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云中鹤:AI赋能供应链,深耕营销福利品下沉市场

亿邦智库 2025-03-28 09:14
亿邦智库 2025/03/28 09:14

邦小白快读

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营销福利品采购市场规模约3万亿元,是数字化采购第三赛道,增长潜力巨大。云中鹤2024年成就显著:业务下沉拓展地方企业市场,带来客户增长和业务提升;供应链升级通过自有品牌研发和合作知名品牌商,满足多样化需求,数字供应链建设优化效率降低成本;技术变革应用AI在客服、市场策划等环节,节省人力成本,奠定智能化基础。

2025年规划聚焦AI智能体矩阵:采购决策智能体提升意图识别准确率至85%,需求响应缩短至15分钟;运营效能提升如商品管理智能体将新品上架周期压缩至48小时,页面转化率提升35%。

行业趋势包括全链路数智化、AI深度赋能采购物流等环节、生态合作整合资源,推动产业转型。

云中鹤与品牌商深度合作开发产品,精准满足客户需求。品牌建设策略明确:定位数字化采购头部品牌,抢占客户心智;通过精准推广触达目标客户,提升知名度;借助媒体宣传和IP运营增强品牌声量。

产品研发重点在文创定制、工业品、宠物用品和大健康产品,利用AI提升设计精准度,满足个性化需求。消费趋势显示B端采购核心向这些品类转移,社会需求热点驱动增长。

合作方式包括供应链整合,共同开发产品,结合AI技术优化交付效率,如价格预测模型降低采购成本5-8%,助力品牌商降本增效。

市场机会显著:营销福利品市场规模3万亿元,地方企业采购线上化趋势带来增长空间,业务下沉拓展客户群。AI应用提供实操方案:订单生成自动化率80%,供应商筛选周期缩短至2小时,价格预测模型年均降成本5-8%,降低运营差错率至0.3%。

合作方式包括供应商整合,通过数字供应链帮助供应商转型,六维评估体系提升匹配精准度;扶持政策如AI智能体赋能,缩短响应时间。风险提示涉及交付风险提前30天预警;机会提示在工业品、宠物用品等新品类拓展,可学习点包括精准推广和媒体IP打造。

产品生产和设计需求明确:云中鹤加强自有品牌研发,与工厂合作开发产品,满足多样化客户需求,重点在文创定制等品类。商业机会包括工业品、宠物用品和大健康产品拓展,利用AI提升研发精准度。

数字化启示强:打造数字供应链,通过中台建设迭代帮助工厂完成数字化转型,打通上下游,提升效率降低成本。AI应用如商品特征库实现99%匹配精准度,新品上架周期缩短至48小时,提供实操案例。

推进电商启示:生态合作整合资源,平台化方式共享技术和服务,推动产业带企业转型,实现规模化协同效应。

行业发展趋势明显:全链路数智化成为主流,AI与大数据深度赋能采购、物流等环节,智能化合规管理实现阳光透明。新技术包括AI实验室构建“LLM+智能体引擎+知识库”架构,RPA+CV+NLP技术融合处理非结构化数据准确率98.5%,BERT模型商品标签系统准确率99.2%。

客户痛点解决方案:针对采购需求标准化率低,提升至90%;针对响应慢,智能客服实现500ms响应和89%首次解决率,年节约人力成本超百万;针对效率问题,数字商城智能体支持1000+并发商城,建设周期压缩至72小时。

数据资产升级整合市场源,构建商品知识图谱和智能选品引擎,为决策提供支撑。

平台需求与问题:商业对平台的需求包括合规高效采购解决方案,云中鹤构筑“数字技术+供应链+运营服务”一站式闭环。平台最新做法:AI智能体矩阵如采购决策智能体实现98%模糊需求转化准确率,供应商六维评估体系提升匹配精准度;数字商城智能体引入智能配置引擎,支持个性化运营。

平台招商与运营管理:通过业务下沉拓展地方企业客户,整合供应商资源;运营管理如智慧客服系统优化响应,商品管理智能体提升匹配度至99%。风险规避:交付风险预警机制提前30天预警,合规管理嵌入日常运营。

风向规避涉及生态合作,形成开放系统共享技术数据,推动产业转型,避免资源浪费。

产业新动向:AI从数字化向智能化转变,供应链全链路数智化趋势明显,生态合作与资源共享推动产业带企业转型。新问题包括如何优化资源配置降低交易成本,云中鹤案例提供启示:通过AI赋能实现采购决策智能化,如意图识别准确率85%,需求响应压缩至15分钟。

商业模式创新:一站式数字化采购服务闭环,智能体即服务(AaaS)输出标准化解决方案;政策法规启示涉及十四五规划收官,智能化合规管理实现阳光透明,嵌入运营流程。

研究价值:数据驱动如商品知识图谱构建,行业级知识联邦整合15类系统;案例中云中鹤的供应链升级和AI应用为产业竞争力体系提供范本,包括技术基建到价值创造四维推进。

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声明:快读内容全程由AI生成,请注意甄别信息。如您发现问题,请发送邮件至 run@ebrun.com 。

我是 品牌商 卖家 工厂 服务商 平台商 研究者 帮我再读一遍。

Quick Summary

The marketing and promotional goods procurement market is valued at approximately 3 trillion yuan, representing the third major track in digital procurement with significant growth potential. Yunzhonghe achieved notable successes in 2024: expanding its business to local enterprises boosted client acquisition and performance; supply chain upgrades through proprietary brand development and partnerships with well-known brands met diverse needs, while digital supply chain initiatives enhanced efficiency and reduced costs; AI adoption in customer service and marketing planning cut labor expenses and laid the groundwork for intelligent operations.

2025 plans focus on an AI agent matrix: a procurement decision agent aims to increase intent recognition accuracy to 85% and slash demand response time to 15 minutes; operational improvements include a product management agent reducing new item listing cycles to 48 hours and boosting page conversion rates by 35%.

Industry trends encompass end-to-end digitalization, AI-driven optimization of procurement and logistics, and ecosystem collaboration to integrate resources and drive industrial transformation.

Yunzhonghe collaborates deeply with brands to co-develop products that precisely meet client needs. Its brand strategy is clear: positioning as a leader in digital procurement to capture customer mindshare; leveraging targeted promotions to reach key audiences and enhance visibility; using media campaigns and IP operations to amplify brand presence.

Product R&D prioritizes customized cultural goods, industrial supplies, pet products, and health items, with AI improving design accuracy to address personalized demand. B2B procurement is shifting toward these categories, driven by evolving social needs.

Partnership models include supply chain integration and joint product development, augmented by AI to optimize delivery efficiency—e.g., price prediction models reducing procurement costs by 5-8%, helping brands cut expenses and boost productivity.

Market opportunities are significant: the 3 trillion yuan promotional goods sector, coupled with rising digital procurement among local firms, offers growth potential. AI delivers practical solutions: 80% automated order generation, supplier screening cycles cut to 2 hours, and price prediction models lowering costs by 5-8% annually while reducing operational error rates to 0.3%.

Collaboration involves supplier integration via digital supply chains, with a six-dimension assessment system improving match accuracy; support policies include AI agents speeding up responses. Risk alerts flag delivery issues 30 days in advance; expansion opportunities lie in industrial and pet supplies, with takeaways from targeted marketing and media IP strategies.

Product manufacturing and design demands are clear: Yunzhonghe strengthens in-house brand R&D, partnering with factories to develop diverse offerings, especially in customized cultural items. Growth areas include industrial, pet, and health products, with AI enhancing R&D precision.

Digital transformation insights: building a digital supply chain through mid-platform upgrades helps factories digitize, connect upstream/downstream partners, and improve efficiency. AI applications like a product feature database achieve 99% match accuracy, shortening new item listing to 48 hours.

E-commerce evolution: ecosystem collaboration integrates resources, platform-based tech/service sharing drives industrial cluster upgrades, and enables scaled synergies.

Industry trends point to full-chain digitalization as the norm, with AI and big data deeply empowering procurement and logistics, while intelligent compliance ensures transparency. Key technologies include an AI lab with an "LLM + agent engine + knowledge base" framework, RPA+CV+NLP achieving 98.5% accuracy on unstructured data, and a BERT-based product tagging system at 99.2% precision.

Client pain point solutions: standardizing procurement demand rates to 90%; smart客服 responding in 500ms with 89% first-contact resolution, saving over 1 million yuan annually in labor; efficiency gains via a digital mall agent supporting 1,000+ concurrent stores, cutting setup time to 72 hours.

Data asset upgrades integrate market sources, building product knowledge graphs and smart selection engines to support decision-making.

Platform demands include compliant, efficient procurement solutions, addressed by Yunzhonghe's integrated "digital tech + supply chain + operational services" model. Latest practices: AI agents like the procurement decision agent achieve 98% accuracy in interpreting vague needs, while a six-dimension supplier evaluation improves matching; digital mall agents introduce smart configuration engines for personalized operations.

Merchant recruitment and management: expanding to local enterprises via business下沉, integrating supplier resources; operational tools like intelligent客服 optimize responses, and product management agents raise match accuracy to 99%. Risk mitigation: 30-day early warning for delivery risks, compliance embedded in daily ops.

Trend avoidance involves ecosystem collaboration, forming open systems to share tech and data, driving industrial transformation while minimizing resource waste.

Industry shifts: AI transitions from digital to intelligent, with full supply chain digitalization trends accelerating; ecosystem collaboration and resource sharing propel industrial cluster upgrades. Key challenges include optimizing resource allocation to lower transaction costs, with Yunzhonghe's case offering insights: AI-enabled procurement decisions achieve 85% intent recognition accuracy and 15-minute response times.

Business model innovation: one-stop digital procurement service闭环, Agent-as-a-Service (AaaS) offering standardized solutions; policy implications tie to China's 14th Five-Year Plan, embedding intelligent compliance for transparency into operations.

Research value: data-driven initiatives like product knowledge graphs and an industry knowledge federation integrating 15 systems; Yunzhonghe's supply chain upgrades and AI applications provide a template for competitive industrial frameworks, spanning four dimensions from tech infrastructure to value creation.

Disclaimer: The "Quick Summary" content is entirely generated by AI. Please exercise discretion when interpreting the information. For issues or corrections, please email run@ebrun.com .

I am a Brand Seller Factory Service Provider Marketplace Seller Researcher Read it again.

【亿邦原创】我国营销及福利品采购市场规模约3万亿元,成为继办公用品、MRO工业品之后数字化采购的第三赛道,展现出强劲的增长势头和巨大的市场潜力。亿邦智库深耕数字化采购与供应链领域,连续五年发布《数字化采购发展报告》,2024年精选央企与平台案例,获行业好评。2025年是“十四五”规划收官之年,AI等技术快速发展。为此,亿邦智库推出“工业品电商及供应链平台先锋人物系列访谈”,复盘2024年成果,展望2025趋势,挖掘创新亮点,助力行业高质量发展。

云中鹤是B2B数字化采购服务商,在营销与福利品垂直赛道领先。公司专注企业集采、数字营销和福利管理,率先构筑"数字技术+供应链+运营服务"等一站式数字化采购服务闭环。通过AI、大数据等数字技术应用,实现智能选品与比价、流程自动化和决策智能化,为企业客户提供合规、高效的采购解决方案。

受访企业:云中鹤

受访人及职务:董辉 深圳市云中鹤科技股份有限公司董事长

亿邦智库:贵公司2024年度三项成就或里程碑事件及其具体影响。

董辉:第一个是业务下沉,2023年云中鹤敏锐洞察到地方国企、事业单位及大型民企采购线上化的趋势。2024年公司布局区域省级公司,将业务重点从央企总部延伸至地方各类企业,积极推动数字化采购在地方市场的普及。通过组织下沉和业务下沉,云中鹤成功拓展了市场范围,下半年业务增长态势明显,客户群体不断扩大,为公司的持续发展奠定了坚实基础。

第二是供应链升级,在供应链方面,云中鹤采取了两项关键举措实现升级。一方面加强自有品牌研发,并与众多知名消费品牌商开展深度合作,共同开发产品。结合自身对市场的深入了解,精准满足不同客户的多样化需求。另一方面,大力打造数字供应链,通过不断迭代中台建设,帮助供应商完成数字化转型,有效打通了上下游环节。运用数字化的力量,提升了供应链的整体效率,降低了成本,实现了合规与精准决策。进一步巩固了公司在市场的竞争优势。

第三个是技术变革,2024年,云中鹤在技术领域实现了从数字化到智能化的转变。公司成立AI实验室,并将AI技术广泛植入客户的需求场景与供应链端。以及应用到公司内部产品定制设计、客服、市场策划,仓储等多个环节。AI技术的应用,显著提升了运营效率,节省了人力成本,为公司未来的智能化转型奠定基础,增强了公司在技术层面的核心竞争力。

亿邦智库:数字化采购“决胜”在于供应链,2025年贵公司在供应链方面有哪些需要突破的重点品类供应链?

董辉:一是文创产品定制,云中鹤一直在定制产品这块积淀多年,拥有优质的知名文创IP以及产品设计能力,在业内遥遥领先。2025将会运用AI的力量,加大投入,满足客户个性化的需求。

其次是工业品,宠物用品,大健康产品,这是B端采购的核心,时代发展的产物,社会需求的热点,我们将在下一步重点拓展相关品类。

亿邦智库:在营销及福利品领域,企业有哪些具体的品牌建设规划或市场拓展目标?

董辉:在营销及福利品数字化采购领域,云中鹤制定了全面的品牌建设与推广策略,主要从以下几个方面展开:

明确品牌定位,抢占客户心智。云中鹤要在数字化采购第三赛道(营销及福利品)树立头部品牌形象,提升市场认知度和影响力。

开展精准推广,触达目标客户。针对To B业务特性,云中鹤聚焦目标客户群体,通过精准的推广方式,提高品牌在目标客户中的知名度,有效触达潜在客户。

借助目标媒体,提升企业品牌声量,打造企业IP形象。通过媒体宣传,自身IP运营,增强品牌影响力,塑造品牌形象。

亿邦智库:AI在重塑数字化采购行业,针对AI场景落地应用,2024年有哪些探索,2025年有哪些规划。

董辉:云中鹤围绕数字化采购行业的智能化升级,2024年重点推进三大核心建设:

一是技术底座构建,完成大模型私有化部署,形成“LLM+智能体引擎+知识库”三体架构,打造企业级AI中枢“云鹤智脑”。通过RPA+CV+NLP技术融合,实现订单执行、票据处理等场景98.5%的非结构化数据处理准确率。

二是数据资产升级,整合内外部市场数据源,构建行业级商品知识图谱,开发智能选品决策引擎。基于BERT模型的商品标签系统使信息准确率达99.2%,为采购决策提供精准数据支撑。

三是场景价值落地,在采购领域实现采购需求书标准化率从35%提升至90%,订单生成自动化率80%覆盖,供应商筛选周期从3天缩短至2小时。通过价格波动预测模型实现年均采购成本下降5-8%,运营差错率降至0.3%。

2025年云中鹤将构建AI智能体矩阵,重点打造采购客户价值赋能智能体及运营效能提升智能体两大AI智能体矩阵,同时搭建技术生态支撑体系,推动采购全链路智能化改造。

在客户价值赋能方面,云中鹤在营销决策领域打造营销决策智能体,通过融合深度推理大模型与情感计算技术构建深度智能引擎,实现85%的客户意图识别准确率。基于300+历史成功案例构建的策略知识库,可智能生成含成本测算的营销方案,将需求响应时效从4小时压缩至15分钟。在采购决策层面,打造采购决策智能体,自主研发语义解析引擎,实现98%的模糊需求转化准确率,通过构建供应商六维评估体系(价格/履约/风险等维度),达成行业靠前的供应商匹配精准度,并实现交付风险提前30天预警。

在运营效能提升方面,商品管理智能体通过构建含200+隐性属性的商品特征库,实现99%的商品-需求匹配精准度,将新品上架周期缩短至48小时。数字商城智能体引入智能配置引擎,可支持1000+并发商城的个性化运营,将建设周期从月级压缩至72小时,页面转化率提升35%。智慧客服系统融合规则引擎与大模型能力,实现500ms级响应速度,首次解决率达89%,每年可节约人力成本超百万元。

在技术生态支撑体系方面,云中鹤构建智能体操作系统打通跨场景协同,整合15类业务系统形成万亿级知识联邦,通过周级策略迭代机制持续优化智能体网络。同时,输出智能体即服务(AaaS)能力,为行业提供标准化解决方案。通过“技术基建-数据治理-场景落地-价值创造”四维推进,云中鹤正构建从智能决策到精准执行的产业级竞争力体系。

亿邦智库:展望2025年,贵公司核心发展战略是什么?

董辉:2025年我们的核心战略是通过AI赋能客户需求和供应链改造。公司将通过AI技术满足客户合规、降本、提效、增收的需求,尤其在帮助客户实现增收方面,云中鹤具有独特优势。

公司利用积累的数据让AI发挥巨大的力量,让客户决策更智能精准,帮助供应商智能化转型,打通产品资源,提升产品研发精准度和交付效率,实现产业互联网智能一体化。

亿邦智库:2025年,数智供应链领域,有哪些发展趋势?

董辉:我认为,一是全链路数智化,从需求端到供应端全链路数智化将成为主流,通过数据驱动优化资源配置,降低交易成本,提高整体效率。二是AI与大数据深度赋能,AI和大数据技术将在供应链的多个关键环节,如采购、物流、比价、选品等,得到深度应用,以提升决策效率和精准度;三是智能化合规管理,企业通过数字化手段把合规管理流程嵌入到日常运营中,借助AI技术实现合规管理的阳光透明和精准化。四是生态合作与资源共享,随着智能化发展,供应链上下游形成更加开放的生态系统。企业通过平台化的方式共享技术、数据和服务,形成规模化协同效应,从而整合供需两端资源,推动产业带企业的数字化转型。

文章来源:亿邦动力

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