傳統高定師傅追求用尺子打造完美禮服，在當代奢侈品行業，一場相似的量身定製正在展開。

一組數據來自貝恩《2024年中國奢侈品市場報告》——2024年約有40%的中國奢侈品消費者在海外消費，而不在國內消費，而在2023年這個數位只有18%。一方面消費外流，另一方面國內市場增長放緩，兩者如同一柄懸劍提醒行業尋求突破。

該現象背後，Artefact公司正在書寫不一樣的答案：將曾經只屬於頂級VIP的專屬服務，通過AI技術轉化為可規模化的個人化體驗——這種現代版的“量體裁衣”，不再局限於物理尺寸，而是依託數據和演算法的力量。

解構奢侈品的“人貨場”

作為深耕奢侈品行業的數據專家，Artefact公司認為，消費者在境外購買奢侈品的三個關鍵決策階段是“出發前、旅途中、返程中”，品牌若想抓住黃金時機，需要先直面三個挑戰：

一是數據洞察受限：跨境數據傳輸（CBDT）限制，使得即使是同一品牌，也難以獲悉其中國消費者在品牌國外門店的購買行為。

二是銷售機會易失：許多消費者在出境前已完成購買決策，品牌若不能提前與消費者建立聯繫，將錯失潛在獲客機會。

三是客戶體驗脫節：消費者回國後，品牌往往難以維持無縫的體驗，難以重新連接高價值客戶，進而影響忠誠度和復購。

“奢侈品行業的核心競爭力，在於將個人化服務發揮到極致。”Artefact公司合夥人劉允侃(Kenn Liu）總結道，“而這正需要‘人、貨、場’三個維度的完美結合。”

在這背後，Artefact正在攜手第三方合作夥伴，通過“ACT”方法論（A –Anticipate前瞻佈局，C –Connect長效連接，T –Track全面洞察)，助力品牌跨越挑戰，解鎖新的增長機遇。

在“人”的維度，Artefact提供一套消費者全程追蹤系統。“我們通過數據追蹤和聯合建模，在消費者旅行前識別意圖（通過分析如酒店訂閱、電商平台流覽、出行提醒等數據），旅行中精準投放（通過品牌小程式、品牌官網等），回國後持續營銷跟進（通過觸點和SA等），去做相應的國內行銷、國內邀請、國內活動等——該解決方案精準捕捉消費者的購買軌跡，確保品牌始終與高價值客戶保持聯繫。”

在“貨”的維度，AI正在重塑產品決策流程。奢侈品消費者，特別是中國消費者，非常看重情感連結、本土化元素，如何在海量的品牌產品中選擇一款在中國能打爆的爆款？Artefact也提供了解決方案。

考慮到奢侈品新品上市普遍需要6-7個月的週期，Artefact通過數據預測消費者喜歡的元素，通過AI大模型對產品“顆粒度拆解”，去找到歷史上的產品特性，再加上建模分析，幫助客戶提前打造和抓取半年後的市場賣點 。“我們的人工預測準確率提升了十幾個百分點，新品報告的單品準確率更是突破70%。”劉允侃強調。

在“場”的維度，儘管實體門店仍是主戰場，但企業微信已成為品牌連接消費者的新陣地。Artefact通過分析消費者溝通數據，系統能夠挖掘客戶潛在需求，為銷售顧問提供更精準的溝通建議，實現真正的個人化服務。

“奢侈品成功的一大關鍵，是一對一的個人化服務，而數據和AI能夠把一對一的個人化服務實現規模化。”劉允侃總結說道，“原先消費者在做購買時，它的自然轉化率是2%～3%。但是通過我們的數據賦能，它的轉化率可以被提升3-5倍。原來你是盲打，但你現在是精打，且精打的時候，我們告訴客戶怎麼打，所以會有明顯提升。”

AI如何預知下一個“斷貨王”

在奢侈品行業，常青款與爆款的預測一直是經驗與直覺並存的技藝。“常青款的更新相對容易，因為有清晰的銷售數據支撐。”劉允侃指出，“真正的挑戰在於季款，這需要準確把握消費者心智，從全球眾多選品中篩選最適合中國市場的款式。”

為此，Artefact 自主推出“RISE四步法”，用數據重構這個過程，説明品牌應對新品上市的複雜性，最大化產品售罄率和銷量潛力。所謂“RISE四步法”，是指：

第一，Recognize Similarity識別新老款相似性，通過“Launch Library” (新老品檔案庫)，利用AI模型迅速識別與新品最相似的歷史產品，快速獲悉其歷史銷售表現。

第二，Identify Potential Top-sellers 識別潛在暢銷款：使用“Launch Indicator” (新品暢銷指標)預測新品的銷售潛力，幫助客戶優先考慮高潛力SKU，並分配採購預算。

第三，Synthesize 360 Product Insights 整合360度產品洞察: 通過“AI Launch Lab” (新品發佈實驗室) 獲得產品洞察，包括類似產品、歷史銷售趨勢等，並用AI分析為何某些產品具有較高的銷售潛力。

第四，Evolve Buying & Allocation Strategy 改進採購和分配策略: 在發佈後監控實時市場反響，及時提出貨品調整或補貨策略的建議，從而最大化售罄率。

“知名美妝集團通過“RISE四步法”實現了約80%的銷售預測準確率（提升約10pts）。”劉允侃強調，“RISE四步法”的目標不是取代買手，而是增強它——“我們不是用數據和AI取代採買人員的智慧和專業經驗，而是揭示他們可能沒注意到的資訊，最終決策權仍在專業人士手中。”這種人機協作模式，可以為奢侈品行業的爆款預測帶來精準度。

大模型讓營銷創意更懂消費者

更進一步，Artefact也在利用大模型重塑客戶體驗。劉允侃透露，Artefact在與通義千問大模型的深度合作中，半年內調用高達167億token，涵蓋了從客戶洞察、到產品研發、到供應鏈管理、到市場行銷、到客戶管理等全流程服務。

他以一個零食品牌的案例，展示了大模型如何將傳統營銷創意流程升級為更精準、更量化的數據驅動決策。

以某零食品牌案例為例。傳統的行銷流程，是先有創意，再基於創意做細化，如用什麼主圖、做什麼管道、面向什麼使用者等，這需要專業的營銷機構做服務。但現在有了大模型，可以把這個流程更自動化、更規模化。

比如，創意往往將消費場景簡單歸類為“在家吃”或“在工作場合吃”，但通過大模型對社媒數據的深度語義理解，營銷團隊得以挖掘出更細緻的消費場景，可以把“在家吃”細分為床邊零食、沙發休閒、家庭聚會等多個具體場景，這些場景還可以被精確量化：比如60%的消費“在家吃”，其中32%在床邊吃，這些床邊消費又可能源於睡前饑餓或習慣性補充能量。

“大模型的價值不僅僅在於生成內容，更在於深度分析和解析。”劉允侃強調，這種技術正在改變傳統依賴廣告公司直覺的創意流程，帶來更有數據支撐的營銷決策。

劉允侃最後指出，在全球奢侈品市場中，中國的數位化服務模式呈現出獨特路徑，這種獨特主要源於微信生態。

在海外，市場主要依賴電子郵件，但電郵溝通在頻次、熱度和內容豐富度上，都無法與微信生態相比。在中國，微信生態的優勢在於其完整的服務閉環：從即時溝通到小程式電商，從品牌官網到CRM活動，消費者可以在同一平臺無縫切換各類服務場景。更重要的是，微信生態為品牌提供了深入理解消費者的獨特機會。“平均一個中國奢侈品消費者在購買之前會有15次線上觸點，”劉允侃透露，“這在海外市場幾乎是不可能實現的，即使有也難以追蹤。這是中國市場非常獨特的優勢。”