八个品牌,一台 AI:他们到底用 AI 营销干了什么?

前段时间,我翻到一份 Klaviyo 的 AI 趋势报告。

报告里有个数字让我愣了一下:将近一半的营销人说,AI 显著提升了他们的工作效率和业绩。

将近一半。

你想想看,这是个什么概念。两年前,大家还在吵"AI 会不会取代我";今天,差不多每两个营销人里,就有一个已经离不开它了。

但报告里还有另外一组数字,更有意思。

• 49% 的人,希望 AI 能帮他们拿自己的业绩,去和同行比一比。
• 44% 的人,想让 AI 在最合适的时机,弹出那个注册表单。
• 32% 的人,想用 AI 做测试和优化。

你看出来了吗?

大家想要的,早就不止是"帮我写两行文案"。他们要的是AI 真正钻进自己的业务数据里干活。

那有没有人已经这么干了?干得怎么样?

我给你讲 8 个品牌的故事。它们的共同点,是把 Klaviyo 这套 CRM 当成 AI 的底座:邮件、短信、用户评价、分析全在一个盘子里,AI 才有东西可以算。

一、Culture Kings:八百万用户,怎么不发"群发"邮件了?

Culture Kings 是澳大利亚的潮牌,全球八百万客户。

八百万。你想象一下,如果还像十年前那样,一份邮件群发所有人,会是什么场面?

睡衣推给戴鸭舌帽的,冬装推给赤道的。退订,退订,再退订。

Culture Kings 以前的营销工具是散的:邮件在 Klaviyo,短信在 Yotpo,数据对不上,个性化根本无从谈起。后来他们把短信也搬进了 Klaviyo,数据终于归到一处。

然后 AI 上场了。

他们最依赖三样东西:Segments AI 把八百万人切成精准的小组(按地区、按生命周期、按 SKU),Subject Line AI 帮他们写邮件标题,动态商品推荐做个性化展示。

结果呢?

全球短信点击率同比涨了 388%。澳大利亚的短信退订率,营销邮件降了 43%,自动化流程降了 64%。

Culture Kings 的电商负责人 Jarrod Hinvest 说了一句话,我觉得特别到位:

我们在三个地区有完全不同的客群,每个都需要一套独特打法。Klaviyo 加上它的 AI,就是干这个的。

说白了,AI 在这干的是脑力活:替你想清楚,该把哪封邮件发给谁。

二、Happy Wax:AI 怎么挑出最该亮出来的那句好评?

Happy Wax 做家用香薰,蜡炉、香氛融化片那些。

他们干了和 Culture Kings 类似的事:把邮件、短信、用户评价全部归到 Klaviyo 一个平台。光是合并工具栈,成本就降了 10%。

但最让我眼前一亮的,是他们怎么用 AI 处理评价。

你做电商一定遇到过这问题:商品页堆了几百条好评,到底哪一条最能打动"眼前这个犹豫要不要下单的顾客"?人工挑?挑不过来。全堆上去?等于没挑。

Happy Wax 让 AI 来。

在他们的弃购挽回和召回流程里,AI 会针对每一个具体顾客,从一堆好评里挑出最相关的那一句,亮出来。

这就不叫"晒好评"了。这叫一对一地把对的话,递到对的人面前。

效果摆在那:2024 年 8 月,他们的 Klaviyo 短信收入同比涨 18%;上线 Klaviyo Reviews 的头一百天,评价提交量同比涨 27%。

营销副总裁 Rachel Fagan 说,她现在每次建分群都先让 AI 起头:

十次里有九次,它是对的。

九次。

三、Saranoni:一个表单弹对了位置,提交率涨 14%

Saranoni 做高端毯子,本来就在 Klaviyo 上,中间贪便宜试了个更低的平台,又回来了。

为什么回来?投递率和自动化能力,值这个价。

回来的头半年,平台 ROI 做到 35 倍,其中 36% 的归因收入来自自动化流程。自动化流程从最早只有两条纯邮件,扩到了二十多条跨渠道。

但这个故事里最锋利的一刀,是表单。

注册弹窗什么时候弹、弹在屏幕哪个位置,这事以前全靠人拍脑袋试。Saranoni 用 Klaviyo AI 的表单展示优化,让机器去试。一个胜出版本,直接把表单提交率拉高了 14%。

14 个百分点,只是因为弹的位置和时间对了。

代理机构 BMO Media 的生命周期营销负责人 Stephanie Contreras 这话说得实在:

每个品牌都不一样,AI 帮我们搞清楚,对 Saranoni 来说什么最能转化。

别人的最佳实践是抄不来的。Saranoni 算出来的,是只属于自己的那套最佳实践。

四、LifeStraw:一句话,生成一整套自动化流程

LifeStraw 做净水器,从 ActiveCampaign 切到 Klaviyo 后,邮件收入占电商总收入的比重,从 3% 干到 33%。上半年 Klaviyo 的 ROI 做到 69 倍。

但我想讲的是 AI 怎么省时间。

DTC 销售负责人 Eugenia Martin 有次要做一个"订阅确认"流程。这事以前怎么干?搭结构、写文案、配触发、设延时……一套下来个把小时。

她这次用了 Flows AI。

一句话提示。

AI 直接把整个流程的结构生成出来了。

Martin 说,光这一下就省了至少四十分钟。她的原话是:

它就帮我把流程骨架搭好了。太神了。

你想想,一个要靠人搭个把小时的流程,现在一句话起头,改改就能用。难怪她说 Klaviyo 的自动化流程"白天黑夜地跑,我们什么都不用做"。

五、Force of Nature:从 Mailchimp 搬来之后,翻倍再翻倍

Force of Nature 做环保清洁用品,从 Mailchimp 搬到 Klaviyo。

搬迁之后,Klaviyo 归因价值同比涨 52%,流程带来的收入同比涨 140%,流程贡献占归因收入的 46%。

为什么搬?因为要用 AI 切分群。

环保清洁用品有复购周期、有不同 SKU、有不同购买阶段。Force of Nature 用 Segments AI 把客户按旅程阶段切得很细,然后用这些分群驱动两件事:一是 SKU 级别的复购提醒,二是喂给 Meta 广告做类似人群扩展。

CMO Melissa Lush 那句话点到了关键:

Segments AI 让我们能又快又准地建分群,要多精细有多精细。

"要多精细有多精细。"这才是 AI 切分群真正值钱的地方。省下建群的那几分钟是其次,关键是你能切出以前根本切不出来的群。

六、Tata Harper:AI 试了 20 个版本,挑出会转化的那一个

Tata Harper 做植物护肤。搬到 Klaviyo 后,他们让 AI 干了一件特别"勤快"的事:测邮件和短信注册表单的位置和时机。

桌面端、移动端,加上不同时机和位置,AI 一下子变出 20 个版本去跑。

胜出版本上线后三十天,两种表单的提交量比测试前一个月,涨了 65% 以上。

数字化高级副总裁 Heidi Jessop-Maund 把这事讲得很透:

Klaviyo 这套方案,让品牌能真正用好手上的客户数据,用 AI 做实时优化、驱动策略。

关键词是实时。年初定一次、用一整年那种老办法,行不通了。要持续在跑,持续在挑最优。

七、Every Man Jack:预测每个顾客下次什么时候下单

Every Man Jack 做男士个护,年营收过一亿美金,渠道里有 Target、Whole Foods 这种大卖场。

个护这门生意的命门是复购。但他们以前的邮件平台有个要命的限制:补货提醒只能固定在购买后第 45 天发。可他们客户的真实复购周期,是 75 天。

差了整整一个月。

要么发早了,顾客还没用完,嫌烦;要么根本没发,因为系统只会 45 天那一枪。

搬到 Klaviyo 后,AI 的预测分析给每个订阅者算出一个"下次下单预测日",补货流程按这个日子发。

九十天里,光预测分析分群就贡献了 12.4% 的 Klaviyo 归因收入。

高级留存营销经理 Troy Petrunoff 说,他最看重的是掌控感:

我信任 Klaviyo AI,因为它省我时间、帮我盘活客户数据、做个性化时机。最关键的,我怎么用、什么时候用,完全由我说了算。

"AI 干活,人拍板。"这才是 AI 该待的位置。

八、Willow Tree Boutique:把贵的款,推给真买得起的人

Willow Tree Boutique 卖了三十多年,有线下店、网店,还有一个免费的手机直播卖货 App。

他们很早就按邮件活跃度、浏览行为、App 使用情况切分群了。

但有一块切不动:按购买力切。

结果就是,有的订阅者收到远超自己消费水平的商品推送。东西再好,钱包够不着,等于白推。

后来他们看上了 Klaviyo 的预测分析,开始按"预测下次购买日期"和消费力来分群。

上线头半年,邮件营销带来的收入涨了 53%。

玩法很直接:把高单价商品推给预测显示有消费力的那群人;大促期间再调节奏,2023 年 BFCM(黑五网一),他们把没购买超过 60 天的人群单独拎出来发(平时是 30 天),做出了史上最高单场大促收入。

代理机构 EK Creative 的邮件策略师 Jade Richardson 说:

用 Klaviyo 预测分析建分群之后,我们所有指标都改善了,收入涨得特别猛。等于打开了一个新世界。

把这些故事摞在一起,你看到什么?

八个品牌,八个故事。但摞到一起,几条主线特别清楚。

第一,数据得先归一处。 几乎每个故事的开头,都是"先把邮件、短信、评价、分析搬到一个平台"。AI 再聪明,没有统一的数据也巧妇难为无米之炊。Happy Wax 合并后成本降一成,Culture Kings 合并后才能跨渠道追踪。AI 的前提,是数据先打通。

第二,AI 真正干活的,是那些钻进业务深处的活。 写文案反倒排不上号。真值钱的是这些:挑哪条好评给谁看、预测谁什么时候复购、表单什么时候弹、流程一句话生成。这些活又具体又繁琐,过去要么靠人海,要么干脆不做。AI 接手之后,人腾出来了,效果还更好。

第三,人没退场。 Troy Petrunoff 那句"AI 干活,我拍板",Stephanie Contreras 那句"帮我们搞清楚什么对 Saranoni 最能转化",讲的都是同一件事:AI 是工具,判断还是人的。最好的状态,是 AI 算得又快又细,人决定怎么用这些算出来的东西。

四成多营销人说 AI 已经让他们更能干了。这八个品牌,大概就是那四成多里头,做得比较靠前的那批。

它们也没什么特别的秘密。

就是把 AI 摆在了它能真正使上劲的位置。