AI并不能彻底替代现有的私域事务流程，更重要的是“精准介入”。
例如，向百万用户发送促销约请时，咱们并不需求AI的全量轰炸（现有的企微群发功用已够用），而是潜伏在要害节点:仅对10%的真实回复者启动服务——用户确认参加的瞬间，AI主动符号“意向参加用户”，为后续精准推送铺路。
这样的做法既融入了原有的工作流，又将AI的token耗费紧缩90%。相似需求“被迫回复”的环节都能够用AI客服来完结。
在见实直播间，LightAI联合创始人郑月明说到，在私域把BI东西用起来，更能够让事务人员自主剖析千万级订单，快速定位用户需求。
郑月明还分享了一组数据:常规的VOC（客户之声）或旧一代VOC的数据精确度天花板是60%;而他的团队用AI能够单轮做到80%，假如担心AI不行精确，还能够经过继续配置“检查AI结果的AI”，以促进终究结果的精确性。
郑月明在直播中分享了许多私域中AI使用的实操细节和考虑，直播回放已上传到见实资料库了，供见实会员随时下载学习。也欢迎新朋友们文末订阅会员，获取这些资料，及享有更多专属权益。以下是对这场直播的回忆（榜首人称），如下，enjoy:
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AI+SCRM:让私域复购加倍

混合云,关于SCRM和AI结合的场景，我以为AI的效果并不仅仅是写案牍，更重要的是在事务流中发挥要害效果，经过介入某个节点，让整个工作流顺利运作起来。在新客户触摸、老客户办理、成交剖析场景都能够切入AI来提高运营效率，例如经过AI进行接待、数据抓取、数据剖析等操作。
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以复购场景为例，整个流程能够分为以下五个步骤:
1、圈定复购人群:确定目标客户集体。
2、拟定SOP推行:拟定标准化操作流程（SOP）进行推行。
3、互动与反馈:与参加活动的人互动，让他们回复是否参加。
4、领券与转化消费:用户领取优惠券并完结消费。
5、未购用户回访:对未购买的用户进行回访，了解原因。
在这些环节中，“拟定SOP推行”和“转化消费”能够经过人工设置好话术进行群发推送。有了标签系统后，能够向定向人群发送定向话术，完结“千人千面”的效果，这里不需求AI介入。
例如，活动约请时，能够群发案牍:“咱们最近有一场活动，请问你要参加吗?”优惠券推送也能够直接群发:“今天是咱们**活动日，这个是优惠券链接，请问你在什么时分来核销?”
但是，“参加活动互动”和“未购用户回访”环节需求被迫回复，那么这些环节能够用AI客服来完结。当用户确认参加活动后，应该给用户打上标签，标示参加细节。这样，在后续发送优惠券时，能够精准圈出这个人群。同样，用户回答未购原因时，也能够打上标签。经过企微的会话存档接口读取数据，根本都能得到比较精确的信息。
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在没有AI的时分，这些环节的工作量都十分大。互动环节需求动员导购或工作人员发送消息，并监督他们是否发送。假如回复不积极，乃至无法办理。回访环节，大部分公司都不做，即便用户回复了，有些公司也或许不理。打标签更是难上加难，需求人工一条一条读聊天记录，然后手动打标。这种状况在常规的动销中几乎不或许完结，由于咱们需求回流数据来剖析。
因此，活动互动/需求确认、用户回访/原因打标都是AI介入的重要环节，假如不必AI，很难高效完结。
还有一点需求注意，假如活动推行也用AI成本会很高。由于每个人要多发一句话，假如用户基数很大，发送一次或许耗费不少token。但会回复的用户一定是少量。
例如，有200万用户，给200万人用AI发一条“参不参加活动”的话术，那就需求发送200万句话。但假如200万人中只需10%的人回复，即20万人，那么AI处理的token耗费量就减少了90%。所以，这笔账一定要算清楚。
接着，一同看看AI如何进行非标准化数据的标准化清洗。
例如，在一个处理售后的案例中，客户整理了许多标签，让咱们把这些标签打给客户。咱们发现几个问题:
1、标签适用性问题:这些预定标签只适用于60%的内容，还有40%的内容没有标签，AI会强行给这些内容贴上标签，导致打标签过错。
2、数据透视问题:许多人使用AI时，会要求AI直接读取表格并输出不同状况的数量。但当表格较长时（例如100行），AI给出的数据大概率是过错的，由于它会发生“幻觉”。
咱们的解决方案是让AI写程序，然后运转这段Python代码。这样做的优点有两个:
1、不需求把所有数据都读完，只需求用Python代码处理，不会耗费token。
2、输出的内容是精确的，不会有扣头。由于这是AI生成的代码，代码生成后，咱们再进行聚类。
例如，把“吸管”归类为“配件服务”，把“贴纸”归类为“包装与赠送”。咱们用AI把每一个标签映射到一个标准化标签上，这样能够大大减少标签文字的数量，然后明确问题出在哪里。终究输出的结果是问题主体加问题属性，例如“服务质量差”“饮品口味差”“水果口味差”等。
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在客服聊天时，也能够让AI判别用户是否有购买意向。假如有购买意向，就打上“意向用户”的标签;假如没有购买意向，就打上“无意向”的标签。
或许有人会问，AI会不会犯错?
我告知我们一个数据:常规的VOC（客户之声）或旧一代VOC的数据精确度天花板是60%，一般能达到40%就很不错了。而用AI，我能够单轮做到80%。别的，假如你觉得AI不精确，我还有一个办法:做一个检查AI结果的AI，让AI去检查AI的结果。
具体做法是，在流程中加一步，让AI依据要害字、问题属性、问题主体，结合原本的评价内容，来判别这三个内容的剖析是否正确。假如正确，就保持不变;假如过错，请给出更好的主张。按照这个办法做，你会发现AI会一行一行地打标。当然，它的缺点是token的耗费量会翻倍。
在企业级使用中，token耗费量确实是一个需求考虑的问题。除非公司自己私有化了大模型，不然假如用外部的，哪怕是用DeepSeek，或许一条数据也要付几分钱。假如有1000万条数据，或许做一次剖析就要十万块钱。当然，十万块钱和你请人来打标和清洗数据相比，肯定是廉价的。由于我自己测算过这个数据，人工一天的极限工作量，我原来以为能做到1000条，但实际上做不到，做到两三百条现已差不多了。由于他要判别，他要读完，除非他乱填。
02

BI+AI:让事务自主剖析海量订单

BI使用的重点是门店和私域的交叉剖析。现在许多人用BI，但仅仅把它用成了老板的可视化看板，这类看板十分简单，无非就是营收、门店营收大区的排名，以及环比同比等数据。但老板想要研讨问题时，下面通常会有人帮忙。
我想强调的是，事务剖析本质上应该由事务负责人来做。例如:
供应链的人要剖析采购的耗费速度、多久补一次货。
商场部的人要剖析整个战略是否有效、场景是否搭建成功。
门店的人要剖析门店里哪些产品卖得好、哪些卖得不好。
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但，现实是我们每次想要剖析一件事时，根本都要给IT部分或数据事务部分下订单，然后等他们做完。但数据部分一定不明白事务，由于他们学的是数据，时刻没有放在事务上。这是个很大的问题。
我一般选用的办法是让他们把这些原始表直接拖出来，让我自己去做剖析。BI东西现已为咱们创造了根本条件，咱们彻底能够经过拖拉拽的方法形成自己的看板。
我以前做商场，经常被一线部分压榨。他们会说，“需求头绪，产品的知名度不行，用户知晓度不行”。后来我学会了，由于我有计算机才能做剖析，又有数据权限，我就把数据拉出来自己看。
例如，咱们挑选一下门店，再挑选一下类目，就能够得到这个类目在各个门店的出售排名;假如咱们挑选一个会员编号，就能知道他都买过什么东西、什么时分买的、客单价是多少。
说白了，我要猜测出售部分未来三个月的成绩猜测。我猜测了他什么时分缺成绩，什么时分会找我。他不跟我要头绪的时分，我就不给他，我就攒着。等到他跟我要头绪的时分，我就一口气全给他。
咱们能够把BI当成一个大号的Excel。但Excel在处理10万行以上的数据会变得十分慢。假如你是做零售的，一般来说几百万条数据是很正常的。我看过一个地区性的连锁商超的数据，它一个月就有1000万条订单数据。
反过来想，这1000万条订单数据其实是十分珍贵的。只需你把数据剖析一下，你就能知道什么东西赚钱，什么东西不赚钱。别的，微软有免费的Power BI，推荐我们能够去试试和用起来。
总结一下:AI并不能彻底替代现有的私域事务流程。在将AI落地到私域运营中时，并不能推翻现有的私域系统，而应该在已有的基础上进行优化和介入。