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学习大模型的前沿技术与行业应用场景


我用轻流搭建了一个具备 AI 能力的 CRM
发布日期:2024-06-02 08:14:09 浏览次数: 1875 来源:Joseph轻流


最近我利用轻流构建了一个结合 AI 功能的更智能的 AI + CRM 系统。引入 AI 后,CRM 的现有功能变得更加智能,许多原本需要大量构建的场景变得更加简便轻量。功能更加强大的同时,构建成本反而降低了。其具备的能力如下:

AI+CRM

在互联网上搜索并汇总客户信息;

销售每次收到新注册的线索时,通常第一步都会上网搜索各种网站,以了解客户的基本信息、主营业务、决策人关系、招投标信息等等。对于新销售而言,往往缺乏信息收集能力,不清楚从哪些地方可以获取有效的信息。

在这套方案中,销售收到客户信息后,只需要点击一下表单中的查询按钮(通过轻流的功能 Q-Linker 实现),AI 就能从各个关键网站中检索信息,并组织文案返回到表单中。

只要一次操作,销售可以轻松地获取到有效的客户信息,具备对于客户需求的基础理解;


基于客户信息和需求自动生成并发送促活邮件

客户促活的方式多种多样,常见的包括电话、邮件和短信。然而,过去的邮件营销通常无法实现对客户的“定制”服务,导致邮件或短信的触达率和阅读率较低。而要根据客户的行业、场景和需求撰写个性化邮件又需要耗费大量精力。

通过 AI 自动生成个性化邮件,可以有效解决这个问题。AI 能够识别客户需求,检索企业的案例和场景库,提炼出关键内容,并整合成针对客户的“定制”邮件。

生成邮件后,也可以直接通过轻流流程中的发送邮件功能自动发送给该客户。


基于商机的跟进记录给出商机的风险判断

对于新销售人员来说,他们在把握商机的风险和节奏方面存在不足,无法有效主导项目的后续推进。与此同时,销售主管每天需要查看大量的商机和海量的跟进记录,导致眼花缭乱,难以有效判断每个商机的风险情况。

AI 可以很好地解决这一问题。在这套 CRM 方案中,AI 可以基于商机的跟进记录,准确识别出风险因素,例如预算过高或决策者有异议等,并提供针对性的后续跟进建议。这不仅大大节省了销售人员和主管的工作量,而且提高了工作效率。

实现方式

实现方式非常简单,只是利用了轻流企业版本的两个非常好用的功能:

  • Q-Linker:通过表单按钮发送请求;
  • Webhook:通过流程发送请求。

我用 Q-Linker 和 Webhook 分别对 Coze(一款AI应用构建工具)进行了集成。在 Coze 上,我封装了以下几个 AI 技能:客户信息查询、商机风险判断、邮件生成。并将轻流历史所积累的客户案例、帮助文档、解决方案上传为 Coze 的知识库,以便 Coze 在执行技能时能够检索对应的知识库,获得企业私有的知识上下文。

当轻流的 Q-Linker 和 Webhook 向 Coze 发送请求后,会将表单中的一些关键信息通过参数的方式传递给 Coze。Coze 会识别用户的需求并执行相应的技能。


其他应用场景

同样的使用方式还有很多场景:

1. 智能预审批

企业中有大量的流程审批,例如日常的请假、行政审批、采购审批、订单合同审批等。对于管理者来说,每天的审批量很大,有时因为关键信息遗漏会出现误审批的情况。我们可以使用 webhook 将审批表单信息传递给 AI,由 AI 基于企业的相关规范文档给出针对性的审批建议。(下图为设想,供参考)

2. 录音文件转文字跟进记录

销售每天都会联系大量客户,为了管理规范,公司会要求销售尽可能地记录跟进记录。但当工作量过大时,这对销售来说变成了一种负担,进而演变成应付行为。此外,销售人员有时会美化跟进情况,过度加工和夸大客户的实际情况。通过 AI 可以自动识别销售的电话录音,并总结录音文件,给出相对客观的客户跟进记录。一方面提升了跟进记录的有效性,另一方面减少了销售的工作负担。

(下图为设想,供参考)

3. AI 销售导师

结合上述智能化操作,AI 可以给出针对性的建议,包括解决方案推荐、客户案例推荐和销售旅程设计等。每一个环节,AI 都像是一个销售导师一样,陪伴销售更好地度过新手期,更好地融入新公司。


AI 对于企业数字化的价值是什么?

价值一:“自主系统”为存量业务系统减负

问题

AI的价值

系统太多,使用路径复杂;使用负担大,一线不愿意用

AI可以作为统一的信息入口,基于用户指令灵活分发应用界面,减少系统的上手使用难度

企业业务管理的中长尾问题太多,导致系统兼容了大量冗余逻辑;

企业不是需要更多系统,而是需要跟擅长解决灵活和长尾问题的系统;

减少长尾逻辑的开发量,AI作为一个“数字话员工”通过“智能调度”解决大量的长尾问题。(也可称:自主系统)

价值二:提供企业“私有”的专业数字化员工

问题

AI的价值

专业知识伴随员工“入转调离”,离职成本和风险太高,不稳定

数字化员工更为稳定,并且随着业务成长,不断成长。不存在“离职”风险。

企业大量低价值、重复的工作通过堆人的方式边际收益低

管理成本低、边际收益更高;

获取专业知识的成本过高;

共享专业知识,用更低的成本“雇佣”更专业的岗位;并且能通过企业业务数据以及沉淀的知识库,让“它”成为“私有”的专业员工


小结

AI 在企业数字化领域有非常大的想象空间,但缺乏好产品。随着无代码平台和 AI 技术的日趋完善,软件开发的门槛是不断降低的。未来“创造”出企业端的 AI 好产品的“AI开发者”一定是懂业务的人。让更多懂业务的人具备开发 AI 应用的能力,是无代码平台的下一个重要命题。



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