《智能增长：AI× 商业的营销飞轮》—— 夜鹭云团队新书已全部写完，吉日上市发行！

的难点不在于“缺技术”，而在于“缺方法”，在史杰松老师实践中发现企业组织不知道如何将AI与自身业务结合，不知道哪些案例能对标，不知道从哪个环节切入。因此在撰写这本书时，他全程以“实战落地”为核心，没有堆砌复杂理论，而是把自己服务企业的经历拆解成一个个可复制的模块：

比如史杰松老师曾帮一家区域美妆品牌做AI转型，该品牌当时面临“大促期间文案产能不足、投放精准度低”的问题——人工写一条电商详情页文案要2小时，投广告全靠“拍脑袋选渠道”，ROI常年低于行业均值。史老师从“内容生产”和 “广告投放”两个环节入手：先用AIGC工具训练品牌专属语料库比如过往 3 年爆款文案、用户评论，输入“产品卖点+目标人群”就能10分钟生成3版可用文案；再用智能画像工具分析用户行为，把“25-35岁宝妈”细分为“成分党”“性价比党”，针对性调整广告素材。最终该品牌大促期间文案产能提升5 倍，广告ROI从1:1.5涨到1:3.2。

这段经历被史杰松老师细化后，变成了书中“AI+内容生产”“AI+广告投放” 的核心章节，还附上了具体工具选型比如用即梦AI做海报、用腾讯广告“妙思工具” 做动态投放、操作步骤（提示词公式、人群标签筛选逻辑），甚至包括 “避坑指南”。类似这样从实战中提炼的内容，贯穿全书每一个章节，确保读者翻开书就能对照自己的业务“照做、照改、见效果”。

史杰松老师认为快消、零售、跨境电商、政务等多个领域都有显著痛点，比如快消商家的“需求预测不准导致库存积压”，零售企业的“用户画像模糊拉低转化”，跨境企业的“多语种内容生产难”。因此在书中，他特意选取了自己服务过或深度调研的标杆案例，每个案例都附带“行业痛点-AI解决方案-落地效果”的完整链路，让不同行业的读者都能找到对标方向，可以实现“他山之石可以断玉”。

（一）快消行业：从“经验备货”到“AI 精准预测”

区域乳业品牌过去靠“业务员主观判断”制定备货计划，导致滞销库存占比15%、缺货率8%，旺季经常出现 “有的门店断货、有的门店积货”的情况。史杰松团队帮其搭建了类似“智慧销售中台”的需求预测体系——整合内部3年销售数据、外部气象数据、终端POS数据，用LSTM模型捕捉销量周期性规律，再用XGBoost分析外部变量。调整后，该品牌滞销库存占比降到6%，缺货率控制在3%以内，物流成本还下降8%。这段经历被史杰松老师写入书中“AI驱动销售全链路革新”章节，详细拆解了 “数据输入-模型选型 - 动态校准”的步骤，还特别提醒“快消企业做需求预测，一定要结合区域消费习惯，不能照搬通用模型”——这些细节，正是他多年服务快消企业的经验沉淀。

（二）零售行业：从 “广撒网投放” 到 “AI 精准触达”

在服务某连锁服饰品牌线上广告投放存在“两大盲点”：一是用户画像模糊，只知道“20-40 岁女性”，无法精准细分；二是广告素材单一，所有渠道用同一张海报，点击率低。史杰松老师团队借鉴 “瑞幸咖啡智能画像体系”，帮品牌做了两件事：一是用 K-means聚类把用户分成“通勤刚需”“时尚潮人”“性价比党”，每个群体匹配专属标签；二是用AIGC批量生成素材，再用字节跳动巨量引擎做动态投放——点击率低的素材自动减少预算，点击率高的自动追加。最终该品牌广告点击率提升40%，获客成本降低22%。这一方案的核心逻辑，被史杰松老师融入书中“AI+用户画像”“AI+广告投放” 章节，还特别加入了“零售企业做AI投放的3个关键”：一是要打通线上线下数据（如门店会员消费记录+线上浏览数据），二是要做A/B测试，三是要实时优化——这些都是他从多次投放实战中总结的“关键动作”。

（三）跨境电商：从“多语种内容难”到 “AI 高效生产”

义乌一家小商品商家做AI转型，该商家主营袜子出口，面临“多语种营销视频生产难” 的问题——找外包做一条阿拉伯语视频要500元，周期3天，根本跟不上跨境大促节奏。史老师团队帮其引入DeepSeek技术，搭建了“多语种视频生成体系”：商家只需拍一段对口型视频、输入“袜子透气 + 防滑”等关键词，系统就能自动生成多语种文案，10分钟出一条专业营销视频，成本降到 50元/条。最终该商家中东市场询盘量增长45%，年销售额突破2000万双。
这段跨境服务经验，被史杰松老师写入书中 “AIGC多模态应用” 章节，还附上了“跨境商家AI内容生产的工具清单”如用 Chinagoods平台做多语种文案、用海螺AI做视频剪辑）、“避坑要点”（如多语种翻译要复核当地文化，避免歧义），帮更多跨境企业解决“语言壁垒”问题。

“AI 转型心法”3 个核心法则

对于企业家和企业从业者来说，《智能增长：AI×商业的营销飞轮》不是一本“理论书”，而是史杰松老师用十余年实战经验打磨的 “操作手册”——书中的每一个案例、每一个方法、每一个避坑指南，都来自他服务企业的真实经历；每一个工具选型、每一个步骤拆解，都经过市场验证。