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中小企业怎么算清上线 Velros 的效果
上线 Velros 的效果不能靠模糊的期待,要用数字来看。这里给出一个框架,用重复工作耗时、流失的营收、响应速度来算效果。
在客户落地一线沉淀的经验
要量效果,得先有上线前的数字
上线之后“看着好像好些了”,和真的变好,不是一回事。首次响应时间、没人回的件数、同事重写草稿的比例。开始之前不把这三个记下来,回头就没有可比的对象。
量出来的提升,落在最新的人身上
Brynjolfsson、Li 和 Raymond 跟踪了五千多名客服坐席,发现用上生成式 AI 助手之后,每小时解决的问题数平均提高约 14%。新人和技能较弱的坐席提升幅度可达 34%,而最熟练的那批几乎没有变化。这是呼叫中心的研究,搬不过来整套结论,但它把“提升出现在哪儿”说得很清楚。
Brynjolfsson, Li & Raymond,Generative AI at Work · NBER Working Paper 31161 · 2023 · 全球
省下来的时间不会凭空消失
从重复里抽出来的工时,会挪到判断上:看待审批、处理例外、跟客户说话。把节省直接记成裁员,通常是算错了。还是那些人,做的是另一些事。
每月省下的工时,是三个乘法
每月件数乘以单件平均处理时间,得到花在重复上的工时。再乘以无需人工就处理掉的比例,得到拿回来的工时。三个数字里有两个已经在你的记录里,只有第三个必须真跑一遍才知道。
换算成钱之前,先停在工时上
把工时乘以人力单价,能得出一个金额,但账上的钱不会因此变少。只有当有人决定这些工时改去做什么,它才变成钱。在那之前,用工时来汇报。
四周是合适的测量周期
一周太短,偶然会混进来;一个季度太长,原因就丢了。每四周用同一种方式量同一批指标,哪一项变差了,就去读那一周的处理记录。
接着看的指南
从同一套运营标准出发,挑了几篇可以接着读的短文。
运营诊断
按你们的业务,为你们一起算出预期效果。
以你现在用的渠道和文件为准,一起理清哪项业务该先做成重复处理、哪一步需要人来审批、用什么指标看效果。
运营诊断