路径：找出"问过价格但没下文"的客户，主动跟进。
测算： 名单数量 × 挽回率 × 客单价 = 收益
参考值：挽回率通常 5%-15%（取决于跟进及时性）。
举例：每月 200 个此类客户，挽回 10%，客单价 2000 元，月增 4 万。
路径：找出"客户发了消息但没人回"的会话，补跟进。
测算： 漏消息数 × 转化率 × 客单价 = 避免的损失
为什么这项容易被忽略：漏掉的客户不会投诉，他们只是走了。数据上什么都看不到。
举例：每月漏 30 条，其中 20% 本来会成交，客单价 2000，月损失 1.2 万。
路径：找出提到升级、续费、增加账号的老客户。
测算： 增购线索数 × 成交率 × 增购金额 = 收益
参考值：老客户增购的成交率通常远高于新客。
都来自"本来存在但没被发现"的机会。
不是 AI 创造了新客户，是它把原本被忽略的线索找了出来。
做对照：这个月用 AI 名单跟进，下个月不用，对比成交差异。
或者：同一批客户随机分成两组，一组按 AI 名单跟进，一组不跟。
有了对照，收益才是可信的。
不要把所有增长都归功于 AI。
市场变化、产品改进、活动效果都会影响成交。要算 AI 的贡献，必须有对照。
一个团队算 AI 带来的增长，只算了挽回流失客户这一项：每月 200 个问价未成交的客户，挽回 10%，客单价 2000，月增 4 万。这个数字比任何定性描述都有说服力。
补充一点：不要把所有增长都归功于 AI。市场变化、产品改进、活动效果都会影响成交。要算 AI 的贡献，必须有对照，哪怕是简单的前后对比。
不要把所有增长都归功于 AI。市场、产品、活动都会影响成交。要算它的贡献，至少要有前后对照。
实操上，最简单的对照是前后对比：这个月用名单跟进，下个月不用，看成交差异。有对照，收益才可信。
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