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标题: WorkBuddy+企业微信,6个获客转化场景实战拆解(附WorkBuddy 100+适用提示词) [打印本页]

作者: QfICegVe    时间: 昨天 10:20
标题: WorkBuddy+企业微信,6个获客转化场景实战拆解(附WorkBuddy 100+适用提示词)
往年,AI Agent几乎成了企业服务圈最热的话题之一。

你会发现,市面上四处都在讲:龙虾、智能体、Agent、自动化工作流、AI员工 ... 听起来都很凶猛,但真正落到企业一线,就会遇到一个很理想成绩:怎样让这些AI接上企业的业务?

尤其是对于有了成熟外部系统的企业来说,最常见的成绩不是“有没有AI”,而是:

假如你也有这些疑问,明天这篇文章,你务必看完!

我耗时1天,在WorkBuddy上测试了最常见的几个真实业务场景,然后用一篇文章,3分钟的工夫,把测试结果呈现给大家,让大家看看,像是WorkBuddy这样的腾讯明星AI产品,到底是样子货,还是真有用。
01 企业需求的AI,首先要会管理、服务客户



AI Agent很多,但能调用企业微信来服务客户微信的,寥寥无几。



如今市面上的AI产品的确很多。能聊天的很多,能写文案的很多,能做流程的也很多。

但企业的核心部门,比如:客户运营、销售部门,他们真正要的其实不是一个“聪明的聊天机器人”。

而是要做到:

但是,市面上大多数的AI,都只会说,并不符合企业的这些需求。

举个很简单的例子,假如你问一个普通AI:

“帮我看看最近7天新增客户状况,并告诉我哪些客户该优先跟进。”

它最多只能告诉你:应该看哪些目的、应该怎样分类客户、实际上应该怎样管理销售动作。

可假如这件事放到Work Buddy上,就不是“告诉你实际”,而是直接末尾干活。

这就是两者最大的区别:

普通AI是在回答成绩,WorkBuddy是在处理真实的业务。

说白了,WorkBuddy值得选,不只是由于它是AI,而是由于它更像“工作入口”,可以丝滑接入企业微信和SCRM中,结合Skill去真正干活儿。



02 能让AI落地业务的,是Skill


到这里一定又有人问,不是在说WorkBuddy这类AI吗,怎样又搭了个Skill?这个东西,到底有啥用?



拿企业微信最大服务商「微盛」上传的“微盛企微管家”Skill举例,它所做的,就是“把SCRM才能变成可对话调用”。



本来你用SCRM去查客户、查群、查标签、查跟进、做群发,步骤是这样的:打开SCRM后台找模块 → 切页面 → 设挑选条件 → 拉数据 → 本人总结 → 再决议下一步动作。

而 Skill 的价值在于,它把这条又碎又长的途径紧缩成了:

一句自然言语发问 → AI了解你的意图 → 调用SCRM Skill才能 → 前往结构化结果/建议

它不是替代SCRM。它是在把SCRM从“操作后台”,晋级成“可被AI调度的业务才能中心”;把步骤繁琐的SCRM功能,变成了可以被AI直接调用的业务才能。

这就是为什么我们会说:

没有Skill,AI很聪明,但离业务很远;有了Skill,AI才真正末尾贴着业务跑。

当你在AI里提出需求,AI只会结合你的成绩停止检索,然后反馈给你处理方法;而你在WorkBuddy里发问,它的工作逻辑是:


你可以把它了解成:WorkBuddy 是“大脑”,微盛SCRM Skill是“手和脚”,企业微信/SCRM数据场景,是“真实战场”。

少一个都不行。

03 WorkBuddy+Skill的6个办公场景




那么真刀真枪把业务成绩、义务扔给他,它的表现如何呢?

直接放上我对六个场景的测试结果⬇️

场景一:早会前,疾速清点最近新增客户和待跟进客户

这是销售管理里非常典型的高频场景。

比如区域销售担任人每周开晨会前,都要回答几个成绩:

过去做这件事,通常要在后台来回切:看客户列表 → 看标签 → 看跟进记录 → 看最近互动状况,最后还得本人再人工汇总成晨会要点。

其实不是本人不会查,而是这些事情太碎、太慢、太容易漏。

假如换成WorkBuddy+微盛SCRM Skill,操作就简单很多。

你可以直接问:

帮我查我最近7天新增客户和重点跟进客户状况

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它就能帮你把最近新增客户、重点客户、待跟进摘要、优先处理建议拉出来。

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这类才能的价值,不只是省工夫。更关键的是,它让销售担任人从“本人查数据”变成“直接看结论”。

对一线管理来说,这种体验差别非常大。

场景二:客户拜访前,5分钟补齐客户全貌

很多销售拜访前最怕什么?

不是没预备,而是预备不残缺。

一个重要客户要见面,正常至少要搞清楚这些信息:

成绩在于,这些信息往往散在不同系统、界面里。你想在出门前迅速拼起来,非常费劲。

这时分,你只需求在WorkBuddy里说一句:

我要去拜访XX客户,帮我预备一下

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它就可以围绕客户名,把以上那些信息整理起来,生成一份拜访前简报:

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这类场景里,AI真正替代的不是“思索”,而是替代了你在不同模块之间搬运信息的过程。

销售带着这种预备去见客户,专业感会完全不一样。

场景三:复盘客户群效果,不再只看“发了没有”

很多企业做企微客户群运营,常常停留在一个很浅的层面:明天发了什么、谁发的、发没发出去?

但真正有价值的复盘,应该往下看:

成绩是,很多运营同窗往常曾经够忙了,很难再有精神去一层层拉数据、做横向比较。

这时分,WorkBuddy+微盛SCRM Skill可以协助你把“群运营复盘”这件事故得更轻。

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你可以让它围绕客户群和群发效果,疾速提炼:群活跃状况、群发执行状况、重点群表现差异、后续优化建议:

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这对运营最大的协助,不是替你做最终判别,而是把原来需求人工翻后台、汇总表格、再写总结的过程,大幅紧缩。

你会分明感觉到:以前复盘靠毅力,如今复盘真的可以靠AI工具了。

场景四:规划并创建群发义务,让群发不再只是“想到就发”



企微群发是很多团队都会用的动作。但成绩也很典型:发什么、发给谁、用什么标签挑选、什么工夫发、这次群发的目的是什么..

很多时分并不是不会发,而是短少更系统的规划。

WorkBuddy可以结合你的需求,把“想到一个群发需求”疾速转成“可执行的一个群发义务”。

比如你可以让它围绕某个活动、某类客户、某个产品触达义务,帮你梳理内容,并让你确认后,创建一个群发义务:

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这类才能特别合适两类人:

1.刚末尾做企微运营,不知道怎样规划触达的人

2.比较忙,不想花工夫去创建企微群发义务的人

WorkBuddy+微盛SCRM Skill可以直接帮你把群发从“建议”晋级成“执行”。

场景五:客户分层与标签清点,疾速找到“该服务谁、该转化谁”



很多团队的成绩,不是客户少。而是客户明明在企微里,却没有被真正分层运营。

这种时分,最怕的是后台有一堆有需求的人,但团队没有才能把它转成跟进计划。

而WorkBuddy+微盛SCRM Skill正好能把“沉寂数据”变成“可执行名单”。

你可以让它围绕标签、跟进状况、客户形态去帮你盘:

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对销售和运营来说,这种价值非常理想:可以让AI迅速帮找到最该动的那一批客户,不是等他们的消费热情冷却了再去。

场景六:做一线业务问答助手,让新人也能更快上手SCRM

很多团队引入SCRM之后,还有一个常见难题:系统有了,但一线不会用。

尤其是新人、销售顾问、运营同窗,常常会问:这个客户怎样看历史记录?群发应该怎样挑选对象?

假如每次都靠老同事带、靠运营同窗回答、靠主管手把手教,效率会很低。

这时分,可以让WorkBuddy承担起“业务运用助手”的角色。

一线不需求先学会一切后台途径,而是可以先从“我想处理什么成绩”出发,直接用自然言语去问AI。

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这种变化的意义很大,除了能降低SCRM运用门槛,还能延长新人上手周期,提升一线运用积极性。让工具真正被用起来,而不是躺在后台里。

很多时分,企业不是缺系统。而是缺一个让系统“真的被用起来”的入口。

Work Buddy,就是那个入口。


写到这里,你应该曾经能回答最末尾那3个成绩了



成绩一:市面上AI Agent这么多,为什么偏偏选这个?

由于企业场景里,“通用聪明”不等于“业务可用”。

很多AI能聊天、能写作、能做分析,但它们不一定能真正进入企业微信客户运营场景,帮你查客户、串信息、拉结果、给动作建议。

而WorkBuddy 的优势在于,它更合适作为企业工作入口;微盛SCRM Skill的优势在于,它把SCRM才能变成了可以直接被AI调度的业务才能。

成绩二:这个 Skill 牛在哪里,我为什么要用?

它牛的地方,不是“多一个插件”,而是:本来分散在SCRM里的查询、串联、提炼、辅助决策才能,变成一句话就能调用的工作才能。

让查客户更快、看全貌更快、做复盘更快、做群发规划更快、找重点客户更快、新人上手更快。真正延长“想做一件事”和“真的把它做出来”之间的间隔。


成绩三:为什么说两者结合无可替代?

由于它刚好补上了彼此单独存在时最分明的短板。

只要AI,没有业务才能衔接,容易停留在“会说不会做”;只要SCRM,没有智能入口,容易停留在“功能很多但用得很累”。

而两者结合之后,构成的是:自然言语发问 → AI了解意图 → Skill调用SCRM才能 → 前往结果/建议 → 进入实践业务动作。

这才是真正能被一线团队长期用起来的外形。

最后说一句更理想的话,如今很多企业都在谈AI。但真正拉开差距的,从来不是谁先“听说AI”,而是谁先把AI嵌进业务流程。




假如AI只是放在一边写写周报、润饰文案,那种价值,很容易被替代。而当AI末尾了解你的客户运营场景,接入你的SCRM才能,直接参与业务动作,才是AI真正末尾产生价值的末尾。




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