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AI客服系统引发200万损失,揭示企业AI应用中的真实挑战与陷阱。 核心内容: 1. AI客服项目中的关键失误与损失分析 2. 企业AI应用落地的四大认知误区 3. 行业KnowHow与SOP梳理的实际重要性
之前做了一个比较典型的项目,几乎是现在所有创业公司都可能涉及到的模块,简单来说就是薅平台流量:
他的具体形式就是帮一个公司做短视频、文档等内容,然后在不同的平台投放,最后获取流量,这里涉及了广告投放也涉及了自然流,所谓自然流最容易想到的就是AI爆文。这里给大家介绍最简单的逻辑:
比如,我是卖化妆品的,我会在小红书上保有100个账号,每天只写一篇文章,然后再按各种维度、标题AI生成100篇文章,目的也很简单:大力出奇迹,我要用户一搜关键词就能找到我。
PS:如图所示,很多公司已经做到了内容无人化...
而后就会进入用户留存资料环节,所有的投放其实都是为了将公域流量变成私域流量。
变成私域流量后,就会有一连串的销售行为,这里又会涉及到AI提效的地方:
整个全案设计难度不低,这里简单举两个AI提效的小例子:
第一,有个模块是用户会上传自己的身份证,然后之前是由客服手动誊抄,而这块用OCR+AI能很快解决,这里至少节约了2个人力;
第二,电销体系的线索分配逻辑很复杂,他们可能会将线索直接给销冠,按销售效果分配;他们也可能将线索直接发群里,谁先抢到给谁;
因为线索量太大(数千)原来是有个5人天天做线索分配,而后这个板块完全由AI处理了,节约了5个人力。
这个AI项目属于流量运营全案设计,其实是个比较复杂也很重的项目,其实大家也看出来了,AI可能也就占了他篇幅不到30%的部分,而这可能就是AI在企业应用中真实的占比。
以下是当时做这个AI项目的一些认知,也同步分享给大家。
对于一般企业来说,做AI应用的第一步就是找场景,这里有个口诀大家可以记下:找预算、分模块、能用AI就AI。
翻译一下就是,什么花钱先做什么;具体做的时候将业务的全景图梳理出来,能用AI做的部分全部AI化。
其中梳理业务全景图其实也就是整理SOP,这里也就涉及了AI应用最难的部分了,可能有些颠覆大家认知,降本增效类AI应用,真正的难点是梳理SOP(或者叫工作流)。
也告诉大家一个秘密:就我服务的10几家公司,80%的公司是没有能力梳理出业务的SOP的...
而这也是扣子、dify、FastGPT这些Agent平台去不到的地方,也就是我们前面所说的行业KnowHow。
并且,在很多公司真正阻碍AI应用大幅提效的多半也不是技术问题,他有可能是很莫名其妙的问题,就我实际经历的包括浏览器不行、显示器不行,员工不会用等...
这里有个重要AI应用认知要与大家分享,这个看起来很可笑,但他是我这两年AI项目最终得到的经验,也是我身边看到的人容易在AI应用上会经历的一个心路历程:
这里要表达的点是,AI确实有些强大了,但他依旧有自己的局限性,想要把他用好,一定要多花功夫,尝试不同的方法组合。
当时还为这个项目提供了AI客服功能:
这个功能的提出大幅提升了客服团队效率,100人的团队能完成200人的工作。但,这里也遇到了非常典型的Case:
AI客服或者AI医生或者AI应用,他很可能做不到100%,这个时候怎么办?
还是这个项目,当时跟老板聊的是按项目受益的20%付款,算下来也有小一百万,但最终企业老板只给了20万。
原因是系统运行一个月出了一个事故,其实这个事故也不是我们引起的,是那天云服务器底层出了问题,导致系统挂了3小时(云厂商还不承认,气死!)。
这里非常尴尬而真空的时间段就出现了,高峰期的3小时产生了5万多的订单量,公司处于束手无策的结果。
最终虽然系统很快恢复了,但公司需要面临平台的高额惩罚,可能是罚款、可能是降低流量权重,如果非要换算成钱的话,可能3小时事故造成的累计损失得有200多万吧...
这里大家就要思考一个问题了:AI确实可以大幅度的提升效率,原来我们需要100个客服,可能后面只需要10个了,但AI项目突然抽风了呢?你一时间又要去哪里找90个客服呢,企业错不错得起?
而就目前来说,AI很难做到100%不出错,或者100%替换,我们替换了一个人80%的工作量,这个人依旧会存在的,而这个情况可能会长时间存在。
这也是AI应用的一个难点,也就是我们前面所说的,能不能100%稳定,或者100%一致!
综上,AI应用最开始以为是技术问题,做到底却发现是工程问题、项目管理问题...
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