从产品开发到客户服务,AI技术的介入似乎预示着一场效率和创新的革命。然而,一年多时间过去了,AI真的改变了我们的工作方式吗?它是否已经淘汰了传统的工作模式?
从23年初OPENAI带动AI席卷全球,那段时间我经常每天都被“颠覆”。
早上一起来收到新闻推送,XX大佬说不会写prompt(不是ppt,是提示词)的人将会被淘汰,XX媒体又说AI时代真正来到了,XX公司又融资多少个e。
好像全世界都在舞池中央狂欢,只有我安静地站在角落里发呆2024年澳门特马今晚开码 ,重要性解释落实方法_钻石版5.781。
所以热闹是他们的,我什么也没有吗?
那么一年多过去了,AI究竟给我们带来了什么变化。
今天分享一下AI在SaaS业务及个人工作中的应用实践及思考。
事先说明,笔者不是产品和技术出身,所以对于技术栈不是很了解,在大模型、多语态以及其能力的探索上存在不足,这里主要总结一些自己直接实践及参与过的一些内容。
在产品端,我们团队没有那么狂热地“ALL IN AI”去做重构,而是思考如何做“SaaS+AI”,看下哪些场景通过AI能够提升效能。
期间尝试了提示词自动生成文本内容(表单、文案)、AI提问以帮助客户获取更多消费者信息、AI分析报告输出报告等项目。
目前从数据及反馈来看,AI在内容总结、分析及报告撰写上的反馈相对较好,可以到80-90分,在基于prompt生成特定内容方面,需求较大,如果要求没有那么高,基本凑合,但精准度还不够,和prompt写的不够好相关,可以打到60-70分。
总结来看,对于我们的产品及客户需求来说,只做到60分是不够的,损耗的30分(假设人工自己做是90分)和AI带来的效率提升对比,得不偿失。
不管是新签还是续费,都可以分成两大块工作,一个是直接对客的,一个是内部运营及管理。
由于生成式AI强大的文本学习及对话能力,我首先考虑的是在对话这块如何能够取代或辅助部分人工对话场景。
所以优先在对客服务这块,通过投喂帮助文档等语料+微信号全托管(github的API工具),尝试设立群聊&单聊机器人、产品内机器人的方式来提升服务效率。
整体的对话效果还是不错的,但群聊的触发机制不太符合日常沟通的习惯,且由于产品本身原因,需要客户提供指定的账号才能更好定位及解决客户问题,所以整体实践的效果大打折扣,只能达到5分,最终决定暂时搁置。
对于不需要太多资料辅助定位问题的产品,估计效果会更好2024澳门天天开好彩大全杀码,收益成语分析落实_钱包版5.842。
获客这块就没有做尝试了,因为我们的线索都比较精准,AI虽然效率可能会更高,但会miss掉一部分线索,这样对比不划算。
对于需要做海量潜在客户初筛,机会成本没那么高的to C业务,比如金融,通过AI的信息收集、分析、触达文案生成以及动作执行能力,应该比较适用。
除了服务这块,还尝试了第三方产品在客户需求、风险洞察这块的功能,通过对客户日常沟通内容的分析,洞察客户需求以辅助销售发现商机,分析客户情绪以帮助客户成功识别流失风险客户。
功能看着很好,但体验下来效果很差,主要是内容的洞察速度非常慢,不知道国内有没有更好的产品或者SaaS公司自研实践案例。
但客户洞察对业绩的直接影响仍然需要持续关注,Gainsight在《THE STATE OF IN CUSTOMER SUCCESS 2024》的调查报告中也说明了这个点。
这部分使用比较浅,目前主要用AI来做资料查找、辅助阅读以及内容审核。
当需要收集某一相关主题的大量信息时,我可以通过AI来搜索并总结要点,需要注意的是,一定要核实信息源,因为有时AI提供的总结可能不准确。
另一个比较好用的点是找某项特定的资料,比如我需要找某个上市公司财报原文,我只需要告诉让AI给我提供财报原文链接就行了,这个比搜索引擎好用多了。
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辅助阅读是一种偷懒的做法,比如我会把我所有关注公众号的文章,全部丢给AI,让它帮我总结文章要点,觉得有用的我再去读原文,和刷短视频有点像。
内容审核也是非常实用的一个点,比如这次公众号推文,我会先发给AI,让它帮我检查语法、错别字及标点符号,还可以让它给一些标题建议。
同时我还用它来审核一些工作中的合同,告诉它审核的规则,把合同文档发给AI进行检查,比人工检查效率更高,也不容易出错。
这块能玩的东西很多,全面认识AI的能力+个人需求场景+多学习别人的应用案例,会有奇效。
实践情况:
1、AI在SaaS这块的应用要做到80-90分才能出效果,否则还不如人工,除非是一些容错率要求较低的成绩;
2、AI对于SaaS企业核心经营指标改进目前还比较难,但这个值得重点关注和更多尝试;
3、AI个人助理对于“知识型”工作者,挺好用。
本文由人人都是产品经理作者【SAAS老司机】,微信公众号:【SaaS老司机】,原创/授权 发布于人人都是产品经理,未经许可,禁止转载。
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