给一家律所做了一套获客自动化，
客户一句话让我印象很深

“你们团队不大，但能干活。”

我是烽言，和合伙人开了一家AI工作室，专做企业智能体和自动化落地。客户大多是B端企业，从律所到工厂，从连锁餐饮到贸易公司，各行业都有。

今天想聊聊一家知识产权律所的故事。

这家律所规模不大，但业务能力很强。他们的获客方式很传统：从专业网站找公开数据，筛选出潜在客户，再一封封手动发邮件。

这个流程重复、耗时，而且很难放大。

客户说，每天光发邮件就要花两个多小时。还不算找线索、筛选、跟进的时间。

而且发完就完了，哪封邮件被打开了，谁回复了，谁有兴趣——统统不知道。就像一个黑箱：你投进去时间，但看不到效果。

他们找到我们的时候，提了一个很实际的需求：能不能帮我们把发邮件这件事自动化？

后来我们把这件事做成了。但过程中有两件事，比”解决技术问题”更值得说。

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01

第一件事：我没有上来就谈方案

我用的方法，是我一直用的一个流程——我管它叫”三问定位法”：

一问：你现在最重复、最耗人力的工作是什么？

二问：这个工作自动化了，是省成本，还是能带来更多收入？

三问：你愿意提供多深的业务细节，让我们一起拆流程？

客户说得很清楚：找线索、写邮件、发邮件、跟进。每天至少两小时。

至于省成本还是增收入——客户想了想说：两者都有。省人工是直接的好处，但如果自动化了，每天能触达的客户量从几十个变成几百个，获客效率提升带来的收入增长才是更大的价值。

关于业务细节——客户给了我们他们的邮件模板、客户分类逻辑、跟进节奏，甚至分享了哪些话术回复率最高、哪些类型的客户最容易成交。

没有这些业务细节，技术方案就是空中楼阁。

技术交付只是服务的一部分，真正落脚的一定是业务增长。

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02

第二件事：客户怕的不是花钱，是钱花得不明不白

项目实施过程中，客户问了一个很实际的问题：这套东西跑起来，每天要花多少钱？

问的是API调用费、模型成本这些。

这个问题我们被问过太多次了。以前我也犯过错——一上来就跟客户讲成本构成、技术原理。后来发现客户听完，礼貌性点头，心里想的还是”所以呢”。

现在我的方法变了。

我没有只回答价格。我把三张表摆在他面前：

第一张：他现在的人工成本。每天发邮件花两小时，一个月就是40多小时。按他的工资水平，这个动作每个月花掉公司多少钱。

第二张：AI的运行成本。模型费用、API调用费，加起来每天多少钱。

第三张：如果提效了，业务能多产出什么。原来一天触达50个客户，现在能不能触达500个？原来回复率靠运气，现在能不能通过数据优化持续提升？

三张表放在一起，算的不是AI贵不贵。

算的是：不上这套自动化，你继续用老办法的成本有多高。

模型费用相当于电费。你不能因为没有电费，就不开机器。你要算的是，机器开了以后，你多产出了多少。

客户没有再追问成本问题了。

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03

结果怎么样

这套系统上线后，客户的获客流程变成了这样：

→ 每天，系统自动从专业网站抓取公开数据，筛选出潜在客户

→ 根据客户分类自动匹配不同的邮件模板

→ 定时发送，自动跟踪打开率和回复率

→ 有回复的客户，自动打标签进入跟进队列

客户每天只需要花15分钟看看数据：今天发了多少，打开了多少，谁回复了，哪些客户需要人工跟进。

剩下的时间，全部从”重复劳动”变成了”增值判断”。

客户后来说了一句话，我一直记得：

“你们团队不大，但能干活。”

这句话我琢磨了很久。

他夸的不是技术，是”能干活”——意思是：听得懂他要什么，做得出他要的效果，出了问题能快速调。

这对我们这种小工作室来说，是最好的评价。

再后来，客户不仅持续追加需求，还把后续的新业务也交给了我们。

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04

一些思考

做完这个项目，我反复想一个问题：

为什么很多企业做AI获客，最后都做不起来？

我自己的答案是：因为大部分人把”获客自动化”理解成了”群发工具”。

群发工具只解决”发”这一步。但真正能带来增长的获客自动化，至少要考虑五件事：

❶ 客户数据从哪里来

❷ 客户怎么分类

❸ 邮件/消息怎么写

❹ 怎么跟踪效果

❺ 有回复以后谁来接

每件事都不难，但连起来，就构成了一套完整的获客系统。

这恰恰是我们最擅长的事——不是做最酷的技术方案，而是帮企业把”知道该做但做不到的事”，拆清楚、做出来、跑起来。

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我是烽言，一个AI智能体从业者。
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下期聊聊：一次失败的交付，让我学会了什么。