10分钟跑出承接SOP、4小时外全由数字人直播，AI已经进入经营主链路了

那些真正把AI用进业务场景的企业，最先发生的变化，到底是什么？

不是先省了多少人，也不是先多了几个新工具，而是品牌过去最难跑顺、也最难规模化复制的那条链路，开始往前走了：

分散在客服、电话、私域和公域评论里的用户信息，不再只是沉在不同系统里；原来靠运营、内容、客服、直播各自补位才能勉强跑起来的动作，开始被压缩成更稳定的一套承接方式；过去按渠道拆开的货品、推广、直播和反馈，也开始重新围绕同一批用户被组织起来。

容联云VP、容联七陌总经理王春生在前几天结束的AI*私域私享会上提到，像私域里常见的T+7、T+15链路，如今已能通过小程序自动生成SOP，连同文案内容一起产出，原本一两天才能完成的动作，被压缩到10到30分钟。

更关键的变化不在于“做得更快”，而在于这些动作开始更直接地围绕用户承接、用户触达和用户转化来展开。

随着公域越来越贵、ROI持续下滑，品牌增长的突破口早已不在渠道，而在用户。也因此，当AI介入品牌“从渠道运营转向用户运营”的多个场景后，它的价值绝不仅是提效，而是开始进入经营主链路，重新理解用户，也重新组织增长逻辑。

本文即是王春生的分享实录，包含更多AI在业务层落地的运营细节。如下，enjoy:

01

AI先改写的

是那些最费人、最难复制的动作

过去一年，我越来越强烈地感受到一件事：AI已经不是品牌要不要尝试的新工具了，它已经开始直接进入运营一线，改结果，也改岗位。

在我今天要讲的三个案例里，原来分散在客服、电话、私域、公域评论里的用户信号，开始被接起来，直接往下变成标签、需求洞察和触达判断。

原来靠运营一点点搭出来的SOP、图文和短视频素材，被压缩成更快、更稳定的一套动作；再往后，货品、推广、视觉、直播这些过去各做一段的环节，也开始被放回同一套围绕用户的逻辑里一起优化，连评论和客服反馈都不再只是复盘材料，而是继续往下推到内容迭代和产品判断里。

这些变化放在一起看，我更愿意把 AI 理解成一套已经开始进入经营主链路的新能力。

我自己原来长期在品牌侧做ToC，公域、私域、线下都做过很多年。后来到了容联云，我们原来扎得更深的是客服这一块，从文本机器人、语音机器人，到后来大模型版本，这条线一直在做。2024年，我们开始从软件往服务落地，开始做AI BPO；2025年，又进一步介入运营服务。在这个过程中，我越来越清楚地看到，客户真正要的，不只是一个工具，而是这些能力到底能不能真正进业务、拿结果。

公域越来越贵、单一渠道越来越难有明显增量，这些判断大家都不陌生。很多品牌并不缺数据，也不缺触点，缺的是怎么把这些分散的数据和触点，重新组织成对用户有效的经营动作。

所以关键不是渠道，而是能不能围绕用户重新组织运营。

02

用户标签不再停在画像

而是直接接到转化动作上

先说第一个品牌。

这是一个偏跨境和线下渠道属性的保健品品牌。它的问题并不复杂：渠道相对单一，新客获取出现断层，用户增长开始乏力。

对这样的品牌，如果还是按原来的方式往前推，最后通常还是会回到投流、活动、拉新这些老办法上，但边际效率已经在下降。

我们接手之后，最先做的不是投放，也不是改内容，而是先把用户重新拆了一遍。

第一步，是重新打标签。

这里最关键的一点是，这个标签不是传统意义上的年龄、性别、地区，而是基于客服侧沟通记录、电话沟通内容，再结合数据库信息，由AI自动生成的组合型标签。单个用户标签超过12个。因为我们不只是知道这个用户是谁，而是更需要知道或接近，他现在更可能需要什么、处在什么状态、下一步更可能被什么触发。

这一步的价值，在以前其实很难做得这么细。

过去做用户分析，我们常常要做很多聚类、因子分析，去找共性特征，这件事很重，也很慢。现在只要数据颗粒度足够细，10万个客户要分成10类、20类、100类，AI 都可以很快做出来，而且很多时候分出来的需求点比人工更准。

第二步，是把这些标签直接接到运营动作上。

我们主要往三条链路上去接：新客培育、老客激活、新品转化。AI在这里承担的作用，不只是帮我们做一点分析，而是先把意向客户筛出来，做更精准的推送，再把内容和SOP一起跟上。比如私域里快闪群的转化率为什么会高，核心不在“群”本身，而在于进群之前，哪些人被筛进来，哪些需求被先识别出来。

再比如单场活动客单价能到4000元以上，背后也不是粗放地推一场活动，而是更有针对性的筛选和推荐。

第三步，是把私域里很多重复动作自动化。

像常见的T+7、T+15这类SOP，现在已经可以通过我们内部的一套小程序自动生成，而且不只是流程，连 SOP 内容也可以自动生成。以前做一套 SOP，可能要一两天；现在只需要十几分钟到30分钟。

图文商品、图短视频这些内容制作，很多也已经交给AI去做。AI的产出还有一个特点，就是它的稳定性会更高。你不断去优化它，它的输出会越来越稳定。

最后跑出来的结果很直接：会员下单占比较之前提升了58%，会员贡献占比接近80%，有77%的用户呈现出很高的复购水平；存量用户生命周期整体提升约50%，客单价提升31%，老客复购率提升30%。

我自己对这个案例最大的感受是，AI开始接手的，已经不只是内容生产，而是用户识别、分层、触达和SOP生成。

而AI 一旦把这些环节接过去，私域运营就开始从“依赖经验和人力堆出来”，变成“可以持续复制的系统动作”。

03

数字人产出超越真人背后

货、投放、直播开始围绕同一批用户重做

第二个品牌，是一个国内滋补类品牌。

这个品牌遇到的问题，其实更接近今天很多品牌的真实处境：行业整体承压，主营产品增长乏力，竞争加剧，流量缩减，推广成本提升，产品同质化严重，最后大家都在拼价格。

这种情况下，只在某一个环节上做优化，意义已经不大了。我们和这个品牌合作时，做得比较深，基本上是从货品、视觉、推广、直播几端一起往下做。

先是货品端。

我们不是拿一套SKU去覆盖所有渠道，而是针对不同渠道，重新去看不同 SKU的定位和侧重点。这个动作看起来简单，但它解决的是一个很实际的问题：同样一个产品，在不同渠道里面对的用户、被触发的场景、适合承接的内容，并不一样。如果SKU逻辑不分，最后往往会变成所有渠道都在卖同样的东西，结果就是效率越来越低。

再往前一步，我们还把产品共创的逻辑接了进来。这里说的共创，不是我们自己去做研发，而是我们给品牌提供全网的数据支持，去找对它来说更可能形成突破的产品机会。哪些需求在往上走，哪些表达在被反复提到，哪些场景已经开始出现变化，这些信息如果只靠人工扫，很难持续做深，但AI可以把这类信号更快地提取出来。

再是视觉和推广端。

视觉端，很多内容和素材已经用AI去承接。推广端，不只是盯某一个平台，而是把天猫、拼多多、京东以及线下推广放在一起分析和优化。包括促销动作，也一起重做。

对我们来说，这个品牌基本是能用AI工具的地方，我们都会尽量用上。因为当几个环节都在承压时，只靠其中一个部门去优化，效果通常很有限。

变化最明显的，是直播。

给这个品牌商量数字人直播，并持续优化大概三个月，到后面，数字人直播的产出已经比真人更好。现在这个品牌的真人直播每天大概只保留4小时，4小时之外基本都交给AI。它的效率更高，成本也更低。

很多人会把数字人直播理解成“为了省一个主播”。但在我看来，关键不在省人，而在于它把直播里很多标准化、重复性、可训练的动作吸收掉了。哪些时段适合 AI 承接，哪些场景必须由真人出面，品牌会重新分工。等这种分工一旦跑顺，直播这件事本身的成本结构和效率结构就会被改写。

最后的结果也比较清楚：老客人数占比从原来的26%提升到40%，老客消费金额占比接近50%；核心品类玻尿酸的占比提升到50%；后来新拓出来的小分子新品，在上市第二个月做到单月成交6万。

这已经不是单点提效，而是在把货、内容、推广、直播一起拉回到同一套经营逻辑里。这也是我为什么越来越看重“用户”而不是“渠道”。

因为如果还是按渠道去看问题，很多动作天然是割裂的：货品是一套逻辑，内容是一套逻辑，直播是一套逻辑，促销又是一套逻辑。最后每个部门都在忙，但老客占比、新品增长、整体效率未必会一起往上抬。

只有当这些动作开始围绕同一批用户来重新组织，很多原来拆开的东西，才有可能重新接起来。

04

当VOC开始反推产品

AI才真正进入经营后段

第三个品牌，是一个全球领先的涂料品牌。

这个品牌的问题不是没内容，而是内容同质化严重，很难精准打到用户真实需求；同时，线上留资、咨询、评论这些反馈，响应又比较滞后，品牌和用户之间很难形成更深的关系。

我们在这里最先抓的，不是某个平台的投放，而是全网的用户声音。小红书、抖音、几个主流电商平台的店铺评论，再加上私域和客服侧的沟通记录，我们都一起拉进来做分析。因为我们本身在客服侧有比较深的积累，所以这一步我们拿到的，不只是公域评论，而是更完整的用户表达。

这一步的重点，不在于“收集更多数据”，而在于要尽快把几个关键问题看清楚：用户真正关心的点是什么，不满意点在哪，满意点在哪，哪些使用场景在高频出现，哪些表达被反复提到——你把电商平台评论拉出来，很快就能洞察到。

这些洞察出来之后，一方面，内容会基于这些需求不断迭代、替换、输出，去提升互动率；另一方面，我们在这些声音里洞察到了“设计师联名款”这个方向，然后围绕这个方向重点去推相应系列，最后带动了销售增长。

在这个案例里，AI真正有价值的地方，是它开始能从用户声音里反推出内容方向，甚至反推出产品机会。

这三个案例叠在一起，大家会越来越清楚地感觉到：相较于前几年很多品牌用AI提效，现在，AI已经开始顺着用户识别、内容生成、SOP自动化、直播承接、VOC洞察这些环节，往经营主链路里走。

再往下，它一定会影响组织。

以前很多品牌内部，天猫一个团队、京东一个团队、拼多多一个团队、抖音一个团队，小红书可能还有专门团队。但这两年我接触下来，大部分品牌都在合并。原因很现实，单一渠道不增长了，人力又在收缩，继续按平台拆，成本只会越来越重。

而AI会进一步推动这种变化。因为基础内容、基础设计、基础数据分析，这些东西越来越可以交给AI去做。真正重要的是经验足够丰富的人，去把这些agent调好、用好、持续优化。

未来最稀缺的，不是执行者，而是能定义动作、调整策略、优化AI的人。