Case Studies
30 天能跑出什么结果
以下为脱敏后的交付示例。每个项目都只做一个场景，30 天，按事先签好的指标验收。
电商 · 50–200 人
AI 内容生产工作流
4 人团队手工写商品文案，上新速度跟不上运营节奏。
| 指标 | Before | After |
|---|---|---|
| 单条文案 | 25 分钟 | 5 分钟 |
| 日产能 | 60 条 | 300 条 |
| 人工投入 | 4 人 | 1.5 人审核 |
做法：商品 Excel → 商品知识库 → AI 提取卖点 → 多平台文案生成 → 人工审核发布。
消费品 · 200–500 人
AI 客服知识助手
客服每天回答大量重复问题，高峰期排队，新人上手慢。
| 指标 | Before | After |
|---|---|---|
| 首次响应 | 30 分钟 | < 10 秒 |
| 人工会话量 | 100% | 45% |
| 答案可用率 | — | 86% |
做法：产品资料 + 历史会话建知识库 → AI 首答 → 置信度低自动转人工 → 人工答复回流沉淀。
B2B 服务 · 20–50 人
AI 销售线索助手
线索来自 5 个渠道，靠表格手工合并，跟进经常遗漏。
| 指标 | Before | After |
|---|---|---|
| 线索整理 | 2 小时/天 | 20 分钟/天 |
| 跟进遗漏率 | 约 25% | < 5% |
| 销售跟进量 | 基准 | +40% |
做法：多渠道线索归集 → 自动补全与去重 → AI 分级 → 生成跟进建议推送给销售。
Walkthrough
一个 30 天 Pilot 是怎么跑的
以"电商内容生产"为例，每一步都有明确产出，不是黑盒。
第 1 周
数据与流程确认
拿到商品 Excel、历史优秀文案、品牌调性要求，确定输出格式与审核规则。
产出：数据结构 + 审核标准
第 2 周
知识库与工作流开发
建商品知识库，打通卖点提取与多平台生成，做出简易操作界面。
产出：可用工作流 v1
第 3 周
业务试跑与迭代
运营团队用真实 SKU 试跑，收集不可用案例，调整提示词与规则。
产出：可用率从 62% → 86%
第 4 周
验收与 ROI 复盘
按验收表核对指标，交付成果报告与下一阶段建议。
产出：验收表 + 成果报告
之后
正式部署 / 扩展
达标后补齐权限与异常处理，逐步扩展到客服、素材等场景。
产出：正式系统 + 扩展路线
5×
内容产能提升
86%
最终可用率
3 个月
实际回本周期
* 案例数据为脱敏后的交付目标区间，实际指标以每个项目签署的 Pilot 验收表为准。