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装修、服装、家具,正在用 AI 把生意讲清楚

发布日期:2026-06-24 08:17:29 浏览次数: 1535
作者:星期一研究室

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通过AI高交互展示页,传统行业正在把复杂的方案、产品、搭配和预算,变成客户可以轻松点击、切换和演示的可视化产物,从而提升沟通效率与转化率。

核心内容:
1. 传统行业客户展示的痛点:表达难、周期长、依赖个人经验
2. AI高交互展示页如何进入工作流,提升内容生成与复用效率
3. 装修、服装、家具三大场景的具体应用与价值分析

杨芳贤
53AI创始人/腾讯云(TVP)最具价值专家

🚡前言

2026 年初,字节跳动旗下海外办公协作平台 AnyGen 开始把高交互网页展示能力放到更显眼的位置。

如果只把它理解成一个「AI 生成网页式展示页的工具」,会有点可惜。我们这次体验下来,更明显的体感是:它正在把传统行业里那些很难讲清楚、很依赖设计师、很吃销售表达能力的材料,重新做成一类可以点击切换演示可复用的可视化产物。

这类产物不只是「好看的页面」,

它更接近销售提案订货会数字展厅产品目录报价单客户沟通页面的结合体。

在今天的文章中,我们不会只聊 AnyGen 的功能有多强。而是换一个角度看:

当传统行业要向客户解释一个方案、一个产品、一套搭配或一笔预算时,AI 高交互展示页可以进入哪条工作流?

这次我们选了三个很典型的场景:

  • 装修设计:如何把客户提案从「效果图堆叠」变成可互动的空间方案。
  • 服装零售:如何把订货会材料从「单品陈列」变成可选择的数字 Showroom
  • 家具展示:如何把产品目录从「参数手册」变成能理解空间和尺寸的客户展示工具。

这三个行业场景,背后面对的同一个问题是:

客户展示内容越来越复杂,但客户愿意花在理解上的时间越来越少。



一、🚂传统行业的客户展示内容,卡在了哪里?

很多传统行业并不缺产品,也不缺专业能力,真正卡住的是表达

装修公司有设计方案,但客户看不懂动线和材料差异。服装品牌有新品系列,但订货商很难快速理解套系搭配和利润空间。家具品牌有详细参数,但经销商和终端客户很难想象产品放进真实空间后的效果。

这些问题最后都会落到客户展示内容上。

1、旧流程通常是这样跑的

把旧流程细细拆解开来,藏在其间的各类症结,便一目了然:

环节
常见做法
容易出现的问题
资料收集
销售或设计师整理产品图、报价、参数
信息分散,素材口径不统一
内容制作
设计师手工做方案页、画册或报价单
制作周期长,改一版牵一发动全身
客户沟通
销售现场讲解、客户边听边问
讲解质量依赖个人经验
方案修改
客户反馈后重新改图、改报价、改页码
版本混乱,复用率低
结果沉淀
材料散落在聊天记录、网盘和本地文件
下次做同类项目还要重新开始

这个流程里,页面只是一个表面产物。真正的问题是:行业知识产品素材销售逻辑客户反馈最终方案并没有形成稳定的工作流

2、AI 展示页适合进入哪一个节点?

AnyGen 这类工具,最适合进入这两个位置

工作流节点
AI 可以做什么
人需要保留什么判断
客户展示内容初稿
根据产品资料、图片、PDF、链接生成结构化展示
判断受众、场景和说服重点
客户沟通版本
把静态材料改成可点击、可切换、可演示的页面
判断哪些交互真的有助于成交
方案复用
把一次提案结构沉淀成模板
判断哪些模块可以标准化,哪些必须定制
视觉表达
自动匹配版式、配色、图表和动效
判断品牌调性和专业可信度

这里最有价值的部分,落在了客户展示内容的复用上:一次做出的结构,后续可以继续服务同类客户同类产品同类报价场景

负责定义目标和判断质量,AI 负责生成结构和视觉初稿,平台负责承接最终产物,后续再把优秀案例沉淀进知识库、素材库或销售 SOP

二、🏠装修设计:客户提案需要会讲空间故事

我们来看第一个场景:装修行业。

装修设计行业的提案有一个很典型的矛盾:

设计师脑子里有完整的空间逻辑,而客户看到的却常常是一堆效果图。

然而,客户想知道的并不只是「好不好看」,还包括:

  • 为什么要这样改?
  • 改造前后差别在哪里?
  • 这个材料摸起来、住起来是什么感觉?
  • 预算和工期是否可控?

1、原始工作流

如果把原来的提案流程摊开,那我们会发现,痛点基本集中在这几个阶段:

阶段
原来怎么做
痛点
空间诊断
用平面图和口头说明解释问题
客户很难理解动线采光收纳
方案展示
逐页展示效果图
缺少 Before / After 对比
材料说明
单独拉材料清单或样板图
参数多,生活感弱
预算工期
Excel 或报价表补充说明
和空间方案割裂

因此,这类提案如果只是做成普通的静态页面,很容易变成「设计师讲得很努力,客户听得很吃力」🐒

2、AnyGen 适合生成什么产物?

在装修场景里,AnyGen 更适合生成一套「可互动客户提案展示页」。

(1)客户提案设计

这套提案页面拆成模块后,结构会更容易理解。比如,我们可以这样拆:

页面模块
交互方式
业务价值
空间总览
顶部导航切换客厅、主卧、厨房、卫生间
让客户按真实空间理解方案
Before / After
点击按钮切换改造前后
直接展示改造价值
材料样板
悬停展示品牌、规格、触感描述
把材料参数翻译成生活体验
预算工期
时间轴和环形图展示
帮客户建立落地信任

下面,我们给 AnyGen 这个Prompt 示例,让它来尝试一下:

请为室内设计师生成一套客户提案型高交互网页展示页。项目是一套 120 平米现代简约住宅改造,目标是在 30 分钟内让中高端业主理解空间问题、设计理念、材料质感、预算和工期。页面需要包含空间导航、Before/After 切换、材料悬停说明、预算工期时间轴。文案避免专业术语,改用生活化表达。

(2)提案首页

我们先看首屏,它要回答的是:客户打开页面后,能不能马上进入这套空间方案:

提案首页②

(3)Before&After 对比

  • 用⌈Before & After⌋对比页展示空间改造效果
  • 将材料样板照片裁切成圆形或六边形,拼成蜂窝状展示墙
  • 自动为每个空间配上了合适的描述性文案,比如⌈客厅:光与留白的对话⌋
客厅描述
主卧描述
Before & After对比页

(4)客户沟通友好度

值得一提的是,AnyGen生成的文案非常⌈接地气⌋,没有堆砌专业术语。比如在介绍地板材料时,它写的是⌈纹理细密,脚下不冷,视觉更温和⌋。

相比于冷冰冰的⌈15mm厚度,E0级环保标准⌋,这种表达方式就会更容易打动普通客户

浅暖洞石纹-文案设计
雾灰柜体-文案设计

3、人、AI 和平台如何分工?

在上面生成的交互页面中,我们可以发现,这里面的关键不是让 AI 替代人,而是把不同角色,他们应该负责的部分,给分清楚。比如:

角色
负责内容
设计师
负责判断空间问题、审定设计理念、确认材料和预算
AI
负责生成提案结构、空间文案、材料说明、页面初稿
销售 / 客户经理
根据客户关注点调整讲解顺序
平台
承接交互展示页、沉淀模板、归档优秀案例

这组页面最值得看的是:它没有只展示效果图,而是把空间诊断、Before/After、材料触感和预算工期放进同一条客户理解路径里。

这类产物如果继续往企业交付走,可以沉淀为装修公司的「标准提案系统」

  • 统一提案结构
  • 统一材料说明口径
  • 统一预算工期表达
  • 统一客户案例归档
  • 新设计师可以直接复用历史方案

企业来说,买单理由会直接落在三件事上:提案质量更稳定,客户理解成本更低,方案复用率更高。

可以发现,装修行业跑通了这一套,那么销售同学再也不用扛着厚厚的一本方案册子去客户家了——一个链接甩过去,客户自己就能逛明白,极大地节省了时间和空间带来的限制。

三、🧵服装零售:订货会需要从陈列走向选择

第二个场景,我们来聊聊服装零售行业

服装订货会的材料,过去很容易做成两类东西:

  • 一种是 Lookbook,很美,但不够交易。
  • 另一种是订货表,很实用,但缺少品牌故事套系逻辑

但订货商真正关心的是:

  • 这个系列适合什么渠道?
  • 哪些单品可以一起订?
  • 面料和颜色如何选择?
  • 订货价、零售价、起订量和利润空间是什么?

1、原始工作流

放到服装订货会里,原来的流程大致会卡在以下这些位置:

阶段
原来怎么做
痛点
新品发布
静态大片和系列介绍
氛围强,交易信息弱
产品展示
一页一件或表格式陈列
很难呈现套系搭配
订货决策
订货商边看边记
容易漏款、漏色、漏尺码
后续确认
再发 Excel 或订单系统
展示和下单割裂

AnyGen 的高交互展示页,适合把这个流程改成「订货会数字 Showroom

2、交互设计怎么服务订货?

(1)数字展厅设计

如果把订货会改成数字展厅,页面模块可以通过以下方式,来承接客户的订货决策:

序号
模块
交互设计
解决的问题
01
Lookbook 首页
全屏轮播当季大片
先建立品牌氛围
02
套系搭配
悬停单品,高亮可搭配款
让订货商理解连带销售
03
产品侧边栏
点击后展示款号、面料、颜色、订货价
把交易信息放到视觉旁边
04
面料滑条
拖动切换棉麻、真丝、天丝等面料
降低面料理解成本
05
价格阶梯
展示零售价、会员价、订货价、大货价
帮订货商快速判断利润

我们用一组 Prompt ,来看看 AnyGen 的生成效果:

请为新兴服装品牌生成一套 2026 春夏新品订货会高交互展示页。受众是订货商和买手,重点展示品牌故事、套系搭配、面料触感、订货价和利润空间。请设计 Lookbook 首页、套系联选、产品侧边栏、面料滑条、价格阶梯和品牌故事时间轴,整体风格为莫兰迪色系、极简剪裁、高级感。

生成完成后,先看到的是订货会首页,这个首页要做的事情是,要先把品牌气质当季系列给立住:

(2)订货会首页

与此同时,我们都知道,服装行业对网页和演示的视觉要求特别高,因为网页本身就是品牌调性的一部分。而AnyGen在这个场景下,也展现出了非常高的交互能力:

(3)套系选择

再往下看,页面开始把套系搭配放到了更容易选择的位置:

套系搭配

(4)品牌叙事

在品牌介绍部分,AI 没有简单罗列⌈成立时间、创始人背景、获奖经历⌋这些信息,而是用了一个⌈时间轴+关键事件⌋的叙事结构,讲述了品牌从创立到现在的成长故事。这种讲故事的方式,比枯燥的信息堆砌更能打动人:

(5)可交互面料卡

换一个页面,订货商还能快速地看到可交互面料卡

我们可以发现,上面这组页面最大的价值在于:

它把品牌氛围商品信息套系搭配订货条件放在同一个可浏览的页面里,订货商不再需要在 LookbookExcel 和销售话术之间来回切换。

3、从品牌内容走向销售工作流

服装场景最值得关注的地方,是它把「展示」往「选择」推进了一步

如果继续补齐数据,这套展示页可以进一步连接:

  • 商品资料库
  • 面料库
  • 色卡库
  • 起订量和交期表
  • 订货单
  • 经销商客户库

这样一来,订货会内容就不再只是发布会视觉,而是可以变成品牌和订货团队共用的标准化选择流程。

这套流程在真正落地时,需要把品牌商品销售系统角色分开:

角色
负责内容
品牌负责人
确认系列故事和渠道策略
商品企划
提供 SKU、价格、面料、搭配关系
AI
生成展示结构、搭配说明、时间轴叙事
销售团队
现场演示、收集订货意向
系统平台
沉淀商品资料、客户反馈和订货数据

这类案例尤为适合做 B 端培训企业工作流诊断。它围绕订货会这个明确场景,能拆出内容、商品、销售和数据之间的协同关系,避免停留在「用 AI 做设计」的泛泛讨论里。

四、🪑家具展示:产品目录需要进入空间

第三个场景,我们来聊聊:家具展示

家具行业的产品展示,也有一个长期存在的问题:参数很完整,客户没感觉。

一张椅子照片、一组尺寸数字、一段材质说明,放在手册里都没错。但客户真正要判断的是:

  • 放进客厅是否协调?
  • 尺寸对不同身高的人是否合适?
  • 材质和颜色能不能匹配已有空间?
  • 和哪些产品一起买更合理?

1、原始工作流

家具行业的旧流程也可以先拆成几个比较典型的环节来看:

阶段
原来怎么做
痛点
产品目录
按品类展示餐桌、沙发、床、灯具
只有产品,没有空间关系
规格说明
用长宽高和材质参数解释
数字难以形成直观感受
搭配推荐
销售凭经验补充
标准不统一,复用困难
报价输出
单独整理清单和 PDF
展示、选择、报价分离

AnyGen 在这个场景里,就适合生成一套「空间化产品目录展示页」

2、把目录变成数字展厅

(1)数字展厅设计

对应到数字展厅里,页面交互需要围绕空间尺寸搭配展开:

模块
交互方式
业务价值
空间总览
建筑线稿划分客厅、餐厅、卧室、书房
让客户从空间进入产品
区域缩放
点击区域后 zoom 到对应空间
模拟数字展厅浏览
身高参照
拖动滑块改变人体剪影比例
让尺寸信息变直观
材质切换
点击色块切换橡木、胡桃木、白色烤漆
降低材质想象成本
搭配推荐
底部展示匹配产品和价格
促进组合销售
清单面板
右侧显示已选产品和总价
连接报价动作

我们继续用一个 Prompt 来测试,看它能不能把家具目录给做成可进入的空间展示页

请为北欧风格家具品牌生成一套高交互产品目录展示页。受众是经销商、采购经理和终端消费者。请用虚拟家居平面图作为总览,点击客厅、餐厅、卧室、书房后进入对应区域。产品详情页需要包含身高参照滑块、材质颜色切换、推荐搭配、规格展开卡片和购物清单面板。

(2)拉回真实空间

生成后的第一屏,先把产品目录从单品清单拉回到真实空间里:

页面以建筑线稿的方式划分出不同的空间区域,用户点击任意区域后,页面会自动执行smooth zoom动画,镜头逐渐推进至对应区域,形成类似于数字展厅的浏览体验。

镜头推进

(3)尺寸信息可视化

家具的尺寸信息往往是一串枯燥的数字(长 1800mm×宽 900mm×高 750mm)。

AnyGen做了一个非常人性化的处理:用人体剪影作为参照物,直观地展示家具的实际大小。比如在沙发旁边放一个人体剪影,人体比例会实时变化,同时系统同步地更新人与家具之间的尺寸关系。

尺寸信息可视化

(4)材质工艺展示

而对于⌈实木+铜质五金件⌋这类材质描述,可以让 AI 自动匹配木纹金属质感的背景纹理,让整个页面的质感提升了一个档次。

同时,页面左侧还会生成材质切换条,用户点击不同材质后,产品图会实时完成映射切换。

材质切换

当客户已经理解了单品之后,页面还可以继续把搭配清单这两个动作,给连接上:

这组页面的重点放到了空间进入感。所谓空间进入感,指的是:

客户先看到家具出现在什么场景里,再理解家具的尺寸材质价格搭配之间的关系。

如此以来,成交的概率也就变得更高,成交速度也会变得更快。

3、家具品牌真正能沉淀什么?

我们会发现,这个案例如果只看页面效果,会觉得它是在提升展示效果。但从企业工作流看,它更像是一套产品知识库的前端展示层。

背后可以沉淀的内容包括:

  • 产品基础信息
  • 尺寸和规格
  • 材质选项
  • 推荐搭配规则
  • 价格和库存
  • 经销商报价版本
  • 客户常见问题

这些资产如果要长期复用,还需要明确由谁维护谁审核谁使用

角色
负责内容
商品团队
维护产品资料、价格、规格
设计团队
确认品牌风格和空间呈现
AI
生成页面结构、产品说明、搭配推荐初稿
销售团队
按客户场景选择展示路径
平台
承接产品库、报价清单和案例归档

家具品牌来说,这类产物最适合先做成样板间:

选一个系列、一个空间、十几个核心 SKU,跑通「资料输入、展示生成、销售演示、报价导出、案例归档」的闭环。

五、🧩AnyGen 在工作流里的真实位置

看完三个场景,我们可以把 AnyGen 放回一条更完整的工作流里。

1、它在客户展示工作流里的位置

放回完整工作流里,它更像是客户展示层业务资料层之间的连接器:

工作流阶段
传统做法
AnyGen 可以承担的部分
资料输入
人工整理图片、参数、报价、PDF
多模态输入,快速理解资料
结构设计
设计师或销售自己搭框架
根据场景生成展示结构
视觉表达
手工排版和找模板
自动匹配版式、色彩和图表
交互演示
静态页面逐页讲
点击、切换、悬停、滑条、清单
复用沉淀
复制旧文件再改
固化为行业模板和案例库

AnyGen 的优势在于「把复杂材料变成可演示的产物」

它的边界也定义得很清楚

  • 品牌调性仍然需要人把关。
  • 行业数据和真实报价不能凭 AI 编。
  • 复杂业务系统需要继续接入表格、知识库、CRM 或订单系统。
  • 最终能否提升成交,还是需要用真实客户来反馈验证。

2、最小落地方案可以怎么做?

如果企业想试,不需要一上来做大而全的系统。可以从一个最小的样板开始。

这个最小样板可以按四步推进,先跑通再扩展:

步骤
动作
产物
第一步
选一个高频销售场景
装修提案 / 订货会 / 产品目录
第二步
整理 10 到 30 个核心素材
图片、参数、价格、案例、FAQ
第三步
用 AnyGen 生成交互展示页初稿
可演示版本
第四步
业务人员设计人员共同审稿
修正后的行业模板
第五步
找 3 到 5 个真实客户试用
反馈记录
第六步
高频模块给沉淀进知识库或素材库
可复用销售资产

这套流程跑通后,再考虑把它连接到飞书、WPS、钉钉、企业微信等IM系统,或者是其他企业已有系统。

先把工作流跑清楚,再决定接入哪一个平台。

六、🛒给传统行业的一份判断清单

如果你也想判断自己的行业是否适合做 AI 高交互展示页,可以先看这 5 个问题:

问题
如果答案是「是」,就值得尝试
客户是否经常看不懂方案?
适合做 Before / After、流程图和空间导航
产品是否有很多材质、颜色、规格?
适合做切换器色卡规格展开
销售是否经常重复讲同一套内容?
适合做标准化演示模板
报价和方案是否经常分离?
适合做清单面板和报价导出
历史案例是否没有被复用?
适合沉淀进案例库和知识库

从企业的视角来看,AnyGen 这类工具最值得观察的地方,是它让「可视化最终产物」的生产门槛下降了。

过去,一套能打动客户的展示内容,需要懂行业、懂文案、懂设计、懂交互,还要懂一点业务系统。

现在AI 可以先把 60 分到 80 分的初稿做出来,人再把行业判断、品牌审美和真实数据补进去。

这也是未来很多企业 AI 落地会反复遇到的模式:

负责判断,AI 负责生成,平台负责沉淀,最终产物负责被理解、被复用、被传播。

七、📰结语

这次 AnyGen 的高交互展示页体验,我们最大的感受是:传统行业终于有机会把那些讲不清改不动难复用的客户展示内容,变成一套更标准、更直观、更容易沉淀的工作流产物

装修设计可以沉淀客户提案系统。

服装零售可以沉淀订货会数字 Showroom

家具品牌可以沉淀空间化产品目录。

这些产物继续往下走,可以接入知识库、素材库、客户管理、报价清单和内部培训。它们也可以迁移到飞书、钉钉、企业微信或其他平台里。

对于企业来说,了解用什么 AI 产品,只是入口。真正值得继续追问的是:

  • 这个产品适合进入哪条真实工作流?
  • 它能生成什么可交付产物?
  • 它如何被团队复用?
  • 它如何沉淀成知识库、模板、Demo 或企业系统?

如果你的团队也有类似的销售展示、客户提案、产品目录或行业培训需求,可以先做一次 AI 工作流诊断:

  • 哪些环节适合人判断?
  • 哪些环节适合 AI 生成?
  • 哪些环节适合 Agent 持续执行?
  • 哪些结果应该沉淀到协同平台和知识库?

工具会不断变化。真正会长期变值钱的,是把工具能力翻译成真实场景、工作流和最终产物的能力。

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