白酒行业的AI革命：传统与创新的完美融合

随着近两年社会经济不断振荡及周期调整，白酒行业也面临着前所未有的挑战。据国家统计局数据显示，2023年1-5月，规模以上白酒企业累计完成营业收入2805.9亿元，同比下降1.39%。在这个"降本增效"成为全社会共识的背景下，白酒行业也不得不寻求新的突破口。

白酒行业面临的主要挑战可以概括为以下几点：

传统渠道依赖：尽管近年来线上销售有所增长，但据中国产业信息网的数据，截至2023年，线上渠道在白酒销售中的占比仍不足20%。传统渠道仍然是主导，这意味着对人力资源的高度依赖。

线上转化率低：在互联网时代，白酒品牌在公域和私域流量的转化和留存方面表现不尽如人意。据艾媒咨询数据，2023年白酒行业线上渠道的客户转化率仅为2.8%，远低于其他快消品类。

服务效率有待提升：传统的客户服务模式需要大量人力投入，不仅成本高昂，而且难以实现7*24全天候服务。

我们服务的一家白酒行业客户L公司就是这样一家传统酒企，客户在白酒行业黄金时代唯一头疼的是产量能不能再增加一些。怎么管理，怎么营销都是赚钱的。但今时不同往日，企业不得不考虑降本增效，向管理要效益，向营销要增量。

客户因此也对AI技术格外关注。跟大部分企业一样，他们其实并不清楚白酒行业应该如何利用AI，如何将AI应用到企业管理和经营中去。

我们的建议是，要放弃一步到位的想法，也不要规划什么AI超级应用，而是关注场景，关注细节。我们推荐了企业AI落地“三步走”的方法论，即：

第一步，工作+AI

第一步的关键在于让企业全员在工作中引入AI，使用AI，培养AI领导力，要对AI有体感，拒绝“光说不练”。

第二步，业务+AI

企业内部的业务形态各种各样，或多或少都会有提效的空间，那这个提效空间如何获得呢，必须要由一线的业务人员自己来获得。他们懂业务，懂场景，如果再懂得AI的使用技巧，就可以将业务场景与AI能力相结合，提效就可能发生。

第三步，AI×业务

场景的发掘、尝试、评估、迭代等需要一个过程，经过验证后的方法和流程需要固化，形成数字化工具或嵌入原有系统，真正实现数智化，这才是有效提效的保障。

我们跟客户经过一段时间的共创，达成了三个AI应用场景的共识，分别是：

赋能经销商

在赋能经销商、发展和管理渠道方面，AI可以在以下几方面发挥作用：

产品咨询问答

RAG+大语言模型应对问答，已经是很成熟的方案了，这中间的关键是如何做到99%以上的准确性。我们知道大模型回复内容大差不差跟99%以上的准确性，在客服场景中的效果差别是巨大的。企业对外的客服，不管是真人客服，还是机器人客服，应答的内容都是对客户的一种承诺，是相对严肃的。酒精度是53度就是53度，不能是52度，不能是50度，一点偏差都不可以有。这就要求支撑智能客服的AI系统要有足够强大的语料清洗、参数调校、测试调优等能力，这些是给出准确回答的重要保障。90%以下的准确性对于关键问题、关键场景将会造成不可挽回的损失。

数据清洗、语料分段质量是答案正确召回的重要基础。

精准回答对于客服场景至关重要。

对于超出知识库范围的问题可以要求统一回复。

培训考核

如果对于经销商的业务人员要经常组织培训和考核，那么AI可以帮助在一定知识范围内生成培训教案，生成测试考卷和答案。

基于知识库的教案和测试题生成，可以有效降低运营人员的工作压力，可以对知识库、生成内容、题型比例等进行不断调整，以适应对经销商的要求变化。

如果对于生成效果不满意，还可以开启多模型评测，择优选用。

个性化营销文案

营销文案这类文字活儿一直是大语言模型擅长的领域，什么公众号文章辅助写作、小红书文案生成、朋友圈金句生成都不在话下。但每个经销商都是一个独立的个体，代表着一个地区、一个个性化组织的存在，不是只会统一动作的机械存在。因此结合经销商所在的地域语言、地域风俗、人情世故、经营风格等因素，个性化输出，是经销商体系营销范式新的尝试。

来看几个不同人设、不同风格的营销文案：

白酒行业的AI革命：传统与创新的完美融合

用户需要新鲜感、认同感、价值感，不要千篇一律的模板，营销活动可以统一基调，统一产品特性，统一活动主题，但文字却可以千店千面，一个雷同的都不要。

平台运营

虽然线上渠道还只占酒企整体销售额很小的比例，但随着短视频、直播带货等方式的兴起，也给酒企带来了巨大的流量机会，企业需要在抖音、视频号、公众号、小红书等平台加强曝光，积极引流。内容制作和发布是一个方面，有了流量，如何把流量留住，如何让每位咨询的客户满意，传统方式是堆人，培养高质量的客服团队，但AI时代，大模型是可以辅助企业做好客户服务的一系列工作的。

一键接入抖音号、公众号等平台

意图识别+话术引导

利用大语言模型对用户咨询的内容进行意图识别，了解用户沟通的出发点，分别不同的情况进行相应的处理。下图客服场景就把对话内容分成了三种情况，分别是“投诉建议”、“产品购买”、“随便问问”。实际应用中可以根据现实场景进行语义分类，对接不同的工作流节点，可以精准地处理用户的提问和需求。