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14小时前
简介...
在国家大力推动 “新质生产力” 发展的背景下，AI 不仅是技术工具，更在重塑营销的底层逻辑，让 “以用户为中心” 从理念落地为可执行的精准策略。
本期播客为《生成：AI生产力重构营销新范式》新书解读第十七章，深入探讨 AI 时代下用户增长管理的全新逻辑 —— 如何通过生成式营销再造极致体验，实现企业可持续增长。
共谈嘉宾：
谭北平 — 营销科学家 MSAI联合主播 / 秒针营销科学院院长
钱峻 — 营销科学家 MSAI 联合主播 / MSAI M360 创+平台创始人
SHOWNOTES：
1:43 《生成》第17章---AI深层次营销实现增长，再造极致体验。
4:27 用户增长管理包括用户规模扩张、价值提升与口碑塑造。
6:43 AI用于创建和管理在线社群，促进用户之间的互动和交流。
10:02 品牌在客户增长之中，最重要是追求极致的客户体验。
11:10 客户体验的关键要素：个性化、便捷性、响应速度与可靠性。
14:55 AI 基于用户旅程优化用户增长：认知、决策、购买、使用、反馈。
20:11 决策阶段是一个强化用户对产品信任的过程。
23:50 品牌要思考你的用户在哪里，你怎么去服务他。
28:17 AI通过行为预判识别潜在流失用户，并通过个性化触达策略进行干预。
29:57 除购买记录外，企业还应关注搜索行为整合分析，深层洞察。
一、重新定义用户增长：不止 “拉新”，更要 “全生命周期价值提升”
提到用户增长，很多企业会首先想到 “增加用户数量”，但真正健康的用户增长管理，是一套覆盖用户全生命周期的系统性工程。其核心目标包含三大维度：
* 用户规模扩张：通过精准获客手段，吸引符合品牌定位的潜在用户；
* 用户价值提升：通过产品优化、服务升级，提高用户的活跃度、消费频次与客单价；
* 用户口碑塑造：让用户从 “消费者” 转变为 “传播者”，形成自发的品牌推荐。
AI 在这一过程中扮演着 “中枢神经” 的角色。以瑞幸咖啡为例，其通过小程序与 APP 构建了完整的用户数据体系：不仅记录用户的购买品类、消费时间、偏好口味，还能捕捉 “打开 APP 却未下单”“搜索特定产品后放弃” 等潜在需求信号。
当系统识别到用户连续 3 天未消费时，会自动触发营销动作 —— 若用户常买折扣产品，推送专属优惠券；若用户偏好新品，则推荐当季新口味。这种无需人工干预的 “自动化精准运营”，正是 AI 打破传统增长瓶颈的关键。
二、核心原则：极致客户体验，才是增长的 “永动机”
在用户增长管理中，“追求销售转化” 与 “追求客户体验” 往往被混淆，但二者的长期效果截然不同：硬推销可能带来短期订单，却会消耗用户信任；而极致的体验能让用户主动留存、重复购买，甚至成为品牌忠诚者。一个完整的 “极致客户体验”，必须满足五大核心特征：
1. 个性化：告别 “千人一面”，实现 “一人一策”
标准化服务已无法打动用户 ——20 年前，生日短信会让人感动；如今，群发的祝福只会被视作 “机器自动推送”。真正的个性化，需要基于多维度数据的深度洞察：以瑞幸与王者荣耀的联名产品为例，系统会优先推送给有游戏消费记录、曾购买过联名款的用户，而非无差别覆盖所有人群。这种 “精准匹配需求” 的策略，让营销信息从 “打扰” 变为 “贴心推荐”。
2. 便捷性：降低决策成本，让 “选择” 更简单
数字时代的用户对 “便捷性” 的要求越来越高 —— 本质是 “不想花多余时间”。AI 通过简化流程、优化交互，大幅降低用户的决策阻力：瑞幸的 AI 导购支持 “口语化下单”，用户说 “今天困，要一杯提神的咖啡”，系统会自动推荐高咖啡因产品，并关联最近的门店；拼多多则直接取消 “购物车” 环节，用户看到心仪商品可 “一键下单”，将购买流程压缩到最短。这些设计的核心，都是用 AI 消除 “选择障碍”，让消费决策更顺畅。
3. 响应度：快速解决问题，将 “不满” 转化为 “信任”
用户的 “耐心阈值” 正在降低 —— 咨询问题后 1.5 天得到回复，与 5 分钟得到解决，会带来截然不同的体验。AI 客服与智能外呼系统正是解决这一痛点的关键：某化妆品品牌通过 AI 智能客服实现 “7×24 小时响应”，并在母亲节期间通过智能外呼触达 8 万会员，不仅将咨询解决时间从 1.5 天缩短至 5 分钟，还实现了 5.2% 的转化率。更重要的是，当用户投诉或疑虑被快速化解时，其忠诚度反而会比未遇到问题的用户更高。
4. 可靠性：稳定的服务，是体验的 “基石”
无论个性化与便捷性做得多好，若服务不稳定，一切都是空谈。AI 通过实时监控与预测，保障服务的可靠性：例如，外卖平台的 AI 系统会根据天气、交通状况预测配送时间，避免 “承诺与实际不符”；电商平台的 AI 风控系统会自动识别异常订单，保障用户的账号与支付安全。这些 “看不见的后台保障”，是用户信任的基础。
5. 情感连接：用 “温度” 打破技术的 “冰冷感”
AI 不仅能处理数据，还能传递情感。例如，宠物店的 AI 外呼系统会以 “朋友式” 的语气与用户沟通：“王小姐，您好！我是 XX 宠物店，小贝上次洗澡还是上个月，最近天气变凉，要不要预约一次深层护理呀？” 当用户表示 “不记得了”，系统会立即提及 “上次您带小贝来的时候，它特别喜欢玩我们的猫抓板”，通过细节唤醒用户的情感记忆。这种 “拟人化交互”，让技术服务充满温度。
三、AI 如何落地：沿着用户旅程，实现 “全阶段赋能”
用户从 “知道品牌” 到 “成为忠诚用户”，会经历认知、考虑、决策、购买、使用、反馈、忠诚 7 个阶段。AI 的价值，在于针对每个阶段的痛点，提供精准的解决方案：
1. 认知阶段：捕捉潜在需求，让品牌 “被需要”
认知阶段的核心是 “让用户意识到自己有需求”，且这种需求与品牌相关。AI 通过实时分析海量市场数据，挖掘用户的潜在痛点：例如，口腔护理品牌可通过 AI 监测社交媒体上 “牙齿变黄”“面试担心口气” 等话题的声量，判断用户对 “牙齿美白” 的需求上升，进而推出相关科普内容，将品牌与 “解决牙齿问题” 关联起来。
2. 考虑阶段：进入用户选择清单，避免 “被忽略”
当用户明确需求后，会开始比较不同品牌。此时 AI 的目标是 “让品牌进入用户的考虑范围”：一方面，通过优化搜索广告与重定向策略，当用户搜索 “性价比高的咖啡” 时，瑞幸的广告能优先展示；另一方面，AI 会分析用户的浏览行为，例如用户在小红书查看 “咖啡推荐” 后，系统会在抖音、朋友圈同步推送瑞幸的新品测评，强化品牌在用户心智中的存在感。
3. 决策阶段：强化信任，推动 “下单”
决策阶段是 “打消用户顾虑” 的关键。AI 通过两种方式构建信任：一是 “内容说服”，例如汽车品牌的 AI 系统会根据用户关注的 “油耗”“空间” 等痛点，自动生成对应的车型测评报告；二是 “推荐引擎优化”，例如电商平台的 AI 会展示 “与你相似的用户都买了这款”，用 “群体信任” 降低用户的决策风险。
4. 购买阶段：简化流程，减少 “放弃率”
很多用户会在购买环节 “中途放弃”—— 例如填完地址后取消订单、支付时犹豫。AI 通过优化流程解决这一问题：支持 “一键支付”“先用后付”，自动填充地址与联系方式；对于犹豫的用户，系统会实时推送 “限时优惠即将结束” 的提醒，推动其完成下单。
5. 反馈与忠诚阶段：收集声音 + 预防流失，让用户 “留下来”
购买后的体验直接决定用户是否留存：AI 会主动触发反馈机制，例如用 “一句话评价” 替代冗长的问卷，甚至帮用户生成初步评论，用户只需修改确认；同时，AI 会实时监测用户的流失风险，例如用户原本每周买 2 次咖啡，突然连续 1 周未消费，系统会推送 “专属回归优惠券”，并附带 “最近上新了你喜欢的生椰拿铁” 的提醒，精准挽回潜在流失用户。
四、关键支撑：CDP 数据平台，让 AI “有米可炊”
AI 的所有能力，都依赖于 “数据” 这一基础。企业要做好 AI 赋能，首先需要构建客户数据平台（CDP），整合全渠道的用户数据 —— 不仅包括 “购买记录” 这类常规数据，更要关注 “非购买行为数据”：
* 浏览与搜索数据：用户打开 APP 看了哪些产品、搜索了什么关键词；
* 社交互动数据：用户是否参与品牌社群、是否转发过品牌内容；
* 线下行为数据：用户是否到过品牌门店、参与过线下活动；
* 客服交互数据：用户咨询过哪些问题、对什么服务不满意。
这些 “非常规数据” 往往藏着用户的真实需求 —— 例如，用户多次咨询 “咖啡是否含糖”，可能是在寻找无糖选项，品牌可据此调整产品推荐策略。只有将这些数据整合到 CDP 中，AI 才能实现 “精准洞察”，避免 “无数据可用” 的尴尬。
AI 不是 “替代人”，而是 “让人做得更好”
在 AI 赋能营销的过程中，很多人担心 “技术会取代人工”，但实际情况恰恰相反：AI 承担的是 “重复性、数据化” 的工作，而人则可以专注于 “创意、情感连接” 等更具温度的环节。例如，AI 能自动生成社群内容，但社群的氛围营造仍需人工引导；AI 能预测用户需求，但高净值客户的深度服务仍需专属顾问对接。
未来，真正优秀的用户增长管理，必然是 “AI + 人” 的协同模式 —— 用 AI 提升效率、精准度，用人传递情感、塑造品牌温度。当企业以 “极致体验” 为核心，以 AI 为工具，沿着用户旅程做好每一个细节时，用户增长自然会成为 “水到渠成” 的结果。
Takeaway
1、AI 时代用户增长管理是覆盖规模扩张、价值提升、口碑塑造的全生命周期系统工程，非单一 “拉新” 动作。
2、极致客户体验是长期增长核心，远胜短期硬推销，能推动用户主动留存与自发传播。
3、优质客户体验需满足个性化、便捷性、响应度、可靠性、情感连接五大关键特征。
4、个性化体验要基于多维度用户数据，实现 “一人一策”，避免标准化服务的低效打扰。
5、便捷性优化核心是用 AI 简化流程、降低决策成本，缩短用户从需求到转化的路径。
6、快速响应能将用户不满转化为信任，AI 可大幅压缩咨询解决时间，提升服务效率。
7、AI 需沿用户 “认知 - 考虑 - 决策 - 购买 - 使用 - 反馈 - 忠诚” 全旅程，针对性解决各阶段痛点。
8、预防用户流失需 AI 先预判行为异常，再结合用户画像制定个性化触达策略。
9、客户数据平台（CDP）是 AI 赋能基础，需整合购买、浏览、社交、客服等全渠道数据。
10、AI 与人工协同是最优模式：AI 处理重复数据工作，人聚焦创意与深度情感连接。
思考点
1、企业在搭建客户数据平台（CDP）时，若面临多渠道数据整合难的问题，可优先抓取哪些核心数据快速支撑 AI 的初步用户洞察？
2、针对用户旅程中的 “考虑阶段”，除优化搜索广告外，AI 还能通过哪些具体方式让品牌更易进入用户选择清单？
3、在平衡 AI 效率与人工情感连接时，企业该如何划分二者的职责边界，避免技术冰冷感或人工效率低下的问题？
本期播客为《生成：AI生产力重构营销新范式》新书解读第十七章，深入探讨 AI 时代下用户增长管理的全新逻辑 —— 如何通过生成式营销再造极致体验，实现企业可持续增长。
共谈嘉宾：
谭北平 — 营销科学家 MSAI联合主播 / 秒针营销科学院院长
钱峻 — 营销科学家 MSAI 联合主播 / MSAI M360 创+平台创始人
SHOWNOTES：
1:43 《生成》第17章---AI深层次营销实现增长，再造极致体验。
4:27 用户增长管理包括用户规模扩张、价值提升与口碑塑造。
6:43 AI用于创建和管理在线社群，促进用户之间的互动和交流。
10:02 品牌在客户增长之中，最重要是追求极致的客户体验。
11:10 客户体验的关键要素：个性化、便捷性、响应速度与可靠性。
14:55 AI 基于用户旅程优化用户增长：认知、决策、购买、使用、反馈。
20:11 决策阶段是一个强化用户对产品信任的过程。
23:50 品牌要思考你的用户在哪里，你怎么去服务他。
28:17 AI通过行为预判识别潜在流失用户，并通过个性化触达策略进行干预。
29:57 除购买记录外，企业还应关注搜索行为整合分析，深层洞察。
一、重新定义用户增长：不止 “拉新”，更要 “全生命周期价值提升”
提到用户增长，很多企业会首先想到 “增加用户数量”，但真正健康的用户增长管理，是一套覆盖用户全生命周期的系统性工程。其核心目标包含三大维度：
* 用户规模扩张：通过精准获客手段，吸引符合品牌定位的潜在用户；
* 用户价值提升：通过产品优化、服务升级，提高用户的活跃度、消费频次与客单价；
* 用户口碑塑造：让用户从 “消费者” 转变为 “传播者”，形成自发的品牌推荐。
AI 在这一过程中扮演着 “中枢神经” 的角色。以瑞幸咖啡为例，其通过小程序与 APP 构建了完整的用户数据体系：不仅记录用户的购买品类、消费时间、偏好口味，还能捕捉 “打开 APP 却未下单”“搜索特定产品后放弃” 等潜在需求信号。
当系统识别到用户连续 3 天未消费时，会自动触发营销动作 —— 若用户常买折扣产品，推送专属优惠券；若用户偏好新品，则推荐当季新口味。这种无需人工干预的 “自动化精准运营”，正是 AI 打破传统增长瓶颈的关键。
二、核心原则：极致客户体验，才是增长的 “永动机”
在用户增长管理中，“追求销售转化” 与 “追求客户体验” 往往被混淆，但二者的长期效果截然不同：硬推销可能带来短期订单，却会消耗用户信任；而极致的体验能让用户主动留存、重复购买，甚至成为品牌忠诚者。一个完整的 “极致客户体验”，必须满足五大核心特征：
1. 个性化：告别 “千人一面”，实现 “一人一策”
标准化服务已无法打动用户 ——20 年前，生日短信会让人感动；如今，群发的祝福只会被视作 “机器自动推送”。真正的个性化，需要基于多维度数据的深度洞察：以瑞幸与王者荣耀的联名产品为例，系统会优先推送给有游戏消费记录、曾购买过联名款的用户，而非无差别覆盖所有人群。这种 “精准匹配需求” 的策略，让营销信息从 “打扰” 变为 “贴心推荐”。
2. 便捷性：降低决策成本，让 “选择” 更简单
数字时代的用户对 “便捷性” 的要求越来越高 —— 本质是 “不想花多余时间”。AI 通过简化流程、优化交互，大幅降低用户的决策阻力：瑞幸的 AI 导购支持 “口语化下单”，用户说 “今天困，要一杯提神的咖啡”，系统会自动推荐高咖啡因产品，并关联最近的门店；拼多多则直接取消 “购物车” 环节，用户看到心仪商品可 “一键下单”，将购买流程压缩到最短。这些设计的核心，都是用 AI 消除 “选择障碍”，让消费决策更顺畅。
3. 响应度：快速解决问题，将 “不满” 转化为 “信任”
用户的 “耐心阈值” 正在降低 —— 咨询问题后 1.5 天得到回复，与 5 分钟得到解决，会带来截然不同的体验。AI 客服与智能外呼系统正是解决这一痛点的关键：某化妆品品牌通过 AI 智能客服实现 “7×24 小时响应”，并在母亲节期间通过智能外呼触达 8 万会员，不仅将咨询解决时间从 1.5 天缩短至 5 分钟，还实现了 5.2% 的转化率。更重要的是，当用户投诉或疑虑被快速化解时，其忠诚度反而会比未遇到问题的用户更高。
4. 可靠性：稳定的服务，是体验的 “基石”
无论个性化与便捷性做得多好，若服务不稳定，一切都是空谈。AI 通过实时监控与预测，保障服务的可靠性：例如，外卖平台的 AI 系统会根据天气、交通状况预测配送时间，避免 “承诺与实际不符”；电商平台的 AI 风控系统会自动识别异常订单，保障用户的账号与支付安全。这些 “看不见的后台保障”，是用户信任的基础。
5. 情感连接：用 “温度” 打破技术的 “冰冷感”
AI 不仅能处理数据，还能传递情感。例如，宠物店的 AI 外呼系统会以 “朋友式” 的语气与用户沟通：“王小姐，您好！我是 XX 宠物店，小贝上次洗澡还是上个月，最近天气变凉，要不要预约一次深层护理呀？” 当用户表示 “不记得了”，系统会立即提及 “上次您带小贝来的时候，它特别喜欢玩我们的猫抓板”，通过细节唤醒用户的情感记忆。这种 “拟人化交互”，让技术服务充满温度。
三、AI 如何落地：沿着用户旅程，实现 “全阶段赋能”
用户从 “知道品牌” 到 “成为忠诚用户”，会经历认知、考虑、决策、购买、使用、反馈、忠诚 7 个阶段。AI 的价值，在于针对每个阶段的痛点，提供精准的解决方案：
1. 认知阶段：捕捉潜在需求，让品牌 “被需要”
认知阶段的核心是 “让用户意识到自己有需求”，且这种需求与品牌相关。AI 通过实时分析海量市场数据，挖掘用户的潜在痛点：例如，口腔护理品牌可通过 AI 监测社交媒体上 “牙齿变黄”“面试担心口气” 等话题的声量，判断用户对 “牙齿美白” 的需求上升，进而推出相关科普内容，将品牌与 “解决牙齿问题” 关联起来。
2. 考虑阶段：进入用户选择清单，避免 “被忽略”
当用户明确需求后，会开始比较不同品牌。此时 AI 的目标是 “让品牌进入用户的考虑范围”：一方面，通过优化搜索广告与重定向策略，当用户搜索 “性价比高的咖啡” 时，瑞幸的广告能优先展示；另一方面，AI 会分析用户的浏览行为，例如用户在小红书查看 “咖啡推荐” 后，系统会在抖音、朋友圈同步推送瑞幸的新品测评，强化品牌在用户心智中的存在感。
3. 决策阶段：强化信任，推动 “下单”
决策阶段是 “打消用户顾虑” 的关键。AI 通过两种方式构建信任：一是 “内容说服”，例如汽车品牌的 AI 系统会根据用户关注的 “油耗”“空间” 等痛点，自动生成对应的车型测评报告；二是 “推荐引擎优化”，例如电商平台的 AI 会展示 “与你相似的用户都买了这款”，用 “群体信任” 降低用户的决策风险。
4. 购买阶段：简化流程，减少 “放弃率”
很多用户会在购买环节 “中途放弃”—— 例如填完地址后取消订单、支付时犹豫。AI 通过优化流程解决这一问题：支持 “一键支付”“先用后付”，自动填充地址与联系方式；对于犹豫的用户，系统会实时推送 “限时优惠即将结束” 的提醒，推动其完成下单。
5. 反馈与忠诚阶段：收集声音 + 预防流失，让用户 “留下来”
购买后的体验直接决定用户是否留存：AI 会主动触发反馈机制，例如用 “一句话评价” 替代冗长的问卷，甚至帮用户生成初步评论，用户只需修改确认；同时，AI 会实时监测用户的流失风险，例如用户原本每周买 2 次咖啡，突然连续 1 周未消费，系统会推送 “专属回归优惠券”，并附带 “最近上新了你喜欢的生椰拿铁” 的提醒，精准挽回潜在流失用户。
四、关键支撑：CDP 数据平台，让 AI “有米可炊”
AI 的所有能力，都依赖于 “数据” 这一基础。企业要做好 AI 赋能，首先需要构建客户数据平台（CDP），整合全渠道的用户数据 —— 不仅包括 “购买记录” 这类常规数据，更要关注 “非购买行为数据”：
* 浏览与搜索数据：用户打开 APP 看了哪些产品、搜索了什么关键词；
* 社交互动数据：用户是否参与品牌社群、是否转发过品牌内容；
* 线下行为数据：用户是否到过品牌门店、参与过线下活动；
* 客服交互数据：用户咨询过哪些问题、对什么服务不满意。
这些 “非常规数据” 往往藏着用户的真实需求 —— 例如，用户多次咨询 “咖啡是否含糖”，可能是在寻找无糖选项，品牌可据此调整产品推荐策略。只有将这些数据整合到 CDP 中，AI 才能实现 “精准洞察”，避免 “无数据可用” 的尴尬。
AI 不是 “替代人”，而是 “让人做得更好”
在 AI 赋能营销的过程中，很多人担心 “技术会取代人工”，但实际情况恰恰相反：AI 承担的是 “重复性、数据化” 的工作，而人则可以专注于 “创意、情感连接” 等更具温度的环节。例如，AI 能自动生成社群内容，但社群的氛围营造仍需人工引导；AI 能预测用户需求，但高净值客户的深度服务仍需专属顾问对接。
未来，真正优秀的用户增长管理，必然是 “AI + 人” 的协同模式 —— 用 AI 提升效率、精准度，用人传递情感、塑造品牌温度。当企业以 “极致体验” 为核心，以 AI 为工具，沿着用户旅程做好每一个细节时，用户增长自然会成为 “水到渠成” 的结果。
Takeaway
1、AI 时代用户增长管理是覆盖规模扩张、价值提升、口碑塑造的全生命周期系统工程，非单一 “拉新” 动作。
2、极致客户体验是长期增长核心，远胜短期硬推销，能推动用户主动留存与自发传播。
3、优质客户体验需满足个性化、便捷性、响应度、可靠性、情感连接五大关键特征。
4、个性化体验要基于多维度用户数据，实现 “一人一策”，避免标准化服务的低效打扰。
5、便捷性优化核心是用 AI 简化流程、降低决策成本，缩短用户从需求到转化的路径。
6、快速响应能将用户不满转化为信任，AI 可大幅压缩咨询解决时间，提升服务效率。
7、AI 需沿用户 “认知 - 考虑 - 决策 - 购买 - 使用 - 反馈 - 忠诚” 全旅程，针对性解决各阶段痛点。
8、预防用户流失需 AI 先预判行为异常，再结合用户画像制定个性化触达策略。
9、客户数据平台（CDP）是 AI 赋能基础，需整合购买、浏览、社交、客服等全渠道数据。
10、AI 与人工协同是最优模式：AI 处理重复数据工作，人聚焦创意与深度情感连接。
思考点
1、企业在搭建客户数据平台（CDP）时，若面临多渠道数据整合难的问题，可优先抓取哪些核心数据快速支撑 AI 的初步用户洞察？
2、针对用户旅程中的 “考虑阶段”，除优化搜索广告外，AI 还能通过哪些具体方式让品牌更易进入用户选择清单？
3、在平衡 AI 效率与人工情感连接时，企业该如何划分二者的职责边界，避免技术冰冷感或人工效率低下的问题？
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