当下，AI已不再局限于效率工具的角色，而是蜕变为驱动企业增长的核心引擎。本文结合玛丝菲尔与红蜻蜓鞋业两大标杆案例，深度解析AI技术在不同场景中如何创造差异化价值，为企业AI落地和数字化转型提供可借鉴的实践路径。
案例解析
案例1：智能体“菲尔”的三大进化
作为中国高端时尚服饰领域的领军企业，玛丝菲尔于2024年启动中心化私域运营转型，通过AI Agent技术打造智能体“菲尔”，精准破解服务效率与客户价值提升难题。
10组应答策略实现7×24h无缝服务
基于LinkAI工作流能力，“菲尔”设定10组个性化时间段，匹配人工接管、人工监管和AI自动化等模式。例如，夜间非工作时段自动响应常规咨询，次日提醒运营处理需人工介入的换货需求，实现服务零断层。
专家级知识库：200+场景知识精准应答
依托LinkAI RAG能力，玛丝菲尔构建覆盖品牌介绍、商品咨询、售后处理等200+场景的企业知识库。“菲尔”可精准识别客户意图，如快速解答物流查询、退换货规则等问题，知识外问题则礼貌引导至对应渠道，确保服务专业度。
多模态交互+AI标签实现人货精准匹配
通过Prompt工程注入品牌温度，“菲尔”可根据客户上传的商品图片、穿搭需求（如场景、色系偏好等），结合商品库信息推荐搭配，并直接推送商城小程序链接。同时，AI根据对话历史自动为客户打标（如“新品关注者”“高频复购客”），结合节日活动、新品首发等节点，定向推送个性化资讯，私域复购率提升近60%。
案例小结
从“流量粗放运营”转向“客户资产精细化管理”，通过AI释放人工精力，实现私域运营升级，聚焦VIP客户深度服务。构建“AI 广域覆盖+人工深度服务”双轮驱动体系，兼顾服务效率与温度，客户满意度保持行业高位。
案例2：红蜻蜓鞋业AI设计平台的四大突破
面对制鞋业“大而不强”的困局，红蜻蜓联合惠利玛打造“VALI 鞋履AI设计平台”，以AI技术破解设计低效、产业链协同不足等痛点。
构建行业首个鞋履知识图谱
整合鞋履设计、原材料、工艺等数据，构建标准化产业知识体系，打破传统经验型行业的非结构化知识壁垒，实现设计要素参数化存储与复用。
AI生成260万张设计稿，S/A款比例提升5%
基于深度学习算法（如CNN、扩散模型），平台支持配色配料、款式融合、底花设计等9大功能，设计师出图效率提升100+倍，有效设计数量增加1.5倍。以红蜻蜓为例，100个鞋款中畅销款（S/A 款）比例提升5%，个性化定制销售额增长30%。
打通1000 +供应商的数字化材料库
平台对接1000余家原材料供应商，设计师可直接在设计稿中调用真实材料库，实现 “设计-选材-生产” 无缝衔接，研发阶段材料浪费率下降20%，实物打样减少 60%。
消费者直接参与设计定制
引入消费者DIY设计功能，支持亲子款、情侣款等个性化定制，拉近用户与品牌距离，推动“制造”向 “智造+定制” 转型。
案例小结
传统制造业可通过 AI 实现“研-产-销”全链条重构，从设计端提升产品竞争力，降低库存与成本。成功的行业平台需融合“技术（AI 大模型）+数据（产业知识库）+生态（供应链协同）” 铁三角，如惠利玛“好货通”“好采通”等模块形成的协同体系。
文章来源：虎嗅智库服务
