亿邦动力专访语忆科技吕瀛杰：后流量时代，品牌增长要从“看数据”走向“懂消费者”

近日，语忆科技联合创始人兼CEO吕瀛杰接受亿邦动力专访，围绕今年618大促周期拉长、流量红利见顶、消费者决策分化等行业变化，分享了语忆科技对“后流量时代品牌增长”的最新判断。

在采访中，吕瀛杰指出，过去企业更关注流量获取和销售转化，而当流量越来越贵、消费者越来越挑剔，品牌真正的竞争力，正在从“买到流量”转向“读懂消费者”。客服对话、电商评论、社媒反馈、售后工单等海量非结构化数据，不再只是大促后的聊天记录，而应成为品牌洞察需求、优化产品、提升服务和驱动决策的重要资产。

作为深耕电商行业9年多的企业决策层AI Agent服务商，语忆科技持续通过全渠道消费者数据中台、大模型标签解析、VOC洞察与AI原生决策Agent，帮助品牌把零散的消费者声音转化为可统计、可归因、可行动的业务信号，助力企业在存量竞争中找到新的增长路径。

以下为亿邦动力专访全文。

618的战线抻到了一个月，爆发节点提前到5月12号，多轮促销轮番轰炸，消费者被喂成了“等等党”。

不少从业者反馈，今年的消费者两极分化明显。一边是“真爱粉”，复购、高客单、主动安利；另一边是“比价党”，多平台跳转、反复问优惠、下完单秒退。

咨询量还在涨，客服还在熬，售后订单还在涌，可大促一过，除了满屏的聊天记录证明曾经有多忙，基本上留不下什么特别有用的东西。

“以前大家促销主要靠买流量、转化流量。”语忆科技联合创始人兼CEO吕瀛杰分析，“现在流量越来越难、越来越贵，我们就得好好分析一下买进来的这些消费者，他关注什么东西？他在乎什么？我们能不能去满足他？”

这家成立于2016年的公司，是电商领域企业决策层Agent服务商中的佼佼者，用一套全渠道消费者数据中台，将客服对话、电商评论、社媒反馈、售后判责等非结构化数据统一接入，通过大模型智能解析和标签化处理，再按业务场景输出——可以是实时预警、自动判责、挽单话术，也可以是产品迭代报告、消费者画像。

9年多时间，语忆科技沉淀了超过100亿条电商对话数据，覆盖天猫、京东、抖音、小红书等全域平台，构建了业内最完整的电商消费者声音数据库。服务覆盖美妆、家电、母婴、3C、家具、食品等30多个行业、3000多家头部品牌，宝洁、雀巢、欧莱雅、上海家化、科大讯飞、海信等世界TOP 500品牌均在其中。

“过去十年，企业学会了看数字；接下来十年，得学会读懂数字背后的人。”吕瀛杰对亿邦动力表示。

618结束了，海量对话记录又成了一堆“已读乱回”

今年618战线拉长了，味道反而淡了。吕瀛杰注意到：“今年没有特别大的波峰，整个销售周期拉长了，活动办不办的，影响没有以前那么明显。”

品牌们也不再指望靠一波集中爆发冲全年业绩，而是被迫在整个长周期内匀速跑。

匀速跑最磨人，流量不涨了，促销不灵了，花活也玩不动了。以前靠“买”能解决的事，现在只能靠“懂”了。“上周五我跟一个客户吃饭，他花了很长时间在聊怎么从客户需求的角度去做产品。”吕瀛杰说，“以前大家选品更多依赖供应链的更新——新的成分、新的物料、新的材质，然后推给客户看有没有需求。现在反过来，先看客户有哪些需求没有被满足，再倒过来看供应链有没有解决方案。”

听起来简单，但真正做起来总是卡在了一些老问题上：消费者的真实需求，往往藏在零散的抱怨里，没被量化，也没法变成一张决策报表。

海信的经历就是一个典型的例子。

海信客服团队曾经经常收到同一种抱怨：产品买完了，上门安装还要再收笔钱。“一两百块钱，消费者不是出不起，但就是觉得不舒服。”吕瀛杰解释，“他觉得他花五六千，你最后还要再收我一笔，像被意外加价。”

这个信息，一线客服知道、用户体验经理也知道，但从来没有系统汇总过，也从没被摆到产品运营决策桌上。语忆科技的VOC系统把这些零散的抱怨捞了出来，计算出各渠道、各品类的反馈占比，结果显示：在某品类上，反馈安装费问题的客户占比，连续几个月都没有下降。

海信决定做一个AB测试：挑一款产品，把安装费当作购物权益送给用户，相当于“包安装”。结果出乎意料，这个产品的转化率明显拉升，销量、满意度也跟着涨。

“你不需要真的给消费者让利几百块，你只需要让他觉得‘没被再收一道钱’，这个痛点被解决了。就这一件事，转化率就上来了。”吕瀛杰说。

如果说海信要解决的是“一个具体的消费者痛点”，鸭鸭要面对的，则是一整张复杂的管理网络。

这家头部羽绒服品牌拥有200多家分销商，在天猫、京东、抖音等多个平台开设有店铺群，订单量级巨大。客服对话散落在各平台系统，商品评价堆积在后台，售后工单躺在Excel里——产品、客服、物流各部门各管一摊，数据相互割裂。管理层每天看销售报表、看退货率，想知道哪个供应商、哪个批次出了问题？下一个爆款该往哪个方向走？这些事，传统数据中台答不上来。于是鸭鸭找到了语忆科技。

语忆科技为鸭鸭落地了NeoSight 5.0 AI数字化中台。核心做了三件事：把全渠道数据打通汇聚；用大模型自动打标签、做归因；搭建四块数据看板——供应商质量监控、部门协同看板、NPS口碑分析、VOC自动同步研发。

效果也是实打实的，客服数据分析人力减少80%，售后客诉一次性解决率提升35%；新品研发周期从6个月压缩到4个月；高风险供应商识别效率提升50%，供应链异常处理成本降低40%。

实时预警不足、判责效率低下、退货挽留缺失，这些问题并非个别品牌的短板，而是覆盖美妆、家电、母婴、食品、服饰等30多个行业的通病。

这些问题，搁在过去，品牌不是不想解决，是比较难下手，客服聊天记录散落在各个平台，售后工单堆在Excel里，消费者抱怨飘在评论区——数据到处都是，能拿来当决策依据的一个都没有。

现在不一样了。语忆科技提供了一套全渠道消费者数据中台，它将客服对话、电商评论、社媒反馈、售后判责等非结构化数据统一接入，通过大模型进行智能解析和标签化处理，再按业务场景输出。

吕瀛杰把这套逻辑概括为："先把非结构化的对话文本，变成可统计的数字标签，再跟退货率、转化率、复购率这些业务结果挂上钩。挂上之后，你就能顺着结果往回找——退货因为什么、转化卡在哪里、复购断在哪个环节。从社媒种草效果到服务体验痛点，所有模糊的消费者反馈，都能变成精准的业务诊断。"

流量见顶，人心成了唯一的红利

为什么这些过去也能将就的问题，今天变得非解决不可？

吕瀛杰认为，核心原因有两个。一方面，国内流量池子基本固定了。QuestMobile数据显示，截至2026年3月，中国移动互联网全网用户规模达12.76亿，同比增长仅1.4%，增速持续放缓，正式进入“用户总量见顶”的新常态。国家统计局数据显示，2025年前三季度电商总渗透率降至25.02%。全年总渗透率预计维持在25%左右，增长趋于停滞。

“国内该在线上购物的人都已经在购物了，抖音、小红书的流量点也都被覆盖了。不存在没有装过这些APP或者没有线上购物过的人群。”吕瀛杰说，“这就变成了存量竞争。”

语忆科技联合创始人兼CEO 吕瀛杰

另一方面，中国消费者变得更“挑”了。工信部数据显示，目前我国消费品品种总量已达到2.3亿种，家电、家具、服装家纺等100多个品类产量高居全球第一。供给端的极度丰富，让消费者在任何一个细分品类里，都有大量替代选项。“像母婴、服装这些大类，供应商非常非常多，你各种个性化需求，在中国的供应链下都能被满足。”吕瀛杰说，“消费者有更多选择权，他们可以挑剔。”

消费决策渠道也在分散。电商网站仍然是消费者的主流购物信息来源（60%），但直播间和视频平台的占比相比2021年大幅上升了28个百分点，已达到50%。近五成消费者从直播间获取购物信息，四成依赖社交分享平台。AI工具也正在成为新的决策入口——已有37%的消费者使用AI辅助购物，主要用于陌生品类决策和品牌比价。

供给端的海量选择，叠加消费者主动比价、跨平台决策的行为习惯，让品牌也没法指望一锤子买卖。过去想的是“怎么让他下单”，现在得琢磨“怎么让他下回还选我”。

吕瀛杰用一个客户老板的话总结这种转变：“以前是把客户当做流量，现在是把流量当做客户。”

语忆服务的品牌中，已经有企业将售后VOC报告作为产品迭代的输入文档。有服装品牌通过分析对话中的“尺码偏大”“版型奇怪”等关键词，调整了打版标准，研发周期从6个月压缩到4个月，上新后的退货率下降了12%。

“这就是我们说的后流量时代的第二增长曲线。”吕瀛杰说，“从关注流量，到关注消费者；从关注数字，到关注数字背后的原因。”

但他也坦言，这件事特别“吃企业老板的意识”。“好的老板野心要大，ego要小。”吕瀛杰说，“如果你定位就是做白牌、9块9包邮、在电商平台上疯狂卷价格，那这些都不重要——你只需要关注供应链能不能跟上。但如果你想建立品牌，让消费者认准你、直接搜索你的品牌词而不是按价格排序，那这条路是你不得不走的。”

品牌的下一个基础设施：消费者心声中台

那“关注消费者”这条路，到底怎么走才算走得好？

大部分品牌还在用上个时代的“金字塔模型”做决策：一线听见抱怨，写成工单报主管；主管汇总交经理；经理提炼PPT呈高管；高管开完会再传回一线。一套流程走下来，大促结束了，舆情也爆完了。

吕瀛杰见过太多这样的企业。面对企业AI应用，一些管理者的反应是上BI、买AI客服，但在他看来，这只是工具替换，不是组织升级。真正的升级，是把金字塔翻过来，变成“数据中台+敏捷前台”——消费者声音实时被解析、打标签，推送到该去的地方，让听得见炮声的人拥有开炮的权限。

这正是语忆科技九年多来一直在做的事。服务了30多个行业、3000多家头部品牌，语忆在“用AI帮品牌读懂消费者、找到增量”这件事上，积累了足够多的实践和方法论。

从海信的安装费盲点，到鸭鸭的供应链数据打通，再到立白判责效率提升80%——每一个案例，都是AI把零散声音变成可归因、可决策的业务动作。当品牌还在纠结“怎么用AI理解消费者”时，语忆的客户已经在用AI回答：下一个增长点，在哪？

这还不是终点。吕瀛杰认为，当数据中台把消费者声音变成可决策的信号之后，组织形态还会再往前走一步——不只是让人更快决策，而是让一部分决策直接由Agent完成。

语忆正在推动从“服务人”到“服务客户的Agent”的转变。未来的企业里会有越来越多的Agent承担数据分析、报告生成、工单分发的任务。语忆科技要做的，是让数据MCP化、功能CLI化：MCP接口开放后，Agent直接调用语忆数据库；CLI化后，Agent输入指令就能完成查询分析，无需人类点击后台。

语忆科技围绕"听清、听懂、做对"三层逻辑，布局三大核心产品平台，搭建覆盖消费者声音全链路的数据赋能体系：

• 语忆灵析（NeoSight），这是企业的数据底座，它以灵活可定制的数据处理与BI分析能力为核心，覆盖智能质检、VOC消费者洞察、大模型归因分析等场景，为海内外品牌提供全域精细化数据分析能力。解决的是"把数据看清"的问题。

• 语忆策引（NeoPilot），这是企业的策略引擎，聚焦品牌在社媒平台上的种草心智、商品洞察、舆情监控、投放效果、服务质量等维度，打通从数据分析到策略落地的一站式闭环服务。解决的是"把洞察做对"的问题。

• 语忆VOC Plus AI，服务企业的跨境专线。面向出海品牌定制的多语种VOC大模型分析平台，整合海外电商、社媒、邮件、私域等全渠道交互数据，自动解析多国用户的真实反馈，直接反哺产品迭代与营销决策。解决的是"把全球听全"的问题。

三个产品对应三种需求：有的品牌需要看得清，有的需要做得对，有的需要管得全，语忆科技的逻辑是：不管你处在哪个阶段，都能从这套体系里找到对应的能力。

三者汇聚为AI原生决策Agent——Neo Agent，直接嵌入飞书、钉钉，让管理层在日常沟通中即可获得数据决策支持。

“以前要一份某渠道产品退款分析报告，下属打开后台截图、洗数、做分析，2到3天。现在封装完业务skill之后，10到30分钟就能拿到。”吕瀛杰说，“而且客户自己的Agent也能调用我们的MCP接口。”

在他的构想中，未来每个企业都有一个SuperAgent，下设无数SubAgent，分别负责运营、投流、营销、客服等标准化工作流。“SubAgent做杂活、累活，分析出数据之后怎么做——那是人的事。人负责给Agent做强化学习，指出问题、纠正方向，把精力释放到更有创造性的事情上。”

但构想能否实现，取决于一个前提：消费者数据是否已成为企业的核心资产。

“消费者数据中心就是AI决策的基础设施。”吕瀛杰分析，“没有它，大模型再强也接不上业务。你得先把消费者声音从各渠道汇聚到一起，用统一标签结构化，Agent才能在上面做分析、做决策。”

语忆97%的客户续费率，在SaaS行业罕见。背后道理朴素：真正帮客户解决有价值的问题，客户自然会留下来。那些把消费者声音变成基础设施的品牌，至少不用再在618之后，面对一堆无用的对话记录，茫然地问：“我们到底哪里做得不够好？”