21世纪经济报道记者 吴佳楠

一双鞋从被看见到被买走，中间到底发生了什么？

对绝大多数鞋服品牌来说，这笔账不容易算清，这同时也是过去几年困扰鞋服零售业的一个难题，他们要回答的是，线上流量越来越贵、线下门店客流持续下滑，生意到底从哪里来。

作为高端时尚鞋履品牌，百丽时尚集团旗下的思加图品牌面对当前行业普遍折扣型、活动型的流量环境，却未选择以折扣走量，而是以商品与品牌推动增长。

这得益于其持续布局营销数字化升级，以全域用户精准化运营拓展新增量。依托腾讯公域和私域两个完整阵地，腾讯企点营销云MAGIC AI把思加图的用户、商品、订单与行为数据打通，用人群预测模型回答召回谁，用商品推荐模型回答卖什么，用大模型回答怎么说，再通过公域广告与企业微信完成触达，全程可归因。

经全链路埋点归因，算法推荐直接贡献的业绩百万级，场景试点跑出可量化结果：思加图“猜你喜欢”玩法较历史同类活动提升3.6%；视频号渠道实现收订达千万级、达标率129%；千选小程序实现收订同比增长18%、投放ROI达10.7。

就在今年微信小店“品牌好友日”活动上，思加图第一次参加就达成了1288万元的业绩目标，其中直播贡献超过1000万元。此外，具备原创设计理念的Vera Wang联名系列、烟花系列也在视频号率先跑起来，成为热销爆款。

思加图品牌总经理潘建华认为，线上线下打通的行业价值，是把渠道之争变成品牌资产的复利，腾讯企点营销云打通用户、订单等数据后，算法精准预测高意向人群并推荐商品，大模型千人千面生成个性化文案，通过广告公域定投和企业微信私域触达完成转化，并且全程可归因，就跑通了行业痛点。

线下生意全域量化

零售变革的时代，鞋服零售行业面临的困境是，线上流量越来越贵，而线下实体店流量在萎缩。

在潘建华看来，行业当下的焦虑首先是认知偏差。“过去品牌通常在一两个中心化平台里完成转化，现在一个人的时间被切分到朋友圈、视频号、直播间、社群、线下门店、导购私聊等十几个触点上。单点看，每一个触点的客流都在减少，所以感觉客流少了，但实际上流量并没有减少，只是入口变多、路径变长了。”

他给出的判断是，线下的真正问题不在于客流的多少，而在于成交无法归因。“100个人进店，20个人试穿，10个人购买，90个人流失了。如果把承接能力从10个提升到20个，客流没变，业绩翻倍。真正的问题是一单生意可能是客人先在朋友圈看到广告，又刷到视频号直播，再到门店试穿才成交的，但这条链路是断的，品牌知道产品卖出去了，但不知道它是怎么卖出去的，更不知道营销费用花在哪一环节最有效。”

从行业数据看，即便在电商平台效率最高、规模最大的时期，鞋服生意线上线下占比仍停留在3:7或4:6，只不过，由于缺乏量化，品牌习惯性地把小红书、视频号等公共流量的转化成果全算进电商，进而与门店形成资源错配。

百丽时尚集团首席用户运营官罗征同样表示，实体店铺过去同时承担传播时尚资讯与完成零售转化的两个功能，互联网出现之后，传播被前置到线上，转化留在线下，两者之间出现了明显的割裂。而线下恰恰是数字化手段最薄弱的一环，缺乏量化数据和模型时，业绩大多只能靠折扣实现，但打折背后，顾客体验会出现下降。

那么，在流量分散的当下，鞋服零售行业如何进行精细化运营，实现有效投入转化？全域度量是思加图品牌的实现路径，这也被罗征拆成业务、组织、数据三个新基建。

业务新基建是把视频号、小程序、导购分享、商场小程序、社区等多个流量主体挂载在同一家实体店之上，实现“一店N开”，以此通过公域奖励私域的动作，提高顾客数据质量，形成良性闭环。

线上线下销售体系打通后，AI也在推动零售组织运营提效。过去零售组织靠“人盯人”，完成私域业务推动，导购面临三个“不知道”难题：推什么商品、推给谁、以什么内容推送，只能靠高频的客户沟通换业绩，顾客取关率随之攀升。

AI的另一重价值，是把导购从高频转发里解放出来，算法介入后，系统自动匹配内容素材、目标顾客与主推商品之间的关联逻辑，并智能生成任务。在思加图的实践中，这带来的效应是，导购分享量同比下降43%，企微取关量同比下降23%，导购业绩同比提升15%。

而要与业务深度实现闭环，数据是支撑AI运作的关键基础。思加图内部搭建了内容营销小程序“千寻”，沉淀导购分享、投流、点击、加购、成交的全链路行为数据。据了解，“千寻”每被分享和投流约5.2次，就会带来1次顾客点击，顾客每点击约10.4次，则带来1单销售转化。

在这套体系下，思加图（百丽集团）的会销比达97%以上，每年沉淀上亿条真实会员数据，覆盖400多个跨渠道、跨场景、跨品牌的顾客标签类型。

如今，这套能力被潘建华概括为可复制的行业方法论，打通线上线下的用户、商品、订单和行为数据，让大数据预测哪些是对品牌感兴趣的人群，同时匹配喜欢的商品，再让大模型根据用户的喜好生成“千人千面”的个性化内容，通过公域广告和私域企业微信推送给顾客并实现转化。

支撑这套链路的底层逻辑是腾讯企点营销云把用户、商品、订单、行为四类数据打通，接入了百万级用户、数十万商品、数千万订单、10亿级实时行为事件，在这个基础上，由人群预测模型负责召回谁，商品推荐模型负责卖什么，大模型负责怎么说，即按人群和会员等级生成个性化文案。

腾讯云副总裁、营销与交易产品负责人李学朝表示，腾讯企点营销云在思加图场景中落地的是MAGIC AI，底层是Agent运行支撑与Harness框架，中间把CDP、MA等公私域一体化SaaS能力开放给Agent调用，上层是面向拉新、增复购、沉默用户拉活、复盘等多Agent联动的场景应用，并配有人货场匹配等模型。

更值得关注的是复购结构的量化。基于腾讯企点营销云的MAGIC AI，门店会员、导购等行为数据数字化后，沉淀出的用户将成为最准确的“种子”人群，MAGIC AI的CDP标签用这批“种子”做相似拓展，在腾讯广告上找到画像相近的公域人群做定投；投放后的转化行为又回流到CDP标签，继续优化模型。

由此，罗征观察到一个此前难以看见的行业现象：视频号下单的顾客中，有20%以上会在30天内回到线下复购。

从思加图品牌的实践看，今年3月至8月，品牌在视频号直播带来的新客人数占比稳定在76%以上；视频号渠道下单顾客的复购人数占比达38%。

“我们观察到，看过小店商品和直播的客群有相当一部分回到了线下门店购买，这就是公域拉新、私域沉淀、门店成交的闭环被打通的印证。在过去这条链路是断的，现在每一环都能被记录、被归因、被再次复用。”罗征表示。

“不打折”也能卖爆背后

按照这条全域度量的链路走下去，过去藏在交易行为背后的隐形关联可以清晰量化出来，那么思加图要回答的第二个问题是，如何在不打折的前提下，让这些已经看到的归因数据换来增长。

思加图的品牌策略在当下行业里显得有些逆势。这个诞生于米兰街头与HOUSE音乐碰撞的品牌，主张节奏随我，服务的是自主掌控生活节奏的都市女性，围绕通勤、约会、度假、聚会等场景延展产品线，以乐福鞋、仙女鞋、渔夫鞋、骑士靴等心智品类对应不同场合。经营上坚持的三条原则包括同款同价、同权益、同服务。

“一旦选择折扣走量，顾客会开始等打折，正价新货就卖不动，最后陷入折得越狠，越卖不动的循环。最先被稀释的不是利润，而是品牌资产。我们把竞争的维度从价格拉回到价值，比谁的设计更有辨识度，谁的服务更有温度，谁的用户关系更长期。”潘建华表示。

不打折意味着营销必须更精准，思加图的选择是把产品设计讲透，再把讲透的内容推给最懂它的人。

思加图品牌主理人管赟展示了当季的一款爆品，鞋跟的细度被做到毫米级，帮面的弧度和褶皱来自数百万组脚型数据的测算，前掌与后跟的受力关系被数字化，目标是让高跟鞋的受力分布接近平底鞋的四六分。

但原创设计最难的从来不是做出来，而是被理解。这也解释了思加图为什么把视频号作为主阵地。管赟表示，熟人社交与公域流量结合的场域里，真实的设计故事比价格标签更有说服力；而微信生态内能实现种草、触达、会员沉淀、复购的完整闭环，使品牌可以不依赖低价策略完成经营。

“腾讯有两个完整的阵地，公域有广告，负责找到最可能欣赏原创设计的人，私域有企业微信、小程序、微信小店等，负责承接和长期服务，这两个阵地是从同一个社交关系里生长出来的。在腾讯，品牌能看到的人和能持续服务的人可以是同一批人，从曝光到成交天然能串成闭环。”潘建华表示，再加上基于AI的人群预测和商品推荐，能把一款高价值的原创产品，精准推到最懂产品的那批人面前，这正是“不打折也能卖得好”的底层逻辑。

效果显而易见。今年4月18日至22日，思加图首次参加微信小店“品牌好友日”活动，活动期间总GMV达1288万元，达成率129%；累计观看超过104万人次，单日最高成交567万元；2000多名导购参与触达，私域导购带来的销售额占总成交的近30%。品牌还在微信生态的经营能力、销售绩效等多个榜单中位居前列，多项指标第一。

公私域一体化打通后，烟花系列和Vera Wang联名系列随之成为爆款产品。其中，“烟花假日”勃肯鞋上市仅半年即累计售出超过4万双，成为近几年销量最高的单品爆款之一。

“Vera Wang联名系列、烟花系列能成为爆款，用户是因为想要而买，而不是因为便宜才买，用AI和大数据洞察需求，靠效率而不是靠折扣来做业绩增长，带来的结果是凭借正价新品、同款同价的定位，跑出了行业靠前的销量。”潘建华表示。

在李学朝看来，这套实践对应着零售业的三个趋势，分别是营销与交易一体化、公域与私域一体化、线上与线下一体化。“导购由此变成了全时全域的经营单元。”

一个细节或许可以作为注脚：思加图把微信小店定位为线下门店的“线上橱窗”，兴趣在线上被激发，体验和复购交给近千家门店完成。在这个设定里，线上不是更便宜的渠道，而是更方便的门店。

事实上，从争夺流量入口，到争夺对顾客的理解精度，中国零售业的竞争维度正在发生位移，而AI在其中扮演的角色，也逐渐从讲故事的道具，变成真正可以量化效果的持续经营账本。

“过去零售争的是流量，在AI的加持下，更要回归到怎么把顾客的需求识别得更清楚，以实现更好的服务。”李学朝表示。