案例｜年省300万：假发品牌找到AI降本的“超级场景”

微信邦

最近我发现一个特别有意思的现象：朋友圈里很多人在抱怨“AI落地难、看不到效果”，但与此同时，有些企业已经悄悄把AI渗透进了以往的老流程，省下了不少成本。

所以很多时候，表面上看起来差不多的两家公司，可能就因为AI的使用情况不一样，内核其实已经完全不一样了。

前几天，我和得到AI学习圈的同学狄龙聊天，他给我算了笔账：单是产品拍摄成本，一年就省了365万。

关键是，他用的方法并不复杂，核心就是找准了一个能打透的“超级场景”——用AI生成假发产品图和门店营销物料，替代传统的模特拍摄与设计制作。

至少对企业落地AI来说，我们要的是有效，而非炫酷。之前接触的有些同学，总想着找全球最新、最小众的AI工具来落地使用，其实这已经本末倒置了。我们更应该先拿成熟的AI产品或工具，找到自己的落地场景，然后坚决用起来。

狄龙是假发品牌“发知发”的CMO，主要负责营销与增长业务。他们公司去年11月才从女装电商转型做假发，发展速度却很快——短短半年内，就开出了近30家门店。说实话，他们在AI落地过程中也踩了不少坑，甚至经历过“为了AI而AI”的迷茫期。

所以今天我想跟你分享的，不只是他们最终拿到的成功结果，更有他们是如何一步步摸索，找到那个能产生巨大价值的“超级场景”的。

01 成本高，更新慢

先跟你说说狄龙遇到的核心难题。

发知发的核心客群是45-55岁的中年女性，她们买假发的核心需求是遮白发、改善头发稀疏和脱发带来的造型打理尴尬，同时还有个关键期待——戴上后能显年轻5-10岁。

问题就在这里：假发不像衣服，客户没法看简单试穿就知道效果；而且不同脸型、肤色、气质的人，同一款假发戴上去效果可能完全不同。 所以每款发型都得拍出真实效果图，让客户能直观看到“我戴上会是什么样子”。

你猜成本有多高？狄龙给我算了笔具体账：年初1月的时候，他们只拍23款发型，就找了两个模特拍了两天。单模特费用每天8000到1万元，影棚一天租金4300元，再加上设备租赁等杂项，林林总总下来快8万了。

更让人头疼的是，这钱花了还未必有好结果——一旦拍完发现效果不行，根本没法重拍，只能硬着头皮用。这不就是“撞大运”吗？

成本高还带来了更致命的问题：他们只能按季度更新发型素材。你想想，抖音、小红书上的流行趋势多快？等他们按季度更新完，黄花菜都凉了。

狄龙说，过去他们团队针对涉及发型素材相关的营销视觉物料，基本就是简易场景粗糙的实拍，或者之前那套拍摄的图片各种硬套延展，即使能勉强够用，但在实际传播效果上，肯定大打折扣了。

02 AI提效三步走

于是狄龙告诉我，他们当时就琢磨，能不能用AI把这事儿解决了？后来真让他们摸索出了一套打法，分三步来解决这个问题：

第一步，精准需求收集。

他们用飞书多维表格搭建专属工作流，抓取社媒平台上的假发相关热点内容，按点赞、互动、评论数据排名。重点筛选两类内容：一是互动数据高的，二是带具体评论的，以此更精准地捕捉用户需求。

你看，这一步直接解决了“拍什么发型”的问题——不用再靠感觉、靠运气，而是用数据引导工作。最近我听罗永浩的播客，他采访了影视飓风创始人Tim，Tim也提到，他们内部同样用飞书搭建数据监控体系，每天观测业内知名IT博主的内容数据变化；一旦出现异常波动，就说明内容击中了市场需求点。

其实在AI时代，相比移动互联网刚兴起时，基础设施已进化了很多。我还记得得到刚推出时，要监控自身数据，得靠各种数据系统，还需要专门的数据工程师开发。但现在，很多数据工作一个人就能完成。有了这些数据，营销、市场部门就不用再“拍脑袋”决策，执行结果和团队信心都上了一个台阶。

第二步，高效AI生图。

找到精准需求后，就进入流程核心——AI生成图片。

只要在线上找到参考发型图，从确定对标发型、生成图片，到做成画册、海报、朋友圈文案，快的话1-2小时就能完成。他们主要用ChatGPT等工具，虽为付费产品，但一个月仅需20美金。

对比一下：以前兴师动众拍一次要8万块，现在一个月才20美金，成本差距一目了然。而且这不止是钱的问题，团队成员浪费的时间和精力，才是最宝贵的损耗。

但这里有个关键问题：当所有企业都能用上顶尖AI，该如何打造差异？在我看来，这就体现出团队能力的高低了。现在不管是ChatGPT、即梦还是Midjourney，出图质量都已非常顶级，比拼的核心其实是对目标用户群体的独特洞察。

狄龙就跟我说过：“阿姨买假发，真的是为了买假发吗？其实是为了找回年轻时的感觉，或是年轻的状态。”至于“年轻”的尺度，他的原话是：“你不可能让她返老还童，更不能让她觉得自己显老，所以让她感觉年轻5-10岁，这个度刚刚好。”

基于这个洞察，他们制定了三个维度的标准：第一，脸型的感觉不能用很漂亮、很妖艳的20几岁女性，也不能用60岁以上比较慈祥的老年人，只能用一个让阿姨感觉年轻5-10岁的脸型；第二，发型和穿搭要匹配；第三，海报文字不能说“职场轻松驾驭”，而要用“跳广场舞”、“跟闺蜜逛街”、“接孙子孙女”这样的生活化场景。

你看，这就是我所说的“标准清晰”——AI不是万能的，得给它明确规则才能出好结果。哪怕“AI生成模特图”现在听起来很普通，但“一线有神明”：如果不了解用户，AI可能生成漂亮青春的大学生模特图，但狄龙的假发用户，根本不会把自己代入画中人。

第三步，朋友圈文案智能体。

图片做好后，他们还搭建了一个AI智能体负责“内容弹药补给”，自动生成配套的朋友圈推广文案：第一段讲品牌系列，第二段写发型名称，第三段描述发型特点和日常穿搭场景，最后加上“新款已到店，免费试戴”的引导。

这样一来，从发型需求收集到最终物料产出，全流程就彻底跑通了。

03 AI重构工作逻辑

现在回头看，狄龙用AI做的事，表面上是靠AI生图替代传统拍摄，解决了居高不下的拍摄成本问题；但往深了说，本质是抓住“发型图生成”这个超级场景，重构了公司从产品到营销的核心工作逻辑。

这点咱们通过对比就能看得更清楚。

他们以前是“研发驱动”的线性流程：先由研发团队开发发型产品，再由企划团队安排拍摄产品图、整理推广物料，最后交付市场端进行推广。这种“做完再推”的模式，不仅成本高、耗时长，市场响应速度还慢。

现在则完全反过来，变成了“营销驱动”的闭环模式：先从社媒收集热门发型需求，用AI快速生成效果图投入市场测试；只有数据表现好的款式，才交给总部落地生产。

这种模式的改变，效果确实很明显：

降本上，单是拍摄成本，一年至少能省365万。

提效上更明显，以前拍23款发型要两天，现在从发型收集到生成所有物料，2小时就能完成，效率提升超1000%。

业务侧的反馈也很直接：加盟商门店的主观感受很好，现在愿意主动发各种物料了，还经常问“今天有没有新图片”；朋友圈里，用户点赞询问试戴的变多了，加盟商向公司订货的积极性也明显提高。

当然，再给你说个数字，你可能更有体感：他们品牌营销团队总共才4个人，AI化程度很高。你猜，他们每天要上8款发型，还要做海报、画册、朋友圈图片等大量物料，设计岗只需要几个人？

答案是：一个人，他的名字叫胡恒。就靠胡恒一个人，把所有设计工作全扛下来了。

04 找准“超级场景”四个标准

说到这里，你肯定会好奇：到底什么样的业务场景，才算得上是能落地、有价值的“超级场景”？

其实狄龙在推进AI落地时，也踩过不少坑。他真正接触AI是在今年2、3月份，当时用过DeepSeek，也了解了扣子、飞书多维表格，但始终有个大困惑：“到底哪些工具，才是我企业里能用、能真正提效，值得花精力掌握和运用的？”

今年4月，狄龙去得到新商学参加了《老板AI实战工作坊》。课程结束后，他从4月开始在公司推进AI实践。狄龙跟我说，他们公司推行AI的过程分了四个阶段，“说实话，做AI这事儿，我们把能踩的坑都踩了一遍”。

他们的第一阶段是全员上：全公司一起培训AI工具，但干了两个礼拜，大家没做出什么成果，最后只能放弃。

第二阶段换部门负责人上：给每个部门负责人明确场景任务，可推进到后面，还是不了了之。

第三阶段让特定小组上：虽然能看到一些效果，但始终不明显，没达到预期。

转机出现在第四次调整——聚焦超级场景。当他们不再“为了AI而AI”，而是真正找准了能解决实际问题的场景，也就是“发型图生成”这个有明确价值的事，然后集中精力把它放大，效果才真正出来。

你看，这个过程是不是很多公司都在经历？先试全员培训，再试部门试点，接着试小组攻坚，最后发现都走不通。问题的关键，就在于没找对那个能落地、有价值的“超级场景”。

狄龙总结了一套“超级场景”四标准方法论，我觉得特别实用：

第一条，离钱近。

这是最核心的一条——要么直接省钱，要么帮着赚钱，必须有明确的财务指标。就像他们做“发型图”这个场景，每天能省1万块拍摄成本，这个数字摆在那，动力自然足。

第二条，高频重复，数量庞大。

AI的优势在于“批量处理重复劳动”，如果场景是“偶尔做一次”，那AI的价值根本显不出来。他们每天得发4条朋友圈，每条2个发型产品，一个月就是几百个发型要做。正因为量大、要重复做，AI提效的感觉才明显。

第三条，标准清晰。

AI不是“万能神”，得给它明确的“规则”才能出好结果。他们的发型图就有三个维度的标准：脸型感觉、发型与穿搭匹配、文案贴合生活化场景。

第四条，及时反馈。

AI落地不是“一劳永逸”，得有反馈才能迭代。门店会不会主动多订货、C端用户问能不能试戴——这些都是最直接的反馈，能马上知道发型物料方向要不要调整。

至于这四个标准的优先级，狄龙的建议我觉得也很实用：刚开始做AI化，“离钱近”排第一，因为这最容易衡量，最有动力。

狄龙还特别强调了一点：你要用AI拿到大结果，技术只占20%，80%是运营和经营能力。技术是工具，业务洞察才是关键。

05 结语

说实话，和狄龙同学交流完，我觉得最有价值的就是他这套“超级场景”的思考框架。找到那个“离钱近、能落地”的超级场景，一点点把效果做出来。

你看，4人团队、1个设计，能撑起每天8款发型的上新物料需求，年省365万，靠的不就是把“超级场景”打透了吗？

你也可以琢磨琢磨，你们公司里哪些可能是“超级场景”？

最后，如果你也在工作中用AI解决过实际问题，或者你的公司正在思考AI落地的问题，欢迎扫描下方的海报二维码，分享你的实践心得。只要拿到过结果，我们就会约你的时间做更深入的交流，让更多人认识你。