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Regroupez vos compétences dans une seule offre d’entrée et validez l’intention de recherche et de commande.
Meilleur cas d'utilisation
Regroupez vos compétences dans une seule offre d’entrée et validez l’intention de recherche et de commande.
Échantillon
1
Montrer un résultat concret
Commentaires
3
Juger s'il faut continuer
Entrée de conversion
1
Réservation, achat, essai ou abonnement
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.
Plan d'exécution
Créez un petit échantillon autour d’un cas d’utilisation clair, puis utilisez de vrais commentaires pour décider de l’étape suivante.
Public
Nommez qui utilisera le résultat.
Douleur spécifique
Choisissez un problème répété.
Matériel d'entrée
Répertoriez ce que l'utilisateur doit fournir.
Livrable
Indiquez ce que l'utilisateur reçoit.
Questions de commentaires
Préparez 3 questions de suivi.
Action de conversion
Passez à l'étape suivante : réservation, essai ou achat.
Première version
Choisissez un cas d'utilisation de niche
Ne couvrez pas plusieurs secteurs ou rôles à la fois.
Créer un échantillon inspectable
Rendez le résultat clair dans les 30 secondes.
Envoyez-le à 10 utilisateurs cibles
Enregistrez les questions, les objections et les intentions de suivi.
Décidez de la prochaine étape
Construisez la version deux uniquement si les retours sont forts.
Sensibilisation prête à copier
Introduction
Je valide une petite solution basée sur l'IA pour [public] qui résout [problème spécifique]. Il s'agit d'un premier échantillon et j'aimerais savoir s'il correspond à une réelle demande.
Écran final
Si cela est utile, je peux créer une version pilote plus spécifique à votre situation.
Comment lire le résultat
Continuer
Sur 10 utilisateurs cibles, 3 donnent des commentaires réfléchis et au moins 1 livre, essaie ou paie.
Portée étroite
Les gens manifestent de l’intérêt mais les retours sont dispersés. Secteur d'activité, rôle ou tâche restreint.
Pause
Personne ne passe du temps avec l’échantillon et personne ne suggère la prochaine étape.
Connectez-le au plan d'action
Étape 1
Utilisez l'outil pour créer un échantillon inspectable.
Étape 2
Envoyez-le à de vrais utilisateurs cibles.
Étape 3
Enregistrez les commentaires et les actions de conversion.
Étape 4
Transformez les commentaires valides en la prochaine version de l'offre.
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Ce tutoriel aide à l'action en cours et ne promet pas de revenus.