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PiLive · AI live-stream marketing assistant

PiLive—AI直播营销助手

2025.03 – 2025.07

面向直播电商团队的 AI 营销工作台：直播前用市场、账号与商品数据找到“为什么买”； 直播中把策略转化成场景脚本与实时场控；直播后复盘话术、情绪和反馈，让每一场直播都沉淀为下一场的营销资产。

产品经理 用户研究 AI 工作流 Hackathon 获奖
主播在摄像机前介绍美妆产品的直播电商场景
LIVE from data to a reason to buy

01challenge 直播营销不是一次性的脚本生成

直播团队面对的并不是单点内容问题，而是一条跨越选品、编排、场控与复盘的连续决策链。 市场报告、账号画像、商品卖点和直播反馈分散在不同工具里，导致策略在每一场直播结束后重新归零。

01卖点模糊

商品参数很多，却难以找到与目标观众真正相关的购买理由。

02组合靠经验

多商品的顺序、主题与价格策略依赖个人经验，难以复用。

03场控压力高

主播需要同时记脚本、看评论、调节节奏，临场信息负担过重。

04复盘断层

直播录音和数据没有转化成下一场可直接使用的策略资产。

02opportunity 把散落的数据合成一套只属于这个账号的分析库

通用的行业报告回答不了“这场直播该讲什么”。真正稀缺的是把公共市场数据和账号自身的历史表现叠在一起—— 前者提供趋势与竞争格局，后者提供人群、转化与话术偏好。两者相乘，才会得到具体到某个商品、某个时段、某句话的建议。

  1. 市场数据库趋势 · 竞品 · 品类热度
  2. 账号信息库粉丝画像 · 历史场次 · 转化表现
  3. 个性化分析库可执行的选品、组品与话术

03validation 用活动反馈校准产品边界

Hackathon 现场反馈围绕工具价值、目标用户、功能整合、效果指标与个性化方式展开。 讨论帮助团队明确：AI 的价值不是生成更多内容，而是把多阶段信息连接起来，并让使用者理解每条建议从何而来。

  • 把“泛电商用户”收敛到有稳定直播流程的团队；
  • 避免功能堆叠，用前中后工作流说明模块关系；
  • 用分析依据、对比指标和历史表现建立建议可信度；
  • 保留人工决策，让主播选择是否采纳实时提示。
Hackathon 活动讨论问题与现场反馈照片展板
01活动反馈用问题清单验证价值、用户与功能优先级。

PiLive 不替主播完成一次直播，而是帮助团队把每一次选品、表达和反馈，变成可以持续积累的营销能力。