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算法裁縫與高定時代:AI如何重構奢侈品帝國的神經網絡?

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作者|周雅

傳統高定師傅追求用尺子打造完美禮服,在當代奢侈品行業,一場相似的量身定制正在展開。

一組數據來自貝恩《2024年中國奢侈品市場報告》——2024年約有40%的中國奢侈品消費者在海外消費,而不在國內消費,而在2023年這個數字只有18%。一方面消費外流,另一方面國內市場增長放緩,兩者如同一柄懸劍提醒行業尋求突破。

該現象背后,Artefact公司正在書寫不一樣的答案:將曾經只屬于頂級VIP的專屬服務,通過AI技術轉化為可規模化的個性化體驗——這種現代版的“量體裁衣”,不再局限于物理尺寸,而是依托數據和算法的力量。


解構奢侈品的“人貨場”

作為深耕奢侈品行業的數據專家,Artefact公司認為,消費者在境外購買奢侈品的三個關鍵決策階段是“出發前、旅途中、返程中”,品牌若想抓住黃金時機,需要先直面三個挑戰:

一是數據洞察受限:跨境數據傳輸(CBDT)限制,使得即使是同一品牌,也難以獲悉其中國消費者在品牌國外門店的購買行為。

二是銷售機會易失:許多消費者在出境前已完成購買決策,品牌若不能提前與消費者建立聯系,將錯失潛在獲客機會。

三是客戶體驗脫節:消費者回國后,品牌往往難以維持無縫的體驗,難以重新連接高價值客戶,進而影響忠誠度和復購。

“奢侈品行業的核心競爭力,在于將個性化服務發揮到極致。”Artefact公司合伙人劉允侃(Kenn Liu)總結道,“而這正需要‘人、貨、場’三個維度的完美結合?!?/p>


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,解鎖新的增長機遇。

在“人”的維度,Artefact提供一套消費者全程追蹤系統。“我們通過數據追蹤和聯合建模,在消費者旅行前識別意圖(通過分析如酒店訂閱、電商平臺瀏覽、出行提醒等數據),旅行中精準投放(通過品牌小程序、品牌官網等),回國后持續營銷跟進(通過觸點和SA等),去做相應的國內營銷、國內邀請、國內活動等——該解決方案精準捕捉消費者的購買軌跡,確保品牌始終與高價值客戶保持聯系?!?/p>

在“貨”的維度,AI正在重塑產品決策流程。奢侈品消費者,特別是中國消費者,非常看重情感鏈接、本土化元素,如何在海量的品牌產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通過數據預測消費者喜歡的元素,通過AI大模型對產品“顆粒度拆解”,去找到歷史上的產品特性,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 ?!拔覀兊娜斯ゎA測準確率提升了十幾個百分點,新品報告的單品準確率更是突破70%?!眲⒃寿娬{。

在“場”的維度,盡管實體門店仍是主戰場,但企業微信已成為品牌連接消費者的新陣地。Artefact通過分析消費者溝通數據,系統能夠挖掘客戶潛在需求,為銷售顧問提供更精準的溝通建議,實現真正的個性化服務。

“奢侈品成功的一大關鍵,是一對一的個性化服務,而數據和AI能夠把一對一的個性化服務實現規?;??!眲⒃寿┛偨Y說道,“原先消費者在做購買時,它的自然轉化率是2-3%。但是通過我們的數據賦能,它的轉化率可以被提升3-5倍。原來你是盲打,但你現在是精打,且精打的時候,我們告訴客戶怎么打,所以會有明顯提升?!?/p>


AI如何預知下一個“斷貨王”?

在奢侈品行業,常青款與爆款的預測一直是經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據支撐。”劉允侃指出,“真正的挑戰在于季款,這需要準確把握消費者心智,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”,用數據重構這個過程,幫助品牌應對新品上市的復雜性,最大化產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品,快速獲悉其歷史銷售表現。
· 第二,Identify Potential Top-sellers 識別潛在暢銷款:使用“Launch Indicator” (新品暢銷指標)預測新品的銷售潛力,幫助客戶優先考慮高潛力SKU,并分配采購預算。
· 第三,Synthesize 360 Product Insights 整合360度產品洞察: 通過“AI Launch Lab” (新品發布實驗室) 獲得產品洞察,包括類似產品、歷史銷售趨勢等,并用AI分析為何某些產品具有較高的銷售潛力。
· 第四,Evolve Buying & Allocation Strategy 改進采購和分配策略: 在發布后監控實時市場反響,及時提出貨品調整或補貨策略的建議,從而最大化售罄率。

“知名美妝集團通過“RISE四步法”實現了約80%的銷售預測準確率(提升約10pts)。”劉允侃強調,“RISE四步法”的目標不是取代買手,而是增強它——“我們不是用數據和AI取代采買人員的智慧和專業經驗,而是揭示他們可能沒注意到的信息,最終決策權仍在專業人士手中。”這種人機協作模式,可以為奢侈品行業的爆款預測帶來精準度。


大模型讓營銷創意更懂消費者

更進一步,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,半年內調用高達167億token,涵蓋了從客戶洞察、到產品研發、到供應鏈管理、到市場營銷、到客戶管理等全流程服務。

他以一個零食品牌的案例,展示了大模型如何將傳統營銷創意流程升級為更精準、更量化的數據驅動決策。

以某零食品牌案例為例。傳統的營銷流程,是先有創意,再基于創意做細化,如用什么主圖、做什么渠道、面向什么用戶等,這需要專業的營銷機構做服務。但現在有了大模型,可以把這個流程更自動化、更規?;?/p>

比如,創意往往將消費場景簡單歸類為“在家吃”或“在工作場合吃”,但通過大模型對社媒數據的深度語義理解,營銷團隊得以挖掘出更細致的消費場景,可以把“在家吃”細分為床邊零食、沙發休閑、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“在家吃”,其中32%在床邊吃,這些床邊消費又可能源于睡前饑餓或習慣性補充能量。

“大模型的價值不僅僅在于生成內容,更在于深度分析和解析。”劉允侃強調,這種技術正在改變傳統依賴廣告公司直覺的創意流程,帶來更有數據支撐的營銷決策。

劉允侃最后指出,在全球奢侈品市場中,中國的數字化服務模式呈現出獨特路徑,這種獨特主要源于微信生態。

在海外,市場主要依賴電子郵件,但電郵溝通在頻次、熱度和內容豐富度上,都無法與微信生態相比。在中國,微信生態的優勢在于其完整的服務閉環:從即時溝通到小程序電商,從品牌官網到CRM活動,消費者可以在同一平臺無縫切換各類服務場景。更重要的是,微信生態為品牌提供了深入理解消費者的獨特機會?!捌骄粋€中國奢侈品消費者在購買之前會有15次線上觸點,”劉允侃透露,“這在海外市場幾乎是不可能實現的,即使有也難以追蹤。這是中國市場非常獨特的優勢。”

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