别被大模型吓到，小企业玩AI只需这3招！

先说结论：AI绝对不是大厂的专利，而是小企业的认知杠杆。

大厂，动辄用千亿级的投入来打造一个新的商业模式，但，小企业也并非完全不可作为。

对于小企业来讲，受制于资源，可能很难做到像大厂那样重金来投入，但在认知层面，一定要破除三个认知误区。

第1个误区，AI=大模型=烧钱。实际上对于很多小企业来讲，需要的不是要自研大模型，而是在应用层，比如通过saas服务、平台插件、低代码工具，以极低的成本获取过去只有大厂才能拥有的数据分析和用户洞察能力。

第2个误区，AI需要专业的技术团队。其实基于企业微信这样的一些业务场景化的工具，一线的业务人员完全可以直接使用AI的能力，无需任何的技术背景。

第3个误区，AI见效慢。如果能够找到合适的AI工具，提升客户经理的响应速度以及将大量的常规性咨询由AI进行自动回复，也能极大的提升整个运营效率。所以，小企业同样可以快速验证AI的价值，从“单点场景”切入，就能实现“小步快跑”。

小企业如何实现让AI从“概念”到“业务伙伴？”

第1步，一定要进行场景选择，从高频的痛点切入，而非高大上的项目。

小企业受制于各种资源，必须聚焦其核心的业务场景。

比如Coach，他们选择的场景就是用户社群的运营。这是他们与用户直接沟通的阵地，也是产品创新的源头，通过AI的工具分析社群的聊天记录，提炼用户的偏好。

为什要这样做呢？

首先，高频社群内每天产生了大量的用户对话；其次，痛点是人工的整理效率相对来说比较低，容易遗漏关键信息；再者，价值也比较明确，会直接影响品牌的产品设计和销售转化。

对于小企业来讲，在AI工具的运用上一定不要试图一步到位，可以先选择1~2个场景试点用3~4周的时间来验证这个效果。

比如，可以从社群聊天分析开始看AI能否帮你发现过去忽略的用户需求。

第2步，工具选择，选择“开箱即用”的AI+运营工具。

小企业因为没有技术团队，所以必须要选择低门槛、高集成度的工具。

Coach之所以选择企业微信是因为：首先是免开发的，可以直接通过应用市场安装一些AI的插件，无需写代码；其次，实现了数据的打通，用户的聊天记录、客户信息、订单信息等等都在一个平台，AI可以直接调用；再者，业务的闭环，AI可以通过分析结果直接推送给设计团队，形成用户反馈自产品改进的整个闭环。

在工具选型的上，一定要秉承以下的原则：

（1）业务场景匹配工具能否支撑我们的核心业务场景。假如我们做电商，那么就需要AI分析用户的评论，那么选择支持电商数据接入的工具即可。

（2）集成的成本低。能否支持与企业微信、钉钉等现有的工具进行打通，因为这个可以帮助我们避免数据的孤岛。

（3）使用的门槛低。一线员工能否在更短的时间内学会使用，避免一种“工具很强大、但没人会用”的尴尬场景。

（4）成本可控。月费模式要远远优于年费，所以按照使用量计费，要优于固定的套餐。

我们在服务一家银行时，他们为一线的客户经理搭建的企微微管家，本质上就是将AI的能力封装成业务的场景化工具，理财经理并不需要懂AI技术，只需要在企微上提问，AI就能自动整合整理合规的话本，秒回业务支持，这种“业务即AI”的思路是很多小企业需要学习的。

第3步，组织一定要适配，让AI成为“业务外脑”，而非“技术的玩具”。

很多小企业在引入AI的工具后，发现用不起来，最关键的原因是组织没有进行适配。AI并不是技术的工具，而是我们业务能力的放大器。

组织实施的过程当中，要注意三个动作：

第1，定义AI的业务角色。在Coach的案例当中，AI其实扮演的是“用户洞察分析师”的角色，它每天都在分析社群的聊天，新生成用户的偏好报告，这个角色需要明确谁负责查看AI的报告，设计团队多久看一次如何将洞察转化为产品改进。

第2，建立人机协同的流程。银行的客理财经理在遇到复杂问题时，AI会先给出一些初步的建议，理财经理再结合自己的经验进行判断，这种“AI先筛一遍，人再做决策”的流程，既可以帮助我们提升效率，又保留了人的专业判断。

第3，培养AI思维的员工。对于一线员工，一定要学会如何向AI提问，如何验证AI输出的准确性，如何将AI的建议转化为一种业务动作，这些都需要简单的培训和持续的实践，才能够不断的优化。

以Coach为例，如何轻量化AI使用？

在Coach的案例当中，之所以他们能够取得成功，并不是因为他们用了多么先进的AI技术，而是将AI的能力与业务场景进行了深度融合，进而形成了一种可复制的增长飞轮。

第1阶段：数据采集，让用户自然表达。

Coach并没有用使用问卷调研，而是通过社群运营，让用户在自然聊天中表达自己的偏好，这比问卷更真实更及时。AI的关键作用就是从海量的聊天中识别出一些有效的信息，比如：

• 用户经常提到的“最常背的包型”时，AI会自动标记为“包型偏好”；

• 用户讨论“最心动的配色”，AI会自动提取“颜色的关键词”；

• 用户在“吐槽肩带太细，捏肩膀”时，AI会自动识别为“设计的痛点”。

第2阶段：洞察提炼，从碎片到趋势。

AI会每天生成用户的偏好报告，包括比如本周最受关注的包型Top3、颜色偏好的热度排行、高频提及的设计痛点等等。

在这个过程当中，AI并不是简单统计关键词，而是结合上下文理解用户的意图，比如“用户说这个包型好看，但太重了”，AI就很能够帮助设计师自动识别出“包型偏好”和“重量痛点”两个维度。

第3阶段：业务闭环，让洞察来驱动决策。

后期设计团队每周都会收到AI生成的用户洞察报告，并根据这些进行产品调整。

比如当发现“小号托特包和焦糖色”成为高频关键词时，设计师就会快速推出焦糖色的小号托特包。

这个闭环的核心就是速度，从用户讨论到产品改型，周期从过去的三个月缩短到一个月。

小企业之所以能比大品牌更快，就是因为决策链条比较低，AI提供的数据支撑可以让我们的决策更加的精准。

于小企业来讲，到底如何来落地AI的“最小可行路径”呢？

首先，场景定义+工具选型。

要明确你需要解决的一个核心问题，比如社群的用户洞察效率低；然后选择一个AI工具，比如企业微信的AI插件；最后设定验证的指标，比如每周生成用户的偏好报告。

其次，进行小范围测试。

可以在一个社群或一个业务员身上进行试用，然后记录使用过程当中的问题，比如AI识别不准，员工不会用等等，最后调整工具配置或使用方式。

第三，评估AI使用的效果。

看看其是否解决了当初我们面临的问题；计算其ROI，比如节省了多少人工成本，带来了多少的转化；最后决定是否扩大使用范围。

小企业在AI使用的过程当中，一定不要追求完美，先追求可用，因为很多小企业可以卡在工具选型的阶段，纠结哪个工具更好，结果三个月过去了，还没开始。

正确的做法是先选择一个看起来合适的工具快速测试，不行就再换。

结语

AI时代，小企业一定不能成为被淘汰者，而是要做轻量级的玩家。

小企业拥有的唯一机会就在于速度和灵活性，大厂有其资源的优势，但决策慢，试错的成本会更高，小企业可以用AI工具快速获取用户的洞察、快速的验证产品、快速的调整策略，这种“快鱼吃慢鱼”的竞争逻辑，可能正是很多小企业在AI时代逆袭的机会。（完）

【零售案例】| | | | | ||| | | | | | | | | | | | | | | | | | |

【医药案例】| | || | |

【餐饮案例】| | ||| | | | | | | | | |

【银行案例】| | | | | | | | | |

【保险案例】| | | | | | | |

【食品饮料】| | | | | | | | | | | |

【酒店文旅】| | || | | | | | | |

【公域运营】| | | |

【私域运营】| | | | | | | | |

【场景营销】| | | |

【IP方法论】| | | | | | | |

【社群运营】| | | | | |

【组织变革】| | | | | |

【AI大洞察】| | | | |