在母婴零售行业竞争日益激烈的今天，孩子王以 AI 驱动的“千人千面”精准营销，带来了近 3 亿元的业务新增量！
借助“智能DTC”工具，孩子王不仅实现了大规模的个性化推送，还用智能化的精准触达大幅度提升了转化率。

2024 年，AI 营销为孩子王贡献了 1.7 亿至 1.8 亿的新增营收，而这一增量在 2025 年预计突破 3 亿元大关。通过 AI 精确筛选流失用户并重新激活，孩子王打破了传统营销的低效壁垒，将精准营销从“标配”升级为“必备”。

AI 不仅能够自动分析用户数据，还能通过多渠道（如企业微信、APP推送、短信、电话等）智能判断最佳触达方式，大幅提升触达率至70%-80%。

而 AI 的真正突破点，在于其能够将整个营销流程串联起来，打破了以往人工操作中的低效与限制。它不仅优化了文案创作，还能通过不断自我迭代，测试数百种营销方案，迅速找到最适合的策略，这种自我进化能力使得孩子王在不断变化的市场环境中，能够快速响应、精准获客、最大化转化。

通过 AI 全面赋能，孩子王将传统母婴市场的运营方式推向了智能化新时代，在此过程中，他们还新创建了 AIBP 新角色以适应新变化。接下来，让我们一起看看孩子王的 AI 千人千面营销玩法，也欢迎你加入见实会员，获取这次对话完整版1.1万字。

对了，孩子王CTO王海龙也将在见实进行更多细节分享，欢迎下边扫码报名，面对面交流。

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AI 千人千面营销

带来业务新增量近 3 亿

见实：你们用 AI 实现千人千面的精准营销后，带来了哪些实际增长？

王海龙:首先，AI 精准营销实现了 30% 的生意完全不需要人工参与，节省了大量人力。

其次，我们在业务增长中也实现了新增量，2024 年这一部分增量达到了 1.7 亿到 1.8 亿，2025 年预计增量能达到近 3 亿。

见实：新增量主要来自哪里？

王海龙:主要来自于对流失用户的重新触达和激活。

我们把三个月未购买的用户视为流失用户，因为母婴需求是「持续性」的，用户几乎不可能三个月不需要纸尿裤或奶粉。所以我们通过 AI 来精准筛选并重新激活流失用户，提高了转化率，带来了业务新增量。

见实：如何判断是 AI 带来的新增量？

王海龙:AI 触达主要是针对特定的品类，比如尿裤。如果用户在 AI 触达后，24 小时内购买了该品类，我们就认为是通过 AI 算法“捞回来”的。

如果超过 24 小时才购买，或者购买的品类不匹配（如购买的是零食而不是尿裤），我们就不计算为 AI 的触达转化，口径比较严格。

AI 使我们的全渠道触达不再局限于低效的传统方式，而是智能化精准推送，极大提升了用户体验和转化率。

见实：用 AI 实现千人千面，最大的突破点是什么？

王海龙:最大的突破在于，AI 能够将流程串联起来。以前，像打标签、写文案、触达用户这些技术，它们分散在各个点，很难串联起来。人力去做这些事情时，往往会受到执行率和质量的影响，因此精准营销之前一直没达到理想效果。

AI 将这些流程串起来后，整个环节不再需要人力介入，效率大幅提高，同时AI可以快速迭代进化。比如，当第一次执行任务时，如果 AI 发现转化率不理想，就会调整策略，下次换个文案试试。AI 可以在短时间内测试成百上千种文案，而人力只能做到十几种。

AI 的优势就在于，它能够快速执行，并找到适合用户的策略，以及不断自我进化，带来连锁反应，提升整体效率和效果。

见实：流程的串联，主要指 AI 与现有 CRM 系统、SCRM 系统的结合？

王海龙:对，以前需要人工手动操作多个系统，从一个平台提取数据，再转到另一个系统。现在，AI 可以直接连接这些系统，自动提取并整合数据。

例如，AI 可以从 CRM 系统提取客群数据，从营销系统提取优惠券信息，直接通过 API 调用将数据传输并执行任务，这种自动化打破了各个系统之间的壁垒。AI 核心串联的是“流程”，它简化了业务流程，无需人工干预。

02

AI 提升了触达流程

综合触达率达到 70%-80%

见实：先从 AI 进行标签分类开始讲起？

王海龙:我们现在大概有 1500 个标签，之前没有 AI 时，打标签主要依赖人工来做，效率低，且颗粒度远不如 AI 细致。因此AI 的第一个优势就在于能对每个用户进行精细化、精准化的标签分类。

AI 对用户进行标签分类后，可以根据这些标签，定制个性化的营销内容及商品推荐。比如对于某个女宝宝，AI 可以根据其购买记录，推荐她喜欢的粉红色公主装或是爱莎主题产品。

见实：识别标签后如何实现 AI 千人千面触达？

王海龙:以前的全渠道触达，不仅效率低，而且内容精准度也不高。

现在我们可以让 AI 通过短信、企业微信、电话等多种渠道触达用户，AI也可以根据用户行为和偏好选择最合适的触达渠道，比如能分析出用户之前通过哪个渠道转化，哪种方式对他们最有效，这样触达效率和转化率都得到了提升。

比如，我们会用 AI 来分析用户与品牌的多个接触点，比如是否添加了企业微信。因为通过企微进行的触达效果最好，所以优先通过企微进行触达，一般一周最多触达两到三次。

如果该渠道触达频次达到上限，或者用户没加企微，我们就会用 AI 分析用户是否下载了 APP，如果下载了，就通过 APP 推送消息。但并不是所有人都会打开推送，因此我们还会看用户打开 APP 的频率，如果打开频率高，下次打开时我们会通过弹窗提示他们需要看的内容。

若以上这些方式都没触达用户，就会用AI发短信或打电话。短信虽然有效，但有成本且效果不稳定，所以只是一个备用方案。最后的触达方式，会通过AI外呼打电话给用户，虽然不能保证每个用户都会接电话，也不能保证转化，但通过这些不同的渠道综合触达，整体触达率可以达到 70%—80%。

见实：触达率还挺高的。

王海龙:对，AI 使个性化触达排序更精准。以前我们只能知道某个用户喜欢哪个触达渠道，但 AI 能根据每个用户的行为数据，更精细判断每个用户的偏好，综合判断最合适的触达渠道。

例如，如果某个用户对企业微信不理，但对短信非常敏感，我们会给他打上短信优先的标签。AI 让我们能做到精准的千人千面触达，而之前这样的个性化管理非常困难。

由于每个用户的偏好都不一样，AI 还可以根据这些偏好，自动生成个性化的文案和内容，确保营销的精准性。例如，短信内容可能会加入价格优惠信息，企微消息则能加上图片和表情，APP 通知则会突出商品信息。这样，我们就能做到千人千面，最大化触达效果。

见实：AI 如何识别用户需求，需求图谱是怎么构建的？又如何反哺标签？

王海龙:这是孩子王的核心竞争力之一，我们一直在服务 0 到 14 岁的儿童，我们通过分析该年龄段用户的需求，建立会员需求图谱，这是基于我们长期在这个行业积累的数据。

我们会通过 AI 自动筛选出各标签人群，分析他们的需求，并匹配相应的营销内容、文章、商品资源以及优惠券，并根据用户的生命周期，为他们提供定制化、个性化的产品和服务。

之后通过用户购买的商品，还可以倒推出小孩的月龄以及消费习惯，进而为用户打上新标签。这些标签越精准，我们对用户的画像就越清晰。基于这个画像，再匹配原有的会员需求生命周期图谱，从而更精准地预测用户下一阶段需求。

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AI自动生成个性化营销内容

及进行千人千面精准商品推荐

见实：刚提到 AI 会自动生成营销文案、图片等，图片直接商用的难度挺大，你们AI 生图是自己开发的模型吗？

王海龙:完全依赖大模型的可控性并不强，我们采用了一种结合方法：大模型帮助设计文案和生成方案，但在最终生成图时，采用较为保守的算法，使用抠图技术将几个不同的图像合成在一起。

比如，大模型会根据我们提供的奶瓶商品主图来设计营销图的文案和背景色，它给出设计方案后，我们用传统技术将这些要素合成在一起。这样可以确保图像的可控性，且最终的审美效果较为理想。

最终合成过程完全由技术工具完成，并未依赖大模型来合成图，传统技术就能做到这一步。目前所有生成的图像都能直接发出，这个过程已经非常成熟了，不再需要人工审核。

见实：文案和图片的训练有难度吗？

王海龙:技术上的难度并不大，主要是工程上的难度。我们有大约 8000 名育儿顾问，他们与用户的交互数据非常真实。

我们将这些数据提取出来，训练模型，确保 AI 的回复符合我们的标准。并在 AI 服务用户时，后台有专门团队监督它的回复，确保没有错误。如果发现不合适的回答，我们会收集并再训练模型，让其不断进化。这是一个工程化、运营化的任务，需要时间和大量的用户交互数据，才能逐步提高 AI 的表现。

现在有了 AI，哪怕是同一类用户（比如都是需要购买辅食的用户），AI 也能根据细分需求进一步精准推送内容。例如，同样是男宝宝和女宝宝，他们的需求会有所不同，南方和北方的宝宝也会由于气候差异有不同需求，因此看到的内容也会完全不同。

AI 不仅用于个性化营销，还包括商品的精准推荐。比如，我们有一些定价严格的品牌商品，不允许打折。但通过 AI，我们可以为每个用户生成一个专属链接，用户打开链接后看到的价格可能会比市面上的其他平台便宜，这样既不破坏品牌定价规则，又能提高用户的购买欲望。

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组织变化上新增了AIBP角色

技术人员学习业务相对更容易

见实：AI 代替人后，最明显的效果提升在哪些方面？

王海龙:体现在执行率上。之前让几万名员工去触达用户，整体执行率比较低，且无法做到百分百覆盖。如果每个环节的执行效率都只有10%，那么最终传达到用户的效果就会非常差。

而且监督这些员工执行任务是一项巨大的管理成本。通过 AI 替代后，执行率大大提升，因为 AI 不受情绪和效率的限制，能够稳定高效地完成任务。

见实：现在整个过程中还有需要人力参与的地方吗？

王海龙:目前人力参与的部分主要是不断开发新的模型，挖掘人群标签中的机会点，把这些模型训练到 AI 中。

使用 AI 的前提是需要有人教它如何做，从而开发出新的精准营销模型。比如，根据不同人群（如过生日的用户或待产的用户），人力需要定义出如何为这些人群配备什么样的资源和话术。

见实：在AI 实现千人千面营销过程中，最难“啃”的是什么？你们是怎么解决的？

王海龙:一是技术上的挑战。AI 刚开始使用时面临的挑战是，能否做到文案和图像的可用标准。尤其是做图时，很多AI模型会有“幻觉”，导致生成的图和实际商品图有细微差别，这会导致用户收到的商品和宣传图不一致。

另外，如果每张图都要人工审核，那 AI 的效率就会大打折扣。所以我们 2024 年花了大量时间测试，大概用了三到四个月的时间，确保模型生成的图像能精准还原商品。

二是组织上的挑战。以前这项工作是由人来做的，很多人会对 AI 的介入产生抗拒。因此我们先在内部做了一个“机器与人”的 PK，选定几个品类，利用 AI 进行实验。

通过一段时间的试验和数据证明 AI 能在效率和效果上超越人工，最后才推动公司接受并认可 AI 技术。在此过程中，我们还帮原来这些团队找到了新的角色和定位，让他们看到 AI 的引入并不意味着他们被替代，而是提供了新的、更有价值的工作内容。

比如，以前负责会员营销的团队，现在转型做会员产品相关服务，比如会员权益的设计和收费产品的推出。这些新任务能为会员提供增值服务，提升会员体验和满意度。AI 接管的是已固化的营销流程，剩下的创造性工作交给团队去做。

见实：所以你们在组织变革方面，最大的变化是什么？

王海龙:我们提出了“AIBP”的概念和角色，有点类似于“HRBP”。AIBP 的职责是将 AI 技术与业务场景融合，既需要了解 AI 最新能力，也要了解企业当前痛点，并找到能够用 AI 解决的业务问题。

我们认为“技术人员学习业务”要比“业务人员学习技术”更容易，所以我们把技术较强、又有业务思维的人，即 AIBP 人员，派到核心业务部门，他们会帮业务部门找到能用 AI 技术解决的问题，推动 AI 在业务中的应用。

见实：有 AI 后，很多人担心过去的运营方法会在AI 时代被完全碾碎，以前的运营规则和方法可能不再适用。你怎么看？

王海龙:传统运营方法在 AI 时代肯定会被颠覆，但人和 AI 之间的协作将发生巨大变化。以前，运营工作是以人为主，数字化只是辅助帮人提高效率。未来，我认为 AI 将成为决策和大脑的核心，而人则是配合 AI 执行的手脚。

比如我们现在的 AI 店总，它还是在辅助阶段，类似于电动驾驶中的L2级别。未来，AI 将能直接做出决策，比如“今天某家店进度落后，需要做 ABC 三件事”，店总只需执行。随着训练的深入，AI 会越来越独立，它将通过吸取优秀店总的经验，不仅提供策略建议，还能自动帮助执行。到那时，店总只需按 AI 的建议执行就行。

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