AI重構(gòu)小紅書私信獲客：人力降70%，留資率提升38%

在小紅書，私信正在成為決定轉(zhuǎn)化的關(guān)鍵一環(huán)。用戶點進私信時，種草已經(jīng)完成；增長的差距，出現(xiàn)在有沒有能力把這一次詢問接住。而AI的介入，讓這條鏈路第一次被系統(tǒng)性拆解和重構(gòu)。

小紅書官方服務商來鼓AI的數(shù)據(jù)顯示，接入AI后，人力成本可降低70%以上，留資率可提升38%以上，開口留資率平均達83%。私信不再是“多聊幾句”，而是被分層、被篩選、被提前判斷價值的轉(zhuǎn)化入口 。

同時，AI將人工難以承接的風險前置化處理——從時效、專業(yè)度，到爆量篩選與公私域流轉(zhuǎn)中的信息損耗，私信不再成為轉(zhuǎn)化的“斷點”。

這套能力，已經(jīng)在多個行業(yè)中被驗證。教育行業(yè)的新東方、學而思、高途，正在用AI重構(gòu)私信留資與轉(zhuǎn)化流程；醫(yī)美等強合規(guī)、高信任門檻的行業(yè)，也開始借助AI降低流失，讓私信變得更可控。

見實與來鼓AI產(chǎn)品負責人阮治豪進行了一次深聊，系統(tǒng)梳理了AI在小紅書私信獲客場景中的能力與解法。 本文為對話的部分實錄精選 （因篇幅有限無法完全展開，加入見實會員可領(lǐng)取會員專享萬字深度版本）。

阮治豪同時也是 的主題分享嘉賓，相關(guān)實踐與細節(jié)將在現(xiàn)場進一步展開。以下為對話內(nèi)容整理。

01AI接粉現(xiàn)在做到哪一步了？

見實：小紅書私信獲客中AI為哪些結(jié)果負責？

阮治豪：如果從結(jié)果看，AI的接入已經(jīng)能同時改善三件事：人力成本可降低70%以上，留資率可提升38%以上，開口留資率平均達83%

見實：這些提升主要來自哪一步？

阮治豪：核心在前端。AI會在對話里先完成一輪線索分層和篩選，即便都是留資用戶，也能很快判斷哪些更有質(zhì)量、值得進入后端深度跟進。現(xiàn)在教育行業(yè)里，我們服務的新東方、學而思、高途這些頭部機構(gòu)，都在用類似的方式跑這套鏈路。

見實：能具體說一個教育行業(yè)的例子嗎？

阮治豪：學而思是一個比較典型的案例。他們有一個10多人規(guī)模的運營團隊，同時管著40多個賬號，咨詢高峰集中在下班后和節(jié)假日，人工客服很難做到及時響應，回復一慢，線索就容易流失。過去留資主要靠人工引導填表，步驟多、流失也高，賬號分散，數(shù)據(jù)復盤的成本很重。

接入AI后，40多個賬號由AI做24小時前端接待，先收集年級、學科等關(guān)鍵信息，再用試聽課作為鉤子引導留資，線索直接進入企微群。一個月后的回訪數(shù)據(jù)顯示，留資轉(zhuǎn)化率提升了50%以上，30秒內(nèi)回復率超過90%，試聽課預約量多承接了約40%。

小紅書筆記評論追粉示意

見實：醫(yī)美行業(yè)的情況會更復雜嗎？

阮治豪：會更“重”。我們服務的澳瑪星光，在接入前大概有30個賬號，白天回復延遲、夜間沒有輪班，線索流失比較嚴重，卡片發(fā)送也完全靠人工判斷，效率很低。

接入來鼓后，他們采用的是AI和人工協(xié)同的方式：平峰期由人工接待，高峰期和夜間由AI承接，同時開啟自動追粉，把聊斷的用戶拉回來。結(jié)果同樣投入下整體生意規(guī)模可以跑到原來的兩倍。

02AI承接細節(jié)怎么優(yōu)化？

見實：在私信里，你們怎么判斷該不該繼續(xù)聊？聊斷了怎么辦？

阮治豪：我們不建議在小紅書私信里聊太久，這是一個碎片化場景，聊斷本身很常見。關(guān)鍵不在于“避免聊斷”，而是把轉(zhuǎn)化拆成階段：前期盡量弱營銷，用專業(yè)解答和避坑建議建立信任；信任建立后，順勢給到鉤子做快速轉(zhuǎn)化；在用戶已經(jīng)被充分種草的前提下，再通過卡片完成留資。

同時，我們通常會設置三次追粉節(jié)奏，分別在8小時、24小時和第3天進行回訪。能在這幾輪中被拉回來的，基本都是有明確意向的用戶。

見實：即便留資了，線索差異也很大，你們怎么區(qū)分高意向和低意向？

阮治豪：線索質(zhì)量在對話中就已經(jīng)體現(xiàn)出來。愿意按引導一步步提供信息，本身就是強意向信號。我們通常建議差異化接待：直接問價格的，可以更快切到發(fā)卡引導留資；觀望對比的，先通過行業(yè)信息和避坑建議把專業(yè)度立住，再推進轉(zhuǎn)化。

在流轉(zhuǎn)上也會分層處理：高意向線索直接推到企微或CRM并提醒銷售跟進；觀望用戶留在平臺側(cè)做持續(xù)觸達；非目標人群在前端就過濾掉。線索是“聊出來的”，前端分清楚，后端效率自然會提升。

見實：私信里的卡片該怎么用？什么時候彈更合適？

阮治豪：從實際使用來看，品牌用得最多、也最穩(wěn)定的還是留資卡和名片卡。卡片的價值在于，把原來6–7步的轉(zhuǎn)化流程壓縮到1–2個動作，而且作為官方組件，用戶的信任磨損更小。

什么時候彈，取決于品牌策略：一種是在用戶意圖已經(jīng)比較明確時，直接發(fā)名片卡或留資卡；另一種是先把關(guān)鍵信息收集完整，再通過發(fā)卡做更嚴格的線索篩選。

這兩年隨著站內(nèi)轉(zhuǎn)化工具逐步完善，越來越多品牌選擇把轉(zhuǎn)化留在站內(nèi)。我們看到的數(shù)據(jù)是，使用官方站內(nèi)工具，整體轉(zhuǎn)化率可以提升到60%左右，而且這個提升已經(jīng)在多個項目中得到驗證。

見實：放到醫(yī)美和教育行業(yè)，會有明顯差異嗎？

阮治豪：有。醫(yī)美更常用名片卡，由AI先在公域完成意圖判斷，再引導到企微做更專業(yè)、涉及隱私的深度溝通，既降低合規(guī)風險，也把轉(zhuǎn)化放到私域完成。

教育行業(yè)則更常用留資卡，AI先收集年級、學科等基礎(chǔ)信息，再銜接電話溝通。相比文字，電話更容易快速建立信任，也更利于后續(xù)轉(zhuǎn)化。

03AI是怎么把私信這條鏈路跑通的？

見實：如果把一次私信獲客看成一條完整鏈路，AI主要從哪些環(huán)節(jié)介入？

阮治豪：核心是四個環(huán)節(jié)。

第一是全時段承接。私信、評論以及聊斷后的回訪，都可以通過規(guī)則自動完成，讓品牌的線上服務真正做到不下線。

第二是需求探測和線索篩選。品牌把目標畫像和分群策略交給AI，AI在對話中自然收集信息，過濾無效線索，讓流轉(zhuǎn)到后端的更接近高意向。

第三是線索實時分發(fā)。線索可以即時推送到企微、釘釘或CRM，好友申請一進來，用戶信息和關(guān)鍵對話就同步到位，減少交接損耗。

第四是對海量對話做聚類分析，識別用戶集中關(guān)注的問題和顧慮，反向支持內(nèi)容生產(chǎn)，持續(xù)優(yōu)化獲客成本。

見實：服務客戶時你們通常會先解決什么？

阮治豪：第一步一定是先把接待SOP和知識體系梳理清楚。可以把AI理解成執(zhí)行力很強的數(shù)字員工，SOP是崗位手冊，知識庫是參考資料，底層業(yè)務資產(chǎn)越標準、越專業(yè)，輸出才會越穩(wěn)定。本質(zhì)上和培訓新人是一樣的邏輯，我們內(nèi)部常說一句話：trash in，trash out。

見實：能舉一個共創(chuàng)SOP的具體例子嗎？

阮治豪：教育行業(yè)很典型。家長一上來問學費，有的客服直接甩報價單，再讓“加微信詳聊”，流失率很高。我們會建議先讓AI了解孩子的基本情況，再給出針對性的分析或提分建議，把“專業(yè)顧問”的人設先立住，再順勢引導轉(zhuǎn)化，整體會順暢很多。核心就是把原來分散在少數(shù)人身上的經(jīng)驗，整理成可復用、可標準化的流程。

AI自動發(fā)送留資卡

見實：從接入到效果穩(wěn)定，通常需要多久？你們最終交付的是什么？

阮治豪：一般3天把流程跑通，再用7天左右把效果穩(wěn)定下來。交付的也不是一個“會說話的機器人”，而是一套能持續(xù)成長的解決方案。

一是ROI提升，通過7×24小時承接減少線索流失，在不加人、甚至減人的情況下把漏掉的線索接住并喚醒；

二是業(yè)務資產(chǎn)沉淀，把SOP沉到系統(tǒng)里，讓基礎(chǔ)服務能力不再依賴個人；

三是數(shù)據(jù)反哺，AI站在私信一線，持續(xù)捕捉用戶真實提問和顧慮，反向支持內(nèi)容與運營決策，讓生意更有確定性。

04私信獲客，接下來會怎么演進？

見實：要真正用好你們這套AI系統(tǒng)，關(guān)鍵是什么？

阮治豪：關(guān)鍵在前期把SOP和知識庫定清楚。一旦規(guī)則明確，就可以復制復用。有客戶在文旅票務場景下接了200個賬號，全AI接待，開口留資率能做到90%以上，不管同時來10個人還是一瞬間來100個人，都能秒回，質(zhì)量也能保持穩(wěn)定。

作為負責人，第一步是“訓練”。用自然語言把目標、風格和重點信息說清楚，系統(tǒng)會整理成規(guī)則去訓練AI。需要自動打標時，只要把觸發(fā)條件和用途寫明，AI就能自動判斷和執(zhí)行。

標簽管理與AI自動打標

見實：用戶能看出來是AI，會影響體驗嗎？

阮治豪：影響沒有想象中那么大。一種做法是逐步把AI訓練得更像人工；另一種是坦誠使用AI，只要足夠?qū)I(yè)、能解決問題，用戶反而更容易接受。

見實：你們接下來最想解決的問題是什么？

阮治豪：技術(shù)本身已經(jīng)不是壁壘，私信接待的效率問題基本解決了，真正的差距在“學習能力”。

人會在大量對話中不斷復盤和進化，但現(xiàn)在的AI更多是在執(zhí)行，主動學習仍然依賴人工反饋，很多對話數(shù)據(jù)的價值沒有被用起來。所以下一個階段，我們重點要做的是對海量對話數(shù)據(jù)的聚合分析，讓AI能從私信中持續(xù)總結(jié)規(guī)律、形成洞察。方向很明確：一是吃透聊天內(nèi)容本身；二是推進全域數(shù)據(jù)打通，讓AI理解不同平臺的差異，并反哺投流和接待策略。

見實：怎么看接下來1–2年私信獲客的發(fā)展？

阮治豪：一個明顯趨勢是“水下空間收緊，水上路徑更清晰”。商家會從“怎么躲監(jiān)管”，轉(zhuǎn)向“怎么用好官方工具把鏈路跑穩(wěn)”。接下來重點會更偏賬號矩陣和內(nèi)容矩陣建設，尤其是KOS這種更“活人感”的觸角；品牌號更多承擔調(diào)性，KOS負責更真實、更親近的連接。

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