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有赞春季发布会:没讲大模型 只讲“怎么帮商家多卖2.41亿”

胡镤心 2026-05-22 13:55
胡镤心 2026/05/22 13:55

邦小白快读

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这是有赞举办的“有效果的AI”春季发布会,核心是推出可落地的AI工具帮商家提升经营业绩,所有AI产品都已经验证了真实成交效果,主要干货如下:

1. 核心成果:目前有赞AI活跃商家超1.8万个,累计引导成交额超2.41亿元,多个细分AI产品已经验证了增收效果,比如AI导购能帮每位导购每月多赚6500元,AI客销能让商家人效提升3倍。

2. 可落地实操工具:覆盖经营全链路,智能体矩阵能自动做内容生产、多渠道托管、重复性任务处理、促销转化,还能一键生成符合需求的店铺设计;六个AI数字员工分别承担客销、数据分析等不同职能,满足不同经营需求;还有专门解决AI搜索获客的加我推荐官。

3. 行动建议:不要等AI技术完美,先把有效果的AI先用起来,在真实经营场景中逐步打磨优化。

本次发布会释放了AI时代品牌经营的新趋势与新工具,能帮助品牌抓住AI流量红利,提升经营效率,核心干货如下:

1. 新消费趋势:2025年AI搜索访问量暴涨357%,越来越多用户通过AI获取消费建议,90%的品牌在AI推荐中隐身,等于在新流量入口消失,这是品牌必须抓住的新机会。

2. 品牌营销新工具:加我推荐官可以帮助品牌重构AI时代的表达系统,遵循“发布在AI信任渠道、用事实结构化表达”等五大原则,提升品牌AI可见性,已经有BeBeBus把AI可见性从4.2%提升到55.8%,TCL、GXG等品牌已经签约合作。

3. 全链路经营升级:有赞的AI工具可以帮助品牌统一管理多平台订单库存,AI数字员工替代高成本运营,提升复购与转化,还可以对接本地生活新赛道,满足线上线下融合经营的需求。

本次发布会针对AI抢跑期给卖家释放了明确的增长机会与行动指引,核心干货如下:

1. 当前行业阶段:现在正处于AI抢跑期,新的流量分配规则正在形成还未固化,先落地AI跑出效果就能占得先机,这是卖家获得增长的新窗口。

2. 可落地的增收工具:全链路AI工具可以帮卖家解决多平台管理麻烦、人效低、获客难等问题,已有多个案例验证效果,比如烘焙商家用AI自动协同多门店多平台库存订单,蜜冠网球核销率从10%提升到50%,AI营销专家仅服务数百商家半年就创造了2.3亿元成交额。

3. 机会与提示:有赞的AI技能库对非有赞商家也开放使用,卖家不需要等技术完美,先试用有效果的AI工具,借助有赞5万商家的实时经营数据,获得比通用大模型更落地的经营方案,抓住AI流量红利。

本次发布会释放了零售端AI化的新趋势,给工厂推进数字化转型、拓展自有品牌业务带来了不少启示与机会,核心干货如下:

1. 经营需求变化:当前零售端已经全面进入AI化经营阶段,工厂做自有品牌或者拓展To C业务,不需要再雇佣高成本的运营设计团队,借助AI工具就能完成店铺搭建、内容生产、客户运营等工作,门槛大幅降低。

2. 新商业机会:有赞已经将原有的美业业务升级为有赞本地生活,服务范围扩展到运动场馆、教育培训、宠物服务、复合文旅等多个领域,做相关品类生产的工厂,可以对接有赞的平台,拓展新的销售渠道,直接触达C端消费者。

3. 数字化转型启示:工厂推进AI数字化不需要追求一步到位的完美技术,可以参考有赞的路径,先在真实生产经营场景落地,边用边优化,同时可以用AI提升内部研发运营效率,降低内部运营成本,逐步完成转型。

本次发布会清晰展现了当前To B电商服务行业的发展趋势,点明了商家的核心痛点,也给出了可行的解决方案方向,核心干货如下:

1. 行业发展趋势:当前AI已经从概念阶段进入落地阶段,商家不再追求概念性的大模型,更看重AI能不能带来实打实的成交,当前处于AI抢跑期,流量规则重构,谁先跑通效果闭环谁就能获得优势。

2. 商家核心痛点:当前商家普遍面临多渠道经营复杂度高、人工协同成本高的问题;同时AI搜索崛起后,大部分品牌在AI推荐中隐身,存在新的获客痛点;另外大量重复性工作占用人力,人效偏低。

3. 解决方案参考:可以参考有赞的路径,推出覆盖经营全链路的AI产品矩阵,针对不同场景推出细分工具,同时要布局线下销售团队,解决中小企业不敢尝试AI、不会用AI的问题,还可以开放AI能力给非平台商家,扩大服务覆盖范围。

本次有赞发布会分享了AI时代平台的转型经验与战略判断,给各类电商服务平台提供了运营管理与风险规避的参考,核心干货如下:

1. 商家核心需求:当前商家需要的是能直接带来成交增长的AI工具,而非概念性的大模型产品,商家的需求已经从了解AI转向用AI做好全链路经营,同时需要解决多渠道协同、AI搜索获客的新问题。

2. 平台运营管理经验:AI产品落地不需要等技术完美,可以先在真实经营场景中迭代优化;依托平台海量商家的实时经营数据,能输出比通用大模型更落地的经营方案,这是平台的核心优势;另外面向中小企业的AI服务需要线下销售团队,重模式是触达客户的护城河,能快速铺开市场。

3. 风险规避方向:不需要押注颠覆式创新,也不要固守旧模式,逐步把AI嵌入现有服务体系,靠实际效果赢得市场,避免AI概念泡沫风险;前端营销运营类SaaS不会被AI替代,做好自身数字化底座和数据积累就能保持核心价值。

本次有赞发布会展现了AI时代SaaS行业的最新发展动向,给出了对行业核心问题的判断,也贡献了新的转型实践案例,核心研究价值如下:

1. 产业新动向:当前SaaS行业已经进入AI抢跑期,头部玩家已经从AI概念宣讲转向落地经营,有赞推出了覆盖获客、转化、复购全链路的AI智能体矩阵,还完成了本地生活业务的战略升级,是SaaS行业AI转型的最新实践。

2. 行业核心问题的新判断:针对行业热议的“AI会不会吃掉SaaS”的问题,白鸦给出了明确判断:软件不会被AI吃掉,AI只能生成内容,无法提供确定性的工作流,前端营销运营类SaaS依托共享创新和实时商家数据,不会被通用大模型替代,只有高成本的后端通用软件会被AI和低代码冲击。

3. 新商业模式探索:有赞提出了“科技行业的实业公司”的定位,不追求颠覆式创新的概念,一边打磨AI产品,一边依托重销售体系触达中小企业,靠实际效果赢得市场,这种务实的转型路径对To B服务行业AI转型具有很高的研究价值。

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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

This article summarizes Youzan's "Effective AI" spring press conference, where the company launched production-ready AI tools proven to drive tangible sales growth for merchants. Key takeaways are as follows:

1. Proven results: Youzan currently has more than 18,000 active AI-using merchants, with cumulative GMV driven by AI exceeding 241 million RMB. Multiple segmented AI products have delivered verified revenue growth: for example, AI-assisted导购 helps each导购 earn an extra 6,500 RMB per month, while AI customer operations boost merchant labor productivity threefold.

2. Practical, production-ready tools: Youzan's AI agent matrix covers the entire merchant operation workflow, enabling automatic content creation, multi-channel account management, repetitive task processing, promotion conversion, and one-click generation of customized store designs. Six AI digital employees handle specialized functions including customer operations and data analysis to meet diverse business needs, and "Jiawo Recommendation Officer" is built specifically to help brands acquire customers through AI search.

3. Action recommendation: Instead of waiting for AI technology to reach perfection, merchants should adopt proven effective AI tools first, and refine and optimize them gradually in real-world business scenarios.

This press conference outlined new trends and new tools for brand operation in the AI era, helping brands capture AI-driven traffic dividends and improve operational efficiency. Key insights for brands are as follows:

1. New consumer trend: AI search traffic will surge by 357% by 2025, as more consumers get consumption recommendations from AI. Currently, 90% of brands are invisible in AI recommendations, meaning they have disappeared from this new traffic entry — making this an unmissable new opportunity for brands.

2. New brand marketing tool: Jiawo Recommendation Officer helps brands rebuild their communication system for the AI era. Following five core principles including "publishing on AI-trusted channels" and "structured expression with factual support", the tool improves brands' AI visibility. Early adopter BeBeBus has already lifted its AI visibility from 4.2% to 55.8%, and brands including TCL and GXG have already signed on as partners.

3. End-to-end operation upgrade: Youzan's AI tools help brands unify order and inventory management across multiple platforms, allow AI digital employees to replace high-cost in-house operations teams to boost conversion and repurchase rates, and also support access to the local services sector to meet the needs of integrated online-offline operation.

This press conference laid out clear growth opportunities and action guidance for sellers during the current AI early-adopter window. Key takeaways are as follows:

1. Current industry stage: We are now in the AI early-adopter era, where new traffic allocation rules are still forming and have not yet solidified. Sellers who adopt AI and deliver results early will gain a first-mover advantage, making this a unique new growth window for sellers.

2. Production-ready revenue-driving tools: Youzan's end-to-end AI tools help sellers solve common pain points including cumbersome multi-platform management, low labor efficiency, and customer acquisition difficulties, with results verified by multiple use cases. For example, a bakery brand uses AI to automatically coordinate inventory and orders across multiple stores and platforms, while tennis brand Miguan lifted its核销 rate from 10% to 50%. Youzan's AI marketing specialist generated 230 million RMB in GMV for just a few hundred merchants in half a year.

3. Opportunity and tip: Youzan's AI skill library is open to non-Youzan merchants. Sellers do not need to wait for perfect technology; they can test proven effective AI tools first, and access more business-ready solutions than generic large language models, powered by real-time operating data from Youzan's 50,000 merchants, to capture the AI traffic dividend.

This press conference outlined the new trend of AI adoption in the retail sector, bringing valuable insights and opportunities for factories pursuing digital transformation and expanding their own branded D2C business. Key takeaways are as follows:

1. Shifting business requirements: Retail has fully entered the era of AI-powered operation. For factories building their own brands or expanding D2C business, there is no longer a need to hire high-cost in-house operations and design teams. AI tools can handle store setup, content creation, customer operations and more, drastically lowering the entry barrier.

2. New business opportunities: Youzan has upgraded its original beauty business to "Youzan Local Services", expanding its coverage to sports venues, education and training, pet services, integrated cultural tourism and other sectors. Factories producing products for these categories can partner with Youzan's platform to expand new sales channels and reach end consumers directly.

3. Insights for digital transformation: Factories do not need to pursue a perfect, one-and-done AI digital transformation. They can follow Youzan's example: launch AI in real production and operation scenarios first, optimize as you go, use AI to improve internal R&D and operational efficiency, lower internal operating costs, and complete transformation incrementally.

This press conference clearly laid out current development trends in the B2B e-commerce service industry, identified merchants' core pain points, and outlined a feasible solution direction. Key insights are as follows:

1. Industry development trends: AI has moved beyond the conceptual phase to practical adoption. Merchants no longer chase conceptual large language models, and instead prioritize tangible sales growth from AI. We are currently in the AI early-adopter era with重构ed traffic rules; players that build a closed effective loop early will gain a competitive advantage.

2. Core merchant pain points: Most merchants currently face high complexity from multi-channel operation and high costs for human coordination. Following the rise of AI search, most brands are invisible in AI recommendations, creating a new customer acquisition pain point. In addition, large volumes of repetitive work tie up human labor, dragging down labor efficiency.

3. Reference solution: Service providers can follow Youzan's approach: launch an AI product matrix covering the entire merchant operation workflow, build segmented tools for different use cases, and deploy an offline sales team to address small and medium-sized merchants' concerns about trying and adopting AI. Providers can also open up their AI capabilities to non-platform merchants to expand service coverage.

Youzan's press conference shared the platform's transformation experience and strategic judgment for the AI era, providing a reference for operation management and risk mitigation for all types of e-commerce service platforms. Key takeaways are as follows:

1. Core merchant demand: Today's merchants need AI tools that directly drive sales growth, rather than conceptual large language model products. Merchant demand has shifted from "learning about AI" to "using AI for end-to-end operation", and merchants now also need solutions for multi-channel coordination and customer acquisition via AI search.

2. Platform operation management experience: AI products do not need to wait for technological perfection to launch; they can be iterated and optimized in real business scenarios first. Leveraging real-time operational data from a large base of platform merchants allows platforms to deliver more business-ready solutions than generic large language models — this is a core competitive advantage for platforms. In addition, AI services for small and medium-sized merchants require an offline sales team; this heavy go-to-market model is a moat for customer acquisition that allows for rapid market expansion.

3. Risk mitigation guidance: Platforms do not need to bet on disruptive innovation, nor should they stick to old operating models. Instead, they can incrementally embed AI into their existing service systems, win the market through proven real-world results, and avoid the risk of AI concept bubbles. Front-end marketing and operation SaaS will not be replaced by AI; platforms that maintain a solid digital foundation and high-quality data accumulation will retain their core value.

Youzan's press conference showcased the latest development trends of the SaaS industry in the AI era, offered judgment on core industry issues, and contributed a new practical case for AI transformation. Key research takeaways are as follows:

1. New industry trends: The SaaS industry has now entered the AI early-adopter era, and leading players have shifted from promoting AI concepts to rolling out practical business applications. Youzan has launched an AI agent matrix covering the full customer journey from acquisition to conversion to repurchase, and completed a strategic upgrade of its local services business, representing the latest industry practice of AI transformation for SaaS companies.

2. New judgment on core industry issues: In response to the widely debated question of "Will AI replace SaaS", Youzan CEO Bai Ya offered a clear verdict: Software will not be replaced by AI. AI can only generate content, and cannot provide deterministic workflow. Front-end marketing and operation SaaS, which relies on shared innovation and real-time merchant data, will not be replaced by generic large language models. Only high-cost general-purpose back-end software will face disruption from AI and low-code tools.

3. Exploration of new business models: Youzan positions itself as "an industrial company in the technology sector": it does not chase the concept of disruptive innovation, instead refining AI products while reaching small and medium-sized merchants through a heavy sales system, and winning market share through proven real results. This pragmatic transformation path has high research value for AI transformation across the B2B service industry.

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】5月21日,有赞在杭州举办“有效果的AI”春季发布会,时间点恰好在千问与淘宝全面打通实现AI购物闭环的10天后,而豆包在此之前已开始内测AI购物功能。

对于电商商家来说,这是一个微妙节点:新的流量分配规则正在形成,但尚未固化。白鸦把它称为“AI抢跑期”。

发布会上,有赞一口气推出了覆盖经营全链路的智能体矩阵、六个数字员工、品牌表达工具“加我推荐官”,并宣布“有赞美业”升级为“有赞本地生活”——八款AI新品,一次战略跃迁。

有赞也在这场发布会上交出一份AI答卷:2025年,有赞AI智能体活跃使用商家18,220个,整体调用量超3,600万次,引导成交额超2.41亿元;数字员工AI客销半年承接87.7万顾客、完成613万次对话,斩获5,570多万元交易额;AI营销专家半年来累计创造成交额近3亿元。

这是“实打实的成交”,不是“AI关联收入”的话术包装。白鸦反复强调一个观点:“把有效果的AI,先用起来。”这也是有赞对AI落地节奏的判断:不要等技术完美,在真实经营场景中一步步磨出结果。

1、八个产品,一个方向

发布会上,有赞一口气推出了多款AI产品和战略升级,覆盖了从获客、转化到复购的经营全链路。它们可以被分为三类:智能体矩阵、数字员工体系、以及品牌表达系统“加我推荐官”。与此同时,“有赞美业”正式升级为“有赞本地生活”。

1)智能体矩阵:让系统主动经营

有赞将智能体的应用场景集中在四个方向:智能化生产内容、智能化渠道托管、智能化运行任务、智能化促销转化。

在内容生产侧,“活人感内容生成”、“有赞碰碰贴”、“智能导购内容生成”、“朋友圈内容助手”等工具,贯穿从公域种草到私域触达的全链路。在渠道托管侧,“全渠道外卖托管”“微信小店托管”“小红书账号代运营”帮助商家统一管理多个平台的订单和内容。一家烘焙连锁商家曾因管理12家门店、4个外卖平台而头疼,如今AI可以自动协同库存、履约订单,无需多平台切换。

在运行任务侧,“自动化任务”、“分销员运营助手”、“经营报表分析”、“售后自动处理”、“老板专线”等功能,7x24小时处理重复性工作。

在促销转化侧,“犹豫不决促单”、“客户订单关怀”、“意向客户托管”、“生日和节日营销”等功能,AI自动识别高价值互动节点,精准发券跟进。

发布会上还宣布了“店铺设计智能体”的上线,商家无需懂设计与配色,只需输入风格需求或参考图,如“年轻活泼的散装零食铺”,并在确认目标客群、主推品类等关键问题后,即可一键生成方案并应用到小程序。

2)数字员工:术业有专攻的虚拟同事

如果说智能体是解决重复性任务的自动化工具,数字员工则更像是“会思考、能决策”的虚拟同事。

AI客销(原AI销售)是这次升级的重点之一。它不仅具备极高的回答正确率与情绪控制力,还能在对话中主动追问、判断意向、推进成交,并支持小红书、抖音、微信、小程序等全渠道统一接待。它将客服、销售、高质量线索挖掘融为一体,某商家使用后人效直接飙升3倍。

AI数据分析师可以通过自然语言对话,在几分钟内完成传统两三天的工作量。它能精准理解经营分析需求并主动给出复盘及行动建议,自动计算同比、环比、中位数等复杂指标,甚至能结合城市天气与旅游属性生成系统化分析报告或直接导出带结论和建议的PPT。它还能根据老板的日常习惯,定制个性化的核心经营报表及数据异常提醒,通过“老板专线”定时发送至个人微信。

AI营销专家的升级主要体现在精准触达和内容营销上。前者帮助商家主动发现意向客户,并在最佳时机进行触达;后者可以根据客户画像生成千人千面的文案。目前该数字员工虽仅服务数百个商家,但半年来累计创造的成交额已突破2.3亿元。

AI客户运营专家替代传统高成本的专业运营团队,紧盯复购、流失、活跃及RFM等核心指标,每天主动提示首要问题;输出个性化深度运营策略;方案确认后一键生成营销画布并自动落地执行。

AI导购助理专门为一线导购赋能:找商机——从数据中挖掘临近成交的潜客并备好话术商品;做营销——结合天气、热点自动生成朋友圈和小红书内容;做服务——锁定核心客户提示关怀动作。该产品已帮助每位导购每月多赚6,500元。

AI知识运营师帮助商家发现、挖掘、整理并持续运营有效的知识,将其用于经营管理和AI产品的稳定输出。目前免费开放。

白鸦透露,上述所有AI能力已全部集成于有赞全新的AI平台——“加我智能”。用户可以通过“加我智能”对有赞系统进行直接的数据调用、知识调用并下达操作指令。值得一提的是,“有赞龙虾”的技能库完全独立,即使不是有赞的商家,亦可独立运行。

3)加我推荐官:品牌在AI时代的表达系统

“加我推荐官”是有赞在AI战略中最具差异化的产品。背景很简单:2025年AI搜索访问量暴增357%,但90%的企业在AI推荐中隐身。用户通过DeepSeek、豆包、Kimi获取消费建议,品牌如果不在这些AI的“知识库”里,就等于不存在。

它不是SEO的升级版。白鸦指出,GEO(生成式引擎优化)的逻辑完全不同——AI会优先采信权威、正规、常被引用的渠道,偏好清晰、客观、有具体数据支撑的表述,并且会对比不同来源的信息一致性。

加我推荐官帮助品牌重构表达系统:用结构化的事实语言替换形容词堆砌,基于用户真实问题展开内容,保持官方信息及时更新,全渠道表达一致。

白鸦总结了5个核心原则:发布在AI信任的渠道;用结构化的事实语言表达;基于用户真实问题展开内容;保持官方内容及时更新;全渠道做到表达一致。

经过半年实践,这套体系已形成完整服务闭环:品牌AI可见性诊断、知识库建设、平台监测、AI友好型官网改造。TCL、BeBeBus、GXG等品牌已签约,BeBeBus的AI可见性从4.2%提升至55.8%。

4)本地生活的跃迁

发布会上,白鸦宣布“有赞美业”全面升级为“有赞本地生活”,服务范围从传统美业扩展至运动场馆、教育培训、按摩洗浴、宠物服务、复合文旅等。

背后是本地生活行业经营逻辑的深刻变化:多渠道获客从可选项变成必选项——商家同时运营美团、抖音、小红书、微信;业务复杂度急剧上升,过度依赖人工协同;行业从单一经营走向“服务+零售”“内容+交易”“线上+线下”融合。

有赞希望提供“跨平台+符合业态+智能硬件”的解决方案,攻克公域获客、销售转化、私域复购三大痛点。网球品牌“蜜冠网球”接入后,抖音团购券核销率从10%提升至50%。中医推拿连锁“仲正堂”线上预约占比从15%提升至35%以上,办卡率同比提升35%。

2、软件不会被AI吃掉,但会被重写

这套覆盖获客、转化、复购的AI产品矩阵,是有赞对“AI抢跑期”的战术回应。战术背后是更严峻的战略问题:2026年的软件行业弥漫着一种集体焦虑——大模型正在吞噬交互层,低代码正在瓦解定制门槛,SaaS会不会成为下一个被AI“优化”掉的对象?有赞不能假装听不见,对此,白鸦给出明确回应:“软件不会被AI吃掉。”

他的逻辑分三层。

首先,AI的回答是随机生成的,无法直接给企业提供稳定的、确定性的工作流。软件提供的就是这种确定性。AI可以生成软件,但软件本身依然是商家经营的基础设施。“AI生成软件,软件给商家带来确定性的工作结果。”

其次,企业软件分前端和后端。前端软件(营销、销售、运营)越接近终端用户,变化越快,价值在于“共享创新”。有赞5万个商家在使用其SaaS系统,每个月总有一两百人搞出新玩法。有赞发现这些玩法有用,就变成AI推给所有商家。任何通用大模型都无法替代这一点——训练数据至少滞后4个月,而有赞的数据是实时的。

“你今天让一个通用大模型给商家做一次营销策划,它可能给你一个看起来很专业的方案,但实际落地就啥也不是。”白鸦说,“因为它不知道上个星期有赞上哪家商家用了什么新玩法、效果怎么样。有赞的AI知道,因为我们有5万个商家在实时贡献数据。”

第三,正会被AI冲击的,是那些“实现成本太贵、现在很便宜就能实现”的后端软件——比如资产盘点系统、定制化的HR流程、费控系统。这些领域,低代码和AI会打碎原有的通用软件市场。“以后不会有人再卖一个通用的招聘系统,每家公司招聘都不一样,成本太低了,自己搓一个就行了。”

白鸦的结论是:营销、销售、运营类的前端SaaS不会被替代,因为“你用的不是软件,你用的是创新的共享”。这个判断既是给行业听的,也是给自己听的。

但挑战同样清晰,如果千问和豆包最终掌握了消费者决策的“最后一步”,有赞的“前端”价值会不会被压缩?白鸦的回答是:AI需要数据来执行,而有赞的数字化底座和跨平台数据积累,是任何大模型厂商短期内无法复制的。

3、3000个销售与AI时代的“笨功夫”

发布会后的问答环节,白鸦讲了一个不太“AI”的故事。

有赞体系内,今年将跑着3000个销售——直营加上代理商。这个数字很“重”,但白鸦认为,这是最确定性的增长方式。

他回忆,春节后有做医疗AI的公司来找他合作,产品做得很好,但卖不出去。他们需要快速获得1000个活跃客户来活下去,但一个BD人员一年只能接入30个客户,要接入1000个就需要35个转正的BD,为了获得这35个转正人员,需要面试几百人、入职100多人——三个季度过去了。而有赞的销售体系可以快速铺开。

“你看,这都是柴米油盐的事儿,一点也不性感,但就是事实。”白鸦说。

这暴露了一个AI行业经常被忽略的问题,技术领先不完全等于商业成功,面向传统中小企业的AI产品,没有地面部队,连让客户“试一试”的机会都没有。白鸦直管了1000销售,有赞有3000+销售,既是成本也是护城河。

白鸦还透露,有赞人数在增加,从去年的1300多人涨到了现在的1800多,这不是因为人效下降,而是因为“不再看人效了,看薪酬比”——把资源放到了更便宜的销售岗位上。同时,有赞正在尝试调整薪酬结构,让员工“多技能”对应“多份奖金”,而不是单一岗位的固定工资。

这些细节勾勒出一家“科技行业的实业公司”画像。白鸦在看完美国的AI进展后意识到,有赞是“一家科技行业里的实业公司”——像农夫山泉守水源地、格力守渠道一样,老老实实做基本功。

“我2023年去美国待了4个月,看国际化机会,看AI。看完之后我觉得,如果我不能肉身在海外生活,国际化就得等我们有足够利润之后再干。而AI这件事,我深刻的觉得我所在的这个行业就是科技行业里的实业公司。”白鸦说。

有赞自身也是AI的重度使用者。白鸦透露,内部员工使用AI主要集中在研发、产品和运营岗位。研发团队用AI Coding提升效率,移动端新技术实现效率提升60%,后端生成SQL语句效率提升60%,前端快速生成页面效率提升70%。产品同学甚至开始用AI做交互式PRD。

内部Token消耗上个月估计超过1000亿。最大使用场景是技术团队,其次是服务和运营。有赞已经尝试调整薪酬结构,让员工“多技能”对应“多份奖金”,而不是单一岗位的固定工资。

AI确实替代了一部分人——比如客服和线索清洗人员。同时白鸦强调,“千万不要AI没落地,先把人裁了”。这种矛盾心态也贯穿了整场发布会:有赞既想证明AI能帮商家省钱,又不想被指责为“就业杀手”。

4、终局:有效果的AI

回到发布会的主题。“有效果的AI”这五个字,既是对商家的承诺,也是对资本市场的回应。

白鸦在最后的总结中说:“拥抱AI时代,最重要的是把有效果的AI,先用起来。AI会越用越聪明,第一天它可能是个简单的助手,一年后它就是最懂行的经营伙伴。”

这句话是说给商家听的,也是说给有赞自己听的。在AI购物入口形成的前夜,谁先跑通“有效果”的闭环,谁就能在下一轮洗牌中活下来。

谁也不知道未来5年10年有赞会变成什么样,能抓住的只有眼前的确定性,是1000个销售的面聊签单,是有效果的智能体和数字员工。

这种务实甚至有些保守的姿态,是在宏大叙事的技术革命和柴米油盐的商业现实之间,每个从业者不得面对的选择,有赞既不押注颠覆式创新,也不固守旧模式,而是在现有的客户基础和销售体系中,一点点把AI嵌入进去,用效果说话,用数据证明。

文章来源:亿邦动力

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