AI的浪潮正以前所未有的速度席卷各行各業(yè)，而在私域運營這場精細化博弈中，AI不再只是“錦上添花”的工具，而是“重塑效率與體驗”的關(guān)鍵引擎。本文將從大語言模型的原理出發(fā)，深入拆解AI如何在企微私域的獲客、轉(zhuǎn)化、留存、數(shù)據(jù)分析等核心環(huán)節(jié)中實現(xiàn)實戰(zhàn)賦能。

AI在企微私域運營中的定位與價值邊界

Deepseek的R1模型憑借著中文語境及簡單易用爆火，上至國家企業(yè)下至個人，都意識到了AI的創(chuàng)作潛力。

各行各業(yè)都爭相AI化，自媒體也不斷傳播有多少工作崗位將會被AI替換，不會用AI就會被淘汰的恐慌。人們一度陷入了不會用AI就會被淘汰的恐慌，正是利用當(dāng)前的焦慮期衍生了很多韭菜課程，宣稱會AI就可以實現(xiàn)逆天改命，實現(xiàn)財務(wù)自由，否則就會被時代遺棄。

接下來我從私域運營的角度來梳理一下AI的工作原理和AI的價值邊界，希望看完之后可以打破AI的魔化進入到實際應(yīng)用中，讓AI更好地為我們賦能。為了精簡范圍，以下所講的AI為大語言模型。

1.大語言模型的工作原理

大語言模型其實就是投放了大量的語料進行訓(xùn)練使其學(xué)習(xí)到人類語言的語法和語義，以及一些常識。模型訓(xùn)練后組成了一個個的詞，在生成答案的時候不斷去拼接出現(xiàn)概率最高的詞，大模型預(yù)測的下一個詞越準確，代表大模型的能力對問題的還原度越高，也就回答準確率越高。Deepseek相比于國外的大語言模型給出的答案更加符合國人標準，就是因為Deepseek投喂的是中文語料。

2.大語言模型的價值邊界

基于以上的工作原理，那么就可以理解大語言模型不是萬能的了，需要結(jié)合其他技術(shù)一起使用。大語言模型的能力主要是對語義的理解和數(shù)據(jù)分析，以及還有語音生成和圖像生成的衍生，最直觀的就是你問一個問題，他給你答案。因為大語言模型被投喂了大量的文獻材料，所以在知識邊界來說會更加廣泛，但是大語言模型無法超越的是人類情感的感知。

盡管如此，在內(nèi)容生成上大語言模型都可以給我們做賦能，拓展內(nèi)容生成的上限。我們都知道在企微私域的社交性決定了運營的核心，也就是精細化的用戶管理，通過深入人心的內(nèi)容，持續(xù)打造用戶與品牌的信任，深化用戶忠誠度。

首先，大語言模型可以在這里不斷優(yōu)化運營人員的內(nèi)容質(zhì)量和數(shù)量的上限，為精細化運營做賦能。其次，運營的效果怎么樣做到更好，這就可以使用AI分析運營數(shù)據(jù)從而得出優(yōu)化建議。

具體在企微私域的各個運營環(huán)節(jié)怎么樣使用AI賦能呢？

AI賦能企微私域運營核心環(huán)節(jié)

1.獲客：高效引流與高效破冰

1）線索智能評分/分級：自動化評估潛客價值

根據(jù)引流的場景進行線索評估，如APP/H5/小程序引流，根據(jù)歷史信息，訪問記錄，停留時長等做一個綜合評分。如果是電商場景，則可以根據(jù)用戶的訂單信息做評分。

將用戶分為幾個等級，不同的等級采取不同的轉(zhuǎn)化策略，給銷售提供一個用戶等級評分并且生成跟進建議，若是客單價較低的行業(yè)也可以直接形成自動跟進的SOP，批量提高成交率。

2）高效數(shù)據(jù)清洗：AI外呼加粉提高線索清洗效率

對于有較大的歷史數(shù)據(jù)時，1個電銷人員一天打300個電話已經(jīng)工作量飽和了。但是接入AI外呼，這個上限就大大提升了，人工可以有更多的精力做后續(xù)的承接。

使用AI清洗中低分線索，并且可以將電銷的話術(shù)及對用戶的標記等形成方法論投喂給AI，使得AI能夠?qū)€索外呼之后做初步判斷，向銷售傳遞用戶情況并給出對應(yīng)的行動建議，無縫銜接AI與人工之間的交接，提高整體的產(chǎn)出。

3）引流渠道效果分析：分析最佳引流渠道

在同等的利益點上，引流率和轉(zhuǎn)化率結(jié)合分析得出最佳渠道。比如A渠道引流率是20%，首單轉(zhuǎn)化率是10%；B渠道引流率是10%，首單轉(zhuǎn)化率是20%。綜合來看是B渠道為更優(yōu)渠道，這渠道的用戶更加精準，同時結(jié)合不同渠道的成本來計算得出最佳渠道，不斷優(yōu)化引流成本。

4）個性化歡迎語與破冰：提升第一印象與開口率

在上一層已經(jīng)做好了當(dāng)前用戶的評分后，根據(jù)用戶的情況制定個性化歡迎語，讓用戶感受到品牌的連貫性，避免跨平臺的割裂，提升用戶對品牌的好感度。在文案設(shè)計上可以向用戶提一個不用思考的問題，通過AI不斷打磨優(yōu)化提升用戶的開口率，因為用戶開口率直接影響了首單轉(zhuǎn)化率。

2.轉(zhuǎn)化：智能化銷售推進

1）轉(zhuǎn)化路徑SOP自動化與個性化：基于行為的精準觸達

接入AI前的自動化SOP只能根據(jù)客戶的標簽設(shè)置相對固定的幾個SOP，或者說就是一段段的話術(shù)，當(dāng)用戶做出回應(yīng)之后的判斷就不準確了，不能夠很好地根據(jù)用戶的情況做出下一步動作而是簡單地執(zhí)行當(dāng)前的SOP，或者從中介入人工的方式彌補這一缺陷。

接入AI之后，用戶回復(fù)了對應(yīng)的話可以繼續(xù)跟客戶溝通，并且將當(dāng)前用戶推到下一個SOP流程中，根據(jù)用戶的反饋不斷生成新的分支讓SOP更加智能化。

讓AI擁有銷冠的能力，比如說銷冠會根據(jù)客戶的回答去挖掘這個客戶的隱藏信息，對于保險行業(yè)來說，客戶說了他住哪里，那么根據(jù)住的地方比較偏遠，應(yīng)該需要汽車出行，可以判斷出這個客戶有車險的需求，從而更加精準地給這個客戶推薦契合的險種。

在與用戶交互的過程中，以及用戶的基礎(chǔ)信息，不斷完善校準用戶畫像。即用戶在聊天中的信息抓取后同步到用戶畫像上，比如用戶描述了家庭住址，可以根據(jù)業(yè)務(wù)需要的顆粒度進行備注，用戶關(guān)心的問題可以做簡單的描述，對用戶生命周期分階段進行分層。

2）AI銷售助手：話術(shù)推薦、語音/圖片生成、信息提取

話術(shù)推薦：當(dāng)用戶進入了成交階段，AI可以聯(lián)系聊天對話的上下文進行總結(jié)分析得出最佳的話術(shù)，銷售可以根據(jù)AI推薦的話術(shù)進行優(yōu)化或者直接發(fā)送，提高銷售的效率的同時拔高銷售的平均水平，直接帶來效率的提高和轉(zhuǎn)化的增長。

語音/圖片生成：借助AI用文字生成語音條，按照以往的測試情況來看，發(fā)送語音的回復(fù)率相比于文字會高30%。除此之外，語音有助于豐富當(dāng)前的人設(shè)增加用戶對我們的信任度。當(dāng)有些產(chǎn)品需要做較多的效果圖時，AI就可以幫助咱們快速生成圖片，讓用戶更快地理解品牌產(chǎn)品。

信息提取：對用戶的聊天內(nèi)容進行總結(jié)，幫助銷售客服在會話流轉(zhuǎn)過程中快速了解客戶意愿，提升溝通效率，并且對此也可以生成一些后續(xù)的跟進建議。

3.留存與復(fù)購：深化用戶關(guān)系

1）AI智能客服：7×24小時即時響應(yīng)，解放人力

有很多客服場景的商家用人工客服進行24小時輪班，人工客服總會有一些情緒化的情況，再加上培訓(xùn)成本極高。

那么現(xiàn)在就可以讓AI智能客服來做這個事，降低成本的同時還可以保持穩(wěn)定的標準服務(wù)。通過企業(yè)知識庫的訓(xùn)練，按照日常的工作流進行設(shè)置，讓AI模擬真人溝通的預(yù)期，24小時不間斷地服務(wù)客戶，當(dāng)AI感受到客戶情緒時進行及時地安撫。

除此之外，對AI智能客服及人工客服的服務(wù)質(zhì)量進行自動化質(zhì)檢分析。通過意圖識別模型判斷客服是否遺漏關(guān)鍵動作（如未發(fā)送購買鏈接、未確認售后政策），結(jié)合業(yè)務(wù)規(guī)則進行自動打分。對服務(wù)異常數(shù)據(jù)進行告警，并從對話中提取高頻詞匯，幫助運營人員了解當(dāng)前用戶的需求熱點。

2）社群AI助手：提升社群運營效率與體驗

首先是通過知識庫和社群SOP的訓(xùn)練，可以做一些社群問題的解答，當(dāng)出現(xiàn)輿情時再人工介入，減少人工維護社群的工作量。其次可以根據(jù)歷史的群活動詳情生成群活動方案并且可以自動執(zhí)行活動方案，讓其全程的社群運營自動化。

3）用戶流失預(yù)警與自動化挽回

通過用戶的發(fā)言數(shù)據(jù)、瀏覽數(shù)據(jù)、購買數(shù)據(jù)、站內(nèi)數(shù)據(jù)等可以分析出當(dāng)前用戶的活躍程度，根據(jù)用戶的活躍程度進行等級劃分并進行分析預(yù)警，進一步設(shè)計挽回方案進行自動化挽回，對此生成挽回報告幫助運營不斷調(diào)優(yōu)。

04數(shù)據(jù)驅(qū)動：運營決策的智慧引擎

1）運營數(shù)據(jù)分析與自動化報告：實時洞察效果

精細化運營的前提是找出不同需求的人群，再給予針對性策略。在私域運營過程中，用戶在私聊、群聊中的行為，朋友圈的互動，H5/小程序/站內(nèi)平臺等的行為都可以形成數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)可以構(gòu)建成用戶生命旅程視圖。

將用戶生命旅程進行切段分析，從中找出用戶復(fù)購的阻力，消除阻力，提升復(fù)購，讓AI輔助我們得出分析結(jié)果反哺轉(zhuǎn)化鏈路的優(yōu)化。

2）競品情報監(jiān)控與分析（如公開信息抓取分析）

想要保持一定的市占率，競品的監(jiān)控是必不可少的。在帆船博弈理論中說道，在外界條件相同的情況下，無論第二名采取何種策略，第一名只要跟隨第二名保持一致就能穩(wěn)住自己的地位。

利用AI我們可以更加低成本高效地完成競品數(shù)據(jù)的分析，比如競品在哪些媒體哪些平臺采取了什么樣的措施，從對方拿到的結(jié)果如銷量、點擊量等進行分析是否需要跟進。

另外，還可以監(jiān)控競品的用戶評價和輿情去挖掘用戶的細分需求，同時也可以更好地挖掘產(chǎn)品賣點、盤點產(chǎn)品的吐槽點，找到自己產(chǎn)品的服務(wù)和營銷的迭代機會。

擁抱AI創(chuàng)造更大的價值

在這個變革的時代，AI可以幫助我們變得更強大，學(xué)會使用AI來提高我們的工作效率和業(yè)績。AI在企微私域上的價值本質(zhì)是將人力從標準化任務(wù)中解放，聚焦到更高價值的創(chuàng)造。

AI可以深入到私域運營中的獲客>轉(zhuǎn)化>留存的核心運營動作中，通過“數(shù)據(jù)感知—策略生成—自動執(zhí)行—反饋優(yōu)化”形成閉環(huán)，AI不僅是解決效率與成本之間的矛盾，更是在千人千面中更加深度的個性化服務(wù)中重塑客戶關(guān)系。

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