平台原理 · How it works

平台架构,一句话

四个 AI 模式 + 一层服务层。四个模式对应"用 AI 做什么":从最低门槛的对话,到结构化产出,到数据驱动的分析,再到面向未来的预测。服务层对应"我们和你共同做什么":从两天工作坊,到 4–8 周的按需研究,到多教授知识网络。这是横向 AI 工具(ChatGPT 类)和咨询公司内部 AI(麦肯锡 Lilli 类)都无法同时提供的组合 — 因为它的底座是一位署名学者二十多年的研究。

四个 AI 模式,一个目录

Mode 1

Converse · 对话

用日常语言把战略问题问出来。秒级回应。

Mode 2

Consult · 咨询

从知识库生成结构化战略产出。几小时,而不是几周。

Mode 3 即将上线

Analyze · 分析

把数据 + 算法应用到你的业务。不是观点,是证据。

Mode 4 即将上线

Predict · 预测

用结构化模型,看到六个季度之后的位置。

Mode 1 · Converse — 对话

想清楚一个问题,在花成本去解决它之前。

输入

一个用日常语言写的问题。中文或英文均可。

输出

对话式回复,带可追问的话题链。可以回到上文继续展开。

速度

秒级。

适用时机:在合同动起来之前先做一次结构性预判;给新进高管做框架引导;在每周一上午先跟"董事会代理"对一遍上一周的市场动态;新员工想理解一个概念。

代表场景

我们是一家做 DTC 美妆的中型品牌,想做中国市场战略。我不确定从什么模块切入更合适。先帮我把核心矛盾梳一遍 — 结构上看,我现在最大的约束是什么?

可选代理:CMO 代理(品牌组合层级)、Brand Director 代理(品类层级)、Founder 代理(从零做起)、Strategy Consultant 代理(外部诊断)、Digital Lead 代理(执行规划)。

Mode 2 · Consult — 咨询

把咨询合同的产出形式,在几小时内交到桌面。

输入

结构化 intake — 公司、行业、当前状态、要回答的战略问题。

输出

品牌定位文档、营销计划、客户画像、竞争分析。可导出 Markdown 或 docx。

速度

分钟到小时。

适用时机:明天要交付的成果物;替代或前置传统咨询合同;团队内部对齐用;面向董事会、CEO、CFO 的快速汇报。

代表 intake

我们是 [公司],一家 [行业] 企业。当前数字化布局是 [电商 / APP / 门店 / 会员体系]。诊断我们的品牌智能成熟度,告诉我核心约束在哪个模块,以及应该按什么顺序推进的前三步。

对应工具:AI 品牌战略、AI 营销计划、AI 客户画像、AI 竞争分析。每个工具的输出都标注框架引用 — 客户可以自己翻到对应章节核对。

Mode 3 · Analyze — 分析即将上线

不是观点,是定量证据。

输入

你的业务数据 — CRM 导出、交易历史、APP 行为日志、市场信号。

输出

客户细分、终身价值模型、流失预测、需求预测、竞争对标。

速度

小时到天,取决于数据量。

适用时机:CFO 想要数字而不是意见;战略决策需要量化支撑;新预算分配需要 ROI 模型;客户留存策略需要细分依据。

底层方法 — 基于已发表的孙宝红系列研究

动态品牌选择模型(Marketing Science)— 在价格、广告、促销共同作用下的长期消费者反应建模
客户终身价值的三维分析(book Ch. 3)— 货币 + 社会价值 + 数据价值的综合 ULTV
交叉销售路径建模(JMR)— 在合适时间、对合适客户、推合适产品
推荐系统的探索与利用(Management Science)— 在竞争环境下的算法选择
网络效应与口碑结构(MIS Quarterly)— 在线社区的知识共享与影响力路径

这一层是 Brandnetics 区别于 ChatGPT、麦肯锡 Lilli、垂直营销 AI 的关键。前者没有框架;中者有框架但训练在私有 IP 上、需要昂贵合同才能用;后者只解决单一战术。Analyze 把署名学者的结构化定量方法,搭在企业自己的数据之上 — 这是没有人能简单复制的能力。

Mode 4 · Predict — 预测即将上线

用结构化模型,看到六个季度之后的位置。

输入

行业 / 公司画像 / 市场场景假设 / 政策变量。

输出

智能体商务演化方向、消费者授权曲线、竞争对手情景概率、品牌资产长期演化路径。

速度

小时到天。

适用时机:重大投资决定(并购、新工厂、新品类);新市场进入;3 年以上战略规划;面对监管或行业变局时的情景模拟;品牌长期定位。

底层方法

动态结构模型(基于 Sun, Erdem, Keane 在 Marketing Science 上的合著研究)— 在价格与广告共同传递质量信号时的消费者长期选择
政策仿真(基于 Gordon & Sun 的"理性成瘾"论文方法论)— 评估税收、监管、定价干预的长期效应
平台竞争的动态均衡建模 — 评估推荐算法、平台介入、用户网络的相互演化

大多数 AI 工具能描述当下,但无法预测未来。McKinsey 的预测能力闭锁在合同里。Brandnetics 的差异在于:已发表的结构化模型可以应用到你的数据 + 你的市场情景,产出可被外部审视的预测结果。这是给 CEO、CFO、董事会的语言。

服务层 — AI 之外的高接触能力

这一层是任何横向 AI 工具或单一 AI 创业公司在结构上无法提供的 — 因为它围绕一位署名学者本人展开。

作者主持的两天工作坊

在你公司现场或远程。结束时,你的团队带走一份基于你自己机构的诊断,以及未来两个季度的部署计划。已纳入 Enterprise 套餐。

定制案例研究

基于你的行业、你的客户群、你的竞争格局,而不是通用模板。可用于内部对齐、季度回顾、入职培训。已纳入 Enterprise 套餐。

按需研究

为重点企业客户设计、执行 4–8 周的研究项目。findings 回流到你的私有 agent,长期沉淀为你的数据资产。这是单一 AI 创业公司在结构上无法提供的服务 — 因为他们没有可主导研究的学者。

认证项目

为高管教育项目和企业内训设计的六模块认证。参与者完成自己组织的 Brand Intelligence 诊断,经评审获得 brand-ai.org 与项目共发的认证。

跨市场情报订阅

关于智能体商务、消费者授权、品牌 AI 在中美两地走向的周期性简报,带作者评论。订阅形式,面向需要持续跟踪市场结构变化的高管和投资者。

多教授网络(未来)

capability blueprint 中的长期护城河。当其他领域的研究者加入(运营、财务、战略),跨学科的综合智能将成为这个平台独有的能力。

与同类提供方相比,Brandnetics 的位置

横向 AI
ChatGPT / Claude 企业版

Converse 强,但完全没有领域纵深。输出通用,无法替代战略咨询。在中国大陆要么被屏蔽,要么不稳定。

大型咨询公司 AI
麦肯锡 Lilli / BCG / 贝恩

Consult、Analyze 都很强,但训练在公司私有 IP 上,只通过 50 万美元起合同接触到。客户用完,AI 跟咨询师一起离开。框架不可外部引用。

垂直营销 AI
Persado / Salesforce Einstein

在单一职能上深 — 文案、CRM 评分、调研 — 但站在战术层,不在战略层。优化一项指标,但无法告诉你方向是否正确。

通用 AI 战略创业公司

大多是带 prompt 的 LLM wrapper。没有可防御 IP,没有跨市场深度,没有署名作者,没有定量方法。基本上是 Brandnetics 的早期版本,但缺少让一切站得住的学术底座。

Brandnetics

同时拥有四个 AI 模式 + 已发表框架 + 跨市场结构深度 + 署名学者权威 + 工作坊服务 + 中国可访问 — 这套组合,矩阵里没有任何其他列同时具备。

结构上,Brandnetics 占据的位置是:已发表、可被外部引用的框架(其他人没有);中美两地的结构化跨市场深度(其他人没有);署名学者权威(其他人没有);定量方法,而不仅是生成式推理(其他人没有)。这四个格子,加在一起,构成一个独立品类。

开始使用,或与作者对话

Mode 1 + Mode 2 已上线,可立即使用。Mode 3 + Mode 4 + 服务层可通过 Enterprise 套餐或工作坊预约接入。

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四种 AI 智能模式 加 一层学术服务