我們來探討一下AI如何從痛點破局，進而實現(xiàn)價值重構(gòu)，重塑消費者數(shù)字化運營的新范式。
"引言：消費者數(shù)字化運營的挑戰(zhàn)與機遇"
隨著數(shù)字化浪潮的深入，消費者行為模式發(fā)生了根本性變化。消費者期望更個性化、無縫、即時且富有意義的互動體驗。這給品牌和企業(yè)的消費者數(shù)字化運營帶來了前所未有的挑戰(zhàn)：
1. "數(shù)據(jù)爆炸與洞察難：" 海量、碎片化的消費者數(shù)據(jù)（行為、偏好、反饋等）難以有效整合與分析，無法快速轉(zhuǎn)化為可行動的洞察。 2. "體驗碎片化：" 消費者在不同渠道（線上、線下、APP、社交媒體等）的觸點分散，品牌難以提供一致、連貫的體驗。 3. "個性化成本高：" 手動或傳統(tǒng)技術(shù)難以大規(guī)模、實時地實現(xiàn)千人千面的個性化互動，導(dǎo)致營銷效率低下，體驗同質(zhì)化。 4. "響應(yīng)速度慢：" 傳統(tǒng)運營模式難以滿足消費者對即時響應(yīng)和問題解決的需求，容易錯失良機或引發(fā)不滿。 5. "價值衡量難：" 難以精確追蹤消費者旅程中的每一個觸點對最終轉(zhuǎn)化的影響，ROI評估復(fù)雜。
AI技術(shù)的出現(xiàn)，為破解這些痛點提供了強大的武器，并推動消費者數(shù)字化運營向更高階的價值重構(gòu)階段演進。
"一、 從痛點破局：AI如何解決運營難題？"
AI通過其核心能力（

相關(guān)內(nèi)容：

ChatGPT 的橫空出世，讓“AI改寫行業(yè)規(guī)則”從預(yù)言成為共識；DeepSeek的開源浪潮，讓大模型技術(shù)的普惠之光照進垂直領(lǐng)域。

在這場AI技術(shù)革命中，零售行業(yè)的消費者運營賽道正經(jīng)歷深刻變革：品牌對“以消費者為中心”的追求從未停歇，而AI技術(shù)的深度融入，正讓這一追求有了更高效的實現(xiàn)路徑。

作為深耕消費者數(shù)字化運營十余年的科技企業(yè)，數(shù)云對AI的探索絕非跟風(fēng)而起。我們早已圍繞“AI+消費者數(shù)字化運營”展開戰(zhàn)略布局，從底層數(shù)據(jù)積累到模型訓(xùn)練優(yōu)化，從場景驗證到產(chǎn)品落地，一步步將技術(shù)可能性轉(zhuǎn)化為切實的業(yè)務(wù)價值。

今天，我們特別到數(shù)云副總裁韓錚，來聊聊數(shù)云對AI的認(rèn)知迭代、探索心得與能力布局。畢竟，對技術(shù)的理解深度，往往決定了產(chǎn)品的落地溫度。

01、AI智能與消費者數(shù)字化運營：企業(yè)真正需要的是怎樣的AI？

韓錚：我們始終認(rèn)為，AI智能與零售消費者數(shù)字化運營存在“天然適配性”，這種適配性體現(xiàn)在三個維度：

首先是場景天然匹配。消費者數(shù)字化運營的核心是“理解人、觸達人、服務(wù)人”，而AI智能的優(yōu)勢在于處理“用戶語言、行為軌跡、需求圖譜”等信息，精準(zhǔn)解讀用戶意圖，提升運營效率，實現(xiàn)個性化營銷觸達。

其次是數(shù)據(jù)基礎(chǔ)成熟。歷經(jīng)多年數(shù)字化建設(shè)，零售企業(yè)已沉淀海量消費者數(shù)據(jù)：交易記錄、瀏覽行為、客服對話、營銷反饋等。這些數(shù)據(jù)不僅規(guī)模龐大，更具有“業(yè)務(wù)標(biāo)注”屬性——每一次營銷轉(zhuǎn)化結(jié)果、每一條用戶回復(fù)反饋，都是訓(xùn)練AI的天然樣本，為AI落地構(gòu)建了扎實的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。

最后是價值空間明確。零售行業(yè)競爭已進入“精細(xì)化運營”深水區(qū)：同等流量下，轉(zhuǎn)化率1%的差距可能帶來百萬級營收差異；相同的客群，復(fù)購率提升5%就能顯著拉動銷售增長。AI通過策略優(yōu)化、降本增效創(chuàng)造的價值可清晰量化，為技術(shù)落地提供了持續(xù)驅(qū)動力。

可以說，零售消費者數(shù)字化運營領(lǐng)域堪稱AI智能的“場景化試驗場”，技術(shù)與業(yè)務(wù)的深度碰撞，必將催生更多創(chuàng)新可能。

韓錚：這個問題我們在和眾多頭部零售客戶交流時反復(fù)探討過。如果用一句話概括，就是 “明明手握海量數(shù)據(jù)和工具，卻總在關(guān)鍵決策上‘差一口氣’”。

本質(zhì)上，這些痛點可以歸結(jié)為 “三個矛盾”：

首先是“看得見的數(shù)據(jù)”與“抓不住的行動”之間的矛盾 。用戶畫像、分層模型雖讓復(fù)盤和分析過程變得有效，但面對復(fù)雜商品結(jié)構(gòu)、突變用戶行為與動態(tài)市場環(huán)境時，仍略顯乏力——分析人員常陷入信息過載困境，活動中實時捕捉異常并快速響應(yīng)更是難上加難。數(shù)據(jù)與行動間的溝壑，導(dǎo)致復(fù)盤價值難以高效轉(zhuǎn)化為即時決策力。

其次是“剛性的流程”與“動態(tài)的市場”之間的矛盾。消費趨勢與零售節(jié)奏變化不斷加快，行業(yè)沉淀的最佳實踐已難跟上瞬息萬變的市場步伐。當(dāng)零售節(jié)奏從 “按月規(guī)劃” 升級為 “按周迭代”，剛性流程反成了束縛。過往成功經(jīng)驗在新消費語境下逐漸失效，企業(yè)亟需實時預(yù)演策略效果、在活動中敏銳捕捉反饋并即時調(diào)整，卻苦于缺乏有效工具。

最后是“重復(fù)勞動”與“創(chuàng)新空間”之間的矛盾。我們調(diào)研發(fā)現(xiàn)，運營團隊大量時間被“固定工作”占據(jù)：調(diào)整活動規(guī)則、核對報表數(shù)據(jù)、修改話術(shù)等，而在策略設(shè)計、體驗創(chuàng)新等高價值環(huán)節(jié)的投入十分有限，創(chuàng)新活力難以釋放，成為企業(yè)營銷進階的隱形瓶頸。

這些痛點的本質(zhì)，是傳統(tǒng)工具將“AI”視為“自動化的延伸”，而企業(yè)真正需要的，是能 “參與決策”的智能伙伴。

從您的角度展開講講，零售企業(yè)究竟需要怎樣的 AI？或者說，AI應(yīng)該為企業(yè)做些什么？

韓錚：這是數(shù)云打磨AI智能產(chǎn)品時反復(fù)琢磨的核心命題。

過去一段時間，生成式AI風(fēng)靡一時，企業(yè)實踐下來發(fā)現(xiàn)，這類“信息發(fā)散”型 AI已在頭腦風(fēng)暴、草稿打樣、流程通稿等“重復(fù)性/低風(fēng)險/高容錯”場景中顯著釋放了生產(chǎn)力。

然而，當(dāng)任務(wù)對質(zhì)量、專業(yè)深度、隱形知識和上下文依賴度提高時，此類AI的效率優(yōu)勢迅速減弱。究其根本，企業(yè)的真實決策和高價值產(chǎn)出，強依賴于復(fù)雜業(yè)務(wù)語境。

企業(yè)級知識工作的核心價值并非“信息發(fā)散”，而是“決策收斂”——不是生成更多信息，而是幫企業(yè)從復(fù)雜信息中提煉最優(yōu)解。

舉個簡單例子，服裝品牌策劃換季促銷，AI可生成100 套方案，但真正的價值在于“從 100套里選出最優(yōu)解，并說明決策邏輯”。

所以，零售企業(yè)需要的AI，必須具備三個能力：

一是懂業(yè)務(wù)語境。知道“滿減券”和“折扣券”在不同客群中的差異，懂得“會員日”和“店慶日”的策略邏輯不同。

二是能收斂決策。從海量數(shù)據(jù)中提煉關(guān)鍵變量，通過信息簡化、組織、篩選和優(yōu)化，提升判斷與決策的效率和質(zhì)量。例如，從“30-35歲用戶因會員折扣產(chǎn)生的購買轉(zhuǎn)化率是20-25歲用戶的2倍”這一數(shù)據(jù)結(jié)論出發(fā)，直接明確給出針對性行動方向。

三是會協(xié)同執(zhí)行。不是甩給運營一份“方案”完事，更是能直接對接業(yè)務(wù)系統(tǒng)，把建議轉(zhuǎn)化為“可執(zhí)行的活動配置”，將AI深度融入業(yè)務(wù)決策全鏈路——從內(nèi)容匹配、智能查詢，到洞察挖掘、方案設(shè)計，再到業(yè)務(wù)落地執(zhí)行。

簡單說，AI不應(yīng)是 “需要人伺候的工具”，而應(yīng)成為“能扛事的同事”：既能高效完成重復(fù)性任務(wù)，更能在復(fù)雜決策場景中提供多維度策略與執(zhí)行方案，與團隊優(yōu)勢互補、人機協(xié)同，以智能化決策驅(qū)動業(yè)務(wù)增長，重構(gòu)高價值業(yè)務(wù)流程。

02、數(shù)云的AI落地實踐：錨定“消費者數(shù)字化運營 + AI Agent”

那么，數(shù)云在AI領(lǐng)域的核心探索方向是什么？為什么選擇這一方向？

韓錚：我們的方向很明確 ——“消費者數(shù)字化運營 + AI Agent”。

這一選擇基于兩點認(rèn)知：

一是我們的能力邊界。數(shù)云深耕消費者運營領(lǐng)域十余載，核心優(yōu)勢在于“深刻理解零售行業(yè)業(yè)務(wù)邏輯”：深諳美妝品牌的會員分層標(biāo)準(zhǔn)、服飾品牌的營銷渠道特性、食品品牌的復(fù)購觸發(fā)點等。這些“行業(yè) Know-How”既是我們的立身之本，也是AI落地的業(yè)務(wù)錨點。我們從不追逐技術(shù)產(chǎn)能的虛假繁榮，而是專注于“讓AI深度理解并參與消費者數(shù)字化運營”這一核心命題。

二是客戶的真實需求。零售企業(yè)需要的不是“能寫代碼的AI”“能畫畫的AI”，而是“能解讀并解決消費者數(shù)字化運營的問題AI”。他們最常提問的問題：“如何讓新客更快轉(zhuǎn)化？”“如何提升老客復(fù)購？”“如何優(yōu)化營銷活動ROI？”，這些問題直指特定場景的解決方案。而AI Agent的本質(zhì)，正是以AI技術(shù)復(fù)現(xiàn)特定場景的專業(yè)能力。

這種“懂業(yè)務(wù)、能落地”的Agent，正是客戶真正需要的。基于此，數(shù)云近期將推出“智能MA”和“Data Agent”兩大AI產(chǎn)品。

我們先聊聊“智能MA”，這款產(chǎn)品能解決哪些實際問題？

韓錚：“智能MA”的核心使命是破解“營銷鏈路效率與質(zhì)量雙低”的行業(yè)痛點。

傳統(tǒng)營銷流程里，策略設(shè)計依賴大量分析及經(jīng)驗、活動配置依賴人工操作、內(nèi)容產(chǎn)出依賴靈感創(chuàng)意，效率低且易出錯。我們在想，能否把整個營銷團隊的專業(yè)能力“數(shù)字化”。

智能MA所打造的“AI營銷團隊”，由三大專業(yè)Agent構(gòu)成協(xié)作體系：

營銷策劃 Agent負(fù)責(zé)“策略構(gòu)思”。基于RFM 模型與行業(yè)知識庫，自動生成契合業(yè)務(wù)目標(biāo)的策略。例如，針對“提升20-30歲用戶參與度”這一需求，可自動匹配“短信觸達+滿減券”組合策略，甚至進一步拆分“已核銷用戶”和“未核銷用戶”的分支方案。

活動運營 Agent負(fù)責(zé)“執(zhí)行落地”。將策略轉(zhuǎn)化為系統(tǒng)可執(zhí)行的營銷畫布流程，自動完成用戶篩選、節(jié)點配置、規(guī)則校驗等全流程操作。

內(nèi)容創(chuàng)意 Agent負(fù)責(zé) “溝通表達”。根據(jù)品牌調(diào)性生成短信文案、宣傳內(nèi)容，針對不同用戶分層生成話術(shù)。例如，對學(xué)生群體采用“奶茶錢省出來”的表達，對職場新人則用“犒勞自己的專屬福利”等，確保內(nèi)容契合品牌調(diào)性與目標(biāo)群體。

通過三大智能體的高效協(xié)同作業(yè)，智能MA為零售企業(yè)打造全鏈路智能營銷服務(wù)體系，實現(xiàn)從策略生成、規(guī)則配置到內(nèi)容創(chuàng)作、效果優(yōu)化的一站式智能營銷閉環(huán)，實現(xiàn)效率提升、質(zhì)量可控、經(jīng)驗沉淀。

那 Data Agent呢？又能解決哪些問題？

韓錚：在與企業(yè)的溝通中，我們發(fā)現(xiàn)傳統(tǒng)BI時常淪為 “單純的數(shù)據(jù)報表工具”，面臨三大困境：業(yè)務(wù)復(fù)雜導(dǎo)致指標(biāo)口徑混亂，分析過程耗時耗力；報表繁多但響應(yīng)滯后，容易錯失業(yè)務(wù)先機；海量數(shù)據(jù)堆砌，真正能指導(dǎo)行動的有效建議寥寥無幾。

數(shù)云Data Agent正是為破解這些痛點而生，打造個性化智能入口，基于角色與業(yè)務(wù)場景精準(zhǔn)推送核心數(shù)據(jù)，助力決策者擺脫無效信息干擾，將復(fù)雜數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為清晰可執(zhí)行的商業(yè)洞察，抓住問題本質(zhì)。

其核心優(yōu)勢體現(xiàn)在三個方面：

在精準(zhǔn)度方面，以工業(yè)級標(biāo)準(zhǔn)保障數(shù)據(jù)可靠性，元數(shù)據(jù)查詢精度≥97%，報表配置誤差率較人工操作降低80%。

在智能性方面，實現(xiàn)從報表生成、根因分析到策略建議的全流程自動化，產(chǎn)出的洞察報告質(zhì)量遠(yuǎn)超行業(yè)平均水平。

在服務(wù)連續(xù)性方面，24小時無間斷響應(yīng)機制，確保企業(yè)在任何時段都均可獲得實時決策支持。

簡而言之，數(shù)云Data Agent不僅是“輔助工具”，更是化身“隨時響應(yīng)的分析智庫和執(zhí)行團隊”，讓每位業(yè)務(wù)人員都能擁有數(shù)據(jù)科學(xué)家級別的分析能力，驅(qū)動企業(yè)決策效率與質(zhì)量雙提升。

最后，您認(rèn)為數(shù)云AI產(chǎn)品升級，能為零售品牌帶來的終極價值是什么？

韓錚：我們的目標(biāo)是“讓AI Agent成為零售企業(yè)消費者數(shù)字化運營的‘超級協(xié)作者’”。

我們期待AI Agent如同“隱形運營專家”，深度融入消費者數(shù)字化運營運營的每個環(huán)節(jié)——并非取代人，而是幫助業(yè)務(wù)人員從繁瑣事務(wù)中解放出來，專注于更具創(chuàng)造力的工作 ：理解用戶真實需求、設(shè)計有溫度的體驗、創(chuàng)造差異化的增長路徑。

這也是數(shù)云做AI產(chǎn)品的初心：讓營銷更有價值，讓品牌在AI時代行穩(wěn)致遠(yuǎn)。

最后的話

技術(shù)浪潮奔涌向前，數(shù)云始終堅信：AI的價值不在“炫技”，而在“落地”——不在于能生成多少華麗方案，而在于為品牌創(chuàng)造多少實在的增長。

在“AI+消費者數(shù)字化運營”的道路上，數(shù)云的征程才剛開始。我們不追求“顛覆式創(chuàng)新”，只愿以扎實的技術(shù)、懂業(yè)務(wù)的產(chǎn)品，陪伴零售企業(yè)走好每一步。

數(shù)云AI產(chǎn)品矩陣已經(jīng)準(zhǔn)備就緒，后續(xù)將持續(xù)發(fā)布數(shù)云AI產(chǎn)品能力詳解與落地案例，誠邀零售企業(yè)前來體驗。