在傳統企業運營中，成本管控與服務效率常陷入兩難：為壓縮開支，企業可能削減人力或簡化流程，但往往導致客戶咨詢響應延遲、問題解決率下降，最終因客戶流失損失更多收益；若投入資源提升服務，又可能因成本過高擠壓利潤空間。這種“降本”與“增效”的矛盾，在零售、電商、金融等客戶互動頻繁的行業尤為突出。深入剖析這一困境，其根源在于企業缺乏對“成本驅動因素”與“效率提升路徑”的精準拆解——哪些環節的人力投入是必要的？哪些流程可通過技術替代優化？哪些數據能提前預警風險？萬達寶品牌推出的LAIDFU（來福）智能助手，通過“成本可視化+流程智能化+風險預判化”的設計，為企業制定AI降本計劃提供了可落地的實踐框架。
第一步：精準定位降本場景——從“大水漫灌”到“靶向優化”
制定AI降本計劃的首要任務，是識別企業中“人力成本高但效率提升空間大”的核心場景。LAIDFU（來福）通過“全流程數據采集”功能，自動記錄各部門與客戶的互動數據（如咨詢量、處理時長、轉人工率），并生成“成本-效率”熱力圖：管理層可直觀看到哪些環節消耗了最多人力（如客服團隊70%的時間用于回答重復性問題），哪些渠道成本高但轉化低（如電話客服單次咨詢成本是在線聊天的3倍），哪些業務存在“隱性浪費”（如銷售跟進客戶時重復介紹基礎信息）。
某家居連鎖企業使用LAIDFU（來福）后，發現其線下門店的銷售人員中，40%的時間用于回答“產品尺寸”“安裝服務”“售后政策”等標準化問題，而真正用于挖掘客戶需求、推薦搭配方案的“高價值銷售行為”僅占25%。基于這一數據，企業將“產品基礎信息咨詢”納入AI降本場景，通過LAIDFU（來福）自動解答這類問題，釋放銷售人員時間用于客戶深度溝通。計劃實施3個月后，門店銷售人均月成交單數提升18%，而人力成本未增加。
第二步：挖掘銷售機會——讓AI成為“隱形銷售助手”
降本并非單純削減開支，更需通過效率提升創造新增收益。LAIDFU（來福）的“銷售機會挖掘”功能，通過分析客戶咨詢內容與行為軌跡，自動識別潛在購買需求，并推送至銷售人員，實現“降本”與“增收”的協同。例如，當客戶咨詢“某款沙發是否有其他顏色”時，系統不僅會提供顏色選項，還會根據客戶歷史瀏覽記錄（如曾查看過配套茶幾），推送“搭配茶幾可享9折優惠”的提示；若客戶反復詢問“安裝服務細節”，系統會標記其為“高意向客戶”，并建議銷售人員主動跟進，強調“免費上門測量”“24小時安裝完成”等差異化服務。
一家服裝品牌引入該功能后，LAIDFU（來福）在客戶咨詢中識別出12%的“隱性需求”：例如，客戶咨詢“某款連衣裙是否有大號”時，系統發現其曾多次瀏覽“通勤穿搭”專題，遂推送“搭配西裝外套可享套裝價”的建議。銷售人員跟進后，這類客戶的轉化率從8%提升至22%，單客平均消費金額增加35%。更重要的是，這些銷售機會的挖掘無需增加額外人力，僅通過優化AI的響應策略實現，真正實現了“用技術替代重復勞動，用人力聚焦高價值任務”的降本邏輯。
第三步：識別明星員工——從“經驗依賴”到“方法復制”
人力成本優化的另一關鍵，是提升團隊整體效率，避免“少數優秀員工承擔大部分業績，多數普通員工效率低下”的不平衡現象。LAIDFU（來福）的“員工績效分析”功能，通過記錄銷售人員與客戶的互動數據（如對話時長、問題解決率、客戶滿意度、成交轉化率），生成個體能力畫像，幫助企業識別“明星員工”與“待提升員工”的行為差異。例如，系統可能發現：明星員工在介紹產品時，會主動提及“客戶曾評價面料柔軟”“7天無理由退換”等增強信任感的信息；而普通員工僅機械背誦產品參數。
某汽車4S店使用LAIDFU（來福）后，通過分析銷售冠軍的對話記錄，提煉出“3步溝通法”（1.確認需求：您更關注油耗還是舒適性？2.場景化推薦：如果您經常長途駕駛，這款車的座椅按摩功能能緩解疲勞；3.消除顧慮：我們提供5年免費保養，比同行多2年）。企業將這套方法納入新人培訓，并由LAIDFU（來福）在銷售對話中實時提示關鍵話術（如當客戶提到“長途駕駛”時，自動推送“座椅按摩功能”介紹）。3個月后，新員工平均成交周期從15天縮短至8天，團隊整體轉化率提升14%，而人力培訓成本因標準化流程的推廣下降了20%。
第四步：發現潛在風險——從“事后補救”到“事前預警”
降本計劃中，風險管控常被忽視，但一次重大風險（如客戶投訴升級、合同違約、供應鏈中斷）可能抵消數月的成本優化成果。LAIDFU（來福）的“風險預警”功能，通過分析客戶咨詢中的情緒變化、關鍵詞觸發、歷史行為模式，提前識別潛在風險點。例如，若客戶在咨詢中多次使用“失望”“投訴”等情緒詞，或連續詢問“如何取消訂單”“退款流程”，系統會立即標記為“高風險客戶”，并推送至客服主管；若某產品的咨詢中頻繁出現“質量問題”“故障”等關鍵詞，系統會提示企業檢查該產品的售后記錄，排查是否存在批量缺陷。
一家電子產品企業使用LAIDFU（來福）后，系統檢測到某款耳機在3天內收到15條“降噪效果差”的咨詢，且其中5條涉及“退貨”。企業立即聯系質檢部門抽檢該批次產品，發現是降噪芯片供應商的參數設置錯誤，導致部分產品降噪功能未達標。由于預警及時，企業主動聯系已購買客戶更換產品，避免了投訴擴散與大規模退貨，僅此一項就減少損失約200萬元。更重要的是，這種“風險前置處理”模式，讓企業無需為應對突發風險儲備額外人力或資金，進一步優化了成本結構。