AI时代,我们需要一种感觉,类似网感,现在叫AI Sense

多客科技

作者：微信文章

什么是 AI Sense?

AI Sense(AI感/AI直觉) 是AI时代的核心能力,类似于互联网时代的"网感"。它不是技术知识本身,而是一种直觉性的判断力——知道在什么场景下用哪个AI工具,如何高效获得结果,以及如何让AI成为10倍生产力的放大器而非替代品。

核心特征:

• 任务敏感度: 快速判断哪些环节适合AI介入• 工具直觉: 知道不同模型的"性格"和最佳使用场景• 提示工程: 用精准的prompt获得高质量输出• 人机协作: 保持人类判断,让AI辅助而非主导

还有重要一条，就是AI工具日新月异，昨天你学习到的东西，明天可能就不正确了。要learn-unlearn-relearn的循环。

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实战案例:营销负责人如何用AI Sense实现效率跃升

场景设定

某电商品牌营销总监Lisa,团队5人,负责内容营销、社交媒体和用户增长。面临挑战:

• 每月需产出50+篇内容(文章、短视频脚本、社媒文案)• 竞品分析耗时且滞后• 创意枯竭,团队加班严重

AI Sense 实战应用

第1周:基础浸泡阶段

任务1: 竞品监测自动化

• AI Sense判断: 数据收集适合AI,但趋势洞察需人类验证• 工具选择:

• 用Claude分析竞品官网内容(web_fetch功能)• 用GPT-4o生成竞品SWOT对比表

• 实际操作:

Prompt示例(给Claude):
"访问这3个竞品网站[URL],提取他们近期的营销活动主题、
用户评论高频词、产品卖点。以表格形式对比,并标注我们
品牌可借鉴的3个机会点。"

• 结果: 原本2天的竞品分析缩短到30分钟,且发现竞品忽略的"可持续包装"卖点

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任务2: 内容生成工作流

• AI Sense判断: 初稿交给AI,但品牌调性和最终决策保留人工• 多模型协作:
1. ChatGPT: 头脑风暴选题(发散思维)2. Claude Sonnet 4.5: 撰写深度长文(逻辑严密)3. Midjourney: 配图生成4. 人类: 最终审核品牌tone&voice

• 实际操作(以小红书种草文为例):

Step 1 - 给ChatGPT:
"我是[品牌]营销,目标用户是25-35岁女性。围绕'秋季护肤'
brainstorm 10个吸睛选题,要带情绪价值和痛点。"

Step 2 - 选中1个选题后给Claude:
"以小红书爆款风格,写一篇800字种草文,主题是'换季敏感肌
急救指南'。要求:开头用场景化痛点,中间3个产品推荐(我们
品牌+竞品对比),结尾call-to-action。语气亲切但专业。"

Step 3 - 给Midjourney:
"cozy autumn skincare flatlay, warm tones, minimalist --ar 3:4"

• 结果:

• 原本1篇文章需半天,现在1小时产出3篇初稿• 团队从"写手"变成"内容导演",专注策略和创意方向

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第2-4周:实践项目阶段

项目: 零代码搭建"AI营销助手"

Lisa发现团队常问重复问题(如"这个文案符合品牌调性吗?"),决定用AI建立内部知识库:

1. 工具选择: Claude Projects(知识库功能)2. 操作:

• 上传品牌手册、历史高转化文案、用户画像文档• 设置Custom Instructions:"你是我们品牌的营销顾问,回答时参考已上传文档,保持品牌调性一致"

3. 应用场景:

• 新人培训: "这段文案哪里不符合我们风格?"• 快速审核: "评估这5个广告标题,哪个CTR可能最高?"

• 结果:

• 新人上手时间从2周缩短到3天• 文案返工率降低60%

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第2个月:多模型专家团

任务: 制定Q4营销策略

Lisa不再依赖单一工具,而是组建"AI智囊团":

AI模型	角色定位	具体任务
Claude Sonnet 4.5	理性分析师	分析市场数据,给出保守策略
GPT-4o	创意顾问	提供激进创新方案
Perplexity	实时情报员	搜索最新行业趋势
Lisa(人类)	最终决策者	综合3方意见,结合直觉判断

实际操作:
给Claude:
"基于我上传的Q3销售数据和用户反馈,分析我们的薄弱环节,
给出风险最小的3个营销方向。"

给GPT-4o(同一问题):
"忽略预算限制,给我5个最bold的Q4营销创意,可以参考
国际品牌案例。"

给Perplexity:
"2025年10月护肤行业最新趋势是什么?有哪些新兴平台?"

• 结果:

• 发现Claude建议的"会员复购计划"稳健可行• 采纳GPT的"KOL共创产品"创意(经修改降低风险)• 通过Perplexity发现TikTok Shop趋势,提前布局

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客服负责人的AI Sense应用

场景:客服中心经理Tom,管理20人团队

痛点: 重复问题占80%,团队疲于应对,满意度下降
AI Sense解决方案

阶段1:智能知识库(1周搭建)

• 工具: Claude + 企业内部文档• 操作:
1. 收集过去6个月高频问题(退换货、尺码、物流)2. 用Claude整理成标准FAQ,包含多种问法变体3. 训练客服用Prompt快速查询:

"客户问'为什么订单显示已发货但查不到物流',
参考知识库给我3种回复话术,分别是:安抚型、
解决方案型、补偿型。"阶段2:实时辅助(持续优化)

• 场景: 客服在与客户对话时,AI实时提供建议• 工具: Claude API + 客服系统集成(无需写代码,用Zapier等工具)• 效果:

• 新人也能秒答专业问题• 响应时间从平均5分钟降到1分钟• NPS(净推荐值)提升15分

阶段3:情绪分析预警

• AI Sense判断: AI擅长识别文本情绪,人类擅长情感安抚• 操作:

Prompt给Claude:
"分析这段客户留言的情绪等级(1-10),并判断是否需要
人工介入。如果>7分,列出可能的投诉风险点。

客户留言:'你们这破快递三天了还没到,客服也不回,
我要投诉!'"

• 结果: 高风险对话自动转人工,投诉率下降40%

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关键建议:如何快速培养AI Sense

给营销/客服负责人的3个实践Tips

1. 从明天开始的小任务(基础浸泡):

• 营销: 让AI帮你写3个版本的推广邮件标题,测试哪个打开率高• 客服: 用AI分析本周客户反馈,提取高频痛点词

2. 本月挑战项目(零代码赚钱):

• 营销: 用AI完成一次完整campaign(选题→文案→配图→数据分析),不靠团队• 客服: 搭建AI FAQ助手,让它独立处理50%常规咨询

3. 建立"AI工具箱"(多模型习惯):

• 不要只用一个工具!对比Claude/GPT/Gemini在同一任务上的表现• 记录"哪个AI擅长什么",形成自己的选型直觉

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核心要点总结

✅ AI Sense ≠ 技术能力,而是"知道何时用、如何用"的直觉
✅ 人类保留决策权,AI负责执行和辅助
✅ 从小任务开始,通过真实项目快速积累经验
✅ 多模型交叉验证,避免单一工具的盲点

立即行动: 选择上面一个案例,今天就试试用AI完成一个完整小任务,记录你的"卡壳点"和"惊喜时刻"——这就是AI Sense的起点!

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