為了發(fā)視頻而發(fā)視頻。所以,對(duì)抗平臺(tái)規(guī)則是行不通的。既然平臺(tái)鼓勵(lì)原創(chuàng),那我們的策略就轉(zhuǎn)變?yōu)椤翱偛慷?biāo)準(zhǔn),一線拍素材”。

為了不讓員工“瞎發(fā)揮”,我們每天將任務(wù)傻瓜式地下發(fā)到內(nèi)部管理軟件上,例如今天拍哪個(gè)品、哪幾個(gè)分鏡、每個(gè)分鏡的內(nèi)容是什么,都寫得清清楚楚。

而且我們發(fā)現(xiàn),對(duì)于有些員工來(lái)說(shuō),僅有文字說(shuō)明是不夠的,于是我們還加上了“樣例”。

比如要拍門店招牌,我們不僅告訴他拍什么,還會(huì)展示樣例視頻,告訴他離多遠(yuǎn)拍、什么角度拍。員工不需要?jiǎng)幽X思考創(chuàng)作,只需要照貓畫虎,拍出自家門店的真實(shí)場(chǎng)景即可。

素材拍好后,接下來(lái)的剪輯、配音、字幕和轉(zhuǎn)場(chǎng)等,全交給總部的AI合成系統(tǒng)。

在發(fā)布環(huán)節(jié),我們也總結(jié)出了經(jīng)驗(yàn),不要搞“一鍵代發(fā)”,以前我們也嘗試過(guò)代發(fā)工具,但很快就被平臺(tái)風(fēng)控識(shí)別,導(dǎo)致賬號(hào)權(quán)重下降甚至被封號(hào)。

我們現(xiàn)在的做法是“順應(yīng)規(guī)則”,讓員工手動(dòng)發(fā)布,但通過(guò)我們內(nèi)部的系統(tǒng)盡可能簡(jiǎn)化流程。

視頻發(fā)布后,系統(tǒng)不僅能實(shí)時(shí)監(jiān)控誰(shuí)完成了任務(wù),還能自動(dòng)爬取視頻鏈接,回收播放量、點(diǎn)贊量等核心數(shù)據(jù)。

坦白說(shuō),通過(guò)這種方式產(chǎn)出的視頻,質(zhì)量可能只有70分,肯定比不上專業(yè)的MCN機(jī)構(gòu)。 但我們的矩陣邏輯不是追求單條爆款,而是追求穩(wěn)定的下限。 只要這1萬(wàn)個(gè)視頻都能正常發(fā)出去,每條保底拿到幾百次播放,我的目標(biāo)就完成了。


這套模式跑通后,我們不僅帶動(dòng)了內(nèi)部一萬(wàn)多名員工,還納入了外部三萬(wàn)多名寶媽( KOC ),形成了一個(gè)龐大的傳播網(wǎng)絡(luò)。

更令人驚喜的是,這套矩陣意外地變成了一款“廣告產(chǎn)品”,很多品牌都想付費(fèi)跟我們合作。

這套打法的核心邏輯就是把復(fù)雜的決策和工具研發(fā)留給總部,讓員工只做最簡(jiǎn)單且必須由他來(lái)完成的操作。

對(duì)于想要嘗試矩陣營(yíng)銷的企業(yè)來(lái)說(shuō),這套方案的門檻其實(shí)并不高。

它真正需要的是你有一群能執(zhí)行的員工、有一定數(shù)量的賬號(hào),以及一個(gè)懂節(jié)奏的營(yíng)銷規(guī)劃師。只要跑通這個(gè)閉環(huán),短視頻矩陣營(yíng)銷就能成為企業(yè)低成本獲取流量的利器。

六、直播:

“虛實(shí)結(jié)合”激活店播潛能

在公域運(yùn)營(yíng)中,除了視頻,另一大核心場(chǎng)景就是直播。我們最理想的狀態(tài)是每一家店都做店播。

挑戰(zhàn)也隨之而來(lái):如何讓上萬(wàn)名一線員工都學(xué)會(huì)直播?而且零售行業(yè)的員工流動(dòng)率普遍較高,今年費(fèi)力教會(huì)了一批,明年可能就走了一半。如果單純依靠人力培訓(xùn),這套模式很難持續(xù)。

我們先后也嘗試過(guò)幾種方案:

第一階段:AI數(shù)字人直播

數(shù)字人直播技術(shù)雖然成熟,但極易被判定為“低質(zhì)量直播”,進(jìn)而被平臺(tái)封禁。

所謂的“低質(zhì)量”,主要源于兩個(gè)問(wèn)題:

一,內(nèi)容重復(fù),傳統(tǒng)的數(shù)字人直播往往是拿著一段預(yù)錄視頻循環(huán)播放;

二,缺乏互動(dòng),無(wú)法實(shí)時(shí)回答彈幕。

為了解決這兩大痛點(diǎn),我們接入了大模型。

先是利用大模型極強(qiáng)的文案生成能力,為數(shù)字人準(zhǔn)備了長(zhǎng)達(dá)16小時(shí)的不重復(fù)口播稿;

同時(shí)打通彈幕抓取技術(shù),將用戶問(wèn)題實(shí)時(shí)投喂給模型,轉(zhuǎn)換成語(yǔ)音后再播出。雖然有十幾秒的延遲,但基本實(shí)現(xiàn)了實(shí)時(shí)互動(dòng)。

我們這套方案在“本地生活”領(lǐng)域跑得還不錯(cuò),但隨著規(guī)模的擴(kuò)大,卻遭到了同行的舉報(bào)。

因?yàn)槲覀兊臄?shù)字人可以做到16個(gè)小時(shí)“日不落”式的直播,擠壓到了其他小商家的生存空間,最終由于平臺(tái)規(guī)則的壓力,我們轉(zhuǎn)而去尋求更穩(wěn)妥的替代方案。

第二階段:場(chǎng)景直播

我們目前找到的一套行之有效的替代方案是“場(chǎng)景直播”。

以孩子王的“童樂園”為例。童樂園是一個(gè)真實(shí)場(chǎng)景,有小朋友在玩耍,有育兒顧問(wèn)帶隊(duì)做活動(dòng),這是非常有說(shuō)服力的內(nèi)容。

所以我們就直接在童樂園里架一臺(tái)手機(jī),直播現(xiàn)場(chǎng)實(shí)景,每天早上一開園就自動(dòng)運(yùn)行,完全不需要人工盯著。 而且因?yàn)樗钦鎸?shí)場(chǎng)景,平臺(tái)也不會(huì)封禁。


至于口播話術(shù)、聲音以及互動(dòng)回復(fù),仍然由我們之前的AI模型來(lái)做。

直播帶來(lái)的數(shù)據(jù)反饋也非常可觀,在不投流的情況下,一個(gè)直播間一天能帶動(dòng)兩三千的銷售額;

如果每天都播的話,算下來(lái)一年就是近百萬(wàn)的流水,這就相當(dāng)于一個(gè)“銷冠”的產(chǎn)出了。

第三階段:AI提詞器賦能真人直播

盡管無(wú)人直播很省心,但平臺(tái)最鼓勵(lì)的始終還是真人出鏡。

后來(lái)我們就想,怎么才能盡可能地讓員工零門檻直播,誰(shuí)上來(lái)都能播?在調(diào)研中我就發(fā)現(xiàn),員工不想播、不敢播最本質(zhì)的原因有兩個(gè):

一是不知道說(shuō)什么,二是就算告訴他說(shuō)什么,他也背不下來(lái)稿子。

針對(duì)這個(gè)痛點(diǎn),我們開發(fā)了一款“懸浮提詞器”的工具,而且還把它和內(nèi)部的商品系統(tǒng)打通了。

當(dāng)員工直播賣某款產(chǎn)品時(shí),點(diǎn)開提詞器,AI會(huì)自動(dòng)生成一段“銷冠”級(jí)別的主播話術(shù),你念到哪,進(jìn)度條就自動(dòng)跟到哪。這樣一來(lái),我們就解決了門店員工直播能力從0到1的問(wèn)題。

這種“虛實(shí)結(jié)合”的打法,既保證了直播間的時(shí)長(zhǎng)和質(zhì)量,又通過(guò)真人出鏡提升了賬號(hào)在平臺(tái)算法中的權(quán)重,從而獲得持續(xù)推流。

而且這套打法不僅適用于母嬰行業(yè),在餐飲、美業(yè)、4S店等類似的場(chǎng)景也同樣通用。

七、用AI實(shí)現(xiàn)私域精準(zhǔn)營(yíng)銷

我們目前在企業(yè)微信私域里擁有約1000萬(wàn)活躍會(huì)員,分布在一萬(wàn)名員工手中,平均每人要維護(hù)1000個(gè)會(huì)員。面對(duì)這么大一座“金礦”,怎么才能把它挖好?

我們的策略就是“數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的精準(zhǔn)服務(wù)”。

在私域里,最忌諱的就是無(wú)差別群發(fā)。因此,我們會(huì)通過(guò)標(biāo)簽和算法,幫員工找出“今日高轉(zhuǎn)化機(jī)會(huì)”。

比如,某員工今天要發(fā)的是適合一歲寶寶的產(chǎn)品,那么他就只發(fā)給那些有一歲寶寶的用戶;

再比如,1000個(gè)會(huì)員里只有15個(gè)人對(duì)某款洗衣液感興趣,那么我們就只讓員工給這15個(gè)人發(fā)信息。至于這15個(gè)人是誰(shuí)、為什么選他們,由總部的數(shù)字化團(tuán)隊(duì)通過(guò)算法搞定,員工只需要執(zhí)行。

為了提升執(zhí)行效率,我們還推動(dòng)了企業(yè)微信的功能優(yōu)化。

以前發(fā)15個(gè)人需要點(diǎn)15次,效率極低;現(xiàn)在我們實(shí)現(xiàn)了“一鍵執(zhí)行”,員工點(diǎn)一下,精準(zhǔn)的內(nèi)容就能瞬間發(fā)給所有目標(biāo)會(huì)員。整套流程測(cè)算下來(lái),只需要15秒。

發(fā)出去之后,數(shù)據(jù)閉環(huán)同樣重要。我們會(huì)實(shí)時(shí)記錄會(huì)員的瀏覽數(shù)據(jù)并反饋給員工:誰(shuí)看了、看了幾次、沒下單的原因可能是什么。


如果一個(gè)會(huì)員連續(xù)瀏覽了三次還沒買,員工就可以有針對(duì)性地進(jìn)行二次溝通,甚至發(fā)一個(gè)定向優(yōu)惠券,轉(zhuǎn)化成功率會(huì)大幅提升。

在社群方面,我們提倡的是“人以群分”,按寶寶的生肖或月齡精準(zhǔn)建群。每個(gè)群也都對(duì)應(yīng)一套極其精細(xì)的運(yùn)營(yíng)計(jì)劃:從早安問(wèn)候、孕育知識(shí)分享,到下午茶互動(dòng)、睡前故事等。

如果完全依靠人工去執(zhí)行這套標(biāo)準(zhǔn),挑戰(zhàn)是巨大的。

但現(xiàn)在有了AI之后,員工只需要負(fù)責(zé)在線下開發(fā)新客戶并拉群,剩下的日常運(yùn)營(yíng),都由AI按照sop嚴(yán)格執(zhí)行就可以了。


隨著AI能力的提升,我們還在原有社群的基礎(chǔ)上升級(jí)了“一客一群”的專屬服務(wù)。

這個(gè)靈感是來(lái)自購(gòu)買新能源車的體驗(yàn),你買車時(shí),銷售會(huì)把你拉進(jìn)一個(gè)多對(duì)一的服務(wù)群,里面有上牌、保險(xiǎn)、售后等各個(gè)環(huán)節(jié)的專家。這種體驗(yàn)非常好,但母嬰行業(yè)的客單價(jià)很難支撐如此高的人力投入。

而通過(guò)AI,我們實(shí)現(xiàn)了這種低成本的VIP體驗(yàn)。在“專屬服務(wù)群”里,除了寶媽和真實(shí)的育兒顧問(wèn),其他的角色如“孕育專家”、“商品福利官”等全是AI。

寶媽問(wèn)育兒?jiǎn)栴},專家回復(fù);問(wèn)優(yōu)惠活動(dòng),福利官響應(yīng);甚至上傳一張B超單,多模態(tài)AI也能實(shí)時(shí)給出解讀。

總結(jié)下來(lái),在社群運(yùn)營(yíng)階段有幾個(gè)關(guān)鍵步驟需要注意:

用企微而不是個(gè)微,這樣能保證員工在離職后不會(huì)帶走企業(yè)的會(huì)員資產(chǎn);

沉淀企業(yè)的專屬知識(shí)庫(kù);

建立人機(jī)協(xié)同的機(jī)制,拒絕大模型盲目兜底,AI回答不了的問(wèn)題,交給人工,不要讓AI幻覺影響了企業(yè)形象。

八、AI如何撬動(dòng)了30億的銷量?

孩子王去年約100億的營(yíng)收中,有30億是完全通過(guò)AI會(huì)員營(yíng)銷實(shí)現(xiàn)的,整個(gè)過(guò)程基本不需要人工干預(yù)。這究竟是怎么做到的呢?

過(guò)去我們是基于已有的數(shù)據(jù)基建來(lái)手動(dòng)撈群,比如哪個(gè)孕婦要生了,哪個(gè)小朋友要過(guò)幾歲生日了,我們先給客戶建群,然后再基于用戶的特質(zhì)來(lái)做精細(xì)化營(yíng)銷方案。但它的問(wèn)題是工作量大,以及不夠精細(xì)。

2024年,我們嘗試用AI Agent重構(gòu)了營(yíng)銷流程:

1.自動(dòng)撈群


不僅解放了人力,而且還比人工撈得更細(xì)。 比如它能精準(zhǔn)區(qū)分出過(guò)1歲生日和過(guò)5歲生日的孩子,并匹配完全不同的方案。

2.智能策劃

AI根據(jù)客群特征自動(dòng)匹配營(yíng)銷主題、選品和促銷資源。

3.自動(dòng)定價(jià)


在設(shè)定的保底毛利范圍內(nèi),AI可以根據(jù)數(shù)據(jù)反饋,自主決定是采取“199減20”還是“199減30”的最優(yōu)策略。

當(dāng)我們通過(guò)AI精準(zhǔn)撈出上百個(gè)細(xì)分客群后,接下來(lái)的挑戰(zhàn)是:誰(shuí)來(lái)為這一百多個(gè)主題營(yíng)銷撰寫文案、設(shè)計(jì)海報(bào)?

是我們的“素材智能體”,而且它生成的圖文素材還能做到“免審直發(fā)”。

在行業(yè)內(nèi),純大模型生成的圖文通常需要人工復(fù)核,因?yàn)槟呐轮挥?%的“幻覺”概率,對(duì)品牌來(lái)說(shuō)也是災(zāi)難,但我們通過(guò)技術(shù)手段保證了生成內(nèi)容的100%可控。

可以說(shuō),從撈取客群、制定營(yíng)銷主題、自動(dòng)定價(jià),到生成素材、搭建活動(dòng)落地頁(yè),最后通過(guò)短信、APP或企業(yè)微信進(jìn)行智能分配觸達(dá),營(yíng)銷的全流程都由不同的AI智能體協(xié)作完成。

甚至最后的數(shù)據(jù)復(fù)盤反饋,也都交給了智能體來(lái)完成,進(jìn)而實(shí)現(xiàn)了整套系統(tǒng)的自我進(jìn)化。

而要想真正落地這套系統(tǒng),它需要幾個(gè)前提:

企業(yè)要有基本的數(shù)字化能力,要有訂單數(shù)據(jù)、會(huì)員數(shù)據(jù),才能讓AI打標(biāo)簽;

要有觸達(dá)用戶的渠道,例如手機(jī)號(hào)或企微好友;

人工調(diào)教Agent,從而提升AI的精準(zhǔn)度。

此外,在零售行業(yè),一家店的生意好壞往往70%取決于店總的能力。

怎么才能把店總的能力都提升上來(lái)?為此,我們打造了一個(gè)叫做 “莫斯MOSS”的店總助手 ,核心邏輯是把金牌門店店總的決策思維、經(jīng)營(yíng)理念提煉出來(lái),訓(xùn)練成智能體。

目前,它處于“輔助駕駛”階段。

每天早上,它會(huì)抓取門店數(shù)據(jù),告訴店總今天最該關(guān)注哪幾件事:是該補(bǔ)貨了,還是某項(xiàng)履約率異常了?接著給出幾個(gè)經(jīng)營(yíng)方案供店總選擇,選定后它自動(dòng)去執(zhí)行發(fā)券、派單等后續(xù)動(dòng)作。

我預(yù)判兩三年后,這套系統(tǒng)會(huì)進(jìn)化到“自動(dòng)駕駛”階段。

屆時(shí),店總甚至不再需要極豐富的行業(yè)經(jīng)驗(yàn),只要執(zhí)行力夠強(qiáng),像“手腳”一樣配合智能體的“大腦”去排兵布陣,就能保證每家門店的經(jīng)營(yíng)水平維持在80分以上。

此外,我們還在同步推進(jìn)“員工助手”。

邏輯是一脈相承的,讓AI每天提醒育兒顧問(wèn),今天有哪幾個(gè)優(yōu)質(zhì)會(huì)員該復(fù)購(gòu)奶粉了,溝通話術(shù)怎么寫,優(yōu)惠券怎么配。

通過(guò)AI抹平人的經(jīng)驗(yàn)差異,讓每一位員工都能像資深專家一樣服務(wù)好手中那一千名會(huì)員。

九、如何解決企業(yè)AI落地的痛點(diǎn)?

在深入探討了AI在企業(yè)里的實(shí)戰(zhàn)應(yīng)用后,我們有必要審視這些應(yīng)用背后的底層邏輯,以及在落地過(guò)程中必須直面的痛點(diǎn)與挑戰(zhàn)。

1.打造企業(yè)的“AI底座”

首先在技術(shù)架構(gòu)上,就像以前我們做數(shù)據(jù)中臺(tái)、業(yè)務(wù)中臺(tái)一樣,AI時(shí)代,企業(yè)也需要著手打造一個(gè)統(tǒng)一的技術(shù)底座,即“AI中臺(tái)”。

只有建立統(tǒng)一的底座,才能讓不同場(chǎng)景下的知識(shí)、內(nèi)容和模型能力實(shí)現(xiàn)共用。這是企業(yè)在推進(jìn)AI轉(zhuǎn)型時(shí)必須具備的全局視野。

2.數(shù)字化基礎(chǔ)薄弱的應(yīng)對(duì)方案

很多人擔(dān)心,如果企業(yè)的數(shù)字化基礎(chǔ)比較薄弱,是不是就不能做AI了?

當(dāng)然不是。孩子王有很多AI方面的嘗試,在起步階段對(duì)數(shù)字化并沒有太強(qiáng)的依賴。比如視頻矩陣,它更多是基于業(yè)務(wù)流程的重構(gòu)。

很多數(shù)字化基礎(chǔ)和知識(shí)庫(kù),是在“做”的過(guò)程中不斷積累沉淀出來(lái)的。如果你不啟動(dòng),基礎(chǔ)就永遠(yuǎn)是零。

我建議先從那些依賴度低、切入點(diǎn)小的場(chǎng)景入手,用AI的方式先跑起來(lái)。

3.尋找“大齒輪”場(chǎng)景

孩子王每年在數(shù)字化上投入過(guò)億,邏輯是什么?我是不是也要花這么多錢?怎么才能把錢花到位?

事實(shí)上,我們要找跟企業(yè)核心業(yè)務(wù)最相關(guān)的“大齒輪”。我們之所以重度投入“店總助手”和“員工助手”,是因?yàn)槲覀冇幸蝗f(wàn)名員工, 哪怕AI只幫他們提升10%的效率,換算下來(lái)就是一千個(gè)人的人效增長(zhǎng)。

再比如我們的AI會(huì)員營(yíng)銷,每年能帶來(lái)幾個(gè)億的增量GMV,這種利潤(rùn)完全可以打平數(shù)字化成本。所以,做AI一定要找大杠桿。

4.設(shè)定好AI的風(fēng)險(xiǎn)底線

以最近爆火的小龍蝦為例,你到底要給它多少?zèng)Q策權(quán)?

能否把決策權(quán)交給AI,取決于你的“防線”建得穩(wěn)不穩(wěn)。

比如AI定價(jià),只要你設(shè)定好了保底毛利和風(fēng)險(xiǎn)底線,在這個(gè)范圍內(nèi)讓智能體去自我進(jìn)化,風(fēng)險(xiǎn)就是可控的。如果你做好了安全防護(hù),就應(yīng)該放心大膽地放權(quán);如果沒有這層底線,那就要謹(jǐn)慎決定。

最后,大家要有一個(gè)意識(shí),我們從來(lái)不把數(shù)字化部門定義為成本部門,相反,它必須是“利潤(rùn)中心”。

老板愿意花錢在數(shù)字化上,并不是因?yàn)樗菙?shù)字化愛好者,而是因?yàn)槲覀兠磕甓寄苣贸鲆环菘闪炕馁~單,證明這些投入賺回了錢。

所以,數(shù)字化團(tuán)隊(duì)必須在業(yè)務(wù)中去挖掘價(jià)值,讓公司看到,數(shù)字化不是在“花錢求生存”,而是在“投錢換增長(zhǎng)”。

十、避坑指南

除了前面提到的成功實(shí)戰(zhàn),還想分享一些孩子王沒做成的項(xiàng)目和踩過(guò)的坑,這些經(jīng)驗(yàn)或許對(duì)大家更具參考價(jià)值。


1.讓子彈先飛一會(huì)

現(xiàn)在的自媒體為了流量,往往把新技術(shù)說(shuō)得神乎其神,很容易讓企業(yè)產(chǎn)生焦慮。但對(duì)于我們來(lái)說(shuō),不一定要非常激進(jìn)地去跟進(jìn)。

比如2023年6月,我們就發(fā)布了國(guó)內(nèi)首個(gè)母嬰垂直大模型。我們確實(shí)享受了一段時(shí)間的技術(shù)紅利,但半年后,大模型廠商的能力全線提了上來(lái),人家一發(fā)布就是我們的天花板。

所以,千萬(wàn)不要在大模型廠商的主干道上投入過(guò)多的底層研發(fā)。我們應(yīng)該死磕大模型“看不見”的細(xì)分業(yè)務(wù)場(chǎng)景。

比如店總?cè)绾谓?jīng)營(yíng)、員工如何促單,這些垂直賽道的業(yè)務(wù)邏輯是大廠不會(huì)輕易殺進(jìn)來(lái)的,這才是企業(yè)真正的核心競(jìng)爭(zhēng)力。

2.組織重構(gòu)

AI落地的最大挑戰(zhàn)不在工具,而在組織 ,為此我們做了非常多的嘗試。首先我們要清楚,AI時(shí)代,組織到底需要怎樣的人?

首先就是“既懂技術(shù)、又懂業(yè)務(wù)”的AI架構(gòu)師,具體的解法就是讓懂技術(shù)的人去學(xué)業(yè)務(wù),讓做業(yè)務(wù)的人去學(xué)技術(shù)。

在孩子王,我們會(huì)讓技術(shù)人員去門店輪崗三個(gè)月,真正當(dāng)一次店長(zhǎng),回來(lái)他才知道痛點(diǎn)在哪。

而為了讓做業(yè)務(wù)的去學(xué)技術(shù),我們還獨(dú)創(chuàng)了“AIBP”的崗位。我們把高階技術(shù)人員派駐到各個(gè)業(yè)務(wù)部門,像HRBP一樣坐在業(yè)務(wù)堆里開會(huì),甚至背同樣的KPI。

其次我們要解決的是,AI時(shí)代該如何重塑組織?

很多員工對(duì)AI有防備心理,擔(dān)心自己被替代。我認(rèn)識(shí)一家代運(yùn)營(yíng)公司,員工私下用AI干活卻跟老板說(shuō)AI不成熟,就是怕效率提升后自己丟了飯碗。

可以肯定,我們的組織未來(lái)一定會(huì)成為人機(jī)協(xié)同的組織。

因此,我們的解法是,把“普通運(yùn)營(yíng)”重塑為“AI訓(xùn)練師”,讓員工負(fù)責(zé)調(diào)教和監(jiān)督智能體,把腦子里的知識(shí)、思考、經(jīng)驗(yàn)訓(xùn)練給AI,這樣一來(lái),不僅能提高效率,更讓你從傳統(tǒng)運(yùn)營(yíng)進(jìn)階為AI時(shí)代的新物種,身價(jià)倍增。

3.工具選擇

最后,關(guān)于工具如何選,我建議大家根據(jù)企業(yè)規(guī)模分三步走:

小型企業(yè):擁抱成熟SaaS。直接選行業(yè)內(nèi)標(biāo)準(zhǔn)化的SaaS工具,成本低、門檻低,能滿足共性需求。

中型企業(yè):SaaS+定制化。當(dāng)企業(yè)有了獨(dú)門秘籍,通用的SaaS就兜不住了。這時(shí)可以采購(gòu)支持二次開發(fā)的SaaS,做一些匹配自身核心模式的定制。

大型企業(yè):自主研發(fā)。規(guī)模大了以后,各家SaaS數(shù)據(jù)不通,為了把能力串聯(lián)起來(lái),大型企業(yè)必須組建研發(fā)團(tuán)隊(duì),量身定制自己的數(shù)字化和AI底座。

AI的價(jià)值不僅在于技術(shù)先進(jìn),更在于它能否在復(fù)雜的組織土壤里扎下根。

技術(shù)底座交給大廠,場(chǎng)景深耕留給自已,通過(guò)人機(jī)協(xié)同的方式提升經(jīng)營(yíng)水平,這才是企業(yè)在AI時(shí)代可持續(xù)發(fā)展的路徑。

*文章為作者獨(dú)立觀點(diǎn),不代表筆記俠立場(chǎng)。

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