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那些让你「活人微死」的工作日,终于有救了

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机器之心原创

作者:张倩

「麻烦你,鱼丸粗面。」「没有粗面。」

「是吗?那来碗鱼丸河粉吧。」「没有鱼丸。」

「是吗?要牛肚粗面吧。」「没有粗面。」



这段让人哭笑不得的对话相信很多人都听过。不过扎心的是,还有些人,他们的工作就是现实版的「鱼丸粗面」式循环。

明明后厨的同事已经在群里喊「食材不够了」,可点单系统却因为来不及手动下架,导致前厅的客人还能点到已经售罄的菜品。明明奶茶用户的口味已经悄悄地变了,好多人向店员询问「有没有 xxx」,可负责决策的总部后知后觉,半个月才研究明白要添加哪些新元素。有好多细枝末节的问题,群里明明讨论过,也讨论出了解决方案,但无论是新来的还是刚好没参与讨论的老员工,一遇到类似问题还是靠嘴去问。

这一年到头,哪个部门的员工都觉得自己活儿没少干。但公司数据摆在那里:没增长就是没增长

看到数据,老板急了:你们都给我去学 AI,把能用的都用一遍,用完填个表,写上自己今天用了哪些 AI 功能,花了多长时间。收到命令的员工心里苦啊:上哪儿找那么多真能解决问题的 AI,这填表的时间比用 AI 的时间还长。

这种「拧巴」的现象在国内企业中应该并不罕见。因为这几年,AI 模型其实更多地以聊天机器人的形式存在,当个百科全书用肯定没问题。加上 RAG 之类的「外挂」,定制个能解决特定问题的机器人也不难。但问题是:你能明显感觉到,它们能解决的问题大多是「单点式」的,一旦涉及的问题时间跨度比较长,或者人员比较杂,你就不想用了。有那个帮它们找上下文的功夫,你自己就把问题解决了。

说到底,还不是因为,当前市面上的大多数 AI 工具其实并没有真正把大家的工作流程打通,那些靠内部各平台、内外上下游、历史资料协同才能解决的问题,大多数 AI 工具都帮不上忙。而这些问题,才是各家老板焦虑的根源。

这也是为什么,当我们看到企业微信最新的 5.0 版本发布时,有种眼前一亮的感觉。



乍一看,他们发布的东西其实没什么稀奇 —— 智能搜索、智能总结、智能机器人都是市面上早就存在的产品形态,智能表格别家也有,邮箱、名片这些更是司空见惯。

但要命的是,企业微信做明白了一件事 ——通过打通公司运转中那些最耗时、最繁琐的连接点,他们将原本割裂的内部协作、外部市场和数据资产,盘活成了一个深度一体化的有机整体

这么说可能有点抽象,那我们不妨直接进入一个真实的办公场景,看看这一切究竟意味着什么。

实习生牛帕橹的一天

你叫牛帕橹。星期三早上 9 点,身为家装公司实习生的你,从刚进公司门就激活了一种「活人微死」的状态,因为你知道,这一天肯定又不好过。

第一个麻烦来自老板的一条消息:「把天通苑李 xx 那个最终确认版的装修方案发我一下,我马上要用。」

你心里「咯噔」一下…… 李先生是上个月最花精力的客户,为了他那个「既要简约风又要轻奢感」的方案,设计部前后改了不下七八版。

最要命的是,最终的确认是在一次线上会议里口头敲定的,但具体的细节讨论和微调又散落在好几个项目群的聊天记录里。老板要的到底是会议录屏里那一版,还是聊天记录里更新过的,又或者是你电脑里那个标着「v1.0 最终确认稿」的文档?你完全记不清了,只能在堆积如山的文件夹、会议录屏和聊天记录里,绝望地开始考古 。

9 点半,文件总算拼凑着交了上去,老板又来了一记重击:「明天早会,我想了解一下,这个月我们服务中的这些客户,在他们的专属服务群里,抱怨最多、问得最多的问题是哪几个?另外,『智享生活・全屋智能』那个项目现在什么进度了,有什么卡点?」

你感觉脑子更乱了。公司为了服务好客户,为每个客户都建了一个专属服务群,里面有设计师、客服、项目管家和你。要了解客户的问题,就意味着你得手动翻阅上百个群的聊天记录,把那些零散的抱怨和提问一条条复制粘贴出来。

而「智享生活・全屋智能」项目的情况更让你头大。你得先在项目主群里 @各个环节的负责人,然后等他们有空回复,再追问细节。往往一个问题要来回好几轮才能问清楚,等你收齐所有信息,恐怕天都黑了。

下午 2 点,混乱还在继续。一个客户在专属群里 @你,问了一个很具体的问题:「咱们用的这款石英石台面,具体的质保政策是什么?耐高温防渗透的测试报告有吗?」你一下被问住了。这些资料肯定有,但好像放在公司那个极其难用的内部知识库里。你手忙脚乱地去搜索,系统卡顿、分类混乱,折腾了十几分钟也没找到。你不敢打扰正在忙的设计总监,只能尴尬地在群里回复:「我马上帮您确认」,客户那边却再没了下文。

下午 4 点,销售总监甩给你一个 Excel 表格:「牛帕橹,这是上个月的意向客户跟进记录,你帮我更新一下他们的最新状态,标记出哪些是高意向的,哪些快流失了。」你打开表格一看,密密麻麻 300 多行数据。要更新状态,你必须根据客户的名字,在一大堆聊天记录里一个个去搜。更崩溃的是,表格里的人和微信上的客户是对不上的,无论是找这个人还是找围绕他建的群都不容易。

晚上 9 点,办公室只剩下你一个人还在疯狂敲键盘。你一边对着 Excel 手动标注客户意向,一边感叹:一天下来好像干了不少活儿,又好像什么都没干成。信息像一盘散沙,散落在各个角落,而你的工作就是用最笨的办法把它们勉强粘在一起。要天天这么循环下去,真不如早点跑路……

企业微信 5.0,如何拯救牛帕橹的一天?

看了牛帕橹的一天,是不是狠狠地共情了?

其实,他的那些崩溃瞬间,正是企业微信 5.0 想解决的 —— 他们想用 AI 把那些最磨人的环节,一个个捋顺了,而且是以一种不改变习惯、不增加成本的方式。

首先,是找东西这件「小事」。

在工作中,很多关键信息,其实并没有被好好地归档。它可能只是某个同事在项目群里提的一嘴,或是上次开会时一闪而过的 5 分钟讨论。当你需要它的时候,你甚至都不知道该从哪儿搜起,关键词也不记得。

但如果你用的是企业微信 5.0,你只需要像跟同事说话一样,在搜索框里用口语提问。



企业微信的「智能搜索」能直接跨越聊天、会议、文档、邮件,把所有相关的信息都精准地翻出来,甚至能直接定位到是哪次会议的哪个时间点确认的,附上原始链接让你溯源。



它就像一个「大管家」,默默记下了所有发生过的事,随时等着你问。有了它,员工再也不用担心紧急流程卡在自己这里,老板也不用担心历史资产利用不起来。比优特的一位店长甚至用这个功能盘活了自己多年以来的聊天记录。

其次,是「总结汇报」这个大工程。

这个过程让牛帕橹抓狂的,是项目涉及的人太多了。别人不汇总给他,他也没办法。但别人也很忙,而且可能也要在多方统计上花时间。

在企业微信 5.0 里,这件事因「智能总结」的出现而变得异常简单。

老板想了解项目的进展,可以直接向 AI 提问。系统不仅能整合零散在各处的文档和记录,还能将问题同步给项目的所有关键成员。每个人都无需再费力手写汇报,只需让 AI 一键生成自己负责部分的总结,确认后即可提交 。

最终,所有人的总结信息会汇集到一个共享的动态看板上。在这个看板里,老板既能掌握全局,也能看到每个环节的具体细节,彻底解决了信息在层层传递中可能出现的偏差和遗漏。



视频链接:https://mp.weixin.qq.com/s/l8HiAoU8Lrtjep6Hw3Lpqg

这不仅是为老板节省时间,更是把所有项目成员,都从被动、繁琐的汇报工作中解放了出来,让他们有时间去做更多创造性的工作。

解决了大问题,还有一些数不清的「鸡毛蒜皮」。

客户在群里问了一个关于石英石台面的细节问题,牛帕橹瞬间被问住了。这种小麻烦,平时占用了大量时间 —— 电脑坏了怎么报修、几个月前的发票还能不能报、新产品的某个参数是多少……

过去,公司为了解决这些问题,会积累山一样多的文档:公司制度、业务 SOP、客户案例集、产品介绍等等。但员工平时很忙,根本没时间主动去学,一旦真的碰到了问题,第一反应还是去「找人问」,但能不能得到有效答案就不一定了。

企业微信 5.0 的解法是「智能机器人」,一个你可以随叫随到的「AI 同事」。



这个「AI 同事」不仅能解决行政、财务、IT 问题,更能深入业务协作。比如,当视频创作团队脑暴选题时,可以随时询问机器人,从过往的海量视频数据中,获得爆款选题的角度作为参考。



更强大的是,通过开放的 API 接口,机器人还能打通企业的业务系统,解决实时操作问题,比如帮餐厅一句话下架菜品。



这个功能的核心,就是让企业内部所有沉淀下来的信息、制度和流程,都能被每个员工以最简单、最自然的方式利用起来,没有什么学习成本。

最后,是那张让牛同学加班到深夜的 Excel 表。

牛帕橹最痛苦的工作,莫过于对着那张密密密麻麻的表格,手动去聊天记录里爬楼判断客户意向,还有帮老板去总结客户群里的反馈。这背后其实反映的是很多发展中企业面临的管理难题:规模上去了,怎么把服务质量也提上去。

就像一位二手车行的老板所说,他手下有上百位销售,但生意远不如当初「单枪匹马」时好做。新人虽然很努力地加客户微信,但客户到底想买什么车、预算多少、顾虑是什么,很难捋清楚,大量商机就这么白白流失。而老板自己,也很难了解一线的真实服务情况。

在企业微信 5.0 里,这个问题可以用一张表来解决,也就是「智能表格」。它的核心优势,也是市面上其他产品所不具备的,就是与微信的无缝打通



销售添加的所有微信客户、甚至为高净值客户建立的上百个专属服务群,都可以一键导入智能表格,彻底解决了「人对不上」的难题。



更妙的是,那些藏在聊天记录里、过去需要助理手动爬楼才能找到的「金矿」,现在 AI 可以自动挖掘。销售和客户聊完后,智能表格可以一键生成跟进总结,AI 会自动帮你提炼出客户的购车意向、配置偏好、预算范围等最关键的决策信息,并识别出高潜力的重点客户。

它甚至能更进一步,基于客户情况,智能生成下一步的跟进话术或个性化的邀约话术,就像给每个新人都配上了一个懂行的老师傅,跟着做就行。

有了这个功能,企业真正实现了一张表管项目、管业务、管客户,将微信上鲜活的客户需求,无缝转化为企业内部高效的协同动作,最终带来实打实的增长。

从 10 万人到 100 万人

比亚迪们为什么坚持用企业微信?

从 2016 年发布以来,企业微信已经走过了 9 年的历程。这 9 年中,他们凭借快速的迭代和无可替代的连接能力被很多企业用户所青睐,比亚迪就是其中之一。在刚接入微信时,比亚迪只有 10 万员工,而如今,这一数字已经涨到了 100 万。

在谈及为什么一直坚定选择「企业微信」时,比亚迪信息中心主任裘彦给出了一个令人印象深刻的理由 ——「任何其他的产品对我们来说都是局部最优解,只有企业微信是全局最优解。」

这个「全局最优解」怎么理解?就像前面几个新功能所展示的,企业微信提供了一个全面、一体化、打通内外全部链路的解决方案,而不是像其他工具那样,可能在某个单一功能点上很强,但在整体上却是割裂的。

这种「一体化」体现在三个方面:

一是内部办公一体化:在接入 AI 之后,它将聊天、文档、邮件、会议等所有办公应用和流程彻底融合在一个平台内完成 。员工无需在多个软件之间来回切换,信息和数据可以在平台内无缝流转。

在智能搜索、智能总结和智能表格中,我们已经看到了这种一体化所带来的强大力量。而企业邮箱的变化,则更直观地展示了这种一体化如何打破工具之间的壁垒。

在新版企业微信内部,邮箱和通讯录、聊天是打通的。这意味着你可以直接给任何一个在企微上聊过天的人发邮件而无需知道他的邮箱地址;AI 也能读懂你的聊天和文档,帮你写出更贴合业务的邮件。





更重要的是,这种融合延伸到了内外沟通。当收到外部供应商的报价邮件,你可以一键转发到内部采购群讨论;群里商量好后,用 AI 帮你写一封合同审批邮件走内部流程;等流程走完,最终的回复邮件还能一键分享到与供应商沟通的微信群里。

整个过程行云流水,原本需要在邮件、办公软件、微信之间反复横跳才能完成的工作,现在被真正地一体化了。

这些看似微小的优化,正是「内部办公一体化」的价值所在:将原本割裂的工具深度融合,让员工的工作流不再被中断。

二是内外连接一体化:企业微信天然与微信互通,能够将企业内部的协作与外部的市场、客户、供应链连接起来。这使得企业能够更精准地捕捉外部市场和客户需求的变化,并快速将这些信息同步到内部的生产、研发等协同流程中,形成类似「柔性供应链」的敏捷反应能力。

家装品牌索菲亚和咖啡巨头瑞幸的例子很能说明这一点。在索菲亚前端销售与客户的微信沟通群里,客户需求的任何变化(比如修改柜子设计),都能通过智能表格实时同步到后端的生产链条和供应商,实现前后端数据的即时打通,避免沟通延迟带来的损失。瑞幸咖啡的高管则通过这种内外打通的高效率来掌握一线的销售情况和用户偏好 —— 他们能够瞬间知道今天下午 5 点钟,大家喜欢的咖啡是什么,卖得怎么样,然后第二天及时调整。

三是数据资产一体化:在 AI 时代,将所有信息和数据都集中在一个平台上,可以最大化 AI 的效能。

像比亚迪这类很早就接入企业微信的大客户对于这一点体悟最为明显。企业微信帮助他们连接了全球百万员工、上下游众多供应商,所有信息都在一个平台上。如今,AI 加持的社会化协同时代到来,「丰收」的时刻也随之来临。

对于这些企业来说,过去多年沉淀下来的数据资产,现在有了 AI 的加持,能立刻转化为强大的生产力。当所有的沟通、文档、流程和数据都汇集于此,AI 就有了最全面、最肥沃的「土壤」。无论是智能搜索还是智能总结,都能在这个统一的数据基础上发挥出最大威力,帮助企业做出更明智的决策 。这正是「数据资产一体化」的核心价值:让前瞻性的平台布局,在 AI 时代获得最大的回报

写在最后:不止于连接

在当今的商业环境中,任何企业都不是一座孤岛。未来的协作,必然是企业与企业之间,与上下游、合作伙伴的社会化协同。企业微信的升级核心,正是为了帮助企业更好地连接内外部的信息和资源,在高效的社会化协作中创造更深度的价值 。

为了满足不同企业的特定需求,企业微信也提供了更灵活的选项。对于注重数据安全的企业,可以选择私有化部署版本,将数据与服务都部署在自有服务器上。其部署成本和资源消耗极低,仅需一台服务器就能满足千人规模企业的使用,而且功能和 Saas 版本基本一致。而对于业务遍布全球的出海企业,企业微信的海外版——WeCom,则可以帮助他们实现高效的跨国协作和管理。

从一个沟通工具,到一个 AI 加持的一体化协作平台,企业微信用 9 年时间讲述了一个关于「连接」的故事。如今,AI 让这份连接的质量和深度都得到了质的提升。而未来,企业微信的目标将是推动企业从追求「触达广度」转向深耕「服务深度」,在每一次客户互动中创造不可替代的温度与价值。

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