從產品開發到客戶服務，AI技術的介入似乎預示著一場效率和創新的革命。然而，一年多時間過去了，AI真的改變了我們的工作方式嗎？它是否已經淘汰了傳統的工作模式？

　　從23年初OPENAI帶動AI席卷全球，那段時間我經常每天都被“顛覆”。

　　早上一起來收到新聞推送，XX大佬說不會寫prompt（不是ppt，是提示詞）的人將會被淘汰，XX媒體又說AI時代真正來到了，XX公司又融資多少個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呆。

　　所以熱鬧是他們的，我什么也沒有嗎？

　　那么一年多過去了，AI究竟給我們帶來了什么變化。

　　今天分享一下AI在SaaS業務及個人工作中的應用實踐及思考。

　　事先說明，筆者不是產品和技術出身，所以對于技術棧不是很了解，在大模型、多語態以及其能力的探索上存在不足，這里主要總結一些自己直接實踐及參與過的一些內容。

　　在產品端，我們團隊沒有那么狂熱地“ALL IN AI”去做重構，而是思考如何做“SaaS+AI”，看下哪些場景通過AI能夠提升效能。

　　期間嘗試了提示詞自動生成文本內容（表單、文案）、AI提問以幫助客戶獲取更多消費者信息、AI分析報告輸出報告等項目。

　　目前從數據及反饋來看，AI在內容總結、分析及報告撰寫上的反饋相對較好，可以到80-90分，在基于prompt生成特定內容方面，需求較大，如果要求沒有那么高，基本湊合，但精準度還不夠，和prompt寫的不夠好相關，可以打到60-70分。

　　總結來看，對于我們的產品及客戶需求來說，只做到60分是不夠的，損耗的30分（假設人工自己做是90分）和AI帶來的效率提升對比，得不償失。

　　不管是新簽還是續費，都可以分成兩大塊工作，一個是直接對客的，一個是內部運營及管理。

　　由于生成式AI強大的文本學習及對話能力，我首先考慮的是在對話這塊如何能夠取代或輔助部分人工對話場景。

　　所以優先在對客服務這塊，通過投喂幫助文檔等語料+微信號全托管（github的API工具），嘗試設立群聊&單聊機器人、產品內機器人的方式來提升服務效率。

　　整體的對話效果還是不錯的，但群聊的觸發機制不太符合日常溝通的習慣，且由于產品本身原因，需要客戶提供指定的賬號才能更好定位及解決客戶問題，所以整體實踐的效果大打折扣，只能達到5分，最終決定暫時擱置。

　　對于不需要太多資料輔助定位問題的產品，估計效果會更好。

　　獲客這塊就沒有做嘗試了，因為我們的線索都比較精準，AI雖然效率可能會更高，但會miss掉一部分線索，這樣對比不劃算。

　　對于需要做海量潛在客戶初篩，機會成本沒那么高的to C業務，比如金融，通過AI的信息收集、分析、觸達文案生成以及動作執行能力，應該比較適用。

　　除了服務這塊，還嘗試了第三方產品在客戶需求、風險洞察這塊的功能，通過對客戶日常溝通內容的分析，洞察客戶需求以輔助銷售發現商機，分析客戶情緒以幫助客戶成功識別流失風險客戶。

　　功能看著很好，但體驗下來效果很差，主要是內容的洞察速度非常慢，不知道國內有沒有更好的產品或者SaaS公司自研實踐案例。

　　但客戶洞察對業績的直接影響仍然需要持續關注，Gainsight在《THE STATE OF IN CUSTOMER SUCCESS 2024》的調查報告中也說明了這個點。

　　這部分使用比較淺，目前主要用AI來做資料查找、輔助閱讀以及內容審核。

　　當需要收集某一相關主題的大量信息時，我可以通過AI來搜索并總結要點，需要注意的是，一定要核實信息源，因為有時AI提供的總結可能不準確。

　　另一個比較好用的點是找某項特定的資料，比如我需要找某個上市公司財報原文，我只需要告訴讓AI給我提供財報原文鏈接就行了，這個比搜索引擎好用多了。

　　輔助閱讀是一種偷懶的做法，比如我會把我所有關注公眾號的文章，全部丟給AI，讓它幫我總結文章要點，覺得有用的我再去讀原文，和刷短視頻有點像。

　　內容審核也是非常實用的一個點，比如這次公眾號推文，我會先發給AI，讓它幫我檢查語法、錯別字及標點符號，還可以讓它給一些標題建議。

　　同時我還用它來審核一些工作中的合同，告訴它審核的規則，把合同文檔發給AI進行檢查，比人工檢查效率更高，也不容易出錯。

　　這塊能玩的東西很多，全面認識AI的能力+個人需求場景+多學習別人的應用案例，會有奇效。

　　實踐情況：

　　1、AI在SaaS這塊的應用要做到80-90分才能出效果，否則還不如人工，除非是一些容錯率要求較低的成績；

　　2、AI對于SaaS企業核心經營指標改進目前還比較難，但這個值得重點關注和更多嘗試；

　　3、AI個人助理對于“知識型”工作者，挺好用。

　　本文由人人都是產品經理作者【SAAS老司機】，微信公眾號：【SaaS老司機】，原創/授權 發布于人人都是產品經理，未經許可，禁止轉載。

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