01 / 企业与问题
问题发生在哪里？
案例围绕 TikTok 达人合作业务展开。团队既要寻找适合的达人，又要为他们匹配商品、寄送样品和跟进视频交付。随着合作数量增加，业务状态散落在表格里，运营容易把时间花在找人、找商品和找待办上。
运营根据标签和经验人工筛达人，判断推什么商品，再反复查看表格提醒履约。达人收到样品后也可能不知道怎样拍摄，拖慢整个合作周期。管理者难以连续看到从建联、寄样到实际销售的关系。
02 / 原案例做法
AI 进入了哪些环节？
- 01
先找到值得沟通的人
结合商品卖点、内容类型和受众特征，筛出更相关的候选达人。名单由业务人员确认，建立关系与商务沟通仍由人完成。
- 02
匹配商品和内容方向
把达人特点、商品信息与内容参考结合起来，生成可选择的脚本方向，帮助达人减少创作准备工作。
- 03
按履约状态组织待办
记录收样、截止时间和交付状态，先由系统提醒，再把超期或复杂情况交给运营，减少每天翻表找任务。
- 04
连接合作与经营数据
逐步把商品、达人、履约和销售数据放到同一视角，帮助管理者判断合作投入与后续经营，而非只统计联系人数。
03 / 原案例反馈
发生了什么变化？
原文报告，试运行中配合达人的平均履约周期由约一个月缩短至约十八天。团队从管理分散表格，转向跟进一条更完整的业务链，人工时间更多用于重要关系与复杂商务问题。
该周期来自原项目试运行的合作达人，受样品、沟通和内容生产等条件影响。原文提到的进一步 AI 视频生成属于后续探索，不能当作本案例已经完成的功能或收益。
04 / OPC 中国整理建议
你的企业，可以从哪里开始？
先挑一小批正在合作的达人，统一记录商品、样品与交付状态，只做候选筛选、脚本准备和任务提醒，观察是否真正减少跟进负担。
开始前准备
- 获准使用的达人与商品资料
- 明确的合作状态和截止规则
- 历史脚本及人工审核标准
一起看这些结果
- 筛选与跟进耗时
- 寄样到交付的周期
- 需要人工介入的任务及原因
具体范围、实现方法与验收方式，需要结合你的业务进一步沟通。
本文根据 Datawhale《FDE案例100》 No.5「从大海捞针到全链路提效：FDE用AI重构TikTok达人建联与履约」摘要编排。原资料记录于 2026 年 9 月，PDF 第 47—55 页。项目进展与效果为原案例记录；“你的企业可以从哪里开始”为 OPC 中国整理的建议。本案例为第三方行业实践参考。
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