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迈富时&潘多拉:全球知名珠宝品牌引入AI智能体,让营销从“猜”变成“算”

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潘多拉手上握着一把好牌:公众号、企微、小程序、短信……七八个通道,每个都能触达海量用户。但用户数据散落在各处,想实现精准识别与高效运营,就必须有更强大的系统工具来支撑。

他们的核心诉求,可以归结为三个维度:

数据层面:用户数据分散多个渠道,同一个顾客在不同系统里各有一套身份标识,想拼出一张完整的用户画像,必须打通这些数据孤岛。

效率层面:运营不缺想法,缺的是把想法快速落地的能力。圈人、定向、触达这一连串动作,需要摆脱开发排期的限制,让规则配置和策略上线能同频响应。

决策层面:营销预算花在哪儿、哪个渠道真正在推动生意增长,需要有清晰的归因逻辑来支撑判断,让每一分钱花得明明白白。

迈富时针对性打造的,是能自动执行规则、辅助决策的“营销智能体”。



迈富时提供的一套AI方案,具体解决了什么问题?

01 把分散的渠道连起来,把割裂的数据串起来

这套系统做的第一件事,是打通潘多拉分散在各个渠道的数据。

顾客从哪个渠道来、浏览了什么、买了什么、多久没来了。这些信号系统自动抓取,标签自动生成。不需要等开发排期,不需要写一行代码。一个顾客刚在小程序看了三遍手链,系统实时给他打上“手链高兴趣”的标签。实时、自动、零人工。



判断维度灵活可配:可以是群主、可以是属性、也可以是自定义标签,运营按需选。

02 把运营规则交给系统,让系统自动执行判断

营销最怕的不是发不出去,而是发错了人。

潘多拉在系统里配置了多层级判断节点:



  • 用户留言了,延迟3分钟做群主判断。
  • 根据留言内容做关键词过滤,支持包含/不包含逻辑,最多可设置100个关键词。
  • 基于属性做受众筛选,判断用户属性是有值、无值还是满足特定条件。
  • 按比例做AB分流。

一个顾客进来,系统会根据预设规则自动判断:他属于哪个群?符合什么条件?该不该发消息?发什么?运营只需要设定规则,剩下的交给AI。



可配置的触发维度远不止留言内容:点击菜单、加入群组、是否在保护期内,都能作为触发条件。每个节点的延迟、等待、禁止周期都可以单独设置。比如延迟3小时再发、30天无操作再触发、甚至30天内重复留言可重新进入旅程。

03 把频次管起来,让每一次触达都恰如其分

比“找到对的人”更难的是“不烦错的人”。

以前各通道各发各的,没人管总频次。现在智能体会自动记录每个顾客的触达历史:3个月内勿扰?系统自动遵守。今天已经在公众号收到一条消息?那企微今天就自动跳过。白名单用户想畅发?也可以单独设置。



群组管理也更灵活了:可以“加入”指定群组,也可以“移除”,进群、出群全凭规则自动执行。



最高级的品牌沟通,是不打扰就把生意做好。

04 把账算清楚,让系统自己算账

营销做了,七八个渠道都投了钱,哪个真正带来了订单?哪个只是在“刷存在感”?

以前靠“末次归因”,谁最后推了一把,功劳全算谁的。但顾客可能先看公众号推文,再去小程序种草,最后短信才下单。前面所有渠道的努力全被抹掉。预算浪费35%以上,却不知道浪费在哪儿。

现在系统内置了AI多触点归因分析:首次触达看拉新、末次触达看催单、线性归因看全链路、时间衰减看临门一脚,四种模型全开。

哪个渠道该加预算,哪个该砍掉。数据说话,不再靠拍脑袋。

从“人指挥工具”到“人设定规则,系统自动执行”

很多人问:这不就是营销自动化吗?

区别在于:传统自动化只能照章办事,而这套系统能把散落在各个渠道的数据串起来,基于预设规则做判断和分发。

潘多拉不是在用AI“自动化”原有的营销流程,它是在用数据重新梳理整个营销体系。

这套体系的核心价值,可以归纳为三点:

第一,标签自动生成,不再依赖开发写代码。顾客行为数据系统自动抓取,标签自动匹配,运营随时取用。

第二,规则自动执行,不再依赖人工盯流程。配置好的判断节点系统自动跑,顾客进来自动匹配、自动触达、自动跳过。

第三,效果自动归因,不再凭感觉算账。多触点归因模型自动算,哪个渠道有效、哪笔钱该花,数据说了算。



从打通全渠道数据,到落地50个核心精细化标签,再到统一触达管控和多触点归因分析。这套组合拳打下来,潘多拉完成了一次营销底层的重构。

当行业普遍还在依赖手工圈人、人工判时机的时候,潘多拉的AI营销系统已经跑起来了。

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