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、也最難規模化復制的那條鏈路，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。現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。現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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