在DTC品牌的日常运营工作之中, 最让人耗费精力的事情主要是选品、内容制作、广告投放后的数据分析以及复购触达。现在的人工智能已经能够接管这些环节当中超过百分之七十的重复性部分, 它可以直接依据店铺里的真实数据自动地完成整个流程的操作, 从而节省了人工去逐条审核和逐条执行的力气, 特别的关键的一点是不要使用通用的大模型来生硬地套用, 一定需要采用那些专门为电商销售链路设计好的工具, 因为如果使用的是不匹配的工具, 光是让机器去理解业务的上下文环境就需要花费很长的一段时间来折腾好几天。哪些环节最该先交给AI最开始被应用上的是广告投放之后的诊断功能以及复购环节的客户触达功能。在广告数据这一块的情况之中, 这些数据分散在了、Meta以及 Ads这三个或者四个不同的后台系统里面, 如果依靠人工来进行对账操作的话, 通常所需要耗费的时间大约是3天到5天左右。当人工智能技术接入之后就能够实时地去获取相关的数据, 一旦发现某一条广告的投资回报率跌落到了1.8这个水平, 并且在计算完退货的成本以及手续费之后发现每一单实际上亏损了0.3元, 那么系统就会直接自动触发暂停该广告的动作。在复购触达这个环节,你完全不需要再费心去惦记着“该给谁发短信了”。系统是利用AI来根据RFM模型里的那些行为数据, 自动地去调整发送的时间点。这样一来, 以前那种固定不变的14天发送间隔, 就转变成了针对每个人情况各不相同、时间在7天到30天之间的个性化触达节奏了。AI跑起来后节奏怎么变最直观的感受是不用等到月底去对账了。从前在每周的例会上, 必定会仔细梳理各个平台的数据状况, 现在借助AI技术可以实现每隔二十四小时自动推送一份关于利润的分析视图, 该视图能够明确指出哪些产品线的毛利率低于百分之十二以及哪些存货单位的周转天数超过了二十一天却还没有被消耗掉, 用户只要打开飞书或是Slack这个工具便可查看相关详情。大促准备的周期, 已经从平均12天压缩到了4到5天。像价格更新、落地页准备、邮件序列安排还有素材同步这些需要并行的任务, 都靠AI同时执行。人员只需要进行最终审查即可。什么规模的DTC团队适合上AI年GMV在50万到2000万美元, SKU超40个的DTC品牌, 基本已经到了人工跑不动的临界点。这个体量一般由2到3个人管理所有运营工作。AI介入进去以后, 就相当于增加了一组不会休息的执行团队。就像这样的电商AI工具, 它里面本身就带有了三十五个技能模块的工作功能, 这些功能涵盖了从选品开始, 一直到建站、营销、店铺管理以及最后的经营分析等多个方面, 并且它们原生就接上了、还有这类知名的平台, 用户可以直接使用来进行各种操作, 完全不需要自己去费劲摸索那些指令。