Liwa在AI交付现场 | Case 001
广告有人做，客户有人跟。夹在中间那些截图、抄表和催问，花掉了多少时间？
简单介绍下，我是 Liwa，在深圳做 AI 应用和业务流程改造。做过餐饮 SaaS、海外支付产品和运营自动化，也和营销、销售(Marketing & Sales)团队一起把 AI 接进日常工作。
2026年8月，我们在帮一支服务菲律宾餐饮商家的团队梳理营销和销售流程。
当时，团队正在尝试通过 Facebook 获客：餐厅老板看到内容或广告后，可以通过 Messenger 发来咨询，再由当地同事联系、了解需求，安排产品演示。
但一到复盘，问题就来了：哪些咨询后来约了演示？哪些客户没有继续谈？下一轮广告应该多投哪类人？营销拿到的信息，跟不上销售的实际进展。
同事联系完客户，要在线索表里记一次；营销分析需要的数据，又得去另一张表补一次。同一份信息需要反复录入，两边的记录很难保持一致。
“我没有数据、没有反馈，完全就是在瞎搞，我没有方向。”
当时营销负责人的原话
广告再多带来一些咨询，这个问题也不会自己消失。后面的进展看不清，前面的人就很难知道该怎么改。
于是，我们沿着客户进入这家公司的路径，重新看了一遍每一步的工作。
在客户现场和他们一起梳理工作流（脱敏展示）。
这次改造涉及的业务路径
内容与广告→客户咨询→跟进与演示→成交交接
01 · 让客户主动找上门
先把时间拨回我加入之前。
找客户，常见的方式有两种。Outbound 是主动出击，比如打电话、发邮件，或者直接上门拜访；Inbound 则是通过内容、广告等渠道，让有需求的客户主动找到你。
这家公司卖点餐的软件和硬件，有点像国内的 客如云，收餐厅老板的软件订阅费和硬件费。之前，他们主要的客户来源是靠 Outbound：菲律宾的销售同事线下走访餐厅，介绍产品、寻找客户。
是的，2026年还有door to door sales。。。
线上也不是完全没做。最初，帖子主要靠人工选题、写文案、整理素材，一条一条做，速度慢，数据也不理想。
后来，营销同事也开始用 Claude 辅助写内容，但从想方向、整理内容到放进日历、交给同事发布，中间还是有不少工作要人来完成。
我加入后，想把线上营销的内容生产做得更系统一些。我们围绕产品资料、餐厅老板的不同处境和已有的营销经验，搭建了一个 AI Brain，让它帮助梳理内容策略、寻找选题，再生成帖子和视频脚本的初稿。
内容交给团队审核、制作和发布；看到 Facebook 内容的餐厅老板，可以直接发消息咨询。
同一套软件，面对不同的老板，得讲不同的故事。
准备开店的人，会问设备、安装和培训能不能赶上开业。已经营业的餐厅，可能每天还在把外卖订单一笔笔录进收银系统。换过旧设备的老板，则会追问售后出了问题找谁。
如果广告上只是罗列一排功能，这些人很难停下来。
这套 AI Brain 用了 Claude 和 marketing skills。生成的内容不能只停在一个选题上：开头说什么、画面拍什么、屏幕上显示什么、观众看完能做什么，都要交代清楚，团队才能接着制作。
内容脚本节选：围绕一家餐饮门店的实际问题，安排旁白、字幕和拍摄画面（脱敏展示）。
这条脚本的第一句话，是问餐厅老板是否还在手动录入外卖订单。画面就安排员工录单，后面再接产品演示。负责制作的人拿到脚本后，知道应该拍什么，不用重新猜选题的意思。
AI 帮忙起草，团队审过之后，内容进入日历，再交给同事制作、发布和投放。哪些卖点可以讲，哪些表达容易让客户误会，仍然要有人把关。
内容日历 · 规划稿节选
Opening an F&B outlet? 5 things to confirm before your first day
Carousel (5 slides)
Slide 1: Opening an F&B outlet? | 5 things to confirm before day one.
Slide 2: 01 Check your BIR setup.
Slide 3: 02 Match the hardware to your service.
Slide 4: 03 Installation + 04 Training | Who sets it up—and trains your team?
Slide 5: 05 Know who to call after launch. | Send us your outlet details.
CTA：Send us your outlet details
项目内容日历备份的后续版本，摘取一条计划内容。
当时团队围绕餐厅老板的问题准备内容，其中一个话题是：你现在用的收银系统，还适合这家店吗？
这组素材后来继续用于投放。其中一条 9 月上线的广告，截至 11 月 2 日，在 Meta 记录中带来了 147 次 Messenger 新对话；广告花费约 ₱34,919，平均每次新对话约 ₱238。
广告把人带来之后，接下来就要看，这些咨询能不能顺利走到负责跟进的同事手里。
02 · 客户说过的话，别让同事再搬一次
原来的交接流程里，有一个很常见的动作：把 Facebook 上的客户消息截图，发到工作群，再由同事接着处理。信息要进入表格，还得有人整理。
客户补充一点情况，群里就多一条消息。负责跟进的人，需要把这些信息拼起来，才知道现在该联系谁、谈什么。
于是，我们沿用团队已有的飞书多维表格，把 Messenger 和飞书连接起来，又接入了一个飞书群机器人。客户发来咨询后，消息会先进入原始消息表，留下发送时间、发送人和客户原话。
同时，机器人会把消息卡片发到工作群。负责跟进的同事点开卡片，就能回到 Meta Inbox 里的原对话，继续了解需求、安排演示。
这样，营销和销售还是在熟悉的工具里工作；客户的咨询不必再靠人截图、转发和手动抄录，后续也有记录可以接着用。
当时飞书群收到的一条真实咨询卡片，展示客户消息及进入 Meta Inbox 的按钮（脱敏展示）。
接下来处理的是客户身份。同一个人发来几条消息，要接到同一份客户记录上。已经知道的城市、门店情况，不必因为他又发了一次咨询就重建一遍。
接下来，系统要从消息里整理出销售能用的信息。客户通过表单回答的问题，会先进入飞书的 Raw Messages 原始消息表：谁发的、什么时候发的、说了什么，都留在这里。销售随时可以回到原话核对。
客户姓名和对话内容为虚构示例，展示消息进入原始表的样子。
对格式化的表单回复，我们设定了提取规则：把城市、店名、餐饮业态、开店阶段、联系方式和期望演示时间等信息放进对应字段。系统再根据城市归到相应市场组，标记门店是筹备中还是已营业，方便不同地区的同事查看。
**不是每条消息都直接变成一条销售线索。**当时的规则是：八项问题里至少有三项有效回答，才建立客户主档。比如一位餐厅老板留下了城市、店名和联系方式，系统就可以建档；如果只发来一句“hi”，消息仍会保留在原始表，等更多信息进来。表单内容无法正常解析时，则需要人工复核。
建档之后，记录进入待跟进队列；销售再联系客户，判断需求和资格，决定是否安排 Demo。**资料够不够建档，和客户是否值得跟进，是两个不同的判断。**前者按规则整理，后者交给熟悉业务的人。
咨询如何进入日常工作 · 流程示意
-
客户在 Messenger 发来咨询
原始消息和时间留下来，随时可以回看。 -
信息归到对应的客户记录
同一个人后续补充的信息继续归并；资料不足时先保留原始消息。 -
同事收到提醒，接着沟通
通过卡片回到原对话，联系、判断需求、安排 Demo。
我们还保留了一个很实际的限制：销售已经写过的内容，自动更新不能把它冲掉。机器可以补缺少的信息；人工留下的判断和备注，继续留在那里。
03 · 同一位客户，大家看的是同一份记录
营销想看客户后来走到哪一步；一线同事关心今天该联系谁、哪场演示已经约好。这些需求都得满足，但不必让员工分别维护几份相似的资料。
我们把重复的信息合起来，继续使用团队熟悉的表格。负责跟进的同事打开自己的工作视图，营销查看对应的进展。底下是同一份客户记录。
线索主表示意，客户信息为保护隐私而虚构。
一次客户联系结束，应该留下什么信息；什么时候算约好 Demo，什么时候才算完成；下一步由谁接手，这些先和业务团队谈清楚，再写进流程。
当时的交接规则节选，人员姓名已遮挡。
表格还得允许修改。电话里问到的新情况，可能和客户最初填的不同。业务同事能直接修正，后面的人才有机会拿到更准确的信息。
打电话、判断客户是否合适、做演示和谈成交，继续由当地团队负责。系统把已有信息整理到他们面前，留下后续接力需要的记录。
成交之后的实施、安装和培训，也按同一份客户记录安排交接规则。客户已经说明的门店情况和需求，可以供后续同事接着查看。
04 · 广告来了客户，团队接住了吗？
广告投出去之后，有没有人真正留下信息？
从 Meta 广告后台看，后续一周的投放记录里，有 39 条表单线索，平均每条线索的广告花费约 ₱206。
Meta 广告数据示意图，数值依据后台记录，广告名称为概括性描述。
再看销售这一边。客户主表里，有 14 条记录填写了 Demo 预约时间，其中 5 条也填写了 Demo 完成时间。
对于营销和销售来说，客户联系到哪一步、有没有安排演示，不必再完全靠群里问一圈。信息留在同一套工作记录里，团队可以接着往下跟。
这次用到的线索表和销售交接规则，我会整理成一份脱敏资料，供大家参考。
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Liwa在AI交付现场 | CASE 001
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