虎嗅-AI 前天 17:44
3小时,蒸发200万:一个AI客服引发的灾难
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文章探讨了企业在流量运营中应用AI技术的实践,以一个具体项目为例,介绍了如何通过AI技术实现短视频、文档等内容的批量生成与投放,从而获取流量。文章详细分析了AI在项目中的应用场景、提效案例,以及在实际落地过程中遇到的挑战。核心在于,AI应用并非仅是技术问题,而是涉及业务流程梳理、项目管理等多个方面。文章最后还分享了AI客服的案例,强调了AI在提升效率的同时,也存在稳定性和一致性的问题,需要企业在应用中谨慎考虑。

💡 **流量获取与AI爆文:**文章介绍了通过AI生成内容,在不同平台投放以获取流量的方法。例如,通过AI生成大量小红书文章,增加曝光机会,实现“大力出奇迹”的效果。文章指出,这种方法的核心是将公域流量转化为私域流量,进而进行销售转化。

💻 **AI提效案例:**文章分享了AI在实际项目中的应用案例,展示了AI如何提高效率。例如,利用OCR+AI技术替代人工誊抄身份证信息,节省人力;以及AI线索分配系统替代人工,提高效率。这些案例表明,AI在降本增效方面具有潜力。

🤔 **AI应用的关键认知:**文章强调了企业应用AI的关键在于寻找合适的场景,并遵循“找预算、分模块、能用AI就AI”的原则。其中,梳理业务全景图(即整理SOP)是AI应用中最难的部分,但也是提升效率的关键。文章还提到了AI应用中常见的认知误区,以及AI的局限性,强调需要尝试不同的方法组合。

💬 **AI客服案例与挑战:**文章以AI客服为例,探讨了AI在实际应用中可能遇到的问题。虽然AI客服能大幅提升效率,但无法100%替代人工。例如,由于底层服务器问题导致系统故障,引发了高额损失。这表明,企业在应用AI时,需要考虑其稳定性和一致性,以及应对突发情况的能力。

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。

AI项目认知

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。

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,它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:

    第一,AI什么都能做;

    第二,AI什么都不能做;

    第三,好像还是能做;

    第四,好像还是不能做;

    第五,貌似换个方式能做。

这里要表达的点是,AI确实有些强大了,但它依旧有自己的局限性,想要把它用好,一定要多花功夫,尝试不同的方法组合。

结语

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,它很可能做不到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。

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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