被AI“顛覆”一年多后，我們被淘汰了嗎？
從產(chǎn)品開(kāi)發(fā)到客戶(hù)服務(wù)，AI技術(shù)的介入似乎預示著(zhù)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(xiě)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，這里主要總結一些自己直接實(shí)踐及參與過(guò)的一些內容。
一、 AI在SaaS產(chǎn)品領(lǐng)域的實(shí)踐
在產(chǎn)品端，我們團隊沒(méi)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(chǎng)景通過(guò)AI能夠提升效能。
期間嘗試了提示詞自動(dòng)生成文本內容（表單、文案）、AI提問(wèn)以幫助客戶(hù)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(lái)看，AI在內容總結、分析及報告撰寫(xiě)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(méi)有那么高，基本湊合，但精準度還不夠，和prompt寫(xiě)的不夠好相關(guān)，可以打到60-70分。
總結來(lái)看，對于我們的產(chǎn)品及客戶(hù)需求來(lái)說(shuō)，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(lái)的效率提升對比，得不償失。
二、 AI在SaaS業(yè)務(wù)領(lǐng)域的實(shí)踐
不管是新簽還是續費，都可以分成兩大塊工作，一個(gè)是直接對客的，一個(gè)是內部運營(yíng)及管理。
由于生成式AI強大的文本學(xué)習及對話(huà)能力，我首先考慮的是在對話(huà)這塊如何能夠取代或輔助部分人工對話(huà)場(chǎng)景。
所以?xún)?yōu)先在對客服務(wù)這塊，通過(guò)投喂幫助文檔等語(yǔ)料+*號全托管（github的API工具），嘗試設立群聊單聊機器人、產(chǎn)品內機器人的方式來(lái)提升服務(wù)效率。
整體的對話(huà)效果還是不錯的，但群聊的觸發(fā)機制不太符合日常溝通的習慣，且由于產(chǎn)品本身原因，需要客戶(hù)提供指定的賬號才能更好定位及解決客戶(hù)問(wèn)題，所以整體實(shí)踐的效果大打折扣，只能達到5分，最終決定暫時(shí)擱置。
對于不需要太多資料輔助定位問(wèn)題的產(chǎn)品，估計效果會(huì )更好。
獲客這塊就沒(méi)有做嘗試了，因為我們的線(xiàn)索都比較精準，AI雖然效率可能會(huì )更高，但會(huì )miss掉一部分線(xiàn)索，這樣對比不劃算。
對于需要做海量潛在客戶(hù)初篩，機會(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、觸達文案生成以及動(dòng)作執行能力，應該比較適用。
除了服務(wù)這塊，還嘗試了第三方產(chǎn)品在客戶(hù)需求、風(fēng)險洞察這塊的功能，通過(guò)對客戶(hù)日常溝通內容的分析，洞察客戶(hù)需求以輔助銷(xiāo)售發(fā)現商機，分析客戶(hù)情緒以幫助客戶(hù)成功識別流失風(fēng)險客戶(hù)。
功能看著(zhù)很好，但體驗下來(lái)效果很差，主要是內容的洞察速度非常慢，不知道國內有沒(méi)有更好的產(chǎn)品或者SaaS公司自研實(shí)踐案例。
但客戶(hù)洞察對業(yè)績(jì)的直接影響仍然需要持續關(guān)注，Gainsight在《THE STATE OF IN CUSTOMER SUCCESS 2024》的調查報告中也說(shuō)明了這個(gè)點(diǎn)。
三、 AI在職場(chǎng)工作中的實(shí)踐
這部分使用比較淺，目前主要用AI來(lái)做資料查找、輔助閱讀以及內容審核。
當需要收集某一相關(guān)主題的大量信息時(shí)，我可以通過(guò)AI來(lái)搜索并總結要點(diǎn)，需要注意的是，一定要核實(shí)信息源，因為有時(shí)AI提供的總結可能不準確。
另一個(gè)比較好用的點(diǎn)是找某項特定的資料，比如我需要找某個(gè)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(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*的文章，全部丟給AI，讓它幫我總結文章要點(diǎn)，覺(jué)得有用的我再去讀原文，和刷短視頻有點(diǎn)像。
內容審核也是非常實(shí)用的一個(gè)點(diǎn)，比如這次*推文，我會(huì )先發(fā)給AI，讓它幫我檢查語(yǔ)法、錯別字及標點(diǎn)符號，還可以讓它給一些標題建議。
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。
這塊能玩的東西很多，全面認識AI的能力+個(gè)人需求場(chǎng)景+多學(xué)習別人的應用案例，會(huì )有奇效。
總結一下
實(shí)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(jì)；
2、AI對于SaaS企業(yè)核心經(jīng)營(yíng)指標改進(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)人助理對于“知識型”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】，*：【SaaS老司機】，原創(chuàng )/授權 發(fā)布于人人都是產(chǎn)品經(jīng)理，未經(jīng)許可，禁止轉載。
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