Manual pilot result report tutorial
A week 2handledning församla in riktig feedbackgenom en inspekterbar utgång.
När detta är rätt utgång
Använd detta efter att upprepad smärta har bekräftats och verkligt material finns tillgängligt.
Förbered dig innan du börjar
- Utdata från vecka ett och feedbacklogg
- 1-2 personer som är villiga att fortsätta prata eller testa
- Verkligt material som behövs för veckans produktion
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.
Bygg den första versionen
Välj den starkaste signalen
Välj den person som ligger närmast den verkliga efterfrågan från vecka ett svar, formulär eller DM.
Samla riktigt material
Fråga bara efter material som behövs för att skapa veckans produktion.
Leverera en gång
Använd AI plus manuell granskning för att skapa ett resultat som användaren kan inspektera.
Spela in feedback
Fråga vad som är användbart, vad man inte litar på ännu och om de vill ha nästa steg.
Kopieringsklara mallar
Feedback frågor
Vilken del kan du använda direkt? Vad är inte pålitligt än? Om vi fortsätter, vad ska version två ändras först?
Leveranslogg
Inmatningsmaterial, process, mänskliga redigeringar, leveranstid, användarfeedback, nästa stegs avsikt.
Hur man bestämmer sig för nästa steg
Fortsätt när
- Klienten bekräftar sparad tid eller metrisk förbättring
- Beställaren vill fortsätta piloten
- Mänskliga granskningsgränser är tydligare
Ändra riktning när
- Feedback är artigt men skapar inget nästa material eller provavsikt.
- Resultatet kommer inte in i ett riktigt arbetsflöde.
- Varje leverans känns som ett nytt skräddarsytt projekt.
Verktygsval för denna utgång
ClickUp: arbetsledning
Använd:Hantera pilotuppgifter och se över ansvaret
Alternativ:Google Kalkylark
Öppna verktygetGör: automationsarbetsflöden
Använd:Anslut repeterbara lågrisksteg
Alternativ:Manuell SOP
Öppna verktygetTypform: undersökningar med hög komplettering
Använd:Samla in pilotinput och feedback
Alternativ:Tally
Öppna verktygetÅtergå till resultatet när du är klar med denna utmatning
Under vecka två, kör en manuell AI-assisterad pilot med riktiga data och bevisa tidsbesparing eller metrisk förbättring.