AI赋能私域运营，提升效率节省90%token，结合BI工具与数据清洗，倾听客户之声实现精准营销

AI在私域业务中的应用并非完全替代现有流程，而是要精准介入。例如，在向百万用户发送促销邀请时，并不需要AI进行全面覆盖（企微群发功能已足够），而应聚焦于关键节点：仅对10%的真正回复者启动服务——当用户确认参与时，AI自动标记为“意向参与用户”，为后续精准推送铺路。这种做法不仅融入了原有工作流，还将AI的token消耗压缩了90%。类似需要被动回复的环节可以借助AI客服完成。

在见实直播间，LightAI联合创始人郑月明提到，在私域中使用BI工具可以让业务人员自主分析千万级订单，快速定位用户需求。郑月明分享了一组数据：传统VOC（客户之声）或旧一代VOC的数据准确度上限是60%，而其团队通过AI单轮即可达到80%。如果担心AI不够准确，还可以配置“检查AI结果的AI”以提升最终准确性。

郑月明在直播中详细分享了私域中AI应用的具体操作和思考，直播回放已上传至见实资料库供会员下载学习。新朋友可以通过订阅会员获取这些资料及相关权益。

以下是直播回顾（第一人称）：

01 AI+SCRM：提升私域复购率
关于SCRM与AI结合的场景，我认为AI的作用不仅是写文案，更重要的是在业务流程中发挥关键作用，通过介入特定节点使整个工作流更高效。在新客户接触、老客户管理及成交分析等场景中均可引入AI来提高运营效率，如接待、数据抓取和数据分析等操作。

以复购场景为例，整个流程可分解为以下五个步骤：
1. 确定复购人群：明确目标客户群体。
2. 制定SOP推广：制定标准化操作流程进行推广。
3. 互动与反馈：与活动参与者互动并收集回复。
4. 领券与转化消费：用户领取优惠券并完成消费。
5. 未购用户回访：对未购买用户进行回访了解原因。

其中，“制定SOP推广”和“转化消费”可通过人工设置话术进行群发推送。有了标签系统后，可向定向人群发送定向话术，实现“千人千面”的效果，这里无需AI介入。例如，活动邀请时可群发：“我们最近有一场活动，请问你要参与吗？”优惠券推送也可直接群发：“今天是我们活动日，这是优惠券链接，请问你在何时核销？”

然而，“互动与反馈”和“未购用户回访”环节需被动回复，这些环节可用AI客服完成。当用户确认参与活动后，应打上标签标注细节，以便后续发送优惠券时精准圈定人群。同样，用户回答未购原因时也应打上标签。通过企微的会话存档接口读取数据，基本都能获得较准确信息。

在没有AI的情况下，这些环节的工作量巨大。互动环节需要动员导购或工作人员发送消息并监督执行；若回复不积极甚至无法管理。回访环节多数公司不做，即使用户回复也可能被忽略。打标签更是困难重重，需人工逐条阅读聊天记录并手动标记。

因此，活动互动/需求确认、用户回访/原因打标都是AI介入的重要环节，不用AI很难高效完成。需要注意的是，若活动推广也用AI成本会很高。因为每个人多发一句话，若用户基数大，发送一次可能消耗不少token。但实际会回复的用户是少数。例如，有200万用户，给200万人用AI发一条“参不参与活动”的话术，就需要发送200万句话。但如果200万人中只有10%回复，即20万人，那么AI处理的token消耗量就减少了90%。

接着看看AI如何进行非标准化数据的标准化清洗。在处理售后案例中，客户整理了许多标签让我们打给客户。发现几个问题：
1. 标签适用性问题：预定标签只适用于60%，还有40%无标签，AI强行贴标签导致错误。
2. 数据透视问题：很多人使用AI时要求直接读取表格输出不同情况数量。但表格较长（如100行）时，AI给出的数据大概率错误，产生“幻觉”。

解决方案是让AI写程序运行Python代码。好处有两个：无需读取所有数据，只需用Python代码处理不会消耗token；输出准确无折扣。例如，把“吸管”归类为“配件服务”，“贴纸”归类为“包装与赠送”。用AI将每个标签映射到标准化标签上，减少标签文字数量，明确问题所在。最终输出结果是问题主体加问题属性，如“服务质量差”、“饮品口味差”、“水果口味差”等。

在客服聊天时，可让AI判断用户是否有购买意向。若有购买意向，打上“意向用户”标签；若无购买意向，打上“无意向”标签。常规VOC（客户之声）或旧一代VOC的数据准确度上限是60%，一般能达到40%就不错。用AI单轮可达80%。若觉得AI不准确，可做一个检查AI结果的AI，让AI检查AI结果。具体做法是在流程中加一步，让AI根据关键字、问题属性、问题主体结合原本评价判断分析是否正确。若正确保持不变；若错误给出更好建议。这种方法缺点是token消耗量翻倍。

在企业级应用中，token消耗量确实需要考虑。除非公司私有化大模型，否则用外部模型哪怕DeepSeek，可能一条数据也要付几分钱。如果有1000万条数据，做一次分析可能要十万块钱。但相比请人打标和清洗数据，这肯定便宜。人工一天极限工作量原来以为能做到1000条，实际上做不到，做到两三百条已经差不多了。

02 BI+AI：自主分析海量订单
BI使用的重点是门店和私域的交叉分析。现在很多人用BI只是老板的可视化看板，简单显示营收、门店营收大区排名及环比同比等数据。但老板研究问题时通常有人帮忙。我想强调的是，业务分析本质上应该由业务负责人来做。

例如：供应链的人要分析采购消耗速度、多久补一次货。市场部的人要分析策略是否有效、场景是否搭建成功。门店的人要分析哪些产品卖得好、哪些不好。但现实是每次想要分析一件事时，基本都要给IT部门或数据业务部门下订单然后等待完成。但数据部门不懂业务，因为他们学的是数据，时间没放在业务上。

我的方法是让他们把原始表直接拖出来自己分析。BI工具已为我们创造了基本条件，我们完全可以通过拖拉拽方式形成自己的看板。以前做市场时经常被一线部门压榨，后来学会了自己分析。例如筛选门店和类目，可得到该类目在各门店销售排名；筛选会员编号，可知他买过什么、何时买的、客单价是多少。简言之，我要预测销售部门未来三个月业绩预测，预测他何时缺业绩、何时找我。他不找我时我不给他线索，攒着。等到他找我时，我一口气全给他。可以把BI当成一个大号Excel。但Excel处理10万行以上数据会变慢。零售行业几百万条数据很常见。微软有免费Power BI，推荐大家试试。

总结：AI不能完全取代现有私域业务流程。在将AI落地到私域运营中时，不应颠覆现有体系，而应在已有基础上优化和介入。

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