接入AI后，HAZZYS服飾全渠道新增銷售額數千萬

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服裝品牌把會員運營做得越精細，越考驗導購的整體綜合能力。

在會員消費數據、畫像都清晰可查的情況下，最后一公里是導購發出去的那條消息：發什么、發給誰、怎么說——壓在幾千個導購身上，能力參差不齊，結果就是群發促銷、顧客拉黑。再精細的會員體系，到這一步全部漏光。

問題不在服務態度，是這件事本身就超出了新手導購的能力邊界。讓一個新手導購給不同顧客寫個性化話術，大多數人根本寫不出來，最后往往還是發一條"兩件85折"。曾經HAZZYS也面臨類似問題，導購觸達會員后，拉黑率一度超過20%。

從2025年開始，HAZZYS系統性地把AI引入會員運營。方向分兩條線：一條對外增收，用AI識別潛客、生成個性化搭配、驅動老會員復購；一條對內提效，用RPA和AI小助手替代重復機械的人工操作。

以話術觸達為例，系統會每天識別哪些顧客有購買意愿、排好跟進優先級、自動生成個性化話術，導購確認、發送。顧客收到的不再是群發促銷，是帶著自己名字、根據穿衣偏好生成的專屬搭配方案。類似"XX女士，根據您偏愛的深色系通勤風，為您從本季新品里挑了這套專屬搭配，您看一下？"這樣具有個性化和具體場景搭配的觸達，明顯更受會員青睞。

數據也證明了這一點：拉黑率從20%多降到10%多，點擊率穩定在30%以上。在AI與整體運營能力的共同加持下，從25年開始HAZZYS全渠道新增銷售預估5000萬元，并主要來自老會員復購激活。在剛剛過去的清明期間，整體也增長了27%，老會員消費人數增幅16%。

到現在，隨著AI帶來的業績提升逐漸增多，部分加盟商甚至自發把AI使用率納入導購的星級導購指標。對導購而言，AI工具也不再是“每天需要多做的一個工作”。

以上內容來自見實和HAZZYS會員運營總監于奉志的對話，在這次對話中，他不僅詳細拆解了這套AI會員運營體系的完整邏輯、門店推廣過程，也分析了更多潛客觸達、用戶召回的策略。

對了，在4月17日（本周五），見實還將和會員一起走進上海，歡迎你文末加入會員，一起去現場交流切磋。

現在，就讓我們回到對話中來，如下，enjoy:

01拉黑率從20%降到10%，AI模型精準識別"誰會買、買什么"

見實：AI增長引擎是怎么賦能導購的？主要解決了哪些問題？

于奉志：核心解決兩件事：發給誰、發什么。以前導購邀約會員靠自己拉清單，看誰有券、誰過生日、誰有禮品，憑經驗判斷。這個方式不精準，有購買意愿的顧客容易被漏掉。

話術這塊也有問題——我們要求導購一對一個性化邀約，但很多導購不具備這種能力，讓他給不同顧客寫不同話術憋不出來，最后還是群發"兩件85折"，顧客很反感，拉黑率一度超過20%。

現在AI增長引擎每天自動識別、排優先級推給導購，背后是兩個模型。一個是購買預測模型，綜合購買記錄、消費頻次、客單價、權益狀態、歷史觸達反饋等多個維度，預測顧客近期是否有購買需求。另一個是美學模型，分析顧客買過的貨品顏色、面料、穿衣風格，預測他對哪些新品感興趣。兩個模型疊在一起，既判斷"他要不要買"，也判斷"他想買什么"。系統同時生成個性化話術，導購勾選商品、確認話術、點發送就行，每個顧客收到的內容都不一樣。

見實：這和以前用CRM做顧客分層，本質區別是什么？

于奉志：CRM是管理工具，更多是我們自己根據經驗去操作——判斷哪些顧客需要召回、推什么權益，憑的是人的能力與經驗。AI的核心是預測，不是總結過去，是根據多維度數據預測顧客接下來的行為。就像天氣預報，核心不是告訴你昨天下了雨，是告訴你明天會不會下。這個思維方式的轉變對我觸動挺大。

見實：系統識別完之后，為什么還要保留導購手動操作，直接自動化發送不行嗎？

于奉志：技術上自動化也可以實現，但我們目前還是讓導購自己去操作。話術可能需要根據具體顧客情況微調；更重要的是，導購自己點點點操作一遍，他會有參與感，知道今天聯系了哪些顧客、發了什么內容。如果全是系統自動幫他做了，他們沒有參與感，跟這件事的連接感就弱了。而且正價門店有時候客人不多，導購完全有時間做這件事。

見實：跑下來整體效果怎么樣？

于奉志：拉黑率從20%多降到了10%多，點擊率穩定在30%以上。從25年開始全渠道新增銷售預估5000萬元，今年第一季度整體增長20%+，清明假期4天增長27%，老會員消費人數增幅16%。

而且，這5000萬的新增主要來自老會員復購激活——老會員本來就有購買基礎，AI幫我們更精準地找到那些"快要買但還沒買"的人，在合適的時機推合適的內容，把這部分需求激活出來了。

02點擊率達30%，帶名字+場景搭配比折扣更管用

見實：AI衣櫥的觸達效果怎么樣？

于奉志：比如我發1萬人，大概有30%多的人會點擊，點擊率還是挺高的。核心原因是它有場景化搭配，而且發的時候會帶上顧客的名字，比如"XX女士，為您生成了一個專屬搭配"，顧客會覺得這是專門給自己選的，就更愿意點進去看。

我們也用這個能力做過一次流失會員召回，針對買過一次但沒再來的新會員，以及一段時間沒消費的老會員，給他們生成專屬的場景化搭配方案，比如在地鐵通勤、咖啡館的穿搭效果，顧客更有代入感。這一波帶來了一兩百萬的銷售。

見實：AI衣櫥具體怎么做的？

于奉志：系統先從顧客的歷史購買記錄里提取偏好標簽——顏色、面料、風格、常買的品類——再從當季新品里匹配，生成一套完整的場景化搭配方案，同時配上個性化話術，導購直接發給顧客。

這樣顧客收到的內容里有自己的名字，搭配方案里有具體的穿搭場景，比如"適合您的地鐵通勤+咖啡館約會穿搭"，點進去看到的是根據自己風格選出來的款式，不是泛泛的新品推薦。這跟發一張活動海報的感受完全不一樣——海報是"我們在搞活動"，AI衣櫥是"有人認真給你選了這套衣服"。

見實：你們現在還在測AI試穿，這個場景的邏輯是什么？

于奉志：顧客看到AI模特穿著好看，但會想"我穿上是什么效果"。現在顧客只需要上傳一張頭部照片，系統直接生成她穿上這套衣服的效果圖。主要用在離店場景——顧客沒到店、或者離店后還在考慮，導購把鏈接發過去，顧客自己試。核心是提升離店轉化。

見實：但AI生成的效果跟真人穿差距還是挺大的，這會影響轉化嗎？

于奉志：會有差距，但好的地方已經大于不完美的地方。它會稍微給顧客美顏一下，但整個人的輪廓和特征還是能認出來的，就像平時用美顏相機一樣。對服裝行業來說，顧客看到自己穿上衣服的效果稍微好看一點，心情更愉悅，反而更容易提升轉化。而且這個模型在不斷迭代，差距會越來越小。我們愿意跟合作伙伴一起共創迭代，不會等它完美了再用。

見實：個性化這件事，你們現在做到了什么程度，還差什么？

于奉志：準確來說是三個詞——個性化、精準化、規?；?/strong>我們現在做的就是根據顧客的購買需求，把推送的內容做得更精準，服務權益也更精準。接下來要做到真正的萬人萬面，而且是規模化地實現個性化，不只是給少數顧客做，是給所有顧客都做到不一樣。行業里一些領先品牌也都在往這個方向走。

見實：增收這條線之外，AI在你們內部提效上做了什么？

于奉志：一個是用RPA和AI替代重復性的表格工作。以前我們做活動表格，可能需要兩三個小時，現在通過RPA，十幾分鐘就完成了。我們也在用騰訊的智能表格，替代人工發表格的環節。這些東西看起來不起眼，但每天都在發生，積累下來節省的時間很可觀。

還有一個是AI會員小助手——"旺財"。隨著會員運營越做越深，導購用的工具越來越多，節假日或者人員變動的時候，導購的問題就會集中爆發，比如系統操作問題、活動規則問題，疊加起來壓力很大。為了及時響應這些問題，我們上線了旺財，導購有問題直接問AI，不用等人工回復。

03從"又多了個活"到自發納入星級考核，核心靠業績

見實：這套AI工具推下去，怎么引導導購日常使用的？

于奉志：導購一開始可能會覺得"每天有多了一項工作，也不知道原因"。我們沒有急著講道理，而是先讓導購感受到工具本身。比如最近在推AI手機，我們的方式是讓每個導購先給自己生成一張AI形象圖——他們一看效果，馬上就知道這個東西有意思、能干什么，接受度立刻就上來了。工具要讓人感受到，不是靠培訓講出來的。

真正的轉變還是業績。導購用了幾次AI增長引擎，發現不用自己動腦寫話術，AI幫生成，稍微改一下就能發，而且顧客真的來了、業績真的提了。我們出去巡店，導購主動反饋說這個東西挺好用的。對導購來講，工具有沒有用就兩點：用起來方便，能帶來增量。兩點都滿足，自然就跑起來了。

見實：推廣的具體步驟是什么？

于奉志：先試點，在某個區域或某部分門店先跑，看有沒有問題，有沒有我們沒想到的更好用法。試點沒問題、反饋不錯，再推全國。同時把用得好的標桿門店拍成視頻，讓他們現身說法——這個東西在什么場景幫了他們什么、具體怎么操作。別人能做好，其他區域也能做好，這比總部講一百遍都管用。

推工具之前一定要先研究透，我們內部叫"事前三贏，事前算贏"——這個東西機會點在哪、問題在哪、終局是什么、ROI預估是多少，如果我們自己都說服不了自己，就不會去推。

見實：有加盟商自發把AI使用率納入考核，這個是怎么發生的？

于奉志：我們沒有要求，是加盟商自己做的。他們看到AI工具對業績的幫助之后，主動把AI使用率加進了星級導購的考核項，占5分或10分。這也反映了，利益驅動有效得多。我們直營這邊也不用KPI壓，而是每周發排名數據，讓管理崗看到哪些門店用得好、哪些差，用排名來推動。

見實：優秀導購和普通導購，AI對他們的影響有什么不同？

于奉志：優秀導購接受速度更快，會把工具用得更深，進一步放大他們原有的能力。普通導購最直接的變化是話術——原來不具備個性化邀約的能力，AI幫他們補上了這塊短板，整體水平被拉齊了。所以AI在這件事上不只是提效，是直接幫薄弱導購補上了能力短板，把整體水平拉齊了。而且對HAZZYS來說，我們過去幾年一直在推新工具，導購已經習慣了工具是會迭代的。

04AI大腦+導購執行，下一步，把店長的判斷也交給系統

見實：組織層面上，是怎么分階段推動AI增長引擎、選擇工具的？

于奉志：2025年8月，集團以品牌為單位成立各自了AI項目組，集團相關崗位對AI都很重視。每個月例會上，商控、貨品、品牌推廣、會員、供應鏈、銷售各個團隊都會分享自己這塊業務哪些地方能融入AI。年底還會評獎，給優秀AI項目發現金獎勵。年初還組織了一次跨部門AI共創會議，把各事業部的業務骨干集中拉到一起開了兩天，專門討論AI對各塊業務的價值方向往哪里走。

工具選型上我們比較開放，自研和外采都有。我們的核心競爭力是衣服和對消費者的服務，軟件和AI產品不一定要自己做。AI增長引擎和AI衣櫥就是跟服務商一起探索的。

見實：這套模式對行業來說，哪些可以復制，哪些比較難照搬？

于奉志：工具層面其實大家都可以復制。服裝行業天然跟美相關，AI生成圖片、生成搭配這些能力，已經逐漸成為成為行業標配了。難的是怎么讓這些東西在終端真正用起來、用好。這涉及兩件事：一是公司層面能不能推動，要讓管理層接受這件事；二是終端落地，要把工具的價值講清楚，讓導購真正理解"這個東西在什么場景幫我解決什么問題"。這兩件事對不同品牌來說難度不一樣，這才是真正的挑戰。

見實：接下來你們最想做的是什么？

于奉志：我們現在在做單店目標管理——把銷售目標拆解成會員目標，AI來做目標診斷和建議。HAZZYS95%以上的銷售來自會員，只要會員指標完成，銷售額就八九不離十。

我一直在想一個場景：導購每天打開電腦，有一個AI大腦告訴他今天優先事項是什么、目標還差多少、跟進哪些會員就有機會達成、店里貨品該怎么陳列。導購變成"手和腳"，AI大腦負責分析和判斷——根據門店周圍的人群、訂貨的貨品、顧客結構，告訴導購怎么陳列、邀約哪些人。

見實：對會員運營來說，AI本質上改變了什么？

于奉志：改變的是生產方式。以前是數字化加人工，很多操作還是重復機械的。有了AI，這些重復的工作可以被替代掉，我們自己要做的是AI替代不了的部分——創意、判斷、對消費者的理解。原來放大10倍，借助AI希望放大100倍、1000倍。我們跟行業最領先的公司比還有很大差距，但我們至少往前邁了一大步，接下來還是小步快跑，先試點，跑通了再推廣，不急于求成。

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