最適な使用例
タスク、資料、フィードバック、レビューを 1 つのクライアント向けワークスペースに置きます。
サンプル
1
具体的な結果を示す
フィードバック
3
継続するかどうかを判断する
変換エントリ
1
予約、購入、試用、またはサブスクリプション
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.
実行の青写真
1 つの明確なユースケースに基づいて小さなサンプルを作成し、実際のフィードバックを使用して次のステップを決定します。
対象顧客
結果を使用する人の名前を指定します。
特定の痛み
繰り返される問題を 1 つ選びます。
入力材料
ユーザーが提供する必要があるものをリストします。
成果物
ユーザーが何を受け取るかを述べます。
フィードバックの質問
フォローアップの質問を 3 つ用意します。
コンバージョンアクション
次のステップの予約、試用、または購入を行ってください。
最初のバージョン
ニッチなユースケースを 1 つ選択してください
一度に多くの業界や役割をカバーしないでください。
検査可能なサンプルを作成する
30秒以内に結果を明らかにしてください。
対象ユーザー10名に送信
質問、異議、フォローアップの意図を記録します。
次のステップを決定する
フィードバックが強い場合にのみ、バージョン 2 をビルドします。
コピー対応のアウトリーチ
導入
[特定の問題] を解決する、[視聴者] 向けの小規模な AI 対応ソリューションを検証しています。これは最初のサンプルであり、実際の需要と一致するかどうかを知りたいと考えています。
最後の画面
これがお役に立てば、お客様の状況に合わせてより具体的なパイロット バージョンを構築できます。
結果の見方
続ける
対象ユーザー 10 人のうち、3 人が思慮深いフィードバックを提供し、少なくとも 1 冊の本を読んだり、試したり、お金を払ったりしています。
狭い範囲
人々は関心を示しますが、フィードバックは分散しています。狭い業界、役割、またはタスク。
一時停止
誰もサンプルに時間を費やすことはなく、次のステップを提案する人もいません。
行動計画につなげる
ステップ1
このツールを使用して、検査可能なサンプルを 1 つ作成します。
ステップ2
実際のターゲット ユーザーに送信します。
ステップ3
フィードバックとコンバージョン アクションを記録します。
ステップ4
有効なフィードバックを次のオファー バージョンに反映します。