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AI并不能完全取代现有的私域业务流程，更重要的是“精准介入”。

例如，向百万用户发送促销邀请时，我们并不需要AI的全量轰炸（现有的企微群发功能已够用），而是潜伏在关键节点:仅对10%的真实回复者启动服务——用户确认参与的瞬间，AI自动标记“意向参与用户”，为后续精准推送铺路。

这样的做法既融入了原有的工作流，又将AI的token消耗压缩90%。类似需要“被动回复”的环节都可以用AI客服来完成。

在见实直播间，LightAI联合创始人郑月明提到，在私域把BI工具用起来，更可以让业务人员自主分析千万级订单，快速定位用户需求。

郑月明还分享了一组数据:常规的VOC（客户之声）或旧一代VOC的数据准确度天花板是60%;而他的团队用AI可以单轮做到80%，如果担心AI不够准确，还可以通过继续配置“检查AI结果的AI”，以促进最终结果的准确性。

郑月明在直播中分享了大量私域中AI应用的实操细节和思考，直播回放已上传到见实资料库了，供见实会员随时下载学习。也欢迎新朋友们文末订阅会员，获取这些资料，及享有更多专属权益。以下是对这场直播的回顾（第一人称），如下，enjoy:

01

AI+SCRM:让私域复购加倍

关于SCRM和AI结合的场景，我认为AI的作用并不仅仅是写文案，更重要的是在业务流中发挥关键作用，通过介入某个节点，让整个工作流顺畅运作起来。在新客户接触、老客户管理、成交分析场景都可以切入AI来提高运营效率，例如通过AI进行接待、数据抓取、数据分析等操作。

以复购场景为例，整个流程可以分为以下五个步骤:

1、圈定复购人群:确定目标客户群体。

2、制定SOP推广:制定标准化操作流程（SOP）进行推广。

3、互动与反馈:与参与活动的人互动，让他们回复是否参与。

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:对未购买的用户进行回访，了解原因。

在这些环节中，“制定SOP推广”和“转化消费”可以通过人工设置好话术进行群发推送。有了标签系统后，可以向定向人群发送定向话术，实现“千人千面”的效果，这里不需要AI介入。

例如，活动邀请时，可以群发文案:“我们最近有一场活动，请问你要参与吗?”优惠券推送也可以直接群发:“今天是我们**活动日，这个是优惠券链接，请问你在什么时候来核销?”

然而，“参与活动互动”和“未购用户回访”环节需要被动回复，那么这些环节可以用AI客服来完成。当用户确认参与活动后，应该给用户打上标签，标注参与细节。这样，在后续发送优惠券时，可以精准圈出这个人群。同样，用户回答未购原因时，也可以打上标签。通过企微的会话存档接口读取数据，基本都能得到比较准确的信息。

在没有AI的时候，这些环节的工作量都非常大。互动环节需要动员导购或工作人员发送消息，并监督他们是否发送。如果回复不积极，甚至无法管理。回访环节，大部分公司都不做，即使用户回复了，有些公司也可能不理。打标签更是难上加难，需要人工一条一条读聊天记录，然后手动打标。这种情况在常规的动销中几乎不可能实现，因为我们需要回流数据来分析。

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，如果不用AI，很难高效完成。

还有一点需要注意，如果活动推广也用AI成本会很高。因为每个人要多发一句话，如果用户基数很大，发送一次可能消耗不少token。但会回复的用户一定是少数。

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，那就需要发送200万句话。但如果200万人中只有10%的人回复，即20万人，那么AI处理的token消耗量就减少了90%。所以，这笔账一定要算清楚。

接着，一起看看AI如何进行非标准化数据的标准化清洗。

例如，在一个处理售后的案例中，客户整理了很多标签，让我们把这些标签打给客户。我们发现几个问题:

1、标签适用性问题:这些预定标签只适用于60%的内容，还有40%的内容没有标签，AI会强行给这些内容贴上标签，导致打标签错误。

2、数据透视问题:很多人使用AI时，会要求AI直接读取表格并输出不同情况的数量。但当表格较长时（例如100行），AI给出的数据大概率是错误的，因为它会产生“幻觉”。

我们的解决方案是让AI写程序，然后运行这段Python代码。这样做的好处有两个:

1、不需要把所有数据都读完，只需要用Python代码处理，不会消耗token。

2、输出的内容是准确的，不会有折扣。因为这是AI生成的代码，代码生成后，我们再进行聚类。

例如，把“吸管”归类为“配件服务”，把“贴纸”归类为“包装与赠送”。我们用AI把每一个标签映射到一个标准化标签上，这样可以大大减少标签文字的数量，从而明确问题出在哪里。最终输出的结果是问题主体加问题属性，例如“服务质量差”“饮品口味差”“水果口味差”等。

在客服聊天时，也可以让AI判断用户是否有购买意向。如果有购买意向，就打上“意向用户”的标签;如果没有购买意向，就打上“无意向”的标签。

可能有人会问，AI会不会出错?

我告诉大家一个数据:常规的VOC（客户之声）或旧一代VOC的数据准确度天花板是60%，一般能达到40%就很不错了。而用AI，我可以单轮做到80%。另外，如果你觉得AI不准确，我还有一个办法:做一个检查AI结果的AI，让AI去检查AI的结果。

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，结合原本的评价内容，来判断这三个内容的分析是否正确。如果正确，就保持不变;如果错误，请给出更好的建议。按照这个方法做，你会发现AI会一行一行地打标。当然，它的缺点是token的消耗量会翻倍。

在企业级应用中，token消耗量确实是一个需要考虑的问题。除非公司自己私有化了大模型，否则如果用外部的，哪怕是用DeepSeek，可能一条数据也要付几分钱。如果有1000万条数据，可能做一次分析就要十万块钱。当然，十万块钱和你请人来打标和清洗数据相比，肯定是便宜的。因为我自己测算过这个数据，人工一天的极限工作量，我原来以为能做到1000条，但实际上做不到，做到两三百条已经差不多了。因为他要判断，他要读完，除非他乱填。

02

BI+AI:让业务自主分析海量订单

BI使用的重点是门店和私域的交叉分析。现在很多人用BI，但只是把它用成了老板的可视化看板，这类看板非常简单，无非就是营收、门店营收大区的排名，以及环比同比等数据。但老板想要研究问题时，下面通常会有人帮忙。

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的消耗速度、多久补一次货。

• 市场部的人要分析整个策略是否有效、场景是否搭建成功。

• 门店的人要分析门店里哪些产品卖得好、哪些卖得不好。

但，现实是大家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，然后等他们做完。但数据部门一定不懂业务，因为他们学的是数据，时间没有放在业务上。这是个很大的问题。

我一般采用的方法是让他们把这些原始表直接拖出来，让我自己去做分析。BI工具已经为我们创造了基本条件，我们完全可以通过拖拉拽的方式形成自己的看板。

我以前做市场，经常被一线部门压榨。他们会说，“需要线索，产品的知名度不够，用户知晓度不够”。后来我学会了，因为我有计算机能力做分析，又有数据权限，我就把数据拉出来自己看。

例如，我们筛选一下门店，再筛选一下类目，就可以得到这个类目在各个门店的销售排名;如果我们筛选一个会员编号，就能知道他都买过什么东西、什么时候买的、客单价是多少。

说白了，我要预测销售部门未来三个月的业绩预测。我预测了他什么时候缺业绩，什么时候会找我。他不跟我要线索的时候，我就不给他，我就攒着。等到他跟我要线索的时候，我就一口气全给他。

我们可以把BI当成一个大号的Excel。但Excel在处理10万行以上的数据会变得非常慢。如果你是做零售的，一般来说几百万条数据是很正常的。我看过一个地区性的连锁商超的数据，它一个月就有1000万条订单数据。

反过来想，这1000万条订单数据其实是非常珍贵的。只要你把数据分析一下，你就能知道什么东西挣钱，什么东西不挣钱。另外，微软有免费的Power BI，推荐大家可以去试试和用起来。

总结一下:AI并不能完全取代现有的私域业务流程。在将AI落地到私域运营中时，并不能颠覆现有的私域体系，而应该在已有的基础上进行优化和介入。

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