专项 1 · Track 1 · Influencer Marketing
达人营销
Influencer Marketing
跑通德国 Lifestyle 达人合作，丰富人群 / 场景营销，作为科技垂类达人外的品牌资产增量盘
执行时间MS1 阶段（5 – 6 月）
核心指标
社媒声量品牌提及率达人内容 Engagement Rate
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Pillar 1 · AI 能力建设
本专项涉及的全部 AI Agent / Workflow 总览。Agent 类型分三类：全自动 Agent（AI 独立完成）· 辅助决策 Workflow（AI 完成数据处理 + 方案生成，人做关键判断）· 全自动（数据集成 / 平台部署）。
| AI 能力 | 类型 | 具体功能 | 平台 | 上线 |
|---|---|---|---|---|
| 竞情雷达 | 全自动 Agent | 定期采集竞品在 Meta Ads Library、TikTok Creative Center、Amazon Listing 的广告素材、卖点表达和 CTA 结构，LLM 提炼对比规律并输出结构化报告 | GrowClaw / AlphaCat | MS1 前 |
| 达人雷达 | 全自动 Agent | 通过 GrowClaw 数据库和平台 API 批量获取候选 KOL 列表，按粉丝质量、互动率、受众地区等指标自动评分排序；按关键词和账号健康指标过滤高风险账号；输出带评分和标签的候选列表，人做最终审核 | GrowClaw / AlphaCat | MS1 前 |
| 规则进化器 | 辅助决策 Workflow | 以结构化表单收集 reviewer 的通过 / 驳回 / 批注反馈，LLM 将反馈归类整理为规则变更提案；人确认提案后写入达人筛选规则库，规则以文档形式存储，随时可审计和回滚 | GrowClaw | MS1 前 |
| Brief 引擎 | 全自动 Agent | 以竞情雷达报告、产品卖点、历史高表现内容为结构化输入，LLM 生成定制化达人 Brief（场景、卖点、脚本结构、FAQ、CTA、本地化要求）；人负责最终质量判断 | AlphaCat | MS2 前 |
| 达人数据同步 | 全自动（数据集成） | 将每次达人合作结果（互动数据、授权状态、内容表现、报价历史）自动同步回飞书多维表；维护可复用的达人 CRM | 飞书多维表 + API 集成 | MS2 前 |
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Pillar 2 · 业务策略
本专项的任务策略总览，按阶段（投前 / 投中 / 投后）排列。点击任意任务行进入 L3 任务详情，查看完整策略内容与对应 Agent 能力 Demo。
💡点击任意任务行跳转至对应的 L3 Task Page，查看任务详解、核心动作、输入数据、Demo 展示与 Phase 说明。P1 任务（绿色）包含 Interactive Demo，为汇报现场演示重点。
| 阶段 | 任务名称 | 目标摘要 | Priority | → |
|---|---|---|---|---|
| 投前 | 竞品洞察 - 传播层t1-1 | 系统拆解竞品在德国 DIY 3 传播中的卖点、素材形式和转化话术，找出可借鉴与可差异化的表达规律，服务达人 Brief 和广告素材 | P2 | → |
| 投前 | 执行计划 - 红人方案 & 预算规划t1-2 | 把投前洞察转化为德国红人合作作战计划，明确达人类型、场景卖点、上线节奏与曝光目标 | P2 | → |
| 投中 | 达人挖掘t1-3★ Demo | 从竞品 Radar、垂类关键词、平台搜索中持续发现符合德国 DIY 3 目标人群的候选达人，补全标签与基础表现数据 | P1 | → |
| 投中 | Brief 定制t1-4★ Demo | 将产品资料、竞品洞察、用户评论和广告测试结论转化为达人可执行的定制化 Brief | P1 | → |
| 投后 | 品牌内容审核规范t1-5 | 将审核中的可说 / 不可说、参数准确性和品牌语气沉淀为统一规则库，支持 Agent 做初审 | P3 | → |
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Pillar 3 · 团队培训
配套培训计划，与 Handover 路径对齐，确保 Jackery 团队在每个 Milestone 节点都能独立运转对应 AI 能力。
| 培训内容 | 培训形式 | 完成 Milestone | 验收标准 |
|---|---|---|---|
| 达人筛选 Agent 操作培训：输入筛选条件、解读评分报告、通过结构化反馈（通过 / 驳回 / 批注）持续训练规则库 | 专家带教 + 实操演练 | MS1 | 团队可独立完成达人筛选 → 合作 → 复盘完整循环 |
| AlphaCat / GrowClaw AI-Native 基础使用能力 | 工作坊 | MS1 | 待定 |