作者|周雅
傳統(tǒng)高定師傅追求用尺子打造完美禮服,在當(dāng)代奢侈品行業(yè),一場相似的量身定制正在展開。
一組數(shù)據(jù)來自貝恩《2024年中國奢侈品市場報告》——2024年約有40%的中國奢侈品消費(fèi)者在海外消費(fèi),而不在國內(nèi)消費(fèi),而在2023年這個數(shù)字只有18%。一方面消費(fèi)外流,另一方面國內(nèi)市場增長放緩,兩者如同一柄懸劍提醒行業(yè)尋求突破。
該現(xiàn)象背后,Artefact公司正在書寫不一樣的答案:將曾經(jīng)只屬于頂級VIP的專屬服務(wù),通過AI技術(shù)轉(zhuǎn)化為可規(guī)?;膫€性化體驗——這種現(xiàn)代版的“量體裁衣”,不再局限于物理尺寸,而是依托數(shù)據(jù)和算法的力量。
解構(gòu)奢侈品的“人貨場”
作為深耕奢侈品行業(yè)的數(shù)據(jù)專家,Artefact公司認(rèn)為,消費(fèi)者在境外購買奢侈品的三個關(guān)鍵決策階段是“出發(fā)前、旅途中、返程中”,品牌若想抓住黃金時機(jī),需要先直面三個挑戰(zhàn):
一是數(shù)據(jù)洞察受限:跨境數(shù)據(jù)傳輸(CBDT)限制,使得即使是同一品牌,也難以獲悉其中國消費(fèi)者在品牌國外門店的購買行為。
二是銷售機(jī)會易失:許多消費(fèi)者在出境前已完成購買決策,品牌若不能提前與消費(fèi)者建立聯(lián)系,將錯失潛在獲客機(jī)會。
三是客戶體驗脫節(jié):消費(fèi)者回國后,品牌往往難以維持無縫的體驗,難以重新連接高價值客戶,進(jìn)而影響忠誠度和復(fù)購。
“奢侈品行業(yè)的核心競爭力,在于將個性化服務(wù)發(fā)揮到極致。”Artefact公司合伙人劉允侃(Kenn Liu)總結(jié)道,“而這正需要‘人、貨、場’三個維度的完美結(jié)合。”
Artefact公司合伙人劉允侃(Kenn Liu)
在這背后,Artefact正在攜手第三方合作伙伴,通過“ACT”方法論(A – Anticipate前瞻布局,C – Connect長效連接,T – Track全面洞察),助力品牌跨越挑戰(zhàn),解鎖新的增長機(jī)遇。
在“人”的維度,Artefact提供一套消費(fèi)者全程追蹤系統(tǒng)。“我們通過數(shù)據(jù)追蹤和聯(lián)合建模,在消費(fèi)者旅行前識別意圖(通過分析如酒店訂閱、電商平臺瀏覽、出行提醒等數(shù)據(jù)),旅行中精準(zhǔn)投放(通過品牌小程序、品牌官網(wǎng)等),回國后持續(xù)營銷跟進(jìn)(通過觸點(diǎn)和SA等),去做相應(yīng)的國內(nèi)營銷、國內(nèi)邀請、國內(nèi)活動等——該解決方案精準(zhǔn)捕捉消費(fèi)者的購買軌跡,確保品牌始終與高價值客戶保持聯(lián)系。”
在“貨”的維度,AI正在重塑產(chǎn)品決策流程。奢侈品消費(fèi)者,特別是中國消費(fèi)者,非常看重情感鏈接、本土化元素,如何在海量的品牌產(chǎn)品中選擇一款在中國能打爆的爆款?Artefact也提供了解決方案。
考慮到奢侈品新品上市普遍需要6-7個月的周期,Artefact通過數(shù)據(jù)預(yù)測消費(fèi)者喜歡的元素,通過AI大模型對產(chǎn)品“顆粒度拆解”,去找到歷史上的產(chǎn)品特性,再加上建模分析,幫助客戶提前打造和抓取半年后的市場賣點(diǎn) 。“我們的人工預(yù)測準(zhǔn)確率提升了十幾個百分點(diǎn),新品報告的單品準(zhǔn)確率更是突破70%。”劉允侃強(qiáng)調(diào)。
在“場”的維度,盡管實體門店仍是主戰(zhàn)場,但企業(yè)微信已成為品牌連接消費(fèi)者的新陣地。Artefact通過分析消費(fèi)者溝通數(shù)據(jù),系統(tǒng)能夠挖掘客戶潛在需求,為銷售顧問提供更精準(zhǔn)的溝通建議,實現(xiàn)真正的個性化服務(wù)。
“奢侈品成功的一大關(guān)鍵,是一對一的個性化服務(wù),而數(shù)據(jù)和AI能夠把一對一的個性化服務(wù)實現(xiàn)規(guī)?;?rdquo;劉允侃總結(jié)說道,“原先消費(fèi)者在做購買時,它的自然轉(zhuǎn)化率是2-3%。但是通過我們的數(shù)據(jù)賦能,它的轉(zhuǎn)化率可以被提升3-5倍。原來你是盲打,但你現(xiàn)在是精打,且精打的時候,我們告訴客戶怎么打,所以會有明顯提升。”
AI如何預(yù)知下一個“斷貨王”?
在奢侈品行業(yè),常青款與爆款的預(yù)測一直是經(jīng)驗與直覺并存的技藝。“常青款的更新相對容易,因為有清晰的銷售數(shù)據(jù)支撐。”劉允侃指出,“真正的挑戰(zhàn)在于季款,這需要準(zhǔn)確把握消費(fèi)者心智,從全球眾多選品中篩選最適合中國市場的款式。”
為此,Artefact 自主推出“RISE四步法”,用數(shù)據(jù)重構(gòu)這個過程,幫助品牌應(yīng)對新品上市的復(fù)雜性,最大化產(chǎn)品售罄率和銷量潛力。所謂“RISE四步法”,是指:
· 第一,Recognize Similarity識別新老款相似性,通過“Launch Library” (新老品檔案庫),利用AI模型迅速識別與新品最相似的歷史產(chǎn)品,快速獲悉其歷史銷售表現(xiàn)。
· 第二,Identify Potential Top-sellers 識別潛在暢銷款:使用“Launch Indicator” (新品暢銷指標(biāo))預(yù)測新品的銷售潛力,幫助客戶優(yōu)先考慮高潛力SKU,并分配采購預(yù)算。
· 第三,Synthesize 360 Product Insights 整合360度產(chǎn)品洞察: 通過“AI Launch Lab” (新品發(fā)布實驗室) 獲得產(chǎn)品洞察,包括類似產(chǎn)品、歷史銷售趨勢等,并用AI分析為何某些產(chǎn)品具有較高的銷售潛力。
· 第四,Evolve Buying & Allocation Strategy 改進(jìn)采購和分配策略: 在發(fā)布后監(jiān)控實時市場反響,及時提出貨品調(diào)整或補(bǔ)貨策略的建議,從而最大化售罄率。
“知名美妝集團(tuán)通過“RISE四步法”實現(xiàn)了約80%的銷售預(yù)測準(zhǔn)確率(提升約10pts)。”劉允侃強(qiáng)調(diào),“RISE四步法”的目標(biāo)不是取代買手,而是增強(qiáng)它——“我們不是用數(shù)據(jù)和AI取代采買人員的智慧和專業(yè)經(jīng)驗,而是揭示他們可能沒注意到的信息,最終決策權(quán)仍在專業(yè)人士手中。”這種人機(jī)協(xié)作模式,可以為奢侈品行業(yè)的爆款預(yù)測帶來精準(zhǔn)度。
大模型讓營銷創(chuàng)意更懂消費(fèi)者
更進(jìn)一步,Artefact也在利用大模型重塑客戶體驗。劉允侃透露,Artefact在與通義千問大模型的深度合作中,半年內(nèi)調(diào)用高達(dá)167億token,涵蓋了從客戶洞察、到產(chǎn)品研發(fā)、到供應(yīng)鏈管理、到市場營銷、到客戶管理等全流程服務(wù)。
他以一個零食品牌的案例,展示了大模型如何將傳統(tǒng)營銷創(chuàng)意流程升級為更精準(zhǔn)、更量化的數(shù)據(jù)驅(qū)動決策。
以某零食品牌案例為例。傳統(tǒng)的營銷流程,是先有創(chuàng)意,再基于創(chuàng)意做細(xì)化,如用什么主圖、做什么渠道、面向什么用戶等,這需要專業(yè)的營銷機(jī)構(gòu)做服務(wù)。但現(xiàn)在有了大模型,可以把這個流程更自動化、更規(guī)?;?/p>
比如,創(chuàng)意往往將消費(fèi)場景簡單歸類為“在家吃”或“在工作場合吃”,但通過大模型對社媒數(shù)據(jù)的深度語義理解,營銷團(tuán)隊得以挖掘出更細(xì)致的消費(fèi)場景,可以把“在家吃”細(xì)分為床邊零食、沙發(fā)休閑、家庭聚會等多個具體場景,這些場景還可以被精確量化:比如60%的消費(fèi)“在家吃”,其中32%在床邊吃,這些床邊消費(fèi)又可能源于睡前饑餓或習(xí)慣性補(bǔ)充能量。
“大模型的價值不僅僅在于生成內(nèi)容,更在于深度分析和解析。”劉允侃強(qiáng)調(diào),這種技術(shù)正在改變傳統(tǒng)依賴廣告公司直覺的創(chuàng)意流程,帶來更有數(shù)據(jù)支撐的營銷決策。
劉允侃最后指出,在全球奢侈品市場中,中國的數(shù)字化服務(wù)模式呈現(xiàn)出獨(dú)特路徑,這種獨(dú)特主要源于微信生態(tài)。
在海外,市場主要依賴電子郵件,但電郵溝通在頻次、熱度和內(nèi)容豐富度上,都無法與微信生態(tài)相比。在中國,微信生態(tài)的優(yōu)勢在于其完整的服務(wù)閉環(huán):從即時溝通到小程序電商,從品牌官網(wǎng)到CRM活動,消費(fèi)者可以在同一平臺無縫切換各類服務(wù)場景。更重要的是,微信生態(tài)為品牌提供了深入理解消費(fèi)者的獨(dú)特機(jī)會。“平均一個中國奢侈品消費(fèi)者在購買之前會有15次線上觸點(diǎn),”劉允侃透露,“這在海外市場幾乎是不可能實現(xiàn)的,即使有也難以追蹤。這是中國市場非常獨(dú)特的優(yōu)勢。”
好文章,需要你的鼓勵
這項研究提出了"高效探測"方法,解決了掩碼圖像建模AI難以有效評估的問題。通過創(chuàng)新的多查詢交叉注意力機(jī)制,該方法在減少90%參數(shù)的同時實現(xiàn)10倍速度提升,在七個基準(zhǔn)測試中均超越傳統(tǒng)方法。研究還發(fā)現(xiàn)注意力質(zhì)量與分類性能的強(qiáng)相關(guān)性,生成可解釋的注意力圖譜,展現(xiàn)出優(yōu)異的跨域適應(yīng)性。團(tuán)隊承諾開源全部代碼,推動技術(shù)普及應(yīng)用。
伊利諾伊大學(xué)研究團(tuán)隊開發(fā)了CLAIMSPECT系統(tǒng),通過層次化分解復(fù)雜爭議、智能檢索相關(guān)文獻(xiàn)、多角度收集觀點(diǎn)的方法,將傳統(tǒng)的"真假"判斷轉(zhuǎn)變?yōu)槎嗑S度分析。該系統(tǒng)能夠自動構(gòu)建爭議話題的分析框架,識別不同觀點(diǎn)及其支撐證據(jù),為科學(xué)和政治爭議提供更全面客觀的分析,已在生物醫(yī)學(xué)和國際關(guān)系領(lǐng)域驗證有效性。
清華大學(xué)研究團(tuán)隊首次提出情感認(rèn)知融合網(wǎng)絡(luò)(ECFN),讓AI能像人類一樣理解和表達(dá)情感。該系統(tǒng)通過多層次情感處理架構(gòu),在情感識別準(zhǔn)確率上比現(xiàn)有最佳系統(tǒng)提升32%,情感表達(dá)自然度提升45%。研究突破了傳統(tǒng)AI情感理解的局限,實現(xiàn)了跨模態(tài)情感融合、動態(tài)情感追蹤和個性化情感建模,為醫(yī)療、教育、客服等領(lǐng)域帶來革命性應(yīng)用前景。
哈佛大學(xué)研究團(tuán)隊通過創(chuàng)新的多智能體強(qiáng)化學(xué)習(xí)方法,讓AI在戰(zhàn)略游戲中學(xué)會復(fù)雜推理。研究發(fā)現(xiàn)AI通過游戲競爭能發(fā)展出類人思維能力,在邏輯推理、創(chuàng)造性解決問題等方面表現(xiàn)顯著提升。這項突破性成果為未來AI在醫(yī)療、教育、城市管理等領(lǐng)域的應(yīng)用奠定基礎(chǔ),展現(xiàn)了通過模擬人類學(xué)習(xí)過程培養(yǎng)真正智能AI的新路徑。
關(guān)注科技創(chuàng)新、技術(shù)投資。
以文會友,左手硬核科技,右手浪漫主義。