夜雨聆风
30亿GMV由AI驱动，“孩子王”做到了。
去年，仅会员营销一项，就凭借AI技术撬动约30亿GMV，直接占据整体百亿营收规模的近三成；而在直播、短视频矩阵、私域运营等核心获客场景中，AI更成了孩子王打破流量瓶颈、稳定获客的核心抓手。
怎么做到的？
上周，孩子王CTO王海龙老师做客混沌，具体、系统地拆解了核心方法论：用技术抹平能力差异、用数据放大单客价值、用AI重构业务效率……
孩子王的AI实战以母婴赛道为载体，但绝不仅是一家企业的突围之路，而是揭示了一些通用的增长逻辑。其短视频矩阵、店播、私域精准运营等打法，更可直接迁移到所有重服务、重会员、重线下的行业。
除了可复用的成功实战，王海龙老师也坦诚分享了落地AI时踩过的坑，对想做AI转型的企业极具参考价值。总之，这堂课是不可错过的实战指南，相信能给所有在减量市场中寻找增量的企业带来重要启示。
以下是课程的内容精选，本文仅占课程内容的十分之一，完整版在混沌APP。
重新定义母婴零售，如何在减量市场跑出增量？
在正式探讨数字化转型之前，我想先聊聊“孩子王”的经营理念和出发点，这样才能明白我们所做的动作背后，究竟有着怎样的逻辑。
孩子王的核心模式是大型数字化门店。这些店通常开在万达、吾悦、龙湖等大型商场里，平均单店面积在三千到五千平米，个别特大店甚至能达到七八千平米。从准妈妈怀孕开始，到孩子14岁，所有的衣食住行需求，我们的店都能一站式满足。
面对下跌的出生率以及紧缩的市场容量，为什么孩子王的营收依然能保持稳步增长？
答案就在于我们创业初期就确立的核心理念：“单客经济”。
我们曾算过一笔账：在二三线城市，一个有宝宝的家庭，一年在孩子身上的花费至少在1万元左右。
所以我们的目标就是把这1万块钱背后的宝妈服务好，让她把这一万块钱的预算都花在孩子王。这意味着，我们只要精准服务好100万个核心会员，百亿量级的生意自然就出来了。
因此，我们所有的经营逻辑，都是围绕“如何服务好宝妈的全生命周期”来展开的。
基于以上的经营逻辑，我们定义了一个特殊的角色——育儿顾问。他们区别于以往商场里的导购员，相反，他们的职责是解决宝妈在养娃、育娃过程中遇到的各种专业痛点，在解决问题的过程中，顺带提供商品解决方案。
为了保证专业性，我们不仅在内部投入重金培训，还要求育儿顾问必须考取国家认证的营养师等资质才能上岗。在某种程度上，他们是半个“医护人员”。正是这种强服务的属性，才建立起用户对我们的极度信任。
为什么要重金投入数字化？
行业里都在谈数字化，但真正愿意重金投入且坚持至今的企业并不多。孩子王从2015年开始重度投入数字化，每年保持1到2个亿的资金投入，至今已坚持了十年。
为什么我们要这么做？这里有两个核心驱动力：
1、解决员工服务能力大规模复制的挑战
当门店少的时候，我们可以靠线下面对面的考核来培训员工。但当我们拥有上千家门店、上万名员工时，如何保证每一名育儿顾问都能维持同样的专业水准？如果没有数字化工具，这将是一件根本不可能完成的任务。
2、利用行业天然的“数据建模”优势
母婴行业有一个非常好的特性——数据极易建模。
孩子在3岁之前的行为模式都是高度类似的。比如一罐奶粉喝多久，一包纸尿裤用几天，几个月会翻身，几个月会长牙……
有了这些行为特征，我们就能预判出用户大概什么时候需要奶粉，什么时候需要零辅食，什么时候需要婴儿车......
靠人工大脑去记上千万会员的需求是不现实的，但数字化可以。通过模型我们便能在用户最需要的时间点，送上最贴切的服务。
目前，孩子王服务的9600万名会员，每一个人身上都有丰富的标签画像。我们知道他们是谁，需要什么，偏好什么。有了这个坚实的数字底座，我们才敢说在如今的AI时代，我们有能力去解决更深层次的服务效率问题。
因此，在接下来的部分，我会详细拆解孩子王是如何利用这些数据资产，并结合AI新技术，去重构我们的业务逻辑。
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企业落地AI前，先思考这三大底层逻辑
在引入AI时，我们的出发点永远是：这个技术到底解决了企业的什么问题？ 不是说现在“文生图”火了，或者某个话题火了，我们就立刻跟风。
目前，这种实战导向已经拿到了阶段性结果。去年孩子王百亿规模的GMV中，有30%的生意完全由AI驱动。关于在企业内部落地AI，我们总结了三条底层的实践逻辑：
一、寻找“大齿轮”场景。
必须让AI进入核心业务流程，才能产生真正的商业价值。不要去做那些纯粹“炫技”的研发，也不要只局限于解决某一两个岗位的重复性工作。
二、数据是企业真正的护城河。
在AI时代，模型易得，但用好难。不同企业拿到的结果之所以会天差地别，关键就在于你是否拥有核心的私有数据。只有把企业数据与模型结合，长出来的才是属于你自己的核心竞争力。
三、培养“既懂技术、又懂业务”的AI架构师。
这类人需要具备两种视野：既要清楚目前AI能力的边界在哪里，知道哪些事能做，哪些不能做；同时也要清楚企业当前的业务痛点是什么。
通过AI训战打造数字化销冠
接下来我会结合孩子王近两三年的实战，分享我们是如何在“人、货、场”各个环节落地AI场景的。
首先是训战。
零售连锁企业最大的痛点就是人多且能力分散。我们有上万名员工，如何保证每一个育儿顾问都具备服务用户的专业能力？
以前，我们靠数字化培训，把课程发下去让大家在线学习，学完后参加考试。但实际效果是，我去巡店时曾亲眼看到，员工电脑上播着课，但人已经不知道干嘛去了。我们在后台看到的学习数据很“完美”，但员工究竟会不会，仍然是个问号。
于是在2024年，我们就借助AI Agent推出了“数字训战官”。它的逻辑很简单，让AI模拟成真实用户，与育儿顾问进行语音交互。
比如AI会说，“我家宝宝三岁了，你帮我推荐一款合适的奶粉。”它会根据员工的回答，检测预设的核心知识点或卖点是否讲到位了。AI每次提的问题都不一样，员工背答案还不行，必须得真懂。
这套系统的效率高到惊人。去年我们全年开展了1200场训练，40万人次参与，平均每名员工一年被考核了40多次。两千多万次对话、三百多万次AI自动打分，这种密度的抽检，如果靠人工巡店督导，是根本不可能完成的任务。
在这个基础上，我们还做了一个升级版，叫作“销冠人脑蒸馏”。
很多企业的销冠是“天生会卖”，你让他总结方法论，他往往说不出来，这是很多企业的一大痛点。
于是我们就做了一个情景训练，让AI去模拟客户，跟销冠进行多轮对话，把销冠在不同情境下的接待流程和话术完整记录下来，再通过大模型进行提炼，分发给全国的普通员工。这样一来，我们就把销冠的个人能力转化成了企业的组织能力。
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打造蚂蚁雄兵 构建短视频流量矩阵
过去，孩子王主要依赖线下商场的自然客流做转化。现在情况变了，用户的时间大量被线上占据。但问题是，在公域平台上，跟MCN机构合作或投流的成本越来越高，这很难成为企业的常规能力。
于是我们的策略是发挥“蚂蚁雄兵”的优势，通过员工矩阵来搞流量。
短视频平台有一个基础流量分发逻辑：每条视频发出后，默认会给300到500次的播放量。基于这个逻辑，如果我让一万名员工每人注册一个账号，每天发一条视频，企业每天就能稳稳获得保底300万到500万的播放量。如果其中产生了几条爆款，那就是意外之喜。
这个逻辑听起来简单，但真正落地时“步步是坑”。
首先是账号管理。一万多名员工，每个人的抖音、小红书账号是什么？怎么保证填写的账号是准确的？只要员工敲错一个标点符号，后台就无法抓取数据。
解决了账号问题后，更核心的是内容控制。在短视频矩阵的运营中，如何让全国上万名员工“步调一致、集中爆发”，是一个巨大的挑战。
以“二月二龙抬头”这类节气营销为例。我们希望全国几万个账号能同时发布相关主题的内容，从而在短时间内形成声量突破。为了实现这一目标，我们特意设计了一套营销日历，由总部的同学提前规划好全月的档期和主题。
档期建好后，下一步就是做内容了。起初，我们尝试用总部的素材做“混剪”，用AI工具辅助生成大量视频分发给一线。结果发现这些视频发到公域平台上几乎没有流量。原因很简单：平台有查重机制。内容高度重复的视频会被判定为低质量，不予推流。
我们的目的是拿流量，而不是为了发视频而发视频。所以，对抗平台规则是行不通的。既然平台鼓励原创，那我们的策略就转变为“总部定标准，一线拍素材”。
为了不让员工“瞎发挥”，我们每天将任务傻瓜式地下发到内部管理软件上，例如今天拍哪个品、哪几个分镜、每个分镜的内容是什么，都写得清清楚楚。
而且我们发现，对于有些员工来说，仅有文字说明是不够的，于是我们还加上了“样例”。比如要拍门店招牌，我们不仅告诉他拍什么，还会展示样例视频，告诉他离多远拍、什么角度拍。员工不需要动脑思考创作，只需要照猫画虎，拍出自家门店的真实场景即可。
素材拍好后，接下来的剪辑、配音、字幕和转场等，全交给总部的AI合成系统。
在发布环节，我们也总结出了经验，不要搞“一键代发”，以前我们也尝试过代发工具，但很快就被平台风控识别，导致账号权重下降甚至被封号。我们现在的做法是“顺应规则”，让员工手动发布，但通过我们内部的系统尽可能简化流程。
视频发布后，系统不仅能实时监控谁完成了任务，还能自动爬取视频链接，回收播放量、点赞量等核心数据。
坦白说，通过这种方式产出的视频，质量可能只有70分，肯定比不上专业的MCN机构。但我们的矩阵逻辑不是追求单条爆款，而是追求稳定的下限。只要这1万个视频都能正常发出去，每条保底拿到几百次播放，我的目标就完成了。
这套模式跑通后，我们不仅带动了内部一万多名员工，还纳入了外部三万多名宝妈（KOC），形成了一个庞大的传播网络。
更令人惊喜的是，这套矩阵意外地变成了一款“广告产品”，很多品牌都想付费跟我们合作。
这套打法的核心逻辑就是把复杂的决策和工具研发留给总部，让员工只做最简单且必须由他来完成的操作。
对于想要尝试矩阵营销的企业来说，这套方案的门槛其实并不高。它真正需要的是你有一群能执行的员工、有一定数量的账号，以及一个懂节奏的营销规划师。只要跑通这个闭环，短视频矩阵营销就能成为企业低成本获取流量的利器。
直播：“虚实结合”激活店播潜能
在公域运营中，除了视频，另一大核心场景就是直播。我们最理想的状态是每一家店都做店播。
挑战也随之而来：如何让上万名一线员工都学会直播？而且零售行业的员工流动率普遍较高，今年费力教会了一批，明年可能就走了一半。如果单纯依靠人力培训，这套模式很难持续。我们先后也尝试过几种方案：
第一阶段：AI数字人直播
数字人直播技术虽然成熟，但极易被判定为“低质量直播”，进而被平台封禁。
所谓的“低质量”，主要源于两个问题：一是内容重复，传统的数字人直播往往是拿着一段预录视频循环播放；二是缺乏互动，无法实时回答弹幕。
为了解决这两大痛点，我们接入了大模型。先是利用大模型极强的文案生成能力，为数字人准备了长达16小时的不重复口播稿；同时打通弹幕抓取技术，将用户问题实时投喂给模型，转换成语音后再播出。虽然有十几秒的延迟，但基本实现了实时互动。
我们这套方案在“本地生活”领域跑得还不错，但随着规模的扩大，却遭到了同行的举报。因为我们的数字人可以做到16个小时“日不落”式的直播，挤压到了其他小商家的生存空间，最终由于平台规则的压力，我们转而去寻求更稳妥的替代方案。
第二阶段：场景直播
我们目前找到的一套行之有效的替代方案是“场景直播”。以孩子王的“童乐园”为例。童乐园是一个真实场景，有小朋友在玩耍，有育儿顾问带队做活动，这是非常有说服力的内容。
所以我们就直接在童乐园里架一台手机，直播现场实景，每天早上一开园就自动运行，完全不需要人工盯着。而且因为它是真实场景，平台也不会封禁。
至于口播话术、声音以及互动回复，仍然由我们之前的AI模型来做。
直播带来的数据反馈也非常可观，在不投流的情况下，一个直播间一天能带动两三千的销售额；如果每天都播的话，算下来一年就是近百万的流水，这就相当于一个“销冠”的产出了。
第三阶段：AI提词器赋能真人直播
尽管无人直播很省心，但平台最鼓励的始终还是真人出镜。后来我们就想，怎么才能尽可能地让员工零门槛直播，谁上来都能播？在调研中我就发现，员工不想播、不敢播最本质的原因有两个：
一是不知道说什么，二是就算告诉他说什么，他也背不下来稿子。
针对这个痛点，我们开发了一款“悬浮提词器”的工具，而且还把它和内部的商品系统打通了。当员工直播卖某款产品时，点开提词器，AI会自动生成一段“销冠”级别的主播话术，你念到哪，进度条就自动跟到哪。这样一来，我们就解决了门店员工直播能力从0到1的问题。
这种“虚实结合”的打法，既保证了直播间的时长和质量，又通过真人出镜提升了账号在平台算法中的权重，从而获得持续推流。
而且这套打法不仅适用于母婴行业，在餐饮、美业、4S店等类似的场景也同样通用。
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用AI实现私域精准营销
我们目前在企业微信私域里拥有约1000万活跃会员，分布在一万名员工手中，平均每人要维护1000个会员。面对这么大一座“金矿”，怎么才能把它挖好？
我们的策略就是“数据驱动的精准服务”。
在私域里，最忌讳的就是无差别群发。因此，我们会通过标签和算法，帮员工找出“今日高转化机会”。
比如，某员工今天要发的是适合一岁宝宝的产品，那么他就只发给那些有一岁宝宝的用户；再比如，1000个会员里只有15个人对某款洗衣液感兴趣，那么我们就只让员工给这15个人发信息。至于这15个人是谁、为什么选他们，由总部的数字化团队通过算法搞定，员工只需要执行。
为了提升执行效率，我们还推动了企业微信的功能优化。以前发15个人需要点15次，效率极低；现在我们实现了“一键执行”，员工点一下，精准的内容就能瞬间发给所有目标会员。整套流程测算下来，只需要15秒。
发出去之后，数据闭环同样重要。我们会实时记录会员的浏览数据并反馈给员工：谁看了、看了几次、没下单的原因可能是什么。如果一个会员连续浏览了三次还没买，员工就可以有针对性地进行二次沟通，甚至发一个定向优惠券，转化成功率会大幅提升。
在社群方面，我们提倡的是“人以群分”，按宝宝的生肖或月龄精准建群。每个群也都对应一套极其精细的运营计划：从早安问候、孕育知识分享，到下午茶互动、睡前故事等。
如果完全依靠人工去执行这套标准，挑战是巨大的。
但现在有了AI之后，员工只需要负责在线下开发新客户并拉群，剩下的日常运营，都由AI按照sop严格执行就可以了。
随着AI能力的提升，我们还在原有社群的基础上升级了“一客一群”的专属服务。这个灵感是来自购买新能源车的体验，你买车时，销售会把你拉进一个多对一的服务群，里面有上牌、保险、售后等各个环节的专家。这种体验非常好，但母婴行业的客单价很难支撑如此高的人力投入。
而通过AI，我们实现了这种低成本的VIP体验。在“专属服务群”里，除了宝妈和真实的育儿顾问，其他的角色如“孕育专家”、“商品福利官”等全是AI。宝妈问育儿问题，专家回复；问优惠活动，福利官响应；甚至上传一张B超单，多模态AI也能实时给出解读。
总结下来，在社群运营阶段有几个关键步骤需要注意：
用企微而不是个微，这样能保证员工在离职后不会带走企业的会员资产；
沉淀企业的专属知识库；
建立人机协同的极致，拒绝大模型盲目兜底，AI回答不了的问题，交给人工，不要让AI幻觉影响了企业形象。
AI如何撬动了30亿的销量？
孩子王去年约100亿的营收中，有30亿是完全通过AI会员营销实现的，整个过程基本不需要人工干预。这究竟是怎么做到的呢？
过去我们是基于已有的数据基建来手动捞群，比如哪个孕妇要生了，哪个小朋友要过几岁生日了，我们先给客户建群，然后再基于用户的特质来做精细化营销方案。但它的问题是工作量大，以及不够精细。
2024年，我们尝试用AIAgent重构了营销流程：
1、自动捞群：不仅解放了人力，而且还比人工捞得更细。比如它能精准区分出过1岁生日和过5岁生日的孩子，并匹配完全不同的方案。
2、智能策划：AI根据客群特征自动匹配营销主题、选品和促销资源。
3、自动定价：在设定的保底毛利范围内，AI可以根据数据反馈，自主决定是采取“199减20”还是“199减30”的最优策略。
当我们通过AI精准捞出上百个细分客群后，接下来的挑战是：谁来为这一百多个主题营销撰写文案、设计海报？
是我们的“素材智能体”，而且它生成的图文素材还能做到“免审直发”。在行业内，纯大模型生成的图文通常需要人工复核，因为哪怕只有1%的“幻觉”概率，对品牌来说也是灾难，但我们通过技术手段保证了生成内容的100%可控。
可以说，从捞取客群、制定营销主题、自动定价，到生成素材、搭建活动落地页，最后通过短信、APP或企业微信进行智能分配触达，营销的全流程都由不同的AI智能体协作完成。甚至最后的数据复盘反馈，也都交给了智能体来完成，进而实现了整套系统的自我进化。
而要想真正落地这套系统，它需要几个前提：
企业要有基本的数字化能力，要有订单数据、会员数据，才能让AI打标签；
要有触达用户的渠道，例如手机号或企微好友；
人工调教Agent，从而提升AI的精准度。
此外，在零售行业，一家店的生意好坏往往70%取决于店总的能力。
怎么才能把店总的能力都提升上来？为此，我们打造了一个叫做“莫斯MOSS”的店总助手，核心逻辑是把金牌门店店总的决策思维、经营理念提炼出来，训练成智能体。
目前，它处于“辅助驾驶”阶段。每天早上，它会抓取门店数据，告诉店总今天最该关注哪几件事：是该补货了，还是某项履约率异常了？接着给出几个经营方案供店总选择，选定后它自动去执行发券、派单等后续动作。
我预判两三年后，这套系统会进化到“自动驾驶”阶段。届时，店总甚至不再需要极丰富的行业经验，只要执行力够强，像“手脚”一样配合智能体的“大脑”去排兵布阵，就能保证每家门店的经营水平维持在80分以上。
此外，我们还在同步推进“员工助手”。逻辑是一脉相承的，让AI每天提醒育儿顾问，今天有哪几个优质会员该复购奶粉了，沟通话术怎么写，优惠券怎么配。通过AI抹平人的经验差异，让每一位员工都能像资深专家一样服务好手中那一千名会员。
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如何解决企业AI落地的痛点？
在深入探讨了AI在企业里的实战应用后，我们有必要审视这些应用背后的底层逻辑，以及在落地过程中必须直面的痛点与挑战。
1、打造企业的“AI底座”
首先在技术架构上，就像以前我们做数据中台、业务中台一样，AI时代，企业也需要着手打造一个统一的技术底座，即“AI中台”。
只有建立统一的底座，才能让不同场景下的知识、内容和模型能力实现共用。这是企业在推进AI转型时必须具备的全局视野。
2、数字化基础薄弱的应对方案
很多人担心，如果企业的数字化基础比较薄弱，是不是就不能做AI了？
当然不是。孩子王有很多AI方面的尝试，在起步阶段对数字化并没有太强的依赖。比如视频矩阵，它更多是基于业务流程的重构。很多数字化基础和知识库，是在“做”的过程中不断积累沉淀出来的。如果你不启动，基础就永远是零。
我建议先从那些依赖度低、切入点小的场景入手，用AI的方式先跑起来。
3、寻找“大齿轮”场景
孩子王每年在数字化上投入过亿，逻辑是什么？我是不是也要花这么多钱？怎么才能把钱花到位？
事实上，我们要找跟企业核心业务最相关的“大齿轮”。我们之所以重度投入“店总助手”和“员工助手”，是因为我们有一万名员工，哪怕AI只帮他们提升10%的效率，换算下来就是一千个人的人效增长。
再比如我们的AI会员营销，每年能带来几个亿的增量GMV，这种利润完全可以打平数字化成本。所以，做AI一定要找大杠杆。
4、设定好AI的风险底线
以最近爆火的小龙虾为例，你到底要给它多少决策权？
能否把决策权交给AI，取决于你的“防线”建得稳不稳。比如AI定价，只要你设定好了保底毛利和风险底线，在这个范围内让智能体去自我进化，风险就是可控的。如果你做好了安全防护，就应该放心大胆地放权；如果没有这层底线，那就要谨慎决定。
最后，大家要有一个意识，我们从来不把数字化部门定义为成本部门，相反，它必须是“利润中心”。
老板愿意花钱在数字化上，并不是因为他是数字化爱好者，而是因为我们每年都能拿出一份可量化的账单，证明这些投入赚回了钱。
所以，数字化团队必须在业务中去挖掘价值，让公司看到，数字化不是在“花钱求生存”，而是在“投钱换增长”。
避坑指南
除了前面提到的成功实战，我还想分享一些孩子王没做成的项目和踩过的坑，这些经验或许对大家更具参考价值。
1、让子弹先飞一会
现在的自媒体为了流量，往往把新技术说得神乎其神，很容易让企业产生焦虑。但对于我们来说，不一定要非常激进地去跟进。
比如2023年6月，我们就发布了国内首个母婴垂直大模型。我们确实享受了一段时间的技术红利，但半年后，大模型厂商的能力全线提了上来，人家一发布就是我们的天花板。
所以，千万不要在大模型厂商的主干道上投入过多的底层研发。我们应该死磕大模型“看不见”的细分业务场景，比如店总如何经营、员工如何促单，这些垂直赛道的业务逻辑是大厂不会轻易杀进来的，这才是企业真正的核心竞争力。
2、组织重构
AI落地的最大挑战不在工具，而在组织，为此我们做了非常多的尝试。首先我们要清楚，AI时代，组织到底需要怎样的人？
首先就是“既懂技术、又懂业务”的AI架构师，具体的解法就是让懂技术的人去学业务，让做业务的人去学技术。在孩子王，我们会让技术人员去门店轮岗三个月，真正当一次店长，回来他才知道痛点在哪。
而为了让做业务的去学技术，我们还独创了“AIBP”的岗位。我们把高阶技术人员派驻到各个业务部门，像HRBP一样坐在业务堆里开会，甚至背同样的KPI。
其次我们要解决的是，AI时代该如何重塑组织？很多员工对AI有防备心理，担心自己被替代。我认识一家代运营公司，员工私下用AI干活却跟老板说AI不成熟，就是怕效率提升后自己丢了饭碗。
可以肯定，我们的组织未来一定会成为人机协同的组织。
因此，我们的解法是，把“普通运营”重塑为“AI训练师”，让员工负责调教和监督智能体，把脑子里的知识、思考、经验训练给AI，这样一来，不仅能提高效率，更让你从传统运营进阶为AI时代的新物种，身价倍增。
3.工具选择
最后，关于工具如何选，我建议大家根据企业规模分三步走：
小型企业：拥抱成熟SaaS。直接选行业内标准化的SaaS工具，成本低、门槛低，能满足共性需求。
中型企业：SaaS+定制化。当企业有了独门秘籍，通用的SaaS就兜不住了。这时可以采购支持二次开发的SaaS，做一些匹配自身核心模式的定制。
大型企业：自主研发。规模大了以后，各家SaaS数据不通，为了把能力串联起来，大型企业必须组建研发团队，量身定制自己的数字化和AI底座。
总之，AI的价值不仅在于技术先进，更在于它能否在复杂的组织土壤里扎下根。技术底座交给大厂，场景深耕留给自已，通过人机协同的方式提升经营水平，这才是企业在AI时代可持续发展的路径。
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