在线客服系统 Crisp 的 AI 回复与知识库——这是 Crisp AI 最主要的用途，也是本文讨论的前提。

这篇写给销售：围绕客户背景调研、跟进邮件与话术和会议纪要与商机记录这几类日常工作，说明它能帮上什么忙、怎么用、哪些地方必须自己把关。

销售的三个高频用法

1. 客户背景调研

可直接复制到 Crisp 里修改：

根据这家客户公开的官网和新闻信息，整理一份拜访前简报：主营业务、近期动态、可能的需求和我方切入点。所有信息附来源，推测的内容标注「推测」。

把关：推测与事实分开标注。

2. 跟进邮件与话术

提示词示例：

写一封会后跟进邮件：感谢对方时间，总结会上确认的 3 点，列出下一步和时间，附上对方关心问题的答复。不做合同以外的承诺。

把关：没有超出授权的承诺。

3. 会议纪要与商机记录

在 Crisp AI 中可以这样提：

根据这段客户沟通记录，更新商机信息：客户痛点、决策人、预算情况、竞争对手、下一步动作。记录中没提到的字段留空。

把关：缺失字段留空没有臆造。

也可以试试：工单分类

这是「客服与支持」类工具的通用任务，销售同样用得上。

按「账号 / 支付 / 物流 / 产品故障 / 建议」分类这些工单，标出情绪激烈需要优先处理的，以及可能是同一故障的集中反馈。

边界与合规

客户数据按公司规定处理，报价和承诺以合同为准。

  • 产出由销售本人负责，AI 只是草稿和辅助。
  • 对外内容发布前至少看一遍。
  • 如单位有规定的工具清单，优先在清单内选择；Crisp AI 的同类还有 Tidio、Intercom。

一周试用建议

选一个最常做的任务连续用 5 个工作日，记录每次节省的时间和需要修改的地方，再决定是否把 Crisp 纳入日常流程。

更多可以试的用法

质检抽查

输入：一批客服对话。

按「问题是否解决 / 态度 / 信息准确 / 流程合规」四项对这些对话打分，列出典型问题和改进话术。

检查点：打分有具体依据。

满意度分析

准备材料：一批满意度评价和留言。

把评价留言归类为主要原因，统计各类数量，摘录有代表性的原话，并给出 3 条改进建议。

交付前确认：原话被准确摘录。

知识库补全

适用情况：手头有最近一个月的工单记录时。

分析这些工单，找出知识库中没有覆盖的 10 个高频问题，为每个问题起草一篇帮助文章草稿：问题描述、原因、解决步骤。

验收标准：覆盖了真实高频问题。

常见问题：客户反感机器人

开场说明是 AI 助手，并提供随时转人工的入口。

常见问题：知识库过时

建立更新责任人和定期复查机制。

常见问题：机器人答非所问

检查知识库是否覆盖该问题，补充同义问法。

概念补充：转人工

机器人无法处理或用户要求时切换给真人客服。

概念补充：工单

记录客户问题与处理过程的单据。

适合人群：新媒体运营

新媒体运营可以用 Crisp 处理内容排期、数据复盘等工作。需要注意：活动规则与奖品说明要准确，避免诱导分享等违规玩法。

注意事项

涉及个人信息、商业机密或受监管数据时，先确认 Crisp AI 的数据处理条款，再决定能否使用。

文中提示词和示例仅作示意，实际效果取决于你的材料和 Crisp 当前版本，重要内容请人工核对后再使用。

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