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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(zhǔn)介入”。

例如，向百萬用戶發(fā)送促銷邀請(qǐng)時(shí)，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(diǎn):僅對(duì)10%的真實(shí)回復(fù)者啟動(dòng)服務(wù)——用戶確認(rèn)參與的瞬間，AI自動(dòng)標(biāo)記“意向參與用戶”，為后續(xù)精準(zhǔn)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(dòng)回復(fù)”的環(huán)節(jié)都可以用AI客服來完成。

在見實(shí)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(jí)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(zhǔn)確度天花板是60%;而他的團(tuán)隊(duì)用AI可以單輪做到80%，如果擔(dān)心AI不夠準(zhǔn)確，還可以通過繼續(xù)配置“檢查AI結(jié)果的AI”，以促進(jìn)最終結(jié)果的準(zhǔn)確性。

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

01

AI+SCRM:讓私域復(fù)購加倍

關(guān)于SCRM和AI結(jié)合的場(chǎng)景，我認(rèn)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(gè)節(jié)點(diǎn)，讓整個(gè)工作流順暢運(yùn)作起來。在新客戶接觸、老客戶管理、成交分析場(chǎng)景都可以切入AI來提高運(yùn)營效率，例如通過AI進(jìn)行接待、數(shù)據(jù)抓取、數(shù)據(jù)分析等操作。

以復(fù)購場(chǎng)景為例，整個(gè)流程可以分為以下五個(gè)步驟:

1、圈定復(fù)購人群:確定目標(biāo)客戶群體。

2、制定SOP推廣:制定標(biāo)準(zhǔn)化操作流程（SOP）進(jìn)行推廣。

3、互動(dòng)與反饋:與參與活動(dòng)的人互動(dòng)，讓他們回復(fù)是否參與。

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

5、未購用戶回訪:對(duì)未購買的用戶進(jìn)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(fèi)”可以通過人工設(shè)置好話術(shù)進(jìn)行群發(fā)推送。有了標(biāo)簽系統(tǒng)后，可以向定向人群發(fā)送定向話術(shù)，實(shí)現(xiàn)“千人千面”的效果，這里不需要AI介入。

例如，活動(dòng)邀請(qǐng)時(shí)，可以群發(fā)文案:“我們最近有一場(chǎng)活動(dòng)，請(qǐng)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(dòng)日，這個(gè)是優(yōu)惠券鏈接，請(qǐng)問你在什么時(shí)候來核銷?”

然而，“參與活動(dòng)互動(dòng)”和“未購用戶回訪”環(huán)節(jié)需要被動(dòng)回復(fù)，那么這些環(huán)節(jié)可以用AI客服來完成。當(dāng)用戶確認(rèn)參與活動(dòng)后，應(yīng)該給用戶打上標(biāo)簽，標(biāo)注參與細(xì)節(jié)。這樣，在后續(xù)發(fā)送優(yōu)惠券時(shí)，可以精準(zhǔn)圈出這個(gè)人群。同樣，用戶回答未購原因時(shí)，也可以打上標(biāo)簽。通過企微的會(huì)話存檔接口讀取數(shù)據(jù)，基本都能得到比較準(zhǔn)確的信息。

在沒有AI的時(shí)候，這些環(huán)節(jié)的工作量都非常大?；?dòng)環(huán)節(jié)需要?jiǎng)訂T導(dǎo)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(fù)不積極，甚至無法管理?；卦L環(huán)節(jié)，大部分公司都不做，即使用戶回復(fù)了，有些公司也可能不理。打標(biāo)簽更是難上加難，需要人工一條一條讀聊天記錄，然后手動(dòng)打標(biāo)。這種情況在常規(guī)的動(dòng)銷中幾乎不可能實(shí)現(xiàn)，因?yàn)槲覀冃枰亓鲾?shù)據(jù)來分析。

因此，活動(dòng)互動(dòng)/需求確認(rèn)、用戶回訪/原因打標(biāo)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(diǎn)需要注意，如果活動(dòng)推廣也用AI成本會(huì)很高。因?yàn)槊總€(gè)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(huì)回復(fù)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(dòng)”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(fù)，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(jìn)行非標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)化清洗。

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

1、標(biāo)簽適用性問題:這些預(yù)定標(biāo)簽只適用于60%的內(nèi)容，還有40%的內(nèi)容沒有標(biāo)簽，AI會(huì)強(qiáng)行給這些內(nèi)容貼上標(biāo)簽，導(dǎo)致打標(biāo)簽錯(cuò)誤。

2、數(shù)據(jù)透視問題:很多人使用AI時(shí)，會(huì)要求AI直接讀取表格并輸出不同情況的數(shù)量。但當(dāng)表格較長時(shí)（例如100行），AI給出的數(shù)據(jù)大概率是錯(cuò)誤的，因?yàn)樗鼤?huì)產(chǎn)生“幻覺”。

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

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(huì)消耗token。

2、輸出的內(nèi)容是準(zhǔn)確的，不會(huì)有折扣。因?yàn)檫@是AI生成的代碼，代碼生成后，我們?cè)龠M(jìn)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(zèng)送”。我們用AI把每一個(gè)標(biāo)簽映射到一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)化標(biāo)簽上，這樣可以大大減少標(biāo)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(shí)，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(biāo)簽;如果沒有購買意向，就打上“無意向”的標(biāo)簽。

可能有人會(huì)問，AI會(huì)不會(huì)出錯(cuò)?

我告訴大家一個(gè)數(shù)據(jù):常規(guī)的VOC（客戶之聲）或舊一代VOC的數(shù)據(jù)準(zhǔn)確度天花板是60%，一般能達(dá)到40%就很不錯(cuò)了。而用AI，我可以單輪做到80%。另外，如果你覺得AI不準(zhǔn)確，我還有一個(gè)辦法:做一個(gè)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(píng)價(jià)內(nèi)容，來判斷這三個(gè)內(nèi)容的分析是否正確。如果正確，就保持不變;如果錯(cuò)誤，請(qǐng)給出更好的建議。按照這個(gè)方法做，你會(huì)發(fā)現(xiàn)AI會(huì)一行一行地打標(biāo)。當(dāng)然，它的缺點(diǎn)是token的消耗量會(huì)翻倍。

在企業(yè)級(jí)應(yīng)用中，token消耗量確實(shí)是一個(gè)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(dāng)然，十萬塊錢和你請(qǐng)人來打標(biāo)和清洗數(shù)據(jù)相比，肯定是便宜的。因?yàn)槲易约簻y(cè)算過這個(gè)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(shí)際上做不到，做到兩三百條已經(jīng)差不多了。因?yàn)樗袛?，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(diǎn)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(jiǎn)單，無非就是營收、門店?duì)I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(shí)，下面通常會(huì)有人幫忙。

我想強(qiáng)調(diào)的是，業(yè)務(wù)分析本質(zhì)上應(yīng)該由業(yè)務(wù)負(fù)責(zé)人來做。例如:

• 供應(yīng)鏈的人要分析采購的消耗速度、多久補(bǔ)一次貨。

• 市場(chǎng)部的人要分析整個(gè)策略是否有效、場(chǎng)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(shí)是大家每次想要分析一件事時(shí)，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?yàn)樗麄儗W(xué)的是數(shù)據(jù)，時(shí)間沒有放在業(yè)務(wù)上。這是個(gè)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(chǎng)，經(jīng)常被一線部門壓榨。他們會(huì)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(xué)會(huì)了，因?yàn)槲矣杏?jì)算機(jī)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(gè)類目在各個(gè)門店的銷售排名;如果我們篩選一個(gè)會(huì)員編號(hào)，就能知道他都買過什么東西、什么時(shí)候買的、客單價(jià)是多少。

說白了，我要預(yù)測(cè)銷售部門未來三個(gè)月的業(yè)績預(yù)測(cè)。我預(yù)測(cè)了他什么時(shí)候缺業(yè)績，什么時(shí)候會(huì)找我。他不跟我要線索的時(shí)候，我就不給他，我就攢著。等到他跟我要線索的時(shí)候，我就一口氣全給他。

我們可以把BI當(dāng)成一個(gè)大號(hào)的Excel。但Excel在處理10萬行以上的數(shù)據(jù)會(huì)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(gè)地區(qū)性的連鎖商超的數(shù)據(jù)，它一個(gè)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(shí)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(fèi)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(yùn)營中時(shí)，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(jìn)行優(yōu)化和介入。

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