聲明：本文來自于微信公眾號 見實，作者：見實，授權(quán)站長之家轉(zhuǎn)載發(fā)布。

AI并不能完全取代現(xiàn)有的私域業(yè)務(wù)流程，更重要的是“精準介入”。

例如，向百萬用戶發(fā)送促銷邀請時，我們并不需要AI的全量轟炸（現(xiàn)有的企微群發(fā)功能已夠用），而是潛伏在關(guān)鍵節(jié)點:僅對10%的真實回復者啟動服務(wù)——用戶確認參與的瞬間，AI自動標記“意向參與用戶”，為后續(xù)精準推送鋪路。

這樣的做法既融入了原有的工作流，又將AI的token消耗壓縮90%。類似需要“被動回復”的環(huán)節(jié)都可以用AI客服來完成。

在見實直播間，LightAI聯(lián)合創(chuàng)始人鄭月明提到，在私域把BI工具用起來，更可以讓業(yè)務(wù)人員自主分析千萬級訂單，快速定位用戶需求。

鄭月明還分享了一組數(shù)據(jù):常規(guī)的VOC（客戶之聲）或舊一代VOC的數(shù)據(jù)準確度天花板是60%;而他的團隊用AI可以單輪做到80%，如果擔心AI不夠準確，還可以通過繼續(xù)配置“檢查AI結(jié)果的AI”，以促進最終結(jié)果的準確性。

鄭月明在直播中分享了大量私域中AI應(yīng)用的實操細節(jié)和思考，直播回放已上傳到見實資料庫了，供見實會員隨時下載學習。也歡迎新朋友們文末訂閱會員，獲取這些資料，及享有更多專屬權(quán)益。以下是對這場直播的回顧（第一人稱），如下，enjoy:

01

AI+SCRM:讓私域復購加倍

關(guān)于SCRM和AI結(jié)合的場景，我認為AI的作用并不僅僅是寫文案，更重要的是在業(yè)務(wù)流中發(fā)揮關(guān)鍵作用，通過介入某個節(jié)點，讓整個工作流順暢運作起來。在新客戶接觸、老客戶管理、成交分析場景都可以切入AI來提高運營效率，例如通過AI進行接待、數(shù)據(jù)抓取、數(shù)據(jù)分析等操作。

以復購場景為例，整個流程可以分為以下五個步驟:

1、圈定復購人群:確定目標客戶群體。

2、制定SOP推廣:制定標準化操作流程（SOP）進行推廣。

3、互動與反饋:與參與活動的人互動，讓他們回復是否參與。

4、領(lǐng)券與轉(zhuǎn)化消費:用戶領(lǐng)取優(yōu)惠券并完成消費。

5、未購用戶回訪:對未購買的用戶進行回訪，了解原因。

在這些環(huán)節(jié)中，“制定SOP推廣”和“轉(zhuǎn)化消費”可以通過人工設(shè)置好話術(shù)進行群發(fā)推送。有了標簽系統(tǒng)后，可以向定向人群發(fā)送定向話術(shù)，實現(xiàn)“千人千面”的效果，這里不需要AI介入。

例如，活動邀請時，可以群發(fā)文案:“我們最近有一場活動，請問你要參與嗎?”優(yōu)惠券推送也可以直接群發(fā):“今天是我們**活動日，這個是優(yōu)惠券鏈接，請問你在什么時候來核銷?”

然而，“參與活動互動”和“未購用戶回訪”環(huán)節(jié)需要被動回復，那么這些環(huán)節(jié)可以用AI客服來完成。當用戶確認參與活動后，應(yīng)該給用戶打上標簽，標注參與細節(jié)。這樣，在后續(xù)發(fā)送優(yōu)惠券時，可以精準圈出這個人群。同樣，用戶回答未購原因時，也可以打上標簽。通過企微的會話存檔接口讀取數(shù)據(jù)，基本都能得到比較準確的信息。

在沒有AI的時候，這些環(huán)節(jié)的工作量都非常大?；迎h(huán)節(jié)需要動員導購或工作人員發(fā)送消息，并監(jiān)督他們是否發(fā)送。如果回復不積極，甚至無法管理。回訪環(huán)節(jié)，大部分公司都不做，即使用戶回復了，有些公司也可能不理。打標簽更是難上加難，需要人工一條一條讀聊天記錄，然后手動打標。這種情況在常規(guī)的動銷中幾乎不可能實現(xiàn)，因為我們需要回流數(shù)據(jù)來分析。

因此，活動互動/需求確認、用戶回訪/原因打標都是AI介入的重要環(huán)節(jié)，如果不用AI，很難高效完成。

還有一點需要注意，如果活動推廣也用AI成本會很高。因為每個人要多發(fā)一句話，如果用戶基數(shù)很大，發(fā)送一次可能消耗不少token。但會回復的用戶一定是少數(shù)。

例如，有200萬用戶，給200萬人用AI發(fā)一條“參不參與活動”的話術(shù)，那就需要發(fā)送200萬句話。但如果200萬人中只有10%的人回復，即20萬人，那么AI處理的token消耗量就減少了90%。所以，這筆賬一定要算清楚。

接著，一起看看AI如何進行非標準化數(shù)據(jù)的標準化清洗。

例如，在一個處理售后的案例中，客戶整理了很多標簽，讓我們把這些標簽打給客戶。我們發(fā)現(xiàn)幾個問題:

1、標簽適用性問題:這些預定標簽只適用于60%的內(nèi)容，還有40%的內(nèi)容沒有標簽，AI會強行給這些內(nèi)容貼上標簽，導致打標簽錯誤。

2、數(shù)據(jù)透視問題:很多人使用AI時，會要求AI直接讀取表格并輸出不同情況的數(shù)量。但當表格較長時（例如100行），AI給出的數(shù)據(jù)大概率是錯誤的，因為它會產(chǎn)生“幻覺”。

我們的解決方案是讓AI寫程序，然后運行這段Python代碼。這樣做的好處有兩個:

1、不需要把所有數(shù)據(jù)都讀完，只需要用Python代碼處理，不會消耗token。

2、輸出的內(nèi)容是準確的，不會有折扣。因為這是AI生成的代碼，代碼生成后，我們再進行聚類。

例如，把“吸管”歸類為“配件服務(wù)”，把“貼紙”歸類為“包裝與贈送”。我們用AI把每一個標簽映射到一個標準化標簽上，這樣可以大大減少標簽文字的數(shù)量，從而明確問題出在哪里。最終輸出的結(jié)果是問題主體加問題屬性，例如“服務(wù)質(zhì)量差”“飲品口味差”“水果口味差”等。

在客服聊天時，也可以讓AI判斷用戶是否有購買意向。如果有購買意向，就打上“意向用戶”的標簽;如果沒有購買意向，就打上“無意向”的標簽。

可能有人會問，AI會不會出錯?

我告訴大家一個數(shù)據(jù):常規(guī)的VOC（客戶之聲）或舊一代VOC的數(shù)據(jù)準確度天花板是60%，一般能達到40%就很不錯了。而用AI，我可以單輪做到80%。另外，如果你覺得AI不準確，我還有一個辦法:做一個檢查AI結(jié)果的AI，讓AI去檢查AI的結(jié)果。

具體做法是，在流程中加一步，讓AI根據(jù)關(guān)鍵字、問題屬性、問題主體，結(jié)合原本的評價內(nèi)容，來判斷這三個內(nèi)容的分析是否正確。如果正確，就保持不變;如果錯誤，請給出更好的建議。按照這個方法做，你會發(fā)現(xiàn)AI會一行一行地打標。當然，它的缺點是token的消耗量會翻倍。

在企業(yè)級應(yīng)用中，token消耗量確實是一個需要考慮的問題。除非公司自己私有化了大模型，否則如果用外部的，哪怕是用DeepSeek，可能一條數(shù)據(jù)也要付幾分錢。如果有1000萬條數(shù)據(jù)，可能做一次分析就要十萬塊錢。當然，十萬塊錢和你請人來打標和清洗數(shù)據(jù)相比，肯定是便宜的。因為我自己測算過這個數(shù)據(jù)，人工一天的極限工作量，我原來以為能做到1000條，但實際上做不到，做到兩三百條已經(jīng)差不多了。因為他要判斷，他要讀完，除非他亂填。

02

BI+AI:讓業(yè)務(wù)自主分析海量訂單

BI使用的重點是門店和私域的交叉分析?，F(xiàn)在很多人用BI，但只是把它用成了老板的可視化看板，這類看板非常簡單，無非就是營收、門店營收大區(qū)的排名，以及環(huán)比同比等數(shù)據(jù)。但老板想要研究問題時，下面通常會有人幫忙。

我想強調(diào)的是，業(yè)務(wù)分析本質(zhì)上應(yīng)該由業(yè)務(wù)負責人來做。例如:

• 供應(yīng)鏈的人要分析采購的消耗速度、多久補一次貨。

• 市場部的人要分析整個策略是否有效、場景是否搭建成功。

• 門店的人要分析門店里哪些產(chǎn)品賣得好、哪些賣得不好。

但，現(xiàn)實是大家每次想要分析一件事時，基本都要給IT部門或數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)部門下訂單，然后等他們做完。但數(shù)據(jù)部門一定不懂業(yè)務(wù)，因為他們學的是數(shù)據(jù)，時間沒有放在業(yè)務(wù)上。這是個很大的問題。

我一般采用的方法是讓他們把這些原始表直接拖出來，讓我自己去做分析。BI工具已經(jīng)為我們創(chuàng)造了基本條件，我們完全可以通過拖拉拽的方式形成自己的看板。

我以前做市場，經(jīng)常被一線部門壓榨。他們會說，“需要線索，產(chǎn)品的知名度不夠，用戶知曉度不夠”。后來我學會了，因為我有計算機能力做分析，又有數(shù)據(jù)權(quán)限，我就把數(shù)據(jù)拉出來自己看。

例如，我們篩選一下門店，再篩選一下類目，就可以得到這個類目在各個門店的銷售排名;如果我們篩選一個會員編號，就能知道他都買過什么東西、什么時候買的、客單價是多少。

說白了，我要預測銷售部門未來三個月的業(yè)績預測。我預測了他什么時候缺業(yè)績，什么時候會找我。他不跟我要線索的時候，我就不給他，我就攢著。等到他跟我要線索的時候，我就一口氣全給他。

我們可以把BI當成一個大號的Excel。但Excel在處理10萬行以上的數(shù)據(jù)會變得非常慢。如果你是做零售的，一般來說幾百萬條數(shù)據(jù)是很正常的。我看過一個地區(qū)性的連鎖商超的數(shù)據(jù)，它一個月就有1000萬條訂單數(shù)據(jù)。

反過來想，這1000萬條訂單數(shù)據(jù)其實是非常珍貴的。只要你把數(shù)據(jù)分析一下，你就能知道什么東西掙錢，什么東西不掙錢。另外，微軟有免費的Power BI，推薦大家可以去試試和用起來。

總結(jié)一下:AI并不能完全取代現(xiàn)有的私域業(yè)務(wù)流程。在將AI落地到私域運營中時，并不能顛覆現(xiàn)有的私域體系，而應(yīng)該在已有的基礎(chǔ)上進行優(yōu)化和介入。

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