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客户案例 · 按行业看我们怎么解决问题

下面的案例按行业归类，描述的是这一类客户最典型的问题和我们通常的做法。为保护客户商业信息，具体企业名称做脱敏处理。

关于案例：页面中的案例为真实项目的脱敏描述（行业、问题、做法均来自实际交付）。如果你希望看到与你行业更接近的细节，欢迎联系我们索取对应行业的完整案例说明。

工厂制造业

这一类客户的典型问题与做法

某装备制造企业

定制开发 · 售后知识库智能体

痛点: 售后电话每天被同样的重复问题淹没：参数怎么调、报警代码什么意思、易损件多久换。答案都在几个老师傅脑子里，人一休假就断档。
我们做了什么: 把技术手册、图纸、常见故障处理记录整理成结构化知识库，搭了一个售后问答智能体接进企业微信。客户在群里问，智能体先答；答不了或客户不满意，自动带上上下文转给对应工程师。
结果: 重复问题首答时间从小时级压到分钟级；老师傅从日常答疑里抽出身，去做真正需要人的现场诊断。

实体连锁门店

这一类客户的典型问题与做法

某连锁餐饮品牌

AI 截流大王 · 评论区获客

痛点: 门店抖音号天天发内容，评论区却没人管。同城用户问「在哪」「多少钱」「能预定吗」，没人回就划走了。总部想统一管，门店各发各的，话术乱七八糟。
我们做了什么: 用 AI 截流大王对标同城同类门店，抓取评论区意向评论，按行业和门店信息生成话术，在软件内一键回复。总部统一定义话术原则和禁区，门店只执行。
结果: 单店评论区互动量翻了数倍，同城咨询与到店转化明显改善；总部第一次能看到各门店的评论区响应情况。

各类企事业单位

这一类客户的典型问题与做法

某事业单位

企业内训 + 场景梳理

痛点: 领导层都知道 AI 重要，也买过账号，但买完之后没人用。各个科室都说「跟我们业务没关系」，最后不了了之。
我们做了什么: 先做一场 AI 认知与场景梳理内训，不讲概念，直接按科室拆：办公室、财务、宣传、业务科室各自的高频文字工作是什么。梳理完之后挑两个最容易见效的场景试点，配流程和考核要求。
结果: 从「买了个账号没人用」变成「每个科室都有自己的 AI 用法」；试点场景的材料撰写时间明显压缩。

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把行业和痛点说出来，我们可以先给你一个初步判断，不用先付费。

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