接入AI后，HAZZYS服飾全渠道新增銷售額數(shù)千萬

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服裝品牌把會員運營做得越精細，越考驗導(dǎo)購的整體綜合能力。

在會員消費數(shù)據(jù)、畫像都清晰可查的情況下，最后一公里是導(dǎo)購發(fā)出去的那條消息：發(fā)什么、發(fā)給誰、怎么說——壓在幾千個導(dǎo)購身上，能力參差不齊，結(jié)果就是群發(fā)促銷、顧客拉黑。再精細的會員體系，到這一步全部漏光。

問題不在服務(wù)態(tài)度，是這件事本身就超出了新手導(dǎo)購的能力邊界。讓一個新手導(dǎo)購給不同顧客寫個性化話術(shù)，大多數(shù)人根本寫不出來，最后往往還是發(fā)一條"兩件85折"。曾經(jīng)HAZZYS也面臨類似問題，導(dǎo)購觸達會員后，拉黑率一度超過20%。

從2025年開始，HAZZYS系統(tǒng)性地把AI引入會員運營。方向分兩條線：一條對外增收，用AI識別潛客、生成個性化搭配、驅(qū)動老會員復(fù)購；一條對內(nèi)提效，用RPA和AI小助手替代重復(fù)機械的人工操作。

以話術(shù)觸達為例，系統(tǒng)會每天識別哪些顧客有購買意愿、排好跟進優(yōu)先級、自動生成個性化話術(shù)，導(dǎo)購確認、發(fā)送。顧客收到的不再是群發(fā)促銷，是帶著自己名字、根據(jù)穿衣偏好生成的專屬搭配方案。類似"XX女士，根據(jù)您偏愛的深色系通勤風，為您從本季新品里挑了這套專屬搭配，您看一下？"這樣具有個性化和具體場景搭配的觸達，明顯更受會員青睞。

數(shù)據(jù)也證明了這一點：拉黑率從20%多降到10%多，點擊率穩(wěn)定在30%以上。在AI與整體運營能力的共同加持下，從25年開始HAZZYS全渠道新增銷售預(yù)估5000萬元，并主要來自老會員復(fù)購激活。在剛剛過去的清明期間，整體也增長了27%，老會員消費人數(shù)增幅16%。

到現(xiàn)在，隨著AI帶來的業(yè)績提升逐漸增多，部分加盟商甚至自發(fā)把AI使用率納入導(dǎo)購的星級導(dǎo)購指標。對導(dǎo)購而言，AI工具也不再是“每天需要多做的一個工作”。

以上內(nèi)容來自見實和HAZZYS會員運營總監(jiān)于奉志的對話，在這次對話中，他不僅詳細拆解了這套AI會員運營體系的完整邏輯、門店推廣過程，也分析了更多潛客觸達、用戶召回的策略。

對了，在4月17日（本周五），見實還將和會員一起走進上海，歡迎你文末加入會員，一起去現(xiàn)場交流切磋。

現(xiàn)在，就讓我們回到對話中來，如下，enjoy:

01拉黑率從20%降到10%，AI模型精準識別"誰會買、買什么"

見實：AI增長引擎是怎么賦能導(dǎo)購的？主要解決了哪些問題？

于奉志：核心解決兩件事：發(fā)給誰、發(fā)什么。以前導(dǎo)購邀約會員靠自己拉清單，看誰有券、誰過生日、誰有禮品，憑經(jīng)驗判斷。這個方式不精準，有購買意愿的顧客容易被漏掉。

話術(shù)這塊也有問題——我們要求導(dǎo)購一對一個性化邀約，但很多導(dǎo)購不具備這種能力，讓他給不同顧客寫不同話術(shù)憋不出來，最后還是群發(fā)"兩件85折"，顧客很反感，拉黑率一度超過20%。

現(xiàn)在AI增長引擎每天自動識別、排優(yōu)先級推給導(dǎo)購，背后是兩個模型。一個是購買預(yù)測模型，綜合購買記錄、消費頻次、客單價、權(quán)益狀態(tài)、歷史觸達反饋等多個維度，預(yù)測顧客近期是否有購買需求。另一個是美學(xué)模型，分析顧客買過的貨品顏色、面料、穿衣風格，預(yù)測他對哪些新品感興趣。兩個模型疊在一起，既判斷"他要不要買"，也判斷"他想買什么"。系統(tǒng)同時生成個性化話術(shù)，導(dǎo)購勾選商品、確認話術(shù)、點發(fā)送就行，每個顧客收到的內(nèi)容都不一樣。

見實：這和以前用CRM做顧客分層，本質(zhì)區(qū)別是什么？

于奉志：CRM是管理工具，更多是我們自己根據(jù)經(jīng)驗去操作——判斷哪些顧客需要召回、推什么權(quán)益，憑的是人的能力與經(jīng)驗。AI的核心是預(yù)測，不是總結(jié)過去，是根據(jù)多維度數(shù)據(jù)預(yù)測顧客接下來的行為。就像天氣預(yù)報，核心不是告訴你昨天下了雨，是告訴你明天會不會下。這個思維方式的轉(zhuǎn)變對我觸動挺大。

見實：系統(tǒng)識別完之后，為什么還要保留導(dǎo)購手動操作，直接自動化發(fā)送不行嗎？

于奉志：技術(shù)上自動化也可以實現(xiàn)，但我們目前還是讓導(dǎo)購自己去操作。話術(shù)可能需要根據(jù)具體顧客情況微調(diào)；更重要的是，導(dǎo)購自己點點點操作一遍，他會有參與感，知道今天聯(lián)系了哪些顧客、發(fā)了什么內(nèi)容。如果全是系統(tǒng)自動幫他做了，他們沒有參與感，跟這件事的連接感就弱了。而且正價門店有時候客人不多，導(dǎo)購?fù)耆袝r間做這件事。

見實：跑下來整體效果怎么樣？

于奉志：拉黑率從20%多降到了10%多，點擊率穩(wěn)定在30%以上。從25年開始全渠道新增銷售預(yù)估5000萬元，今年第一季度整體增長20%+，清明假期4天增長27%，老會員消費人數(shù)增幅16%。

而且，這5000萬的新增主要來自老會員復(fù)購激活——老會員本來就有購買基礎(chǔ)，AI幫我們更精準地找到那些"快要買但還沒買"的人，在合適的時機推合適的內(nèi)容，把這部分需求激活出來了。

02點擊率達30%，帶名字+場景搭配比折扣更管用

見實：AI衣櫥的觸達效果怎么樣？

于奉志：比如我發(fā)1萬人，大概有30%多的人會點擊，點擊率還是挺高的。核心原因是它有場景化搭配，而且發(fā)的時候會帶上顧客的名字，比如"XX女士，為您生成了一個專屬搭配"，顧客會覺得這是專門給自己選的，就更愿意點進去看。

我們也用這個能力做過一次流失會員召回，針對買過一次但沒再來的新會員，以及一段時間沒消費的老會員，給他們生成專屬的場景化搭配方案，比如在地鐵通勤、咖啡館的穿搭效果，顧客更有代入感。這一波帶來了一兩百萬的銷售。

見實：AI衣櫥具體怎么做的？

于奉志：系統(tǒng)先從顧客的歷史購買記錄里提取偏好標簽——顏色、面料、風格、常買的品類——再從當季新品里匹配，生成一套完整的場景化搭配方案，同時配上個性化話術(shù)，導(dǎo)購直接發(fā)給顧客。

這樣顧客收到的內(nèi)容里有自己的名字，搭配方案里有具體的穿搭場景，比如"適合您的地鐵通勤+咖啡館約會穿搭"，點進去看到的是根據(jù)自己風格選出來的款式，不是泛泛的新品推薦。這跟發(fā)一張活動海報的感受完全不一樣——海報是"我們在搞活動"，AI衣櫥是"有人認真給你選了這套衣服"。

見實：你們現(xiàn)在還在測AI試穿，這個場景的邏輯是什么？

于奉志：顧客看到AI模特穿著好看，但會想"我穿上是什么效果"。現(xiàn)在顧客只需要上傳一張頭部照片，系統(tǒng)直接生成她穿上這套衣服的效果圖。主要用在離店場景——顧客沒到店、或者離店后還在考慮，導(dǎo)購把鏈接發(fā)過去，顧客自己試。核心是提升離店轉(zhuǎn)化。

見實：但AI生成的效果跟真人穿差距還是挺大的，這會影響轉(zhuǎn)化嗎？

于奉志：會有差距，但好的地方已經(jīng)大于不完美的地方。它會稍微給顧客美顏一下，但整個人的輪廓和特征還是能認出來的，就像平時用美顏相機一樣。對服裝行業(yè)來說，顧客看到自己穿上衣服的效果稍微好看一點，心情更愉悅，反而更容易提升轉(zhuǎn)化。而且這個模型在不斷迭代，差距會越來越小。我們愿意跟合作伙伴一起共創(chuàng)迭代，不會等它完美了再用。

見實：個性化這件事，你們現(xiàn)在做到了什么程度，還差什么？

于奉志：準確來說是三個詞——個性化、精準化、規(guī)模化。我們現(xiàn)在做的就是根據(jù)顧客的購買需求，把推送的內(nèi)容做得更精準，服務(wù)權(quán)益也更精準。接下來要做到真正的萬人萬面，而且是規(guī)模化地實現(xiàn)個性化，不只是給少數(shù)顧客做，是給所有顧客都做到不一樣。行業(yè)里一些領(lǐng)先品牌也都在往這個方向走。

見實：增收這條線之外，AI在你們內(nèi)部提效上做了什么？

于奉志：一個是用RPA和AI替代重復(fù)性的表格工作。以前我們做活動表格，可能需要兩三個小時，現(xiàn)在通過RPA，十幾分鐘就完成了。我們也在用騰訊的智能表格，替代人工發(fā)表格的環(huán)節(jié)。這些東西看起來不起眼，但每天都在發(fā)生，積累下來節(jié)省的時間很可觀。

還有一個是AI會員小助手——"旺財"。隨著會員運營越做越深，導(dǎo)購用的工具越來越多，節(jié)假日或者人員變動的時候，導(dǎo)購的問題就會集中爆發(fā)，比如系統(tǒng)操作問題、活動規(guī)則問題，疊加起來壓力很大。為了及時響應(yīng)這些問題，我們上線了旺財，導(dǎo)購有問題直接問AI，不用等人工回復(fù)。

03從"又多了個活"到自發(fā)納入星級考核，核心靠業(yè)績

見實：這套AI工具推下去，怎么引導(dǎo)導(dǎo)購日常使用的？

于奉志：導(dǎo)購一開始可能會覺得"每天有多了一項工作，也不知道原因"。我們沒有急著講道理，而是先讓導(dǎo)購感受到工具本身。比如最近在推AI手機，我們的方式是讓每個導(dǎo)購先給自己生成一張AI形象圖——他們一看效果，馬上就知道這個東西有意思、能干什么，接受度立刻就上來了。工具要讓人感受到，不是靠培訓(xùn)講出來的。

真正的轉(zhuǎn)變還是業(yè)績。導(dǎo)購用了幾次AI增長引擎，發(fā)現(xiàn)不用自己動腦寫話術(shù)，AI幫生成，稍微改一下就能發(fā)，而且顧客真的來了、業(yè)績真的提了。我們出去巡店，導(dǎo)購主動反饋說這個東西挺好用的。對導(dǎo)購來講，工具有沒有用就兩點：用起來方便，能帶來增量。兩點都滿足，自然就跑起來了。

見實：推廣的具體步驟是什么？

于奉志：先試點，在某個區(qū)域或某部分門店先跑，看有沒有問題，有沒有我們沒想到的更好用法。試點沒問題、反饋不錯，再推全國。同時把用得好的標桿門店拍成視頻，讓他們現(xiàn)身說法——這個東西在什么場景幫了他們什么、具體怎么操作。別人能做好，其他區(qū)域也能做好，這比總部講一百遍都管用。

推工具之前一定要先研究透，我們內(nèi)部叫"事前三贏，事前算贏"——這個東西機會點在哪、問題在哪、終局是什么、ROI預(yù)估是多少，如果我們自己都說服不了自己，就不會去推。

見實：有加盟商自發(fā)把AI使用率納入考核，這個是怎么發(fā)生的？

于奉志：我們沒有要求，是加盟商自己做的。他們看到AI工具對業(yè)績的幫助之后，主動把AI使用率加進了星級導(dǎo)購的考核項，占5分或10分。這也反映了，利益驅(qū)動有效得多。我們直營這邊也不用KPI壓，而是每周發(fā)排名數(shù)據(jù)，讓管理崗看到哪些門店用得好、哪些差，用排名來推動。

見實：優(yōu)秀導(dǎo)購和普通導(dǎo)購，AI對他們的影響有什么不同？

于奉志：優(yōu)秀導(dǎo)購接受速度更快，會把工具用得更深，進一步放大他們原有的能力。普通導(dǎo)購最直接的變化是話術(shù)——原來不具備個性化邀約的能力，AI幫他們補上了這塊短板，整體水平被拉齊了。所以AI在這件事上不只是提效，是直接幫薄弱導(dǎo)購補上了能力短板，把整體水平拉齊了。而且對HAZZYS來說，我們過去幾年一直在推新工具，導(dǎo)購已經(jīng)習(xí)慣了工具是會迭代的。

04AI大腦+導(dǎo)購執(zhí)行，下一步，把店長的判斷也交給系統(tǒng)

見實：組織層面上，是怎么分階段推動AI增長引擎、選擇工具的？

于奉志：2025年8月，集團以品牌為單位成立各自了AI項目組，集團相關(guān)崗位對AI都很重視。每個月例會上，商控、貨品、品牌推廣、會員、供應(yīng)鏈、銷售各個團隊都會分享自己這塊業(yè)務(wù)哪些地方能融入AI。年底還會評獎，給優(yōu)秀AI項目發(fā)現(xiàn)金獎勵。年初還組織了一次跨部門AI共創(chuàng)會議，把各事業(yè)部的業(yè)務(wù)骨干集中拉到一起開了兩天，專門討論AI對各塊業(yè)務(wù)的價值方向往哪里走。

工具選型上我們比較開放，自研和外采都有。我們的核心競爭力是衣服和對消費者的服務(wù)，軟件和AI產(chǎn)品不一定要自己做。AI增長引擎和AI衣櫥就是跟服務(wù)商一起探索的。

見實：這套模式對行業(yè)來說，哪些可以復(fù)制，哪些比較難照搬？

于奉志：工具層面其實大家都可以復(fù)制。服裝行業(yè)天然跟美相關(guān)，AI生成圖片、生成搭配這些能力，已經(jīng)逐漸成為成為行業(yè)標配了。難的是怎么讓這些東西在終端真正用起來、用好。這涉及兩件事：一是公司層面能不能推動，要讓管理層接受這件事；二是終端落地，要把工具的價值講清楚，讓導(dǎo)購真正理解"這個東西在什么場景幫我解決什么問題"。這兩件事對不同品牌來說難度不一樣，這才是真正的挑戰(zhàn)。

見實：接下來你們最想做的是什么？

于奉志：我們現(xiàn)在在做單店目標管理——把銷售目標拆解成會員目標，AI來做目標診斷和建議。HAZZYS95%以上的銷售來自會員，只要會員指標完成，銷售額就八九不離十。

我一直在想一個場景：導(dǎo)購每天打開電腦，有一個AI大腦告訴他今天優(yōu)先事項是什么、目標還差多少、跟進哪些會員就有機會達成、店里貨品該怎么陳列。導(dǎo)購變成"手和腳"，AI大腦負責分析和判斷——根據(jù)門店周圍的人群、訂貨的貨品、顧客結(jié)構(gòu)，告訴導(dǎo)購怎么陳列、邀約哪些人。

見實：對會員運營來說，AI本質(zhì)上改變了什么？

于奉志：改變的是生產(chǎn)方式。以前是數(shù)字化加人工，很多操作還是重復(fù)機械的。有了AI，這些重復(fù)的工作可以被替代掉，我們自己要做的是AI替代不了的部分——創(chuàng)意、判斷、對消費者的理解。原來放大10倍，借助AI希望放大100倍、1000倍。我們跟行業(yè)最領(lǐng)先的公司比還有很大差距，但我們至少往前邁了一大步，接下來還是小步快跑，先試點，跑通了再推廣，不急于求成。

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