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服装品牌把会员运营做得越精细，越考验导购的整体综合能力。
在会员消费数据、画像都清晰可查的情况下，最后一公里是导购发出去的那条消息：发什么、发给谁、怎么说——压在几千个导购身上，能力参差不齐，结果就是群发促销、顾客拉黑。再精细的会员体系，到这一步全部漏光。
问题不在服务态度，是这件事本身就超出了新手导购的能力边界。让一个新手导购给不同顾客写个性化话术，大多数人根本写不出来，最后往往还是发一条"两件85折"。曾经HAZZYS也面临类似问题，导购触达会员后，拉黑率一度超过20%。
从2025年开始，HAZZYS系统性地把AI引入会员运营。方向分两条线：一条对外增收，用AI识别潜客、生成个性化搭配、驱动老会员复购；一条对内提效，用RPA和AI小助手替代重复机械的人工操作。
以话术触达为例，系统会每天识别哪些顾客有购买意愿、排好跟进优先级、自动生成个性化话术，导购确认、发送。顾客收到的不再是群发促销，是带着自己名字、根据穿衣偏好生成的专属搭配方案。类似"XX女士，根据您偏爱的深色系通勤风，为您从本季新品里挑了这套专属搭配，您看一下？"这样具有个性化和具体场景搭配的触达，明显更受会员青睐。
数据也证明了这一点：拉黑率从20%多降到10%多，点击率稳定在30%以上。在AI与整体运营能力的共同加持下，从25年开始HAZZYS全渠道新增销售预估5000万元，并主要来自老会员复购激活。在刚刚过去的清明期间，整体也增长了27%，老会员消费人数增幅16%。
到现在，随着AI带来的业绩提升逐渐增多，部分加盟商甚至自发把AI使用率纳入导购的星级导购指标。对导购而言，AI工具也不再是“每天需要多做的一个工作”。
以上内容来自见实和HAZZYS会员运营总监于奉志的对话，在这次对话中，他不仅详细拆解了这套AI会员运营体系的完整逻辑、门店推广过程，也分析了更多潜客触达、用户召回的策略。
对了，在4月17日（本周五），见实还将和会员一起走进上海，欢迎你文末加入会员，一起去现场交流切磋。
现在，就让我们回到对话中来，如下，enjoy:
01拉黑率从20%降到10%，AI模型精准识别"谁会买、买什么"
见实：AI增长引擎是怎么赋能导购的？主要解决了哪些问题？
于奉志：核心解决两件事：发给谁、发什么。以前导购邀约会员靠自己拉清单，看谁有券、谁过生日、谁有礼品，凭经验判断。这个方式不精准，有购买意愿的顾客容易被漏掉。
话术这块也有问题——我们要求导购一对一个性化邀约，但很多导购不具备这种能力，让他给不同顾客写不同话术憋不出来，最后还是群发"两件85折"，顾客很反感，拉黑率一度超过20%。
现在AI增长引擎每天自动识别、排优先级推给导购，背后是两个模型。一个是购买预测模型，综合购买记录、消费频次、客单价、权益状态、历史触达反馈等多个维度，预测顾客近期是否有购买需求。另一个是美学模型，分析顾客买过的货品颜色、面料、穿衣风格，预测他对哪些新品感兴趣。两个模型叠在一起，既判断"他要不要买"，也判断"他想买什么"。系统同时生成个性化话术，导购勾选商品、确认话术、点发送就行，每个顾客收到的内容都不一样。
见实：这和以前用CRM做顾客分层，本质区别是什么？
于奉志：CRM是管理工具，更多是我们自己根据经验去操作——判断哪些顾客需要召回、推什么权益，凭的是人的能力与经验。AI的核心是预测，不是总结过去，是根据多维度数据预测顾客接下来的行为。就像天气预报，核心不是告诉你昨天下了雨，是告诉你明天会不会下。这个思维方式的转变对我触动挺大。
见实：系统识别完之后，为什么还要保留导购手动操作，直接自动化发送不行吗？
于奉志：技术上自动化也可以实现，但我们目前还是让导购自己去操作。话术可能需要根据具体顾客情况微调；更重要的是，导购自己点点点操作一遍，他会有参与感，知道今天联系了哪些顾客、发了什么内容。如果全是系统自动帮他做了，他们没有参与感，跟这件事的连接感就弱了。而且正价门店有时候客人不多，导购完全有时间做这件事。
见实：跑下来整体效果怎么样？
于奉志：拉黑率从20%多降到了10%多，点击率稳定在30%以上。从25年开始全渠道新增销售预估5000万元，今年第一季度整体增长20%+，清明假期4天增长27%，老会员消费人数增幅16%。
而且，这5000万的新增主要来自老会员复购激活——老会员本来就有购买基础，AI帮我们更精准地找到那些"快要买但还没买"的人，在合适的时机推合适的内容，把这部分需求激活出来了。
02点击率达30%，带名字+场景搭配比折扣更管用
见实：AI衣橱的触达效果怎么样？
于奉志：比如我发1万人，大概有30%多的人会点击，点击率还是挺高的。核心原因是它有场景化搭配，而且发的时候会带上顾客的名字，比如"XX女士，为您生成了一个专属搭配"，顾客会觉得这是专门给自己选的，就更愿意点进去看。
我们也用这个能力做过一次流失会员召回，针对买过一次但没再来的新会员，以及一段时间没消费的老会员，给他们生成专属的场景化搭配方案，比如在地铁通勤、咖啡馆的穿搭效果，顾客更有代入感。这一波带来了一两百万的销售。
见实：AI衣橱具体怎么做的？
于奉志：系统先从顾客的历史购买记录里提取偏好标签——颜色、面料、风格、常买的品类——再从当季新品里匹配，生成一套完整的场景化搭配方案，同时配上个性化话术，导购直接发给顾客。
这样顾客收到的内容里有自己的名字，搭配方案里有具体的穿搭场景，比如"适合您的地铁通勤+咖啡馆约会穿搭"，点进去看到的是根据自己风格选出来的款式，不是泛泛的新品推荐。这跟发一张活动海报的感受完全不一样——海报是"我们在搞活动"，AI衣橱是"有人认真给你选了这套衣服"。
见实：你们现在还在测AI试穿，这个场景的逻辑是什么？
于奉志：顾客看到AI模特穿着好看，但会想"我穿上是什么效果"。现在顾客只需要上传一张头部照片，系统直接生成她穿上这套衣服的效果图。主要用在离店场景——顾客没到店、或者离店后还在考虑，导购把链接发过去，顾客自己试。核心是提升离店转化。
见实：但AI生成的效果跟真人穿差距还是挺大的，这会影响转化吗？
于奉志：会有差距，但好的地方已经大于不完美的地方。它会稍微给顾客美颜一下，但整个人的轮廓和特征还是能认出来的，就像平时用美颜相机一样。对服装行业来说，顾客看到自己穿上衣服的效果稍微好看一点，心情更愉悦，反而更容易提升转化。而且这个模型在不断迭代，差距会越来越小。我们愿意跟合作伙伴一起共创迭代，不会等它完美了再用。
见实：个性化这件事，你们现在做到了什么程度，还差什么？
于奉志：准确来说是三个词——个性化、精准化、规模化。我们现在做的就是根据顾客的购买需求，把推送的内容做得更精准，服务权益也更精准。接下来要做到真正的万人万面，而且是规模化地实现个性化，不只是给少数顾客做，是给所有顾客都做到不一样。行业里一些领先品牌也都在往这个方向走。
见实：增收这条线之外，AI在你们内部提效上做了什么？
于奉志：一个是用RPA和AI替代重复性的表格工作。以前我们做活动表格，可能需要两三个小时，现在通过RPA，十几分钟就完成了。我们也在用腾讯的智能表格，替代人工发表格的环节。这些东西看起来不起眼，但每天都在发生，积累下来节省的时间很可观。
还有一个是AI会员小助手——"旺财"。随着会员运营越做越深，导购用的工具越来越多，节假日或者人员变动的时候，导购的问题就会集中爆发，比如系统操作问题、活动规则问题，叠加起来压力很大。为了及时响应这些问题，我们上线了旺财，导购有问题直接问AI，不用等人工回复。
03从"又多了个活"到自发纳入星级考核，核心靠业绩
见实：这套AI工具推下去，怎么引导导购日常使用的？
于奉志：导购一开始可能会觉得"每天有多了一项工作，也不知道原因"。我们没有急着讲道理，而是先让导购感受到工具本身。比如最近在推AI手机，我们的方式是让每个导购先给自己生成一张AI形象图——他们一看效果，马上就知道这个东西有意思、能干什么，接受度立刻就上来了。工具要让人感受到，不是靠培训讲出来的。
真正的转变还是业绩。导购用了几次AI增长引擎，发现不用自己动脑写话术，AI帮生成，稍微改一下就能发，而且顾客真的来了、业绩真的提了。我们出去巡店，导购主动反馈说这个东西挺好用的。对导购来讲，工具有没有用就两点：用起来方便，能带来增量。两点都满足，自然就跑起来了。
见实：推广的具体步骤是什么？
于奉志：先试点，在某个区域或某部分门店先跑，看有没有问题，有没有我们没想到的更好用法。试点没问题、反馈不错，再推全国。同时把用得好的标杆门店拍成视频，让他们现身说法——这个东西在什么场景帮了他们什么、具体怎么操作。别人能做好，其他区域也能做好，这比总部讲一百遍都管用。
推工具之前一定要先研究透，我们内部叫"事前三赢，事前算赢"——这个东西机会点在哪、问题在哪、终局是什么、ROI预估是多少，如果我们自己都说服不了自己，就不会去推。
见实：有加盟商自发把AI使用率纳入考核，这个是怎么发生的？
于奉志：我们没有要求，是加盟商自己做的。他们看到AI工具对业绩的帮助之后，主动把AI使用率加进了星级导购的考核项，占5分或10分。这也反映了，利益驱动有效得多。我们直营这边也不用KPI压，而是每周发排名数据，让管理岗看到哪些门店用得好、哪些差，用排名来推动。
见实：优秀导购和普通导购，AI对他们的影响有什么不同？
于奉志：优秀导购接受速度更快，会把工具用得更深，进一步放大他们原有的能力。普通导购最直接的变化是话术——原来不具备个性化邀约的能力，AI帮他们补上了这块短板，整体水平被拉齐了。所以AI在这件事上不只是提效，是直接帮薄弱导购补上了能力短板，把整体水平拉齐了。而且对HAZZYS来说，我们过去几年一直在推新工具，导购已经习惯了工具是会迭代的。
04AI大脑+导购执行，下一步，把店长的判断也交给系统
见实：组织层面上，是怎么分阶段推动AI增长引擎、选择工具的？
于奉志：2025年8月，集团以品牌为单位成立各自了AI项目组，集团相关岗位对AI都很重视。每个月例会上，商控、货品、品牌推广、会员、供应链、销售各个团队都会分享自己这块业务哪些地方能融入AI。年底还会评奖，给优秀AI项目发现金奖励。年初还组织了一次跨部门AI共创会议，把各事业部的业务骨干集中拉到一起开了两天，专门讨论AI对各块业务的价值方向往哪里走。
工具选型上我们比较开放，自研和外采都有。我们的核心竞争力是衣服和对消费者的服务，软件和AI产品不一定要自己做。AI增长引擎和AI衣橱就是跟服务商一起探索的。
见实：这套模式对行业来说，哪些可以复制，哪些比较难照搬？
于奉志：工具层面其实大家都可以复制。服装行业天然跟美相关，AI生成图片、生成搭配这些能力，已经逐渐成为成为行业标配了。难的是怎么让这些东西在终端真正用起来、用好。这涉及两件事：一是公司层面能不能推动，要让管理层接受这件事；二是终端落地，要把工具的价值讲清楚，让导购真正理解"这个东西在什么场景帮我解决什么问题"。这两件事对不同品牌来说难度不一样，这才是真正的挑战。
见实：接下来你们最想做的是什么？
于奉志：我们现在在做单店目标管理——把销售目标拆解成会员目标，AI来做目标诊断和建议。HAZZYS95%以上的销售来自会员，只要会员指标完成，销售额就八九不离十。
我一直在想一个场景：导购每天打开电脑，有一个AI大脑告诉他今天优先事项是什么、目标还差多少、跟进哪些会员就有机会达成、店里货品该怎么陈列。导购变成"手和脚"，AI大脑负责分析和判断——根据门店周围的人群、订货的货品、顾客结构，告诉导购怎么陈列、邀约哪些人。
见实：对会员运营来说，AI本质上改变了什么？
于奉志：改变的是生产方式。以前是数字化加人工，很多操作还是重复机械的。有了AI，这些重复的工作可以被替代掉，我们自己要做的是AI替代不了的部分——创意、判断、对消费者的理解。原来放大10倍，借助AI希望放大100倍、1000倍。我们跟行业最领先的公司比还有很大差距，但我们至少往前迈了一大步，接下来还是小步快跑，先试点，跑通了再推广，不急于求成。
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