A1P1复杂度 L2-L3
多渠道数据驱动产品企划
用社媒与电商真实声音替代问卷，反哺设计与企划
现状
- 产品企划主要依赖问卷调研与人工竞品分析，周期长、覆盖窄
- 社媒、电商评论等真实消费者声音难以系统化沉淀
- 新品上市后效果反馈周期长，难以快速迭代
AI 赋能后
- 持续采集小红书、抖音、电商评论等多渠道数据，结构化沉淀
- 按品类、风格、人群自动聚类，识别趋势热点与机会点
- 形成「市场信号 → 企划建议 → 设计反馈」闭环，缩短决策链路
COOL AI × Yuyuan Jewelry · 2026
豫园珠宝
AI 赋能初步方案
合作定位 · 长期 AI 赋能伙伴
酷爱科技 × 豫园珠宝时尚集团
01 · 合作方式
不是一次性采购，
而是一段共创关系。
以长期 AI 赋能伙伴的身份介入豫园珠宝，三条原则并行，三个阶段递进。
01
战略陪跑
以长期伙伴介入，咨询、技术与组织三条线并行，而非一次性采购。
02
共创落地
围绕双方确认的场景，从原型到生产级交付分步推进，交付物与验收标准明确。
03
组织升级
沉淀方法论与人才梯队，让豫园形成自有的场景孵化与持续进化能力。
推进节奏 · 三个阶段
阶段 1
诊断调研
周期 · 2–3 周
目标
双方就「真问题」形成共识，校准场景优先级与现状定义。
工作方式
- ·各业务线 Owner 访谈 + 现有 SOP / 系统 / 数据现状摸底
- ·共同校准场景优先级与「现状 → AI 赋能后」定义
主要产出
- ·调研诊断报告
- ·场景优先级矩阵
- ·落地 Roadmap
阶段 2
快速落地
周期 · 4–8 周
目标
选定 1–2 个 P0 场景，从原型到生产级交付，跑出可衡量的业务结果。
工作方式
- ·单场景原型验证（7–10 个工作日）
- ·客户验收后进入生产级交付（约 30 天）
- ·数据映射、私有化部署与知识库底座同步启动
主要产出
- ·上线场景的业务指标
- ·可复用的底座与知识资产
- ·下一阶段扩展计划
阶段 3
持续陪跑
周期 · 持续
目标
场景逐步扩展至全业务域，经验沉淀为系统能力，组织同步升级。
工作方式
- ·P1 场景逐步纳入，跨场景数据打通
- ·组织人机协同架构与内部人才梯队培养
- ·搭建内部创新平台，兼容主流工具
主要产出
- ·覆盖核心业务域的场景矩阵
- ·可持续的组织协同机制
- ·对外可讲的标杆案例
02 · 方案框架
每个场景，
既要快速见效， 又要持续进化。
遵循「战略 → 场景 → 数据」三层架构，确保每个场景都向上对齐业务目标、向下贴合数据现状。
三层架构
LAYER 01
顶层
战略对齐层
明确核心战略目标（营收、利润率、市场占有率等），每个业务场景向上对齐到战略问题，避免「为做而做」。
LAYER 02
中层
业务场景层
以统一的经营大脑统筹营销、会员、产品、销售、合规、组织等业务域，每个场景写明「现状 → AI 赋能后」的人机协同模式。
LAYER 03
底层
数据基础层
不要求数据完全规整，通过数据映射拉通现有碎片化数据（ERP、手工台账、三方平台等），渐进式建设。
四大特点
01
旁路外挂
能力以插件形式嫁接现有系统，最小化对 IT 环境的改造。
02
数据容错
可接受手工台账、Excel 等非结构化数据，对脏数据容错率高。
03
持续进化
越用越聪明，关键经验沉淀进系统，而非停留在个人身上。
04
私有化部署
满足数据安全要求，可不下云，符合集团合规规范。
A · Product
产品研发
2 个场景
A2P1复杂度 L1-L2
商拍工具链与产品研发联动
把商拍数据沉淀为下一季的设计依据
现状
- 商拍工具独立使用，与产品研发流程脱节
- 商拍素材产生大量数据，但未反哺产品设计迭代
AI 赋能后
- 商拍环节嵌入产品研发数字化流程，数据自动沉淀
- 分析哪些角度、场景、风格转化更好，反馈到下一季产品企划
- 形成「设计 → 商拍 → 数据回收 → 迭代」的完整闭环
B · Member & Marketing
会员及营销
3 个场景
B1P0复杂度 L2
品牌专属内容创作引擎
把品牌调性沉淀进系统，让每张素材都「像自己」
现状
- 通用工具产出的素材风格趋同，缺乏品牌识别度
- 老庙、亚一、DJULA、露璨多品牌素材规范分散，难以统一管控
- 总部统一物料下发后，门店难以做差异化二次创作
AI 赋能后
- 为每个品牌沉淀独立的视觉规范、文案风格与产品知识库
- 输入 Brief 即可产出符合品牌调性的图文与短视频
- 支持总部统一创作 + 门店个性化分发，自动去重避免限流
B2P0复杂度 L3
KOS 矩阵内容管理与效果追踪
把总部官号、门店 KOS、平台商账号拉到同一张看板上
现状
- 门店自发发布，质量参差，总部看不到分门店数据
- 无法追踪「内容 → 到店」的实际转化
- 小红书、抖音、视频号多平台数据割裂
AI 赋能后
- 统一 KOS 管理看板：所有门店与达人的内容数据一览
- 一键分发、定时发布、热搜标签推荐
- 内容效果追踪（赞评比、到店转化），与门店客流数据交叉分析
- 形成总部 → 门店 → 平台商的三级内容协同
B3P0复杂度 L2-L3
会员标签丰富化与精准触达
让几千万会员的画像从「稀疏」走向「鲜活」
现状
- 会员标签仅覆盖基础交易与基本信息，画像稀疏
- 营销触达精度低，沉睡会员缺乏有效激活手段
- 缺乏跨品牌、跨场景的统一会员视图
AI 赋能后
- 引入外部社媒、地理、消费偏好等数据源，丰富画像维度
- 自动形成千人千面会员分群，匹配差异化触达策略
- 沉睡会员自动识别 + 激活策略推荐
- 系统主动推送营销机会，例如「这批会员可能对婚庆系列感兴趣」
C · Sales
销售
2 个场景
C1P0复杂度 L2
主动式经营决策助手
把 BI 从「被动查数」升级为「主动建议」
现状
- BI 工具被动查数，需要人主动提问
- 聚焦自身数据，缺乏竞品横向对比
- 决策依赖人工看报表 → 发现问题 → 开会讨论，链路滞后
- 零售与批发等多业务线数据分散
AI 赋能后
- 全天候监控关键指标，异常自动预警（如「华东老庙连续 3 天客单价下滑」）
- 主动推送市场机会（如「某竞品在婚庆场景加大投放，建议跟进」）
- 竞品公开数据自动采集 + 横向对比
- 决策建议直接推送至决策层（飞书 / 钉钉 / 企微）
C2P1复杂度 L1
门店导购助手与培训
让每一位导购都拥有「金牌店长」的随身大脑
现状
- 导购培训依赖线下集中式，效率低、覆盖慢
- 新品上市，导购话术与卖点更新滞后
- 金牌导购经验难以复制，新导购上手周期 1–3 个月
AI 赋能后
- 导购随身助手：随时问答产品、库存、活动信息
- 模拟客户对话训练，话术演练即时反馈
- 金牌导购话术自动提炼，沉淀为统一知识库
- 新品上市自动推送卖点与销售话术，缩短上手周期
D · Internal
内部职能
4 个场景
D1P0复杂度 L1
跨部门统一答疑入口
IT、人力、财务等部门共用一个员工入口
现状
- 各部门 FAQ 靠人工回复，重复问题反复回答
- 知识分散在各部门，员工找不到对的入口
- 响应时效不可量化
AI 赋能后
- 统一入口自动路由到对应部门知识库，常见问题秒回
- 知识库从 OA、制度文件、历史问答中自动更新
- 复杂问题自动生成工单，推送给对应处理人
- 员工满意度与响应时效可量化追踪
D2P2复杂度 L3
产品合规审查
供应商上新前的「外观与标签」自动体检
现状
- 合规审查依赖人工逐款比对，效率难以跟上上新节奏
- 供应商产品外观侵权风险难以系统化排查
- 标签合规靠经验，出错率高
AI 赋能后
- 供应商产品入库前自动比对外观，识别侵权风险
- 标签内容自动校验（材质、克重、印记等）
- 风险报告自动生成 + 分级预警
- 审查效率成倍提升，降低侵权与合规风险
D3P2复杂度 L1
智能招聘助手
把简历筛选从「翻一晚」压缩到「看亮点」
现状
- 简历筛选靠 HR 人工，效率低
- 候选人匹配度判断依赖经验
- 面试安排与跟进流程效率有限
AI 赋能后
- 自动解析简历，提取关键信息并匹配岗位要求
- 智能排序与匹配度打分
- 候选人画像可对比在职高绩效员工
- 面试反馈自动结构化沉淀
D4P1复杂度 L1-L2
舆情监控与 PR 联动
让负面声音在「升级前」就被看见
现状
- 各平台舆情靠人工巡检，发现滞后
- PR、会员、客服等部门信息不互通
- 舆情响应链路长，容易升级
AI 赋能后
- 分钟级轮巡微博、小红书、抖音等公开平台
- 自动判断正向、中性、负向情感
- 负面舆情自动生成工单，推送对应部门
- PR 口径与客服回复自动对齐
- 舆情趋势看板与预警阈值可配置
以上内容为基于本次交流的初步框架，
最终的场景定义、优先级与投入评估，
将通过后续问题清单与详细调研双方共创确认。
最终的场景定义、优先级与投入评估，
将通过后续问题清单与详细调研双方共创确认。