当AI能‘听懂业务’，营销活动搭建能否少翻几个系统？

“帮我给最近看过新品但没下单的高价值用户，搞个短信促活活动。”

——如果系统能理解这句话背后的真实业务意图，并一步步搭出可执行的方案，会省多少来回折腾的时间？

听起来有些理想化。但最近，联蔚正在和一些品牌伙伴一起，逐渐把这件事变成可能。

我们知道，很多市场团队每天都在重复类似的工作：

• 打开CDP查数据 → 导出Excel → 手动筛人群 

• 翻历史案例找话术 → 改三版文案 → 法务审核 

• 再回到MA后台建流程、设触发、配人群包……

看似简单的促销活动，往往要跨系统、跨角色，耗时数天。

有没有可能，让AI不只是“回答问题”，而是真正参与到营销活动的规划与搭建中？比如，用自然语言描述目标，它就能协调数据、内容、执行工具，输出一个结构清晰、品牌一致、可快速调整的Campaign草稿？

这正是联蔚近期在践行的事情。

目前，联蔚正在内部测试AI Campaign Planning Tool的能力框架：如，当用户输入一句类似“帮我为近30天浏览过新品但未下单的高价值用户策划短信促活”的指令后，系统会启动一组协同工作的智能体（Agent），逐步完成以下动作：

1、理解意图，拆解任务

什么是“高价值”？什么是“新品兴趣”？

“促活”需要什么权益支持？

结合品牌已有的运营规则进行推理，而不是简单匹配关键词。

比如说，“高价值”=客单价>500元，“新品兴趣”=近30天浏览≥3次详情页，“促活”=需搭配专属权益。

2、调用CDP，获取相关用户数据

通过安全接口，实时查询符合条件的用户行为记录，避免手动导表或写复杂筛选条件。

3、结合品牌知识库，对用户进行语义化标签与优先级评估

这一步的关键，不是算法打标，而是让AI读懂品牌过去积累的客户分层逻辑和运营偏好。

比如，知识库里写着“客单价>500且近30天活跃=高潜用户”，AI就会据此生成“高潜新品兴趣用户”这样的业务友好标签，并给出L1/L2等级建议。

4、将新生成的标签回写至CDP，丰富用户画像

为了让这次洞察不被浪费，系统会将这次活动产生的标签，如“2026Q1_新品唤醒目标人群”，存入CDP，丰富用户画像，成为未来策略的资产。

5、自动生成命名规范、预估规模的人群包

比如：“【20260129】新品唤醒_L1高潜用户（约8,200人）”，便于后续复用或审计。

6、基于品牌语调，生成合规且个性化的沟通内容

基于品牌语调，生成合规且个性化的沟通内容。

“Hi {{昵称}}，看到您关注了我们的春季新品{{商品名}}～特意为您预留了一张30元尝鲜券，限时48小时有效哦！”

7、执行Agent在MA系统里搭好完整活动草稿

包含人群包、短信内容、推荐发送时段（基于历史打开率）、甚至A/B测试建议（比如“试试‘专属预留’vs‘限量抢购’两种话术”）。 

供运营人员快速审核或微调。

联蔚AI Campaign Planning Agent，代表了一种可能性——未来的营销工具，或许不该只是“功能堆砌”，而应成为能理解业务、调用资源、协同执行的智能协作者。

它知道：

什么用户值得优先触达；

什么话术符合品牌调性；

什么权益能撬动转化；

什么流程能闭环沉淀。

而这背后，是品牌知识库 + CDP数据 + MA能力，被AI智能体打通、重组、激活。

换句话说：你积累的每一份运营经验、每一个客户洞察、每一条SOP，都成了AI的“肌肉记忆”。

如果我们想让AI真正“懂品牌”，有两件事至关重要： 

• 把品牌知识结构化（比如客户分层逻辑、权益规则、话术偏好）； 

• 在真实场景中共同打磨（不同行业、不同目标下的任务差异很大）。

若您也在思考： 

• 如何让AI不只是写文案，还能参与策略落地？ 

• 如何把团队多年积累的运营经验，变成可复用的智能资产？ 

• 如何在自动化的同时，保留品牌的独特调性？

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