这三个案例分别来自酒店、休闲零食、运动品牌三个完全不同的行业，但它们有一个共同点：都已经真实落地、并且已经产生了明显商业价值，而且都不是聚焦在内容、图片、视频生成领域，而是真正嵌入到了业务流程之中。

所以，我觉得值得分享。

01 案例一：把“老员工的经验”打包进AI，让新员工7天顶一个月

第一个案例是东呈集团的AI应用。东呈集团大家可能听说过，它是中国排名靠前（有媒体说是排名第五）的酒店连锁集团。

当然，东呈集团也面临着今天的酒店行业共有的一个挑战：一线员工流失率高，很多服务员、前台干不到一年就走了。离职或许不可怕，但可怕的是新人上来后要很长时间才能“顶上”。

为什么酒店工作看似简单，却特别难带新人？

因为酒店95%的时间都在重复标准流程，但真正拉开服务品质的，是那5%的“意外情况”：半夜客人醉酒闹事、客人态度特别恶劣百般刁难、突然有人晕倒、孩子发烧、行李箱丢了、房间漏水……

这些事情不常发生，但一旦发生处理不好，对酒店的口碑会造成严重的负面影响。没有经验的新员工，遇到这种场景很容易懵逼，也很容易让事情往不好的方向转化。

东呈集团所做的事情，是把过去大量的这类“棘手案例”全部收集起来，然后训练一个AI Agent（智能体），专门扮演“难缠的客人”和“意外的情况”。

新员工培训时，不仅是看PPT、听课、看视频，更重要的是直接跟这个AI一对一演练。

AI可以瞬间变成一个破口大骂、要求退房的暴躁客人、一个半夜说孩子高烧要看医生的焦急家长、一个故意找茬、拍桌子要投诉的“职业差评师”。总之AI会把过去曾经出现过的各种麻烦事情随机再现，将难题抛给新员工。而新员工则必须实时应对：安抚、解释、解决、补救。做完一轮，AI立刻给出专业点评，告诉员工哪里做得不错，哪里可能存在问题，可选的正确方法是什么。

然后，再来下一轮，直到员工能够比较好地在AI面前解决大部分棘手问题。

利用这样的方法，东呈集团大幅度降低了新员工培训成本，更大幅度提升了新员工的“战斗能力”。

原来一个新员工需要1个月才能基本独当一面，现在7天就够了；原来很多技能要1周才能教会，现在2个小时就能搞定。

02 案例二：CDP的AI化升级

这个案例来自绝味鸭脖。这些年零食行业生存不易，消费者有一定程度的流失，所以能把忠诚顾客留下来，是非常重要的。

绝味鸭脖也不例外，据称拥有8500万个会员，其中不乏常常购买的忠实顾客。

绝味鸭脖觉得自己过去做这些会员的服务、会员的营销其实都是比较简单粗暴的，但是这些会员背后的需求是相当不一样的，每个人的口味、喜好、买的数量多少、产品的组合都不一样。

为了能够服务好这些忠实顾客，绝味鸭脖曾经构建过类似于CDP（顾客数据平台）的系统，以追踪和存储消费者的各种数据，从而能够为不同的客群提供针对性的运营服务。

不过，这个方法还是不够精当，不是数据不够好，而是CDP和MA（营销自动化）基本上还是基于通过规则建立标签的方式来细分人群，其实很死板，而且也不可能把人群分的很细，很多时候可能没能完全把握住顾客的真正需求。

而生成式AI出现之后，绝味鸭脖就把AI能力引入到CDO和MA之中。

绝味鸭脖基于这套CDP系统所搜集的各种各样的消费者会员的数据，构建了几个智能体，这几个智能体都是AI驱动的。

第一个智能体是用户消费者洞察的智能体，这个智能体基于CDP中间的数据，自己去分析每一个会员、每一个消费者的喜好。发展到今天的新的方法，是基于生成式AI的“生成式推荐”（关于这个方法，大家看我的微信视频号的置顶的视频）的方法，也就是对每一个人可以生成独一无二的洞察。

第二个智能体是用户的权益设计的智能体，既然对每个人的洞察不一样，那每个人喜欢的权益当然也就不一样，这个智能体基于这些洞察去生成相关的权益。

第三个智能体是产品组合产品设计的智能体，毕竟每一个消费者的产品倾向和喜好是不一样的，这个智能体为每一个用户、每一个会员去生成他可能喜欢的产品以及产品的组合。

第四个智能体跟营销直接相关，既然我能洞察每一个消费者，而且我为每个消费者生成的权益不一样，产品组合也不一样，因此要跟每一个会员进行沟通的营销内容当然就不一样，所以需要有一个内容智能体去专门为每一个会员生成独一无二的内容。这个智能体就是内容生成智能体。

最后一个智能体是数据复盘的智能体，这么做有效吗？所有的数据回到中台之后，基于这个数据分析复盘的这个智能体就去判断哪些方法对哪些用户是有用的，哪些没有用，下一次就去迭代改进，它就形成一个闭环。

这个方式实际上是我们过去CDP和营销自动化（MA）的一个AI引入和迭代的新版本。它这个版本的好处就在于因为有了AI，所以很多生成部分的工作都交给AI了，而且AI可以针对每一个个体去做相应的生成。

过去我们在CDP和MA的时候基本上还是细分人群，细分20个不同的群体，基于不同的persona、不同的标签去针对性地做营销和运营。现在有了智能体以后，能做到针对每一个人的个性化营销策略和触达。

这个案例，是CDP和MA现在在AI时代一个比较典型的进化的样板。

03 案例三：用AI去做真正的用户产品创新，而不只是设计个外包装

第三个案例来自耐克。

耐克是一家非常喜欢在数字化做投入和创新的企业，它一直在做相关的创新。这一次的创新利用了AI，用在产品设计上。在这个案例中，Nike跟一些奥运选手去做合作，在他们的跑鞋中间放上一些传感器，这些传感器会不断收集运动员在穿这个鞋进行运动的时候相关的脚和鞋的数据。这些数据就像在风洞中测试飞机的数据一样，非常拟真，但数据量也非常大。

拿到这些数据之后，Nike会让AI分析这些数据。基于这些数据，AI能够告诉Nike，跑鞋产品中有哪些“不够配合”运动员的地方。比如，发现哪些地方的厚度不够，发现哪些地方不够软，哪些地方的支撑还不够好，基于这些数据AI会给出新的鞋的设计。

耐克又会把这个新的设计放到3D打印机中间去快速生产出一个新的鞋出来。然后，再给这个运动员去用，并且还是用传感器去收集相关的数据，以分析相应的新设计有没有改善跑鞋的表现。当最终得到比较完美的状态，那就将这个鞋批量生成，投入市场。

这个就是比较典型的把AI和传感器结合起来，去针对用户的真实反馈。这个反馈都不是感性的说我穿这鞋舒不舒服，而是直接就是客观的数据，定量地去反馈这个鞋、这个产品到底怎么样，然后AI就可以基于这些反馈不断帮助产品的迭代。

这也是一个比较典型的基于用户的需求去优化产品，从而能够达成产品更高满意度的一个AI实际应用案例。

这几个案例都挺有意思的，后面我其实还跟一些企业在不断沟通，他们也有非常精彩的案例，只是暂时让我保密不要泄露。当获得可以分享的授权之后，我会第一时间跟大家继续分享。如果朋友们感兴趣，请一定订阅我的这个微信公众号和我的视频号。

好，就先聊到这里。

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三个利用AI进行创新用户经营的案例

01 案例一：把“老员工的经验”打包进AI，让新员工7天顶一个月

02 案例二：CDP的AI化升级

03 案例三：用AI去做真正的用户产品创新，而不只是设计个外包装

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