Manual pilot result report tutorial
A week 2tutoriel pourrecueillir de vrais commentairesvia une sortie inspectable.
Quand c'est la bonne sortie
Utilisez-le une fois que la douleur répétée est confirmée et que du matériel réel est disponible.
Préparez-vous avant de commencer
- Journal des résultats et des commentaires de la première semaine
- 1 à 2 personnes prêtes à continuer à parler ou à tester
- Matériel réel nécessaire pour la sortie de cette semaine
Public case breakdown
How Stellantis &You UK used Make for aftersales messaging
The aftersales team was overloaded by phone and in-person communication. In Make's case, intent and sentiment classification routed ordinary messages to automation and subtle dissatisfaction signals to human follow-up.
Source
Make customer care success story47,000+ messages analyzed and 18,000+ handled automatically over 12 months
It did not start as a huge system
Classify first
The workflow judges intent and sentiment before attempting any response.
Keep human boundaries
Negative, ambiguous, and risky messages are escalated to people.
Track outcomes
The team measures handled volume, escalation, and customer feedback instead of showing only a workflow diagram.
What to copy
Sell saved time, not the diagram
Clients buy less repeated work and fewer missed issues, not the automation canvas.
Automate low-risk work first
Classification, sorting, notification, and logging are safer first steps than full auto-replies.
Price from before-after evidence
Record manual time and post-automation time before quoting a pilot.
Build a small version
Collect 20 historical messages
Pick one niche such as clinics, training firms, or local services.
Create 3 labels
Use only no reply needed, needs human, possible churn.
Run 5 reviewed tests
Let AI classify, review manually, then calculate accuracy and time saved.
Do not promise fully automated support first. Message triage and human alerts are easier pilots to sell.
Construire la première version
Choisissez le signal le plus fort
Choisissez la personne la plus proche de la demande réelle parmi les réponses, formulaires ou DM de la première semaine.
Collectez du matériel réel
Demandez uniquement le matériel nécessaire pour créer la sortie de cette semaine.
Livrer une fois
Utilisez l’IA et la révision manuelle pour créer un résultat que l’utilisateur peut inspecter.
Enregistrer les commentaires
Demandez-leur ce qui est utilisable, ce qui n’est pas encore fiable et s’ils souhaitent passer à l’étape suivante.
Modèles prêts à copier
Questions de commentaires
Quelle partie pouvez-vous utiliser directement ? Qu'est-ce qui n'est pas encore fiable ? Si nous continuons, que devrait changer en premier la version 2 ?
Journal de livraison
Matériel d'entrée, processus, modifications humaines, délai de livraison, commentaires des utilisateurs, intention de l'étape suivante.
Comment décider de la prochaine étape
Continuez quand
- Le client confirme le gain de temps ou l'amélioration des indicateurs
- Le client souhaite poursuivre le pilote
- Les limites de l’examen humain sont plus claires
Changer de direction quand
- Les commentaires sont polis mais ne créent aucun prochain matériel ou intention d’essai.
- Le résultat n’entre pas dans un véritable workflow.
- Chaque livraison ressemble à un nouveau projet personnalisé.
Choix d'outils pour cette sortie
ClickUp : gestion du travail
Utilisation :Gérer les tâches pilotes et revoir les responsabilités
Alternative :Feuilles Google
Ouvrir l'outilCréer : workflows d'automatisation
Utilisation :Connectez des étapes répétables à faible risque
Alternative :POS manuelle
Ouvrir l'outilTypeform : enquêtes à haut niveau de réponse
Utilisation :Recueillir les commentaires et commentaires des pilotes
Alternative :Compte
Ouvrir l'outilRevenez au résultat après avoir terminé cette sortie
Au cours de la deuxième semaine, exécutez un pilote manuel assisté par IA avec des données réelles et prouvez le temps gagné ou l'amélioration des mesures.