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雀巢AI创新案例分析：如何通过AI革命性提升内容生产力？

发布日期：2024-09-14 06:44:43 浏览次数： 2982

作者：虎嗅智库服务

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虎嗅智库荐语：

约98%的零售商计划在未来18个月投资生成式AI技术，旨在实现从商品推荐到营销内容创作以及代码生成等多方面的智能化升级。

在生成式AI的范畴中，多模态模型和大语言模型各自发挥着重要作用，而面对大语言模型在复杂多步推理上的落地难题，AI Agent应运而生。

在这个背景下，我们深入探讨生成式AI如何解决与内容相关的场景问题，以及它在优化业务流程、提高创作效率和服务质量方面的作用，同时分享雀巢等企业的成功实践经验，为行业提供参考与启示。

98%的零售商计划在未来18个月投资生成式AI技术

零售企业正积极探索和应用生成式AI，以实现从个性化商品推荐到营销内容创建，再到代码生成的全方位智能化升级。这一变革不仅旨在提升顾客体验，更是为了优化企业运营和提高生产力，从而确保在竞争激烈的市场中保持领先地位。

在生成式AI的众多应用中，多模态模型正引领着这一领域发展的新前沿。

这类模型具有优秀的跨模态处理能力，能够高效地处理、理解并生成来自文本、图像、视频和3D渲染资产等多种来源的内容和图像。通过多模态模型，可以自动生成高质量文章、广告文案、社交媒体内容等，从而帮助零售企业减轻创作者的工作负担，提高内容生产效率。同时，通过分析用户行为和偏好，为用户推荐更符合其需求的内容，提升用户体验和满意度。

与此同时，大语言模型作为生成式AI的重要组成部分，也在零售企业中发挥着不可或缺的作用。

大语言模型通过深度神经网络来模拟人类的语言处理能力，实现了对自然语言的深度理解和生成。它们不仅具备自然语言理解/生成、文本理解/生产等基础能力，还能实现机器翻译、情感分析、问答系统、对话能力、文本摘要、文本分类、实体识别/提取、语言建模等高级功能。此外，大语言模型还能应用于代码生成和解释、写作辅助、文本相似度分析等领域，极大地提高了企业的运营效率和创新能力。

但是，大语言模型虽然思考很快，能够很快给出一个结果，但如何完成复杂的多步推理，是大模型当前在落地方面最大的问题。

基于此，AI Agent应运而生。相较于大语言模型，AI Agent的提升在于其独特的四大核心功能：与环境的实时交互、个性化的记忆能力、主动决策机制以及高效的合作机制。这些功能使得AI Agent成为一个具备自主规划与执行能力的智能体，能够更好地适应复杂多变的环境和任务。

与传统软件不同，AI Agent具有更高的智能化和易用性，能够理解用户的需求并给出答案。从技术组件上来讲主要是两大部分：一部分是大语言模型

LLM，更多充当大脑的作用，规划和编排能力强，逻辑推断能力强；另外一部分就是执行指示的运行程序executor。现在市面上已经有不少产品可以降低AI agent的开发技术门槛，但实际落地还是要看具体业务场景，有些时候即便功能可以实现，但是企业在考虑使用体验、ROI投入产出比等方面，还是会谨慎和犹豫。

为此，本篇洞察报告，首先将依次列举如何利用生成式AI解决与内容有关的场景问题，探讨其优化传统业务流程，提高创作效率和服务质量方面的作用，以期给行业关注者一些参考和启示。

多平台内容需求增长，如何保证内容质量？

随着数字化时代的飞速发展，跨平台运营已不再是品牌们的备选策略，而是成为了一种行业共识和必然趋势。全域经营的理念已深入人心，众多企业纷纷响应，积极布局新媒体矩阵，寻求更广泛的用户触达与连接。在这个过程中，企业不仅致力于在各大平台上建立自己的声音，更通过持续、高频的内容输出，努力获取流量，吸引用户的关注，从而逐渐培养用户的品牌认知和忠诚度。

然而，随着信息爆炸和用户审美的不断提高，用户在享受“种草”文化带来的新鲜感和乐趣时，也逐渐对同质化、缺乏新意的内容产生了“免疫”。他们对于内容的品质、独特性和创新性提出了更高的期待和要求。这意味着，仅仅依靠量的堆砌，已无法打动用户的内心，更无法让品牌在激烈的市场竞争中脱颖而出。

因此，对于品牌而言，如何在多平台大促的关键时刻，既保证内容产出的数量，又确保每一次对外输出的内容都具备足够的创意和质量，成为了一个需要深思和亟待解决的问题。这不仅需要品牌团队具备敏锐的市场洞察力和创意策划能力，还需要他们拥有高效的团队协作和执行力，以确保每一个创意都能及时、准确地传达给目标用户，并引发他们的共鸣和行动。

雀巢的解决思路

雀巢集团，是一家致力于打造“优质食品、美好生活”的大型跨国公司。在全球范围内拥有超过2000个消费者喜爱的产品品牌，覆盖咖啡、奶粉、饮用水、巧克力和糖果、冰淇淋、调味品、宠物用品等品类。

在818宠粉节，雀巢就遇到了一个跨平台、多品类的内容素材交付挑战。需要联动旗下多个BU的11款不同产地的产品，打造出【无需假期不用经费11天11站畅玩全球】的活动概念。

具体内容交付物包含：1张主KV+11张富有场景感的产品海报，素材计划在公域的社媒平台小红书、微博上进行分发，也会在私域的小程序、公众号中被应用。营造欢乐宠粉的大促氛围，通过图文内容透传品牌故事，吸引粉丝互动与转化。

该项目的挑战包括品牌众多、故事串联难。最终以“溯源地”概念将品牌故事与产品结合，同时创新性地运用AIGC生成场景素材。

整个项目采用“人工+AIGC+人工”的“三明治 ”工作法，先由AI生成概念图，再由人工进行精修和添加内容。这种工作流不仅提高了效率，还保证了质量。

雀巢大中华大区视觉设计负责人表示，在此项目如此高压的情况下，AIGC的内容生产力令人惊喜。尤其是AI工具高效率地解决了在大促期间多场景搭建的问题，后期人工处理又让质感有了提升。是一种既提高效率，又能吸引用户的内容生产方式。

总结

在要求高质量、高并发的内容生产节点，AIGC的融入不仅显著改变了传统的工作流程，更在各个环节中发挥了举足轻重的作用，变革未来的内容生产方式。

1.在生成前期创意阶段：快速生成概念图，可以直观感受色彩、风格和空间布局，方便双方快速拉齐预期、迭代确定方向。

2.在后期制作阶段：能够高效率低成本地生成大量元素，节省了设计师在海量素材中筛选和建模的时间，同时也降低了素材购买的费用，实现了成本的有效控制。

以上是大公司在全域运营上的解决思路和方法，那么对于小型商家来说，可以参考如下案例。

社交媒体运营Agents，零人工完成流水线式内容生产

数字时代，社交媒体渠道已成为企业连接目标受众、推动品牌增长的重要桥梁。特别是对于某电商公司这样的初创企业而言，有效利用社交媒体不仅有助于快速建立品牌形象，还能在竞争激烈的市场中脱颖而出。

为了探寻一种高效且成本效益显著的社交媒体运营方式，该电商公司决定引入前沿技术，以智能化的手段实现社交媒体的精准管理和高效推广。

通过接入主流社交媒体平台，并结合LLM（大型语言模型）、多Agents（智能代理）以及文生图等先进技术，该公司成功构建了一个自动化、智能化的社交媒体运营系统。

自从引入这一系统后，该电商公司的社交媒体运营取得了显著成效。社交平台上的粉丝数量实现了13.3%的增长，点赞率更是提升了43%，除了有效提升品牌知名度和用户互动方面的有效性，也未进行额外的人力投入。节省了公司的人力成本的同时，也提高了整体社交媒体运营的效率。

总结

结合该案例我们认为，自动化社媒平台运营，有助于企业迅速积累粉丝群体，还能显著提升品牌与产品的曝光度和市场影响力。未来也将成为企业实现持续增长和品牌强化的关键策略。

•Agent能够基于少量输入生成高质量、多样化的内容，这有助于保持社交媒体的活跃度和吸引力，同时减少内容创作者的负担。

•多个Agent组成一个社媒运营团队，自主进行分工协作，从内容创作到发布，整个流程无需人工干预，确保了运营的连续性和高效性。

•Agents可以不间断处理和分析大量的社交媒体数据，更好地理解用户行为和市场趋势，从而做出更精准的营销决策。

•从长远来看，自动化社交媒体运营不仅能够大幅减少对人力资源的依赖，降低企业的人力成本，特别是在处理大量重复性任务时，其效果尤为显著。

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