Yiliu AI: Ein KI-Content-Marketing-Tool, das auf die vertikalen Szenarien des Bekleidungseinzelhandels zugeschnitten ist und die Schwelle der inhaltsgestützten Kundengewinnung für Millionen von stationären Geschäften senkt.

Wenn die Traffic-Angst stationärer Bekleidungsgeschäfte auf die Revolution der KI-Inhaltsproduktivität trifft, schreibt Yiliu AI, ein speziell für das Bekleidungshandelszenario entwickeltes KI-Tool, heimlich die Regeln des Content-Marketings für stationäre Bekleidungsgeschäfte neu.

Die Schwierigkeit stationärer Bekleidungsgeschäfte, Kunden zu gewinnen, ist der Kernboden, der die Entstehung von Yiliu AI fördert. In den letzten Jahren ist lokaler Traffic zur zentralen Wachstumsquelle für stationäre Bekleidungsgeschäfte und Bekleidungsateliers geworden, aber die meisten kleinen und mittleren Geschäftsinhaber verfügen weder über ein professionelles Team zur Inhaltserstellung noch über systematische Fähigkeiten im Content-Marketing: Das Fotografieren und Bearbeiten von Bildern dauert einen halben Tag, man findet keine Inspiration für das Verfassen von Texten, das Schneiden von Kurzvideos hat zu hohe Hürden, und selbst wenn man Inhalte mit Mühe erstellt, kann man die Vorlieben lokaler Nutzer nicht treffen, sodass man viel Zeit und Energie investiert, aber keine Kunden ins Geschäft locken kann. Auf der anderen Seite hat ein grenzüberschreitendes Team, das sowohl über Internet-KI-Technologiefähigkeiten als auch über praktische Erfahrung in der Bekleidungsindustrie verfügt, festgestellt, dass allgemeine KI-Tools die Anforderungen von Bekleidungsgeschäften zur Kundengewinnung nicht erfüllen, und es fehlt auf dem Markt ständig an einem echten KI-Content-Marketing-Tool, das speziell auf das Szenario des Bekleidungshandels zugeschnitten ist. Mit der Ausrichtung auf diese genaue Marktlücke wurde das Yiliu AI-Projekt offiziell gestartet. Derzeit ist die Produktentwicklung bereits abgeschlossen und online gestellt worden, und es hat eine Reihe von echten Nutzern stationärer Geschäfte bedient.

Die Entwicklung des Projekts begann mit dem Zusammentreffen grenzüberschreitender Anforderungen, und die Branchenerfahrung der beiden Gründer wurde zur zentralen Unterstützung für die rasche Fortschreitung des Projekts. Der Gründer Wu Cheng verfügt über mehr als 6 Jahre Erfahrung in der Forschung und Entwicklung von Internetprodukten, hat früher bei Baidu Intelligent Cloud und Dewu gearbeitet, an der Konstruktion von Plattformen für maschinelles Lernen und Inhaltsgeschäften mit hunderten Millionen Nutzern teilgenommen und verfügt über ausgereifte Fähigkeiten in der Produktplanung, Systemaufbau und Projektumsetzung. Der andere Gründer Li Yanan ist seit 5 Jahren tief in der Bekleidungsindustrie verwurzelt, beschäftigt sich seit langem mit der Ausbildung von Bekleidungs-IPs und Influencern, hat insgesamt Zehntausende von Lernenden im Offline- und Privatbereich betreut, verfügt über praktische Erfahrung im Betrieb von Selbstmedien und Live-Streaming, kennt die Betriebs- und Kundengewinnungsszenarien von Bekleidungsgeschäften gut und beherrscht die echten Probleme der Geschäftsinhaber an der Front genau. Von der Anforderungsanalyse und Produktkonzeption bis zur technischen Forschung und Entwicklung im Jahr 2023 hat das Team weniger als ein Jahr gebraucht, um die Entwicklung der Kernfunktionen abzuschließen und die offene Testphase für echte Geschäfte zu starten. Währenddessen wurden nacheinander mehrere branchenspezifische Anpassungsprobleme gelöst, z. B. dass die von allgemeiner KI generierten Inhalte nicht den Merkmalen von Bekleidungskategorien entsprechen, und die Anpassung von lokalen Kundengewinnungsformulierungen, bis das Produkt schließlich umgesetzt wurde.

Im Gegensatz zu allgemeinen KI-Tools zur Inhaltserstellung liegt der Kerntechnik-Höhepunkt von Yiliu AI in der Modelltrainierung und Funktionsanpassung, die vollständig auf das Szenario des Bekleidungshandels zugeschnitten sind. Auf die zentrale Anforderung von Bekleidungsgeschäften, lokale Kunden zu gewinnen, hat das Projekt spezielle Modelloptimierungen für die Ausstellungsmerkmale von Bekleidungskategorien und die Inhaltsvorlieben lokaler Nutzer vorgenommen. Es kann mit einem Klick Inhalte wie Texten für Freundeskreise zur Kundenwerbung im Geschäft, Bild- und Textbeiträge zur Produktempfehlung auf Xiaohongshu und Skripte für Kurzvideos zur Kundenwerbung im Geschäft generieren, senkt die Nutzungshürden für Bekleidungsgeschäftsinhaber ohne Grundkenntnisse in der Inhaltserstellung, sodass sie ohne professionelle Fähigkeiten schnell werbewirksame Inhalte erstellen können, die den Regeln der Plattformen entsprechen, und löst das Kernproblem der Geschäfte, dass die Inhaltserstellung langsam und die Qualität unbeständig ist.

Für den inländischen stationären Bekleidungshandelsmarkt hat Yiliu AI ein breites potenzielles Marktpotenzial. Laut einschlägigen Branchenstatistiken beträgt die Gesamtzahl der stationären Bekleidungsgeschäfte und Bekleidungsateliers im Inland mehr als 10 Millionen, von denen über 90 % kleine und mittlere Händler sind, die keine professionellen Fähigkeiten im Content-Betrieb haben. Die Nachfrage nach KI-gestütztem Content-Marketing ist noch nicht vollständig erfüllt. Allein das Marktvolumen des Szenarios für Content-Marketing in Bekleidungsgeschäften erreicht mehrere Milliarden Yuan. Wenn die Nachfrage nach Content-Marketing in Bereichen wie Bekleidungsgroßhandel und Lieferkette weiter abgedeckt wird, wird der gesamte Marktraum weiter ausgedehnt.

Derzeit ist Yiliu AI für die Nutzung in echten Geschäften freigegeben, und viele Inhaber von stationären Geschäften, die es vorab ausprobiert haben, haben positive Rückmeldungen gegeben. Eine Inhaberin eines Damenbekleidungsgeschäfts in Hangzhou, Zhejiang, sagte, dass sie früher eine halbe Stunde brauchte, um einen Text für den Freundeskreis zu verfassen, jetzt kann Yiliu AI in mehr als zehn Sekunden einen Text generieren, der ihrem Stil entspricht. Dadurch spart sie pro Woche mehrere Stunden ein, um Waren zu sortieren und das Geschäft zu betreuen, und die Anzahl der Likes und Anfragen zu den veröffentlichten Inhalten ist deutlich höher als zuvor. Ein Gründer eines Bekleidungsateliers in Guangzhou erwähnte, dass er keine Bilder fotografieren und bearbeiten kann. Die Bild- und Textgenerierungsfunktion von Yiliu AI hilft ihm, schnell die Produktempfehlungsinhalte für Xiaohongshu zu erstellen, und er hat bereits drei Gruppen neuer Kunden ins Geschäft gelockt, die durch die Inhalte aufmerksam geworden sind.

Derzeit hat Yiliu AI keine Informationen im Zusammenhang mit der Finanzierung offengelegt. Das zentrale Ziel des Projekts in der aktuellen Phase ist es, mehr Bekleidungsateliers, stationäre Geschäfte und Branchendienstleister zu verbinden und echte Rückmeldungen aus der Nutzung zu sammeln, um das Produkt zu verbessern. In der Folge wird das Projektteam sich weiterhin auf die Inhaltsanforderungen des Bekleidungshandels konzentrieren, die Fähigkeiten im Content-Marketing für Bild- und Textinhalte, Kurzvideos und andere Formate ständig verbessern und die Iteration entsprechend den Veränderungen der Regeln verschiedener Plattformen und der Nutzerpräferenzen fortsetzen. Gleichzeitig ist diese Fähigkeit zur Inhaltserstellung, die für das Szenario des Bekleidungshandels entwickelt wurde, auch für Praktiker im Bereich Bekleidungsgroßhandel und Lieferkette geeignet und kann ihnen helfen, die Inhaltsverteilung und Produktempfehlung für nachgelagerte Geschäfte zu geringeren Kosten durchzuführen. Derzeit erwartet das Projekt auch den weiteren Austausch mit Partnern, die über Branchenkanäle, Händlerressourcen oder Investitionsfähigkeiten verfügen, um den kommerziellen Wert des Produkts gemeinsam zu validieren.

Rückblickend auf den Prozess des Projekts von der Konzeption bis zur Umsetzung sagten die beiden Gründer, dass es bei der digitalen Modernisierung der stationären Bekleidungsindustrie noch viele unerfüllte differenzierte Anforderungen gibt. KI-Tools können nur dann Produkte mit echtem Wert herstellen, wenn sie wirklich in der Branche verwurzelt sind und die Probleme der Praktiker an der Front verstehen. Das Team wird sich weiterhin auf die Strecke des Bekleidungshandels konzentrieren, mehr kleinen und mittleren Händlern mithilfe von KI helfen, die Hürden für das Content-Marketing zu senken, und das Wachstumspotenzial des lokalen Traffics zu nutzen.