從產(chǎn)品開(kāi)發(fā)到客戶服務(wù)，AI技術(shù)的介入似乎預(yù)示著一場(chǎng)效率和創(chuàng)新的革命。然而，一年多時(shí)間過(guò)去了，AI真的改變了我們的工作方式嗎？它是否已經(jīng)淘汰了傳統(tǒng)的工作模式？
從23年初OPENAI帶動(dòng)AI席卷全球，那段時(shí)間我經(jīng)常每天都被“顛覆”。
早上一起來(lái)收到新聞推送，XX大佬說(shuō)不會(huì)寫prompt（不是ppt，是提示詞）的人將會(huì)被淘汰，XX媒體又說(shuō)AI時(shí)代真正來(lái)到了，XX公司又融資多少個(gè)e。
好像全世界都在舞池中央狂歡，只有我安靜地站在角落里發(fā)呆。
所以熱鬧是他們的，我什么也沒(méi)有嗎？
那么一年多過(guò)去了，AI究竟給我們帶來(lái)了什么變化。
今天分享一下AI在SaaS業(yè)務(wù)及個(gè)人工作中的應(yīng)用實(shí)踐及思考。
事先說(shuō)明，筆者不是產(chǎn)品和技術(shù)出身，所以對(duì)于技術(shù)棧不是很了解，在大模型、多語(yǔ)態(tài)以及其能力的探索上存在不足，這里主要總結(jié)一些自己直接實(shí)踐及參與過(guò)的一些內(nèi)容。
在產(chǎn)品端，我們團(tuán)隊(duì)沒(méi)有那么狂熱地“ALL IN AI”去做重構(gòu)，而是思考如何做“SaaS+AI”，看下哪些場(chǎng)景通過(guò)AI能夠提升效能。
期間嘗試了提示詞自動(dòng)生成文本內(nèi)容（表單、文案）、AI提問(wèn)以幫助客戶獲取更多消費(fèi)者信息、AI分析報(bào)告輸出報(bào)告等項(xiàng)目。
目前從數(shù)據(jù)及反饋來(lái)看，AI在內(nèi)容總結(jié)、分析及報(bào)告撰寫上的反饋相對(duì)較好，可以到80-90分，在基于prompt生成特定內(nèi)容方面，需求較大，如果要求沒(méi)有那么高，基本湊合，但精準(zhǔn)度還不夠，和prompt寫的不夠好相關(guān)，可以打到60-70分。
總結(jié)來(lái)看，對(duì)于我們的產(chǎn)品及客戶需求來(lái)說(shuō)，只做到60分是不夠的，損耗的30分（假設(shè)人工自己做是90分）和AI帶來(lái)的效率提升對(duì)比，得不償失。
不管是新簽還是續(xù)費(fèi)，都可以分成兩大塊工作，一個(gè)是直接對(duì)客的，一個(gè)是內(nèi)部運(yùn)營(yíng)及管理。
由于生成式AI強(qiáng)大的文本學(xué)習(xí)及對(duì)話能力，我首先考慮的是在對(duì)話這塊如何能夠取代或輔助部分人工對(duì)話場(chǎng)景。
所以優(yōu)先在對(duì)客服務(wù)這塊，通過(guò)投喂幫助文檔等語(yǔ)料+微信號(hào)全托管（github的API工具），嘗試設(shè)立群聊&單聊機(jī)器人、產(chǎn)品內(nèi)機(jī)器人的方式來(lái)提升服務(wù)效率。
整體的對(duì)話效果還是不錯(cuò)的，但群聊的觸發(fā)機(jī)制不太符合日常溝通的習(xí)慣，且由于產(chǎn)品本身原因，需要客戶提供指定的賬號(hào)才能更好定位及解決客戶問(wèn)題，所以整體實(shí)踐的效果大打折扣，只能達(dá)到5分，最終決定暫時(shí)擱置。
對(duì)于不需要太多資料輔助定位問(wèn)題的產(chǎn)品，估計(jì)效果會(huì)更好。
獲客這塊就沒(méi)有做嘗試了，因?yàn)槲覀兊木€索都比較精準(zhǔn)，AI雖然效率可能會(huì)更高，但會(huì)miss掉一部分線索，這樣對(duì)比不劃算。
對(duì)于需要做海量潛在客戶初篩，機(jī)會(huì)成本沒(méi)那么高的to C業(yè)務(wù)，比如金融，通過(guò)AI的信息收集、分析、觸達(dá)文案生成以及動(dòng)作執(zhí)行能力，應(yīng)該比較適用。
除了服務(wù)這塊，還嘗試了第三方產(chǎn)品在客戶需求、風(fēng)險(xiǎn)洞察這塊的功能，通過(guò)對(duì)客戶日常溝通內(nèi)容的分析，洞察客戶需求以輔助銷售發(fā)現(xiàn)商機(jī)，分析客戶情緒以幫助客戶成功識(shí)別流失風(fēng)險(xiǎn)客戶。
功能看著很好，但體驗(yàn)下來(lái)效果很差，主要是內(nèi)容的洞察速度非常慢，不知道國(guó)內(nèi)有沒(méi)有更好的產(chǎn)品或者SaaS公司自研實(shí)踐案例。
但客戶洞察對(duì)業(yè)績(jī)的直接影響仍然需要持續(xù)關(guān)注，Gainsight在《THE STATE OF IN CUSTOMER SUCCESS 2024》的調(diào)查報(bào)告中也說(shuō)明了這個(gè)點(diǎn)。
這部分使用比較淺，目前主要用AI來(lái)做資料查找、輔助閱讀以及內(nèi)容審核。
當(dāng)需要收集某一相關(guān)主題的大量信息時(shí)，我可以通過(guò)AI來(lái)搜索并總結(jié)要點(diǎn)，需要注意的是，一定要核實(shí)信息源，因?yàn)橛袝r(shí)AI提供的總結(jié)可能不準(zhǔn)確。
另一個(gè)比較好用的點(diǎn)是找某項(xiàng)特定的資料，比如我需要找某個(gè)上市公司財(cái)報(bào)原文，我只需要告訴讓AI給我提供財(cái)報(bào)原文鏈接就行了，這個(gè)比搜索引擎好用多了。
輔助閱讀是一種偷懶的做法，比如我會(huì)把我所有關(guān)注公眾號(hào)的文章，全部丟給AI，讓它幫我總結(jié)文章要點(diǎn)，覺(jué)得有用的我再去讀原文，和刷短視頻有點(diǎn)像。
內(nèi)容審核也是非常實(shí)用的一個(gè)點(diǎn)，比如這次公眾號(hào)推文，我會(huì)先發(fā)給AI，讓它幫我檢查語(yǔ)法、錯(cuò)別字及標(biāo)點(diǎn)符號(hào)，還可以讓它給一些標(biāo)題建議。
同時(shí)我還用它來(lái)審核一些工作中的合同，告訴它審核的規(guī)則，把合同文檔發(fā)給AI進(jìn)行檢查，比人工檢查效率更高，也不容易出錯(cuò)。
這塊能玩的東西很多，全面認(rèn)識(shí)AI的能力+個(gè)人需求場(chǎng)景+多學(xué)習(xí)別人的應(yīng)用案例，會(huì)有奇效。
實(shí)踐情況：
1、AI在SaaS這塊的應(yīng)用要做到80-90分才能出效果，否則還不如人工，除非是一些容錯(cuò)率要求較低的成績(jī)；
2、AI對(duì)于SaaS企業(yè)核心經(jīng)營(yíng)指標(biāo)改進(jìn)目前還比較難，但這個(gè)值得重點(diǎn)關(guān)注和更多嘗試；
3、AI個(gè)人助理對(duì)于“知識(shí)型”工作者，挺好用。
本文由人人都是產(chǎn)品經(jīng)理作者【SAAS老司機(jī)】，微信公眾號(hào)：【SaaS老司機(jī)】，原創(chuàng)/授權(quán) 發(fā)布于人人都是產(chǎn)品經(jīng)理，未經(jīng)許可，禁止轉(zhuǎn)載。
題圖來(lái)自Unsplash，基于 CC0 協(xié)議。
京公網(wǎng)安備11000000000001號(hào)