案例 05 · TikTok达人业务

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筛、人再判断”。
第三步：用AI帮助达人完成内容创作，解决履约动力问题
这个环节是我觉得比较有意思的地方。很多时候，达人并不是不愿意带货，他们真正的
卡点是拿到商品以后不知道“怎么拍”。因为一个带货视频不是简单地把商品介绍一下
就结束了，它需要考虑达人自己的表达方式、商品卖点，以及当前什么样的视频内容更
容易获得关注。
所以我们把这几个因素结合起来：达人特点 + 商品卖点 + 爆款内容参考，系统分析之
后，给达人提供几个可选的拍摄脚本。这实际上是在帮助达人完成一部分创作工作，对
达人来说是一个“利他”的能力，而不仅仅是TAP自己提高效率。访谈中客户反馈，目前
达人对这部分能力的接受度比较高。
在这个基础上，未来还可以进一步探索AI视频生成，让达人在真实出镜之外，多一种内
容生产方式。不过对于个人IP型达人，我们仍然认为真实的人和内容是核心。
第四步：把“每天人工催人”变成系统主动提醒
这是整个项目里比较容易看到效率变化的一块。过去运营人员需要每天打开Excel，看哪
些达人到了截止时间，再一个个去催。
现在系统会根据履约状态自动判断：哪些达人已经收样，哪些人还没有完成，哪些任务
快到截止时间，哪些已经超过系统提醒仍然没有动作。
系统先自动提醒，如果达人还是没有履约，再把任务交给人工运营处理。这样一来，人
不需要每天从几张表里找工作，系统会直接告诉你：“今天你真正需要处理的事情是什
么”，这也是我理解的AI落地和普通自动化之间很重要的区别：AI落地在做的是重新组
织人的工作方式。
第五步：把分散的数据重新串起来
我们还把达人建联、履约、商品、GMV等数据逐渐放到统一的业务视角里。
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