飞书深诺案例

“【提示】2026第六届数智化颁奖典礼将于8月5日在北京举行颁奖点击可报名参加颁奖典礼丨此次出海新势力榜单/奖项的评选依然会进行初审、公审、终审三轮严格评定，并会在国内外渠道大规模发布传播欢迎申报。

欧美是全球最大的快时尚消费市场，也是中国女装出海品牌的核心目标区域。北美快时尚市场2025年规模达671.8亿美元，占全球快时尚市场38.36%；欧洲快时尚市场2025年规模为512.4亿美元，预计2034年将增长至997.4亿美元。欧美市场不仅体量庞大，且电商渠道已成为消费者购买时尚品类的首选：美国时尚品类线上销售渗透率达66.8%，欧洲为40.1%，未来五年美国、欧洲时尚电商收入复合增长率预计分别达8.3%和7.9%。

然而，欧美市场对出海品牌的要求极高。用户审美偏好多元化、品牌忠诚度低、对视觉内容要求苛刻，品牌在欧美市场的投放高度依赖广告素材的点击转化效率。与此同时，欧美信息流广告竞争已高度饱和，单一素材的生命周期持续缩短，对品牌的内容产能与创意迭代速度提出了远超其他区域的要求。

但女装出海赛道在数智化转型中仍存在明显缺口：一是素材生产环节数智化程度低，传统拍摄模式下素材从策划到上线需数周周期，难以支撑高频上新与多平台投放需求；二是创意迭代缺乏数据驱动，高潜力创意元素无法被识别和复用；三是内容同质化严重，视觉语言趋同，难以在信息流中形成有效区分。这导致服装行业盈利空间持续受到挤压，2025年1-10月年收入2000万元及以上企业的营业收入利润率仅为3.72%。

某女装品牌业务覆盖全球200多个国家和地区，以欧美为核心消费市场，日发货量最高超10万件，正处于上述行业共性挑战之中。针对女装出海欧美市场在素材生产环节的数智化缺口，飞书深诺以Creative Booster AI创意平台切入，通过“AI图生图+AI素材延展+AI创意迭代”三大能力，帮助客户从一张主视觉产品图出发，规模化生成覆盖多人群、多场景、多风格的视觉素材矩阵，实现从“有限供给”向“规模化生成”的转变。

·实施时间：

开始时间：2025年4月20日

截止时间：2026年4月19日

数智化转型升级需求

某女装品牌作为覆盖全球200多个国家和地区的线上快时尚企业，日发货量最高超10万件，在数智化转型升级中面临以下核心瓶颈：

在数据维度，素材创意依赖人工经验判断，缺乏可量化的数据标签与效果追踪机制。投放数据、社媒数据、经营数据分散在不同平台，无法形成统一的数据反馈闭环。高潜力创意元素无法被系统化识别和复用，优秀创意难以沉淀为可持续迭代的方法论。

在AI智能体维度，传统工作流中缺乏AI工具的深度嵌入。创意团队从素材策划、拍摄到上线全流程依赖人力，AI仅在零散环节被偶发性使用，未形成系统化的AI辅助创意生产体系。生成式AI在跨境电商内容生产中的应用已日趋成熟，但多数出海品牌仍停留在“有AI、用AI”的初级阶段，未能将AI嵌入内容、投放、优化等关键链路。

在应用场景维度，女装SKU多、上新快，素材消耗远快于传统拍摄产能，导致投放节奏频繁被素材拖慢。现有素材在场景、模特、排版上重复度较高，视觉语言趋同，难以在信息流中形成有效区分。素材生命周期较短，缺乏可延展与可迭代能力，一旦效果下滑只能重新拍摄，投放稳定性不足。

在技术维度，客户缺乏系统化的AI创意生产工具与规模化落地经验。从行业趋势看，AI在跨境电商中的应用已深度渗透选品决策、营销转化与客户服务三大核心环节。Adobe调查显示，在六类内容生产场景中，正在或计划使用生成式AI的比例均达到86%以上。然而，客户在AI驱动的规模化创意生产方面仍处于起步阶段，亟需建立从“创作—投放—数据反馈—再创作”的智能闭环。

基于上述瓶颈，某女装品牌的核心需求包括：

（1）补量——通过AI从主视觉快速裂变为多模特、多场景的素材矩阵，突破产能瓶颈；

（2）增样——通过AI延展打破模板化内容，提升素材在信息流中的辨识度；

（3）提效——通过数据标签体系驱动AI创意迭代，延长素材生命周期，实现从“消耗品”到“可积累、可复制、可升级的资产”的转变。

面临挑战

本项目在助力某女装品牌实现AI驱动创意素材规模化生成的过程中，面临以下数智化出海挑战：

一、素材供给与投放节奏的结构性失衡

女装SKU多、上新快，素材消耗速度远快于传统拍摄产能，导致投放节奏频繁被素材拖慢。传统拍摄模式下，一组素材从策划到上线需数周周期，而快时尚行业的“小单快反”节奏要求素材以天为单位快速响应。某女装品牌覆盖全球200多个国家和地区，日发货量最高超10万件，不同市场、不同平台、不同人群对素材的需求量极大，传统拍摄模式在产能上完全无法匹配投放端的消耗速度。这种供需矛盾直接制约了多市场、多平台并行投放的效率。

二、创意同质化与跨文化审美差异

现有素材在场景、模特、排版上的重复度较高，视觉语言趋同，难以在信息流中形成有效区分。女装出海面临的更大挑战在于：不同目标市场的审美偏好和文化语境存在显著差异。某女装品牌的主要消费市场以欧美为核心，欧美消费者对视觉真实感、多样性和文化共鸣的要求较高，AI生成内容需要在规模化与差异化之间找到平衡。AI生成素材涉及不同人种、不同体型的模特呈现，以及不同文化语境下的视觉符号表达。如何让AI在理解服装结构、版型与面料特征的基础上，生成同时满足多个目标市场审美偏好的差异化素材，是项目面临的核心创意挑战。

三、素材生命周期短与迭代效率不足

素材生命周期较短，缺乏可延展与可迭代能力，一旦效果下滑只能重新拍摄，投放稳定性不足。在快时尚行业，单组素材的有效投放周期短、衰退快，创意迭代速度难以匹配投放消耗速度。传统模式下，素材从拍摄到上线再到衰退，是一个单向的线性过程，缺乏数据驱动的持续优化机制。如何建立系统化的创意迭代体系，让素材从“消耗品”转变为可积累、可复制、可升级的资产，是项目需要突破的关键技术挑战。

四、AI创意生产的品牌调性一致性

AI生成内容需要在规模化与差异化之间找到平衡点，既要保证素材的多样性，又要确保所有生成内容在品牌调性上的一致性。Creative Booster通过AI图生图能力，基于客户已具备的产品主视觉平面图进行扩展，但AI在理解服装的结构、版型与面料特征后生成多样化素材的过程中，如何确保不同模特、不同场景、不同风格的素材在视觉语言上仍保持统一的品牌识别度，需要建立有效的创意约束与视觉规范机制。

五、AI工具在创意团队中的落地与信任建立

从组织层面看，AI创意工具的引入意味着对创意团队传统工作流程的重构。创意人员对AI生成内容的质量、可控性以及是否会影响自身专业价值的担忧，是项目落地过程中不可忽视的隐性挑战。如何在“人主导策略与审美，AI负责生成与扩展”的协同模式下，让创意团队真正接纳并善用AI工具，实现人机协同而非人机替代，是项目组织落地层面的关键命题。

应用技术与实施过程

本项目以飞书深诺自研的Marvy AgentOS企业级智能体操作系统为核心技术底座，为某女装品牌构建覆盖"数据分析→市场洞察→智能创意→媒介策略→智能投放"的全链路AI营销闭环。Marvy AgentOS采用分层架构设计，从底层数据基础设施到上层智能体协作，形成完整的出海营销技术体系。

1．系统总体架构

在本项目中，五大核心Agent围绕某女装品牌的创意素材生产需求形成协同工作流，其中创意策略Agent作为核心执行单元，直接驱动AI图生图、AI素材延展与AI创意迭代三大能力的落地实施。

2.某女装品牌项目Agent协作流程

第1轮：数据分析Agent → 问题诊断报告

↓

第2轮：市场洞察Agent → 目标人群画像与市场机会

↓ 信息交叉融合

第3轮：创意策略Agent → AI素材规模化生成（项目核心）

↓

第4轮：媒介策略Agent → Media Plan与投放方案

↓

第5轮：智能投放Agent → 7×24小时实时监测与反馈

↓

└→ 数据回流 → 创意迭代 → 形成闭环

3.某女装品牌实施过程

在某女装品牌案例中，五大Agent形成“数据分析→市场洞察→智能创意→媒介策略→智能投放”的完整闭环链路，其重点为智能创意Agent。

某女装品牌项目中，各Agent的协同关系如下：

第1轮：数据分析与问题诊断。

数据分析Agent基于历史投放数据，发现三大核心问题：一是素材产能难以支撑多平台、多人群的投放需求；二是现有素材在场景、模特、排版上重复度较高；三是素材生命周期短、衰退快，创意迭代速度跟不上投放消耗。输出数据洞察与问题诊断报告。

第2轮：市场洞察与机会识别。

市场洞察Agent基于行业趋势与消费者需求分析，输出目标人群画像与市场机会点。：女装出海赛道不同年龄层用户审美偏好差异显著——20+女性偏好闺蜜海边度假场景、30+女性偏好海边婚礼或高端派对、40+女性偏好宁静度假村休闲场景。同一件沙滩裙需要适配不同生活方式的视觉表达。数据分析Agent与市场洞察Agent的信息交叉融合，共同为智能创意Agent提供精准的策略输入。

第3轮：智能创意与素材生成（本项目核心）。

智能创意Agent是本项目的核心执行单元。Creative Booster基于数据分析Agent的问题诊断与市场洞察Agent的人群画像输入，运用4W1H方法论（who目标人群/When使用时间/Where使用场景/What核心卖点/How呈现方式）对某女装品牌提供的产品主视觉图进行结构化拆解：

在规模与速度层面，AI图生图与素材延展能力将单一主视觉极速扩展为覆盖多年龄层、多场景、多风格的素材变体。围绕“20+女性的闺蜜海边度假、30+女性的海边婚礼或高端派对、40+女性的宁静度假村休闲”等不同人群真实生活场景，为每一个圈层生成专属视觉叙事，将同一件沙滩裙转化为不同生活方式中的最佳着装方案，最大程度突破人力与时间瓶颈。

在创意质量层面，运用AI打破模板化叙事的局限，围绕不同女性用户群体的真实生活场景，为每一个人群圈层生成专属的视觉语言与叙事逻辑。

在素材生命周期层面，构建完整的AI迭代体系：对投放素材进行诊断，建立内容标签、视觉标签与数据标签体系，自动识别高潜力创意元素并驱动AI生成迭代版本，形成“创作—投放—反馈—再创作”的智能闭环，有效延长素材活跃周期。

第4轮：媒介策略与投放规划。

媒介策略Agent将智能创意Agent生成的素材模板转化为具体的媒介方案，覆盖媒介组合优化、预算分配、账户结构设计、投放节奏规划，输出Media Plan与执行方案。

第5轮：智能投放与实时优化。

智能投放Agent基于媒介策略执行投放，7×24小时实时监测投放表现，自动识别高潜力创意元素并反馈至智能创意Agent，驱动下一轮迭代，形成完整闭环。

3.AI创意素材规模化生产的技术实现

本项目围绕某女装品牌的创意生产需求，构建AI图生图、AI素材延展、AI创意迭代三大技术能力，形成从"一张主视觉"到"素材矩阵"的规模化生产链路。

技术原理：

数据标签体系：

本项目为某女装品牌建立了三层标签体系，支撑AI创意迭代的精准性：

4.海外环境适配与跨境技术架构

跨境API集成架构：

5.技术验证与效果数据

6.技术总结

本项目通过Marvy AgentOS企业级智能体操作系统，为某女装品牌构建了"AI原生"的出海营销创意生产体系。核心技术价值体现在三个层面：

1.范式转变：从"工具"到"系统"

传统AI营销工具是单点解决方案，数据割裂、决策碎片化。Marvy AgentOS通过多Agent协同与数据自动流转，实现了从"工具集合"到"操作系统"的范式升级，让AI营销从"可能性"走向"确定性"。

2.能力沉淀：从"个人经验"到"企业资产"

通过4W1H标签体系、Skill库与自进化机制，本项目将创意团队的个人经验沉淀为可复用、可验证、可迭代的企业数字资产。即使团队成员变动，AI系统仍能持续调用历史最佳实践，保障创意质量的稳定性。

3.规模效应：从"单点突破"到"全局优化"

AI图生图、素材延展与创意迭代三大能力在AgentOS的统一调度下形成闭环。数据分析Agent识别问题→市场洞察Agent发现机会→创意策略Agent生成方案→媒介策略Agent制定计划→智能投放Agent执行优化→数据回流驱动迭代，完整链路的协同效应远大于单点能力的简单叠加

商业变化

本项目为某女装品牌带来了可量化的商业价值提升。在投放效果层面，核心数据表现突出：CTR提升80%，加购率提升42%，转化率提升28%。加购率提升42%直接反映了用户购买意愿的增强，缩短了从“浏览”到“考虑购买”的决策路径；转化率提升28%意味着广告预算的利用效率显著提高，在相同投放成本下获得了更多订单转化。

在素材产能层面，AI将原本需数周周期的素材生产压缩至数天完成，从“一张主视觉产品图”快速裂变为覆盖多年龄层、多场景、多风格的视觉素材矩阵。

在素材生命周期层面，通过数据标签体系驱动AI创意迭代，形成“创作—投放—反馈—再创作”的智能闭环，有效延长素材活跃周期，投放衰退速度明显放缓。从“人做素材”到“人+AI协同做素材”的转变，使创意团队摆脱了重复性劳动，能够将更多精力投入策略与审美判断。

关于企业

·飞书深诺

飞书深诺Meetsocial成立于2013年，是领先的AI全球营销科技平台。通过持续整合全球媒体资源，持续推动数字技术与AI能力创新，飞书深诺构建了以Marvy AgentOS为核心，以数据、工具与AI能力为技术底座的智能营销体系，为企业出海提供覆盖洞察、媒介、创意、优化、整合营销及数智技术的全链路支持。

面向跨境电商、品牌出海、游戏出海与应用出海四大核心场景，飞书深诺推出了飞书逸途、飞书点跃、飞书游戏、飞书应用四大行业解决方案，并于2026年完成对4KMILES的战略收购，进一步强化跨境电商领域的广告、运营及数据服务能力，为企业打造覆盖品牌增长与商业转化的行业解决方案。

目前，飞书深诺的业务已覆盖全球233个国家和地区，累计服务超过17万家中国企业出海，稳步实现“用数智有效联结中国企业和全球消费者”的愿景。

·某女装品牌

某女装品牌是一家专注女装的线上快时尚企业，销售覆盖全球200多个国家和地区，日发货量最高超过10万件。公司坚持以客户为中心通过深耕供应链管理和不断提升运营实力，不断提升客户的满意度，逐渐成为跨境时尚电商的行业领先者。

来源：数据猿