客户案例 · 真实结果

你要的从来不是系统,
是这些数字

每个数字都不是 PPT 上的预测,是正在运行的真实结果。母婴、家清、轻奢、收藏、商超、口腔、迷你仓——七个行业,同一套 AI 客户经营逻辑。

某母婴头部品牌
某母婴头部品牌奶粉 · 保健品

AI 比 400 个营养顾问
更记得住 120 万个妈妈

场景

120 万会员妈妈,400+ 营养顾问每人管 3000 个会员。奶粉高频、保健品低频——没有哪个人脑记得清谁家宝宝几个月、该补什么。

AI 做了什么
  • 按月龄建阶段性需求模型:4 月龄补钙、6 月龄加铁、12 月龄益生菌、18 月龄 DHA
  • 需求窗口期前 2 周自动生成推荐任务,分配给对应营养顾问
  • 连话术都写好——「宝宝 4 个月了,这个阶段钙摄入很关键……」顾问只管点发送
  • AI 追踪 7 天内是否下单,自动复盘、自动优化下一轮
18% → 31%交叉购买率(买奶粉也买保健品)
+36%保健品品类销售额
+41%营养顾问人效
3.8% → 23%窗口期触达 7 天转化率

关键不是 AI 算得多准,是 AI 把「该找谁、说什么、什么时候说」替顾问算好了。

某家清头部品牌
某家清头部品牌家清日化 · GEO 获客

用户问 AI「消毒液哪个好」,
答案里有它

场景

获客入口正在迁移:越来越多消费者不再搜索比价,而是直接问 AI「消毒液哪个最有效」「母婴家庭用哪款洗衣除菌液」。可 AI 的答案里很少出现这个品牌,推荐位被竞品占着——答案里没有你,连被比较的机会都没有。

AI 做了什么
  • 品类问题库:AI 梳理消费者会问的 300+ 真实问题——消毒、除菌、除螨、母婴安全全覆盖
  • 推荐监测:每天扫描 DeepSeek / 豆包 / Kimi / 文心 / 元宝——品牌和竞品谁被提到、排第几
  • 语料优化:AI 分析「为什么推荐竞品」,批量生成测评 / 对比 / 科普语料,布局高权重渠道
  • 效果回流:提及率、推荐位次、AI 渠道询单量,全部追踪回线索池
12% → 76%品类问题 AI 答案中品牌提及率
第 5 → 第 1主流 AI 平台平均推荐位次
+217%AI 渠道询单与新增线索
-38%新客获取成本

搜索引擎时代抢排名,AI 时代抢答案——AI 给出的答案,就是客户的候选清单。

某轻奢时尚集团
某轻奢时尚集团双品牌运营

SA 不再靠手感卖货

场景

双品牌独立运营,客户重合度只有 8%。买了 A 品牌的人不知道 B 品牌也适合自己;新品上市靠铺货加群发预告,爆款全靠赌。

AI 做了什么
  • 构建 139 个标签体系:风格偏好、价格区间、购买频次、季节、材质、色系
  • 预测每个 A 品牌首购客户 120 天后尝试 B 品牌的概率,高概率客户生成 SA 个性化搭配话术
  • 新品上市前 AI 预测爆款概率 TOP 20 SKU,生成 SA 优先推荐清单
  • SA 一对一发送搭配图文,AI 追踪到店、试穿、下单
8% → 19%跨品牌复购率
3.2% → 5.8%SA 个性化触达到店转化率
30% → 68%新品首周爆款命中率
+35%SA 人效

关键不是打了 139 个标签,是 AI 把标签变成了行动——SA 不用分析数据,只管执行任务。

某收藏级消费品牌
某收藏级消费品牌收藏型消费品

限量款发售前 7 天,
AI 就知道该通知谁

场景

限量款背后有一批愿意花几倍价钱收藏的客户——但以前没人知道谁在收藏、下一款该推给谁,发售只能靠群发预告碰运气。

AI 做了什么
  • 分析购买序列识别收藏型客户:同年购买 3 款以上、持续复购、关注限量款
  • 预测每个收藏型客户的收藏扩展方向:军旅系列 → 户外系列 → 联名款
  • 限量款发售前 7 天自动生成优先推荐任务,导购一对一通知,附收藏理由话术
  • AI 追踪是否成交、收藏序列如何变化,下一轮预测自动修正
¥287 → ¥436收藏型客户客单价(+52%)
+3.1 倍限量款首发触达转化率
提前 7 天限量款发售前锁定目标买家

收藏型客户最怕被当成普通客户群发——AI 让每一次触达都「懂他的收藏」。

某连锁商超品牌
某连锁商超品牌高频商超零售

在客户「该来但没来」的
那一刻把他叫回来

场景

会员月均到店 3.2 次,可一旦 30 天不来就沉睡了——以前只能全场群发优惠券,撒出去的钱大部分打了水漂。

AI 做了什么
  • 按家庭消费周期建模:生鲜周补、日用品月补、调味品季补
  • 在客户「该来但没来」的时间点自动生成召回任务,推送个性化补货清单
  • 识别高价值家庭客户,从生鲜向烘焙、熟食品类拓展,提升客单结构
  • 召回效果实时回流:谁回来了、买了什么、下轮策略自动调整
3.2 → 4.1 次会员月均到店(+28%)
27%沉睡会员召回率(30 天未到店客群)
生鲜 → 烘焙熟食高价值家庭客户品类拓展

高频生意的本质是节奏——AI 掐着每个家庭的消费节奏发任务,而不是全场撒券。

某连锁口腔品牌
某连锁口腔品牌医疗口腔

复诊这件事,
AI 比患者自己记得牢

场景

复诊有明确的医学周期,但患者诊疗一结束就失联——复不复诊全靠患者自觉、靠前台翻本子打电话,漏了就是漏了。

AI 做了什么
  • 按诊疗项目建复诊周期模型:洁牙 6 个月、正畸每月、种植牙 3-6-12 个月
  • 复诊窗口期前 14 天自动生成提醒任务 + 个性化口腔健康建议
  • 咨询师按任务执行电话 / 微信提醒,AI 追踪是否到诊、未到诊自动升级跟进
  • 家庭客户交叉经营:给孩子洗牙的家长,推荐成人正畸评估
31% → 54%复诊率,不再靠患者自觉
+68%洁牙复购转化率
提前 14 天复诊窗口期自动提醒

医疗服务的收入一半在复诊——AI 把「想起来复诊」从患者的责任变成系统的责任。

某迷你仓品牌
某迷你仓品牌低频长周期服务

到期前 30 天,
AI 就知道谁会走

场景

迷你仓租期到期就是生死线——续了留、不续走,中间没有缓冲。以前到期前一周才想起联系客户。

AI 做了什么
  • 分析租期剩余天数和使用行为(存取频次变化、存储品类变化),提前 30 天预测续租概率
  • 高概率客户生成「续约提醒」任务
  • 低概率客户生成「挽留方案」任务:优惠 + 上门取件 + 仓型调整建议
  • 识别搬家 / 装修场景,交叉推荐打包材料、搬运服务
67% → 82%续租率
19%增值服务交叉推荐转化率
提前 30 天从「到期前一周才想起」到 AI 提前一个月算出谁要走

现在 AI 提前 30 天算出谁要走、给什么条件能留。

0 号客户 · 样板间

云起茶空间:我们自己的生意,
第一个用这套系统跑

不是案例客户,是广瞬的 0 号客户和样板间——上海一家茶空间(上海市浦东新区龙汇路 66 弄方钠迷你综合体 2 楼),从找客户到管客户到看数据,全量跑在广瞬系统上。

云起茶空间
01

AI 内容矩阵

小红书笔记 + 15 秒短视频每日自动推送;评论区高意向用户自动回流为线索。

02

GEO 优化

布局「上海商务洽谈场地」等品类语料,每日监测 AI 平台推荐位次;「问了 AI 才来」的询单进入线索池。

03

AI 拓客

RPA 采集小红书茶空间笔记,AI 分析意向打分,A 级线索自动入池,茶艺师按派单跟进。

04

引流转化

美团 / 大众点评公转私,AI 归一渠道数据,高意向客户优先分配。

05

复购经营

普洱 / 白茶复购窗口期预测,到期自动生成推荐任务推给茶艺师。

06

流失预警 + 问数

30 天未到店自动预警召回;老板一句话查全盘——「包厢利用率多少?哪款茶复购最高?」

你可以来现场看 云起茶空间 · 上海市浦东新区龙汇路 66 弄方钠迷你综合体 2 楼 —— AI 在一个真实经营的生意里到底怎么运转,从找客户到管客户到看数据。 预约到访样板间 →

这件事花钱买不到:没有哪个 SaaS 厂商敢把自己的生意用自家系统跑给你看。

给你看和你最像的那个数字

母婴 / 快消 / 服饰 / 商超 / 口腔 / 仓储——同行业案例拆解,30 分钟诊断通话。