大健康企业不缺好产品，缺的是把专业价值持续翻译给市场的能力。本文从一场真实分享出发，拆解如何用AI重构营销全流程，让产品资料、卖点、内容、视觉、视频形成连续生产线，把个人效率升级为组织能力，最终沉淀为一支可复用的AI营销团队。

昨天我在《CEMS2026第四届食药物质产业发展大会》上做了一场关于“大健康企业如何用AI重构营销全流程”的分享。

我昨天分享的主题叫：「《大健康企业如何用AI重构营销全流程》」，但我更希望大家记住的是它的副标题：「从一款产品，到一支AI营销团队」。因为我现在越来越确定，未来企业用AI真正有价值的方向，不是“多用几个AI工具”，而是重新设计一部分业务流程，让AI真正进入岗位、进入流程，最后变成企业能够长期沉淀的能力

01 一个产品研发出来以后，真正困难的事情才刚刚开始

昨天一整天，大会上有很多专家在讲食药物质、原料、科研、技术、发酵、产业化，包括很多非常前沿的研究和产品创新。

我坐在台下听的时候，有一个感受特别强烈。

今天的大健康行业，已经越来越不缺好产品了。

从上游原料，到科研验证，再到工艺、生产、产业化，我们正在拥有越来越好的技术，也能够做出越来越多真正有价值的产品。

但是我当时一直在想一个问题：「产品做出来以后呢？」

这是我昨天分享真正想解决的问题。

一个科研专家，可以花20分钟，把一项技术讲得非常清楚。可到了市场部，这20分钟的专业内容，市场人员到底能够理解多少？市场人员理解以后，再去培训经销商，信息会不会进一步损耗？经销商最后面对消费者的时候，又能不能把真正有价值的部分讲清楚？

再往后，还有很多更现实的问题。

同样一套产品信息，放在朋友圈应该怎么讲？放到短视频里，15秒到1分钟怎么讲？放到直播间里，主播应该怎么表达？做一张海报，到底应该突出原料、场景还是卖点？内容既要让消费者听懂，又不能为了追求传播把专业信息讲偏，尤其大健康行业还涉及合规边界，这些问题其实都非常现实。

所以我后来越来越觉得，很多大健康企业真正的难题，并不是“没有好产品”，而是：「一个好产品做出来以后，企业有没有能力把它更快、更准确、更持续地翻译给市场。」

这件事情，过去极度依赖人。

• 依赖产品经理。
• 依赖市场负责人。
• 依赖一个懂产品的销售。
• 依赖老板自己。

而这恰恰是AI接下来最有机会改变的地方。

02 很多大健康企业，不是没有专业资产，而是专业资产没有真正变成营销资产——专业资产到营销资产的翻译链路

这两年我们接触了不少大健康企业，我发现一个特别典型的现象。

几乎所有企业都不缺资料。

科研资料有，原料资料有，检测报告有，专利有，产品工艺有，配方有，专家内容也有。很多企业随便拿出一个重点产品，背后都有几十份甚至上百份资料。

从“专业资产”的角度看，其实非常丰富。

但问题是，这些资料真正进入市场的时候，效率会突然掉下来。

产品经理要先学一遍，市场部重新理解一遍，文案再学一遍，设计师做海报的时候又要听一遍，视频团队进来以后，还要让产品经理重新讲一次。如果找达人合作，达人团队还要重新培训，经销商拿到产品以后，又要再听一遍。

你会发现，企业每天其实都在重复做同一件事情：

「反复让不同的人，重新理解同一款产品。」

而只要是“人理解以后再转述”，就一定会有损耗。

科研端原本非常准确、非常专业的内容，传到市场端以后，很容易被简化成几个非常普通的词：好原料、好工艺、高科技、高品质、匠心、健康。

最后大家看起来都差不多。

这也是为什么很多大健康企业明明在产品端投入非常大，真正到了消费者面前，表达出来的差异却没有想象中那么明显。

所以我昨天在现场讲了一句话，我自己也越来越认同：

「很多企业真正缺的，并不是资料，而是把专业价值持续翻译给市场的能力。」

注意，我这里特别强调“持续”。

因为一次把产品讲清楚并不难。

真正难的是，每一次做朋友圈、短视频、直播、招商、培训、详情页，都能建立在同一套正确认知之上，而且不因为人员变化就重新来一遍。

如果这套能力只存在于某一个产品经理、某一个市场负责人、某一个优秀销售的脑子里，那它还不算企业资产。

人一走，能力也跟着走。

真正值得企业沉淀的，是一套不依赖某一个人的方法和流程。

03 企业现在用AI，最大的问题是“工具很多，工作方式没变”——AI不是多几个工具，而是生产方式改变

过去两年，AI在企业里面很火。

AI写文案、AI做图、AI视频、数字人、AI客服、AI做PPT，工具越来越多。

这些有没有价值？

当然有。

过去一个员工写一篇文案可能需要两个小时，现在用AI，20分钟就能完成；过去设计一张海报要半天甚至一天，现在几分钟就能出来；以前拍一条视频要找场地、摄影、剪辑，现在AI已经可以把其中大量环节压缩掉。

这些都是真实的效率提升。

但是我觉得，很多企业现在有一个很明显的问题：「虽然用了AI，但工作的结构没有变。」

以前是员工自己写文案，现在变成员工打开AI写文案。

以前设计师自己出图，现在是设计师打开AI工具出图。

以前运营自己想选题，现在是运营问AI要30个选题。

这本质上解决的是“单点效率”。

我把它叫做：「个人效率提升。」

它当然值得做，但如果一家企业长期停在这一层，其实很难真正形成竞争优势。

因为所有人都能用这些工具。

今天你会用ChatGPT，竞争对手也会。

你会用AI做图，别人也会。

真正拉开差距的，不会是“谁会用某个工具”，而是谁能够重新设计整个生产方式。

比如产品资料整理完以后，不再只是存进一个文件夹，而是直接进入下一步消费者洞察；消费者洞察完成以后，继续形成产品卖点；卖点确认以后，进入风险预筛；再往后进入内容、视觉、视频。

上一个环节的输出，直接成为下一个环节的输入。

这个时候，发生变化的就不只是“文案从两小时变成20分钟”。

而是原来大量依赖人工反复理解、传递、沟通的工作，开始变成一条连续的生产线。

所以我理解的AI重构，从来不只是“效率更高”。

而是：「营销的生产方式发生了变化。」

04 不要让AI只帮你写一篇文案——传统营销模式与AI营销团队的差异

昨天现场我还讲了一句话，大家反应很大：「不要让AI只帮你写一篇文案。」

很多企业一开始用AI做营销，最直接的方式就是：

“帮我写10篇朋友圈。”

“帮我出30个小红书选题。”

“帮我写20条短视频脚本。”

AI当然能做，而且速度会越来越快。

但这里有一个非常大的问题。

如果AI一开始根本没有真正理解你的产品，那它生成得越快，可能错得越快。

更常见的情况是，今天做朋友圈的时候重新想一遍，明天做短视频的时候再重新想一遍，下周做直播，又重新梳理一次。过几天要招商，又重新做一套PPT。

表面上看，企业每天生产了很多内容。

但底层其实一直在做同一件事：「从零开始。」

这就是传统内容生产最大的问题。

过去我们是在“按照内容生产内容”。

今天要发朋友圈，就生产朋友圈。

明天拍短视频，就生产短视频。

后天做直播，就重新准备直播资料。

而我认为AI时代应该反过来。

企业应该先建立底层资产。

先把产品真正理解清楚。

再把用户理解清楚。

再把核心卖点搞清楚。

再把消费场景、购买阻力、沟通优先级建立起来。

这些东西一旦沉淀以后，再往不同渠道和场景里面分发。

一套产品知识，可以生成朋友圈，也可以生成小红书，可以生成短视频脚本，可以生成直播话术，可以做销售FAQ，可以做经销商培训，也可以继续生成海报、详情页、UGC视频、TVC。

所以企业真正应该建设的，不是“AI文案工具”。

而是一条：「从1到N的营销资产生产线。」

1是产品的底层知识和策略资产。

N才是各种内容。

这两个顺序一旦倒过来，整个营销效率会发生很大变化。

05 我昨天现场，就用一款真实产品跑了一遍——用一款真实产品演示AI营销团队

— 输入资料：PDF、产品介绍、配料表和包装图

— 从资料录入到AI结构化产品分析

为了让大家真正看到这件事情怎么发生，我昨天没有只讲概念，而是直接拿了一款真实产品现场演示。

是一款灵芝酪蛋白肽发酵饮。

我拿到这款产品的时候，其实没有想象中那么完整。

有几份科研相关的PDF，有产品介绍，有配料表，有几张包装图，再加上一些基础资料。

这其实非常符合大多数企业的真实情况。

如果按照最常见的AI用法，很简单，把这些东西全部丢给ChatGPT或者豆包，然后说：“帮我做一套营销方案。”

它肯定能生成。

但我昨天问现场的人：

AI知道你的企业是谁吗？

不知道。

知道你的品牌到底想表达什么吗？

不知道。

知道你这款产品应该优先跟谁沟通吗？

也不知道。

更不知道哪些内容有证据支撑，哪些表达存在风险。

所以它最后只能按照一个“通用大健康产品”来理解你。

你能生成，别人也能生成。

所以我们第一步没有让AI写文案，而是先让AI做一件看起来不那么炫，但非常关键的事情：

「真正理解产品。」

我们把原始的科研资料、产品资料、配方、图片全部放进去，让第一位AI员工先做整理和结构化。

这一步它会去回答：这到底是什么产品？有哪些可以确认的信息？配方是什么？不同信息来源在哪里？哪些内容已经明确，哪些内容还需要确认？

最后形成一份相对标准化的产品知识文档。

这份文档首先不是为了给人看。

它是给后面所有AI员工看的。

从这一刻开始，后面不管做洞察、做卖点、做内容、做视觉，都不需要重新认识一次这个产品。

这就是我经常讲的：

「一次理解，长期复用。」

06 产品整理完以后，第二步不是问“我有什么”，而是问“消费者为什么关心”——AI洞察结果：核心人群、需求、场景与价值

产品知识建立起来以后，我们把它继续交给第二个AI员工：

「AI消费者洞察员。」

产品知识阶段，它研究的是：

这个产品里面有什么。

到了消费者洞察阶段，它研究的是：

「这些东西和消费者到底有什么关系。」

这是企业做营销最容易忽略的一次视角转换。

因为企业太容易站在自己这边讲话。

我们有什么原料。

我们用了什么技术。

我们的工艺有多复杂。

研发团队有多厉害。

配方有什么特点。

这些当然重要。

但消费者真正坐在你面前的时候，脑子里想的往往不是这些。

消费者真正关心的是：

• 这跟我有什么关系？
• 我为什么需要？
• 什么时候会用？
• 适不适合我？
• 好不好坚持？
• 是不是说得太玄？

这些才是真正决定他愿不愿意继续听下去的问题。

所以AI消费者洞察不是简单帮你生成几个标签，比如“25—40岁女性”“都市白领”“中高收入人群”。

这种标签其实价值有限。

真正有价值的是把：「人群、需求、场景、痛点、购买阻力」

连在一起。

比如同样是“晚上休息不好”，背后可能完全是不同的状态。

有人是白天工作强度很高，回到家身体已经很累，但脑子停不下来。

有人是经常出差，换环境以后状态不好。

有人可能已经形成了睡前刷手机的习惯。

这些不同场景，对应的营销表达就应该完全不一样。

所以消费者洞察做的，其实是一件非常重要的事情：

「把企业的“我有什么”，翻译成消费者的“这和我有什么关系”。」

07 从科研语言，到市场语言，再到视觉语言

— AI生成产品细节图，用于后续视觉资产生产

— AI生成产品营销场景海报

— AI生成产品成分沟通海报

有了产品知识和用户洞察以后，第三个AI岗位才开始真正做产品营销。

这个时候，它要解决的是：

• 哪些卖点值得优先讲？
• 什么价值应该放大？
• 哪些信息消费者更容易理解？
• 哪些表达更适合市场？

到了大健康行业，还必须再加一个非常重要的环节：

「营销风险预筛。」

这是昨天现场我也特别强调的。

因为大健康行业的营销，不是内容有吸引力就够了。

还要考虑功效有没有扩大，有没有疾病暗示，有没有绝对化，有没有证据不足，不同产品身份之间的表达边界是什么。

过去企业里面一个很现实的矛盾是：

市场希望内容更有冲击力。

合规希望表达越稳越好。

两边天然存在张力。

AI可以先承担一部分标准化的预筛。

把明显的风险先找出来，提醒修改方向，再由人做最后判断。

所以AI在这里开始真正进入企业协作流程。

它不只是负责“生成”，也开始负责“检查”。

再往后，这些已经确认的卖点和表达，就可以继续往视觉和视频走。

我们昨天现场做了消费场景海报、产品卖点海报、成分海报，也生成了产品宣传视频、UGC视频。

大家会发现，整个过程一直在做同一件事情：

「翻译。」

从科研语言，翻译成市场语言。

从市场语言，再翻译成消费者语言。

最后再从文字，翻译成视觉和视频。

AI真正有价值的地方，不是简单替你做一张图。

而是让这套翻译变得连续。

08 聊天记录不是企业资产，文件才是

这里还有一个我昨天特别想让大家理解的点。

今天很多企业用AI，最后留下来的其实是什么？

聊天记录。

员工跟AI聊了一下午，聊出了一个不错的结果。

第二天换一个人，不知道昨天发生了什么。

一个月以后，原来那个人自己都找不到那段聊天了。

如果是这样，那它依然不是企业能力。

所以我们在做整个流程的时候，特别强调一件事情：

「关键结果一定要沉淀成标准文件。」

比如一款产品，至少要沉淀三份底层资产。

第一份是：

「产品知识母文档。」

解决的是，这款产品到底是什么。

把能够确认的信息、资料来源、配方、产品基础信息统一沉淀下来。

第二份是：

「产品核心卖点卡。」

解决的是，这个产品到底应该重点讲什么。

以后不管做朋友圈、视频、直播还是海报，都从同一套卖点逻辑出发。

第三份是：

「用户洞察卡。」

解决的是，到底应该跟谁沟通，在什么场景下沟通，消费者有哪些痛点、阻力和真实需求。

这三份东西一旦建立，后面的内容生产才真正有了底座。

这也是企业AI和个人AI最大的区别之一。

企业使用AI，更应该关注：

「这一次产生的东西，能不能在下一次继续使用。」

如果不能复用，那它只是一次效率。

如果能被复用，它才开始变成资产。

09 真正的AI员工，不是写一句“你现在是专家”——企业AI营销会经历的三个阶段

这两年大家很喜欢讲AI员工、数字员工。

但我觉得很多所谓的AI员工，其实还停留在提示词阶段。

打开一个GPT，然后写一句：

“你现在是一名拥有20年经验的大健康营销专家。”

这个当然有用，但它离真正的“员工”还差得很远。

我们自己在做企业AI的时候，会把一个AI员工拆成四个部分。

第一部分是：

「Skill。」

也就是这个岗位到底会不会干这件事情。

企业招一个文案，他必须掌握文案能力。

招一个产品经理，他必须知道怎么理解产品。

AI也是一样，它要有明确的方法和工作标准。

第二部分是：

「企业知识。」

一个再优秀的人，第一天进入你的公司，如果你什么都不告诉他，他也没法马上做好工作。

AI也是一样。

它必须知道你的公司、产品、客户、历史内容、业务规则和标准。

第三部分是：

「工作流。」

资料从哪里来？

上一个岗位是谁？

做完以后交给谁？

下一步是什么？

需要谁审核？

这决定了AI是不是企业流程里真正的一环。

第四部分，才是：

「大模型。」

语言模型、图片模型、视频模型提供底层智能。

所以大家会发现一个很有意思的事情。

Skill、企业知识、工作流，这三个最核心的东西，其实都不是AI。

它们本质上是企业自己的业务能力。

所以我现在越来越觉得，企业做AI，看起来是在做技术，实际上往往是在重新梳理：

「这家公司到底是怎么工作的。」

10 企业做AI，千万不要一上来就做“大平台”

我最近和很多老板交流，一说到AI，很容易出现一种冲动。

“我们是不是应该做一个企业AI平台？”

“要不要做一个AI中台？”

“是不是可以把所有部门都接进去？”

“是不是以后几百人的工作几十个人就能完成？”

这种想法很诱人。

但我觉得，这恰恰是企业做AI最容易踩的一个坑。

因为你连一个具体场景都没有真正跑通，就先想着重构整个公司，最后非常容易变成：

项目特别大。

预算特别高。

功能特别多。

但真正每天有人用的场景特别少。

所以我一直强调：

「企业AI落地，不要先建平台，要先找场景。」

什么样的场景值得先做？

高频。

重复。

有明确业务价值。

比如产品卖点提炼。

几乎所有大健康企业都会做。

每上一款新品都要重新做。

不同人做出来，质量差异还很大。

这就是非常典型的AI应用场景。

先把这件事情跑通。

把方法、知识、标准固化下来。

它就开始变成一个AI员工。

然后再往后接。

卖点完成以后，接风险预筛。

风险预筛完，再接内容。

内容再接视觉。

视觉再接视频。

一个岗位一个岗位往下串。

最后你会发现，一支AI团队自然就长出来了。

所以企业AI真正合理的顺序，不是：

先建平台，再找场景。

而应该是：

「先找一个真实场景，改造一个岗位，再改造一条流程，最后才形成一支AI团队。」

平台不是一开始设计出来的。

很多时候，它应该是业务跑通以后自然长出来的。

11 如果现在开始，大健康企业先做5个AI员工就够了

如果今天一家大健康企业问我：

我们准备做AI，第一步到底做什么？

我其实不会建议一上来做几十个智能体。

第一批先做5个，就已经很有价值。

第一个是：

「AI消费者洞察员。」

帮助企业把“我有什么”，转成“消费者为什么在乎”。

第二个是：

「AI产品营销专家。」

帮助企业把科研语言、原料语言、配方语言，翻译成消费者能够理解的市场语言。

第三个是：

「AI营销风险预筛员。」

在内容进入市场以前，先把明显的风险问题找出来。

第四个是：

「AI内容策划员。」

基于已经确认的用户洞察和产品卖点，持续生成不同平台、不同场景需要的内容。

第五个是：

「AI视觉视频制作员。」

把前面已经确认的营销策略，变成海报、详情页、图片和视频。

但这里我一直强调一个边界。

现阶段不要想着让AI把人全部替掉。

更合理的方式是：

「AI负责重复，人负责判断。」

AI可以负责整理、分析、初步生成、检查、批量生产，但真正决定方向、创意、产品策略和最终表达的人，仍然应该是人。

这不是AI能力不够，而是企业里面有大量工作，本来就需要经验、判断和责任。

12 未来真正拉开差距的，可能是营销资产生产效率

— 未来竞争变量：营销资产生产效率

为什么我觉得这件事情值得大健康企业认真看待？

因为未来行业的竞争，当然还是会继续围绕原料、科研、工艺、技术和产品。

这些永远是底层。

但是在它们之外，我认为会多出另外一个新的竞争变量：

「营销资产生产效率。」

假设有两家公司。

产品都不错。

企业A还是按照过去的流程来做。

产品经理先整理资料，市场重新理解，文案再写，设计再做，视频团队再拍，MCN重新理解，经销商再培训。

从产品出来，到整套市场资产真正可以投入使用，可能需要几周，甚至一个月。

企业B把产品知识一次建立好以后，AI快速完成消费者洞察、卖点提炼、风险预筛，再继续做内容、视觉和视频。

几天以后，它就已经能够把内容投到市场测试。

某一个卖点效果不好，马上改。

某一个场景反馈很好，马上放大。

这两家企业的产品可能没有十倍差距。

但是它们面对市场的速度，完全有可能出现几倍甚至十倍的差距。

而速度带来的并不仅仅是“做得快”。

更重要的是：

你可以更快理解消费者。

更快测试市场反馈。

更快调整表达。

更快找到有效方向。

所以未来企业AI真正创造的价值，我觉得不应该只理解成：

“少招几个人。”

「企业对市场的理解速度、反应速度和内容生产速度，能不能发生数量级的变化。」

13 AI真正重构的，是企业能力沉淀的方式

所以回过头看，我为什么一直强调：

「AI不能只停留在概念。」

概念再漂亮，也只能证明一件事情：

这个东西“能做”。

但企业真正需要解决的问题是：

它能不能每天做？

能不能让不同员工都遵循同一套标准？

一个优秀员工离开以后，方法能不能留下来？

一次做好的东西，下一次能不能继续使用？

企业的知识和经验，能不能持续累积？

如果这些问题没有解决，那么企业用了再多AI工具，最后也很可能只是新一轮的软件堆砌。

而一旦这些东西开始建立起来，AI给企业带来的价值就会慢慢发生变化。

最开始提升的是个人效率。

再往后，提升的是流程效率。

然后企业开始沉淀知识、标准和方法。

最后，它甚至会改变组织的协作方式。

这也是为什么我现在越来越相信：

「AI对于企业最大的意义，不是替代多少人，而是让过去高度依赖个人经验的能力，第一次有机会以很低的成本被沉淀、复制和放大。」

写在最后

— 会后交流与资料领取二维码

昨天分享结束以后，有很多朋友过来问我：

“大健康企业现在做AI，到底还来不来得及？”

我的答案其实很简单。

现在还不是晚不晚的问题。

真正的问题是：

「你准备从哪里开始。」

如果一上来就想做一个大平台、把全公司一次性改完，我反而觉得风险很大。

但如果你从一个真实的小场景开始，比如产品卖点提炼、消费者洞察、内容策划、营销风险预筛，先把其中一件事情跑通，再把它沉淀成一个AI员工，再慢慢串成一条流程，这条路反而更现实。

过去，大健康企业长期竞争的是产品研发能力。

谁的原料更好，谁的科研更扎实，谁的工艺更先进，谁能够真正做出一个好产品。

这些能力以后依然重要，而且永远不会因为AI出现而变得不重要。

但我觉得在这些能力之外，企业接下来还需要建立另外一种能力：

「把专业价值持续翻译给市场的能力。」

让一个好的科研成果，不只停留在PDF里。

让一个好的配方，不只停留在产品经理脑子里。

让一个好的卖点，不再只能依赖一个优秀销售才能讲明白。

让企业每一次形成的用户洞察、卖点、内容和方法，都能够被真正沉淀下来，然后持续复用、持续迭代。

所以我理解的“AI重构大健康营销全流程”，从来不是今天AI能写文案了，明天AI能做图了，后天AI能做视频了。

这些只是表面能力。

真正的变化是：

「一个好产品被创造出来以后，我们开始拥有一套新的生产方式，让它更快被市场看见，更准确被消费者理解，更规模化地形成营销资产。」

从一款产品，到一支AI营销团队。

从一次内容生产，到一条1→N的营销资产生产线。

从个人经验，到企业资产。

我觉得，这才是AI真正值得大健康企业认真关注的地方。

如果你也是一家大健康企业，正在思考AI到底应该怎么落地，应该先从哪个场景开始，怎么设计AI员工，怎么把AI真正接进营销、销售、内容、私域和客户运营里面，或者你已经开始做了，但发现一直停留在工具和Demo层面，也欢迎来找我交流。

「关于大健康企业AI落地的相关问题，都可以聊。」

我是四海，今天不加班科技创始人。

过去13年一直在业务一线，现在正在做的，就是一件事：

「让AI真正进入企业业务。」