AI in CRM，这次我们从优惠券配置聊起

优惠券，在活动方案里可能只占几行：生效时间、优惠金额、适用门店和商品……

而在系统中，这些描述需要转换为具体字段，并逐项核对。

联蔚持续关注AI如何改善CRM的增长效率，并在多业务场景中推进AI与自动化的结合。围绕配券、取数和经验复用，就是其中三个具体的切入点。

01、推进配券自动化，为策略验证留出时间

把重复的配置工作交给流程，让团队把时间花在策略本身

会员活动的窗口有限。如果准备与返工占用过多时间，团队测试不同权益和人群组合的空间就会受到挤压。

以「满 600 减 60」为例，一句活动规则，需要拆成优惠类型、优惠金额、最低消费金额等字段，再明确适用门店与商品。

联蔚的配券流程，可借助AI识别券类型、匹配模板，将业务规则转换为约30项系统字段，形成可供核对的配置文档；信息缺失或规则冲突，先由业务人员修正。

机器人随后按文档录入、保存，再回读系统实际保存值逐项比对，不一致项交由人工处理，并保留核验记录。

优惠券配置链路

评估这项能力，可以从配置周期、返工次数看起，再看腾出的时间是否真正用于策略验证，形成下一轮活动可采用的结论。

02、按业务口径取数，让资源调整更有依据

口径明确、结果可比，资源调整才有抓手

哪些客群值得继续投入，哪些权益需要调整？负责人做出这些选择，需要及时、可比的数据。

联蔚的RPA取数平台，覆盖多项天猫常用取数场景。在这一基础上，AI将自然语言需求转换为取数任务，由机器人执行，支持固定月报与周期监测。针对临时分析，自然语言转SQL取数已跑通概念验证（POC）链路，能够生成查询、完成技术校验并返回结果。

这里需要由业务团队先确认指标定义。例如比较不同客群的复购率，统计人群、观察周期和计算方法必须清楚；发现异常，还要回到口径与明细复核。

固定取数与临时分析

数据如何用起来

口径明确、结果可比的数据，再结合权益成本与活动目标，才能帮助负责人判断下一轮把资源投向哪里。评价取数效率，也要看活动复盘或预算讨论开始时，所需数据是否已经可用。

03、沉淀规则与结果，降低对个人经验的依赖

留下「为什么这样做」，而不只是「配置了什么」

一张券是否配置正确，可以查核验记录；一套权益是否值得沿用，还要看当时的人群条件与业务表现。如果只留下配置文件，没有留下判断依据，下一轮团队仍然需要重新摸索。

因此，指标口径、配置规则、例外处理和业务结果，都需要随任务保留，并记录「为什么这样做、什么条件下适用」。这些经业务团队确认的内容，也应成为 AI 后续任务的依据；复用前先核对条件，条件变化时再修订。

规则复用

联蔚正在推进相关能力向统一 CRM 业务空间整合，目标是集中呈现已确认的规则、任务进度、待确认事项与执行结果，支持负责人追溯一项做法的依据，也为人员交接、活动切换保留可继续使用的经验。

让数据可以继续分析，配置有记录可核验，确认过的规则能够在适用的任务中复用。