AI驱动智慧零售：复星携手支付宝把会员与流量变成增长

春节期间，豫园灯会在支付宝做了一场“慢直播”，后台数字把复星团队看愣了：累计8300万人次观看。这不是一次普通的“内容热闹”，而是一种更现实的信号——当线下场景、线上内容、会员体系与平台能力被同一套数据链路串起来，流量会以更低摩擦变成可运营资产。

不少企业把“数字化”做成了系统上线、报表更全、流程更顺。但在新零售里，真正的难点从来不是工具，而是：**多品牌如何统一会员触达？如何从公域拿增量？如何用更少的预算做到更准的转化？**复星与支付宝的合作之所以有代表性，恰恰在于它把这些问题放进同一个“AI可计算”的框架里解决。

这篇文章属于「人工智能在电子商务与新零售」系列。我会用复星×支付宝这组案例，拆解：平台侧的AI能力如何支撑精准运营、数据打通、流量转化，以及品牌方如何把这套方法迁移到自己的业务里。

从“爆款直播”到“可复用模型”：AI真正改变的是运营方式

先给结论：**直播的8300万人次不是终点，能否把这次触达沉淀为可持续的用户运营能力才是关键。**在智慧零售语境下，直播只是一个入口，背后真正起作用的是AI驱动的分发、画像与转化链路。

复盘这类内容型活动，很多团队只看两项指标：观看量、GMV。我更建议加上三项“AI运营指标”，决定了你能不能把爆点变成常态：

• 人群识别效率：平台能否快速识别“谁在看”“谁更可能买”“谁会复购”。
• 触达-转化链路完整度：能否从内容触达到领券、到店、下单、入会形成闭环。
• 后续可运营性：活动结束后，是否能对这批人做分层、召回与复购经营。

支付宝之所以被复星视为“现阶段的最优解”，核心不是“多一个渠道”，而是它的开放生态把支付工具扩展成了用户运营基础设施：小程序、会员、券、内容、直播与线下到店之间天然可连接。对AI而言，连接意味着可学习、可预测、可优化。

8300万人次背后的AI逻辑：分发、意图与转化

内容平台的本质是“分发”。当分发由算法主导时，直播能被推给更多“可能喜欢、可能行动”的人。

在智慧零售里，AI至少在三处发挥作用：

1. 个性化推荐：把灯会内容优先展示给对文旅、国风、上海本地生活更敏感的人群。
2. 实时意图识别：观看时长、互动、收藏、点击路径，会被转化为“意图信号”。
3. 转化策略自动化：对高意图人群更适合推“到店券/团购券”，对价格敏感人群推“满减券”，对高客单人群推“直播专享款”。

这也是为什么“慢直播”这种看似不刺激的形式，反而容易沉淀高质量行为数据：用户停留更久，意图信号更清晰，AI模型更容易学到“什么人会从看变成买”。

多品牌集团最难的不是获客，而是“把会员变成同一种资产”

结论同样直接：复星的难题不是没有会员，而是会员分散在60+品牌里，难以统一触达与激活。文章里提到复星积累了4亿+存量会员，但如果数据口径不一、权益体系割裂、触达渠道分散，会员数量越大，管理成本反而越高。

多品牌集团做数字化，常见的三种“失败姿势”我见得太多：

• 每个品牌各做各的私域，最后变成多个“孤岛小私域”。
• 集团统一做一套会员系统，但缺乏实际触点（内容、交易、到店），数据“进得来出不去”。
• 只用短信/人工外呼/粗放投放激活会员，ROI一路下滑。

复星与支付宝合作给出的方向是：用一个高覆盖的C端平台把会员经营做成“可计算的统一工程”。

“统一会员”为什么离不开AI？分层、预测与精细化运营

当会员规模上亿时，人工规则运营会很快触到天花板。AI在这里的价值不玄学，体现在三件事：

1. 用户分层自动化：把用户按生命周期（新客/活跃/沉睡）、价格带偏好、品类偏好、渠道偏好分群。
2. 需求预测与触达时机：预测用户何时更可能下单或到店，把券发在“最可能被用掉”的时间点。
3. 权益与内容的个性化匹配：同样是“515活动”，有人需要的是餐饮券，有人需要的是黄金品类的到店服务，有人更吃直播内容。

这其实与本系列的主线一致：AI支撑个性化推荐与需求预测，最终落到“更高的转化率、更低的获客成本、更可控的复购”。

515发15亿券：看起来是补贴，实则是AI时代的“数据合同”

复星在515活动中通过支付宝发放15亿元优惠券，半个多月发出近200万张；松鹤楼49-10券被抢60万张；老庙单场直播GMV超550万元，且抢黄金的消费者一半以上是90后；线下新会员净增1万个。

这些数字很“营销”，但真正值得学的是：**券不是单纯让利，而是一种可追踪的用户行为引导。**在AI驱动的新零售里，券更像一份“数据合同”——你用明确的权益换用户明确的行为（领券、核销、到店、入会、复购）。

券怎么发才不浪费？三条可落地的AI运营方法

方法一：用“核销率”而不是“领取量”做第一KPI

领取量容易做大，核销率才反映策略是否精准。建议把券分为三类管理：

• 拉新券（低门槛、强吸引）
• 转化券（引导到店/下单）
• 复购券（对高价值会员做定向召回）

方法二：券与内容绑定，减少“发完就忘”的损耗

老庙的直播之所以能拉动年轻人，关键在于内容把“黄金消费”的门槛降下来了：审美、设计感、东方美学的表达先建立兴趣，再用券完成行动。

方法三：把到店与入会当成同一条链路优化

复星的目标之一是会员沉淀。最有效的方式不是“提醒用户入会”，而是把入会嵌入关键动作里：

• 领券前完成轻量授权
• 核销时引导成为品牌会员
• 支付后给出积分/权益弹窗

当这条链路被打通，AI就能用“核销-到店-交易-入会-复购”的连续数据做更可靠的预测。

豫园与老庙：AI让传统场景更“年轻”，不是靠讨好，而是靠洞察

先亮观点：传统品牌的年轻化，最怕“拍脑袋做潮”。AI真正能帮的是把“年轻”拆成可量化的偏好与行为。

豫园的思路很明确：从依赖游客的“流水生意”，转向吸引本地、尤其年轻高消费力人群的“持续经营”。他们引入国潮品牌、打造“猫街”打卡点，本质是在增加可传播的内容资产与可停留的体验资产。

老庙的变化更典型：原本45岁上下用户各占一半，但活动中线上领券到线下消费、以及直播消费的用户更多集中在25-35岁，且偏好“设计感、东方美学”。这不是一句“年轻人喜欢国风”这么简单，而是可以继续做精细化运营的信号：

• 哪类款式更适合做直播爆品（更强视觉表达）
• 哪类人群更适合引导到店试戴（强服务型转化）
• 哪些城市/商圈的客群更偏“审美驱动”而非“价格驱动”

把这些数据喂给AI模型，下一次活动就不需要“碰运气”。

给零售企业的四步落地清单：把平台能力变成自己的增长系统

如果你是品牌方或连锁零售负责人，想复用这套打法，我建议按“四步走”，每一步都能对应到明确指标：

1. 先统一数据口径，再谈打通：会员ID、券ID、门店ID、商品ID必须能关联。
2. 用一个主阵地承接“内容+交易+会员”：否则数据链路断，AI也学不到东西。
3. 把活动做成实验，而不是战役：每次只验证1-2个假设，比如“直播+团购券是否提升到店率”。
4. 以LTV（用户生命周期价值）而不是单次GMV做复盘：短期GMV好看不难，难的是复购与长期利润。

我一直坚持一个判断：新零售竞争的下半场，不是谁更会投放，而是谁能把每一次触达都沉淀成“下一次更准”的能力。

2026年之前，支付宝这类开放平台会变成“零售AI的操作系统”

站在2025-12-19这个时间点回头看，平台竞争早就不是“谁的入口更多”，而是“谁能提供更完整的经营闭环”。支付宝披露过：平台商家与机构小程序数量已突破400万，并持续开放大量通用产品与API接口。对企业来说，这意味着两件事：

• 你可以更快搭出“内容-交易-会员-服务”的一体化链路
• 你也必须更认真地回答：哪些数据要沉淀为自己的资产？哪些能力要平台提供？

如果你正在做电商与新零售的AI升级，我的建议是把复星这类案例当作参照系：先用平台跑通闭环、验证ROI，再把可复制的方法沉淀为自己的运营体系（人群分层、权益体系、商品策略、供应链预测）。

下一步，你更该问自己：当你的会员、券、内容、到店数据都能被AI持续学习时，你的“下一次活动”会不会比对手更快、更准、更省？