什么时候适合做这个产出
适合有行业入口、能接触决策人、愿意处理交付边界和审核风险的人。
开始前准备
- 一个熟悉行业
- 10 个从业者访谈或 3 份真实流程材料
- 一个可以衡量的指标：时间、响应速度、转化或错误率
公开案例解析
Stellantis &You UK 如何用 Make 处理售后消息
售后团队被电话和到店沟通压住，客户抱怨集中在沟通慢、跟进不及时。Make 的案例里，团队把消息意图和情绪判断放进自动化流程，普通消息自动关闭，带不满迹象的消息交给人工。
它不是一上来做大系统
先分类
先判断消息意图和情绪，而不是直接让 AI 回复所有客户。
保留人工边界
负面、模糊、高风险消息进入人工跟进。
记录可量化结果
跟踪自动处理量、人工接管量和 NPS 反馈，而不是只展示流程截图。
你能借鉴什么
卖节省时间，不卖流程图
客户买的是少处理多少重复消息、少漏掉多少风险，不是 Make 场景本身。
第一版只自动化低风险环节
分类、整理、通知、记录通常比自动回复更适合作为第一版。
报价依据来自前后对比
先记录手工耗时和自动化后耗时，再把节省时间写进试点报价。
照着做一个小版本
收 20 条历史消息
选一个行业，例如诊所、培训机构、本地服务商。
做 3 类标签
只分成无需回复、需要人工、可能流失三类。
跑 5 次手工审核
AI 先分类，你人工确认，再计算准确率和节省时间。
不要直接承诺全自动客服。先卖消息分流和人工提醒，更容易拿到试点。
做出第一版
1
画现有流程
从客户提交材料开始，到最终结果交付结束，标出人工判断点。
2
确认强痛点
访谈或材料里至少出现 3 次同类卡点，再进入试点。
3
手工试点
先不集成系统，用 AI 加人工复核跑一次完整流程。
4
写试点报告
只报告可验证指标，例如节省时间、减少错误、提高响应速度。
可复制模板
访谈问题
这个流程现在由谁负责？每周发生几次？最慢的一步在哪里？出错后谁承担成本？什么结果会让你愿意试点？
试点报告结构
现有流程、输入材料、AI 介入点、人工审核边界、前后指标、下一步试点范围。
如何判断下一步
继续做
- 3 个从业者重复提到同一痛点
- 1 个客户愿意提供材料试点
- 试点能展示明确时间节省或指标改善
换方向
- 流程痛点不重复，只是个别客户定制需求
- 材料无法脱敏或获取
- 没有可衡量指标，客户只说想看看
做完这个产出后，回到结果页继续下一周
第一周交付流程痛点图、输入材料清单、试点报告模板和 3 个强痛点证据。