作者｜周雅
传统高定师傅追求用尺子打造完美礼服，在当代奢侈品行业，一场相似的量身定制正在展开。
一组数据来自贝恩《2024年中国奢侈品市场报告》——2024年约有40%的中国奢侈品消费者在海外消费，而不在国内消费，而在2023年这个数字只有18%。一方面消费外流，另一方面国内市场增长放缓，两者如同一柄悬剑提醒行业寻求突破。
该现象背后，Artefact公司正在书写不一样的答案：将曾经只属于顶级VIP的专属服务，通过AI技术转化为可规模化的个性化体验——这种现代版的“量体裁衣”，不再局限于物理尺寸，而是依托数据和算法的力量。
解构奢侈品的“人货场”
作为深耕奢侈品行业的数据专家，Artefact公司认为，消费者在境外购买奢侈品的三个关键决策阶段是“出发前、旅途中、返程中”，品牌若想抓住黄金时机，需要先直面三个挑战：
一是数据洞察受限：跨境数据传输（CBDT）限制，使得即使是同一品牌，也难以获悉其中国消费者在品牌国外门店的购买行为。
二是销售机会易失：许多消费者在出境前已完成购买决策，品牌若不能提前与消费者建立联系，将错失潜在获客机会。
三是客户体验脱节：消费者回国后，品牌往往难以维持无缝的体验，难以重新连接高价值客户，进而影响忠诚度和复购。
“奢侈品行业的核心竞争力，在于将个性化服务发挥到极致。”Artefact公司合伙人刘允侃(Kenn Liu）总结道，“而这正需要‘人、货、场’三个维度的完美结合。”
Artefact公司合伙人刘允侃(Kenn Liu）
在这背后，Artefact正在携手第三方合作伙伴，通过“ACT”方法论（A – Anticipate前瞻布局，C – Connect长效连接，T – Track全面洞察)，助力品牌跨越挑战，解锁新的增长机遇。
在“人”的维度，Artefact提供一套消费者全程追踪系统。“我们通过数据追踪和联合建模，在消费者旅行前识别意图（通过分析如酒店订阅、电商平台浏览、出行提醒等数据），旅行中精准投放（通过品牌小程序、品牌官网等），回国后持续营销跟进（通过触点和SA等），去做相应的国内营销、国内邀请、国内活动等——该解决方案精准捕捉消费者的购买轨迹，确保品牌始终与高价值客户保持联系。”
在“货”的维度，AI正在重塑产品决策流程。奢侈品消费者，特别是中国消费者，非常看重情感链接、本土化元素，如何在海量的品牌产品中选择一款在中国能打爆的爆款？Artefact也提供了解决方案。
考虑到奢侈品新品上市普遍需要6-7个月的周期，Artefact通过数据预测消费者喜欢的元素，通过AI大模型对产品“颗粒度拆解”，去找到历史上的产品特性，再加上建模分析，帮助客户提前打造和抓取半年后的市场卖点 。“我们的人工预测准确率提升了十几个百分点，新品报告的单品准确率更是突破70%。”刘允侃强调。
在“场”的维度，尽管实体门店仍是主战场，但企业微信已成为品牌连接消费者的新阵地。Artefact通过分析消费者沟通数据，系统能够挖掘客户潜在需求，为销售顾问提供更精准的沟通建议，实现真正的个性化服务。
“奢侈品成功的一大关键，是一对一的个性化服务，而数据和AI能够把一对一的个性化服务实现规模化。”刘允侃总结说道，“原先消费者在做购买时，它的自然转化率是2-3%。但是通过我们的数据赋能，它的转化率可以被提升3-5倍。原来你是盲打，但你现在是精打，且精打的时候，我们告诉客户怎么打，所以会有明显提升。”
AI如何预知下一个“断货王”？
在奢侈品行业，常青款与爆款的预测一直是经验与直觉并存的技艺。“常青款的更新相对容易，因为有清晰的销售数据支撑。”刘允侃指出，“真正的挑战在于季款，这需要准确把握消费者心智，从全球众多选品中筛选最适合中国市场的款式。”
为此，Artefact 自主推出“RISE四步法”，用数据重构这个过程，帮助品牌应对新品上市的复杂性，最大化产品售罄率和销量潜力。所谓“RISE四步法”，是指：
· 第一，Recognize Similarity识别新老款相似性，通过“Launch Library” (新老品档案库)，利用AI模型迅速识别与新品最相似的历史产品，快速获悉其历史销售表现。
· 第二，Identify Potential Top-sellers 识别潜在畅销款：使用“Launch Indicator” (新品畅销指标)预测新品的销售潜力，帮助客户优先考虑高潜力SKU，并分配采购预算。
· 第三，Synthesize 360 Product Insights 整合360度产品洞察: 通过“AI Launch Lab” (新品发布实验室) 获得产品洞察，包括类似产品、历史销售趋势等，并用AI分析为何某些产品具有较高的销售潜力。
· 第四，Evolve Buying & Allocation Strategy 改进采购和分配策略: 在发布后监控实时市场反响，及时提出货品调整或补货策略的建议，从而最大化售罄率。
“知名美妆集团通过“RISE四步法”实现了约80%的销售预测准确率（提升约10pts）。”刘允侃强调，“RISE四步法”的目标不是取代买手，而是增强它——“我们不是用数据和AI取代采买人员的智慧和专业经验，而是揭示他们可能没注意到的信息，最终决策权仍在专业人士手中。”这种人机协作模式，可以为奢侈品行业的爆款预测带来精准度。
大模型让营销创意更懂消费者
更进一步，Artefact也在利用大模型重塑客户体验。刘允侃透露，Artefact在与通义千问大模型的深度合作中，半年内调用高达167亿token，涵盖了从客户洞察、到产品研发、到供应链管理、到市场营销、到客户管理等全流程服务。
他以一个零食品牌的案例，展示了大模型如何将传统营销创意流程升级为更精准、更量化的数据驱动决策。
以某零食品牌案例为例。传统的营销流程，是先有创意，再基于创意做细化，如用什么主图、做什么渠道、面向什么用户等，这需要专业的营销机构做服务。但现在有了大模型，可以把这个流程更自动化、更规模化。
比如，创意往往将消费场景简单归类为“在家吃”或“在工作场合吃”，但通过大模型对社媒数据的深度语义理解，营销团队得以挖掘出更细致的消费场景，可以把“在家吃”细分为床边零食、沙发休闲、家庭聚会等多个具体场景，这些场景还可以被精确量化：比如60%的消费“在家吃”，其中32%在床边吃，这些床边消费又可能源于睡前饥饿或习惯性补充能量。
“大模型的价值不仅仅在于生成内容，更在于深度分析和解析。”刘允侃强调，这种技术正在改变传统依赖广告公司直觉的创意流程，带来更有数据支撑的营销决策。
刘允侃最后指出，在全球奢侈品市场中，中国的数字化服务模式呈现出独特路径，这种独特主要源于微信生态。
在海外，市场主要依赖电子邮件，但电邮沟通在频次、热度和内容丰富度上，都无法与微信生态相比。在中国，微信生态的优势在于其完整的服务闭环：从即时沟通到小程序电商，从品牌官网到CRM活动，消费者可以在同一平台无缝切换各类服务场景。更重要的是，微信生态为品牌提供了深入理解消费者的独特机会。“平均一个中国奢侈品消费者在购买之前会有15次线上触点，”刘允侃透露，“这在海外市场几乎是不可能实现的，即使有也难以追踪。这是中国市场非常独特的优势。”
