跑完两家头部医美机构， 我更确定了一件事

上周我们去了深圳，跑了米兰柏羽和八大处。

两家机构，一家是成熟的大型连锁，服务标准、客户分层、老客维护都已经跑通了，很体系化。另一家是公立背景的专业机构，不靠低价引流、不靠多轮逼单，靠医生专业和交付质量建立口碑。

两家完全不同的打法。

但你猜聊到最后，他们最想要什么？

不是更好的广告投放。不是更智能的客服机器人。

是——如何更懂求美者。

我当时就想，这个需求，才是真需求。

为什么两家差异这么大的机构，最后会指向同一个东西？

我说三个场景，你看你中了几个。

你的咨询师今天下午要回访一个客户。她打开系统，看到上次的备注写了四个字——"再考虑下"。

然后呢？

这个客户到底是嫌贵？是怕疼？是老公不同意？是觉得医生方案没听明白？还是她压根就没想做，就来逛逛？

"再考虑下"这四个字，等于什么都没说。

咨询师只能硬着头皮打电话：

"姐，上次咱聊的那个项目，您考虑得怎么样了？"

你换位想一下。你自己去做个皮肤护理，做完了，过两天收到一条群发短信：

"姐，最近有活动哦～"

你什么感觉？你不会觉得被关心了，你只会觉得——她根本不记得我了，只是在走流程。你的客户接到那种回访电话，心里是一模一样的感受。

客户坐下来聊着聊着说了一句"我10月份结婚"。很多咨询师听到这句话，点点头就过去了。

但你仔细想想，这句话不简单，它意味着9月份是一个关键窗口。

如果你现在给她做一个计划，告诉她"按这个时间线走，刚好婚礼前恢复好"，她可能会更心动。

再比如客户反复问恢复期。问了一遍，你回答了。过一会儿换个角度又问了一遍。

她在怕什么？她可能怕同事看出来，可能怕男朋友发现，可能怕接下来两周有重要场合。

我们现在回过头分析，道理都很简单。但在真实的咨询过程中，很少有咨询师能意识到——她要的不是"恢复期7天"这个数字，她要的是"做完别人看不出来"这个确认。

这就是需求洞察能力，很多时候，咨询师只回答了求美者的问题，但没有回答求美者的担心。

优秀的咨询师一定能听出这些弦外之音。

但一天接七八个客户，到第五个的时候脑子已经转不动了。

不是她不行，是人的注意力有极限。

这也是，每一个优秀的咨询师最发愁的问题之一。

说一下米兰柏羽，他们的咨询师一个人手里少则几百个，多则几千。

你猜她能记住谁？一定是最近聊过的、花钱最多的、印象最深刻的高星级客户。

剩下的呢？

在没有完整的营销活动和督察系统干预下，大多都静悄悄躺在系统里。

三个月前有个客户聊过热玛吉，说想结婚前做。你记得吗？不记得了。

有个客户疗程快到期了，应该提醒她复查。谁提醒？没人。

还有个客户上次做了第一阶段还挺满意，但第二阶段一直没人跟她聊。过了两个月，她去别家做了。

不是员工偷懒。

是一个人的脑袋装不下三百个人的长期计划。

你看，备注没用、信号丢失、老客沉默——看起来是三个不同的问题，但根子是一样的：

相信你心里也有了答案——用AI。

但怎么用，这里面有个坑。

咱们美业做AI落地，大多都会踩一个坑：太想让AI直接面对客户。

比如，让AI直接在微信里回复客户，让AI帮客户做分析报告，让AI替咨询师完成一部分沟通。

听起来效率很高。

但你站在客户的角度想一想。

她花三五万做一个项目。

她期待的是一个人认真听她说话，理解她的想法。你让机器来跟她聊？她会觉得：我花这么多钱，你都不愿意亲自跟我沟通？

所以AI不应该站在客户面前。

这就是Vioken在做的事情，让这支智能笔成为每个咨询师的专属助手。

当然，智能硬件市面上很多——录音卡、录音笔、录音豆，形态各异。但说实话，硬件本身没有壁垒。

真正的壁垒是：录完之后，AI能给出什么有价值的反馈。

这个部分，我们花了半年时间打磨。

首先，我们需要做的一定不是做一张更好看的客户资料表，比如姓名、年龄、电话、来源，这些你们的系统里早就有了，再做一遍没意义。

我们做的是：让AI去仔细"聆听"每一次沟通，把客户说的话、没说出口的顾虑、她在乎什么、排斥什么、她是什么性格、什么时候可能有需求，将这些散落在对话里的东西，帮你的咨询师捡起来、理好、记住。

原理听着很简单，但是做起来我们发现有太多问题了。

比如，像我们医美的客户，大多不只来一次。她可能先微信咨询了一轮，又来面诊了一次，做完项目还复查了一次。

这就导致，每次她的想法都可能在变，可能三个月前说"绝对不打针"，三个月后主动问"玻尿酸疼不疼"。

所以这个档案要保证不是死的，它要跟着客户一起变。

这是传统的 SaaS 系统无法做到的，当然，可以用复杂的人工去校对，这里面投入的时间，相比大家心里一定有数。

更新没问题，但并不是所有内容都要更新。比如决策风格，我们在后台设了七种——功课型、犹豫型、果断型……传统做法要么不更新，要么靠单次记录判断。

而我们是基于多次沟通、多个维度综合评估，动态调整的。

至于更改的标准是什么，考量的维度有哪些，等有时间，我专门给大家讲一下。

调研之前，我们和李勇老师聊过，发现一个特别普遍的情况：

客户说的、咨询师判断的、最后系统里记的，经常是三件不同的事。

李勇老师跟我举了个例子。一个客户进来说"我想做鼻子"。咨询师记了一句"鼻综合意向"。

但后来深聊下去才发现，这个客户其实是拿着一张明星照片来的，她想要的不是一个鼻子，是那张脸。

你看，"鼻综合意向"这五个字，把一个很复杂的人简化成了一个项目标签。

米兰柏羽那边也有类似的问题。咨询师给客户推荐了三个项目，客户对其中一个追问了很久——问价格、问恢复期、反复看案例。

但最后备注里写的是"推荐了A/B/C三个项目"。三个项目并列，看不出来客户真正心动的是哪个。

所以我们在设计的时候，把"需求"这件事故意拆成了六个不同的概念：

为什么要拆这么细？

因为过去这些东西全揉在一个备注栏里。客户说的、咨询师想卖的、客户真正心动的，混在一起。系统里看着有记录，但实际上没有判断价值。

拆开以后，咨询师下次跟进的时候就知道——她嘴上说想做鼻子，但她真正纠结的其实是另一个项目。你应该从那个项目切入，而不是再问一遍"鼻子考虑得怎么样了"。

这套分类方式，不是我们坐在办公室里拍脑袋设计的。是沟通资深的咨询师，以及拜访足够的企业，听了大量真实的接待场景以后，从那些"备注写了但没用""信息有了但混在一起"的痛点里，一点一点提炼出来的。

呼。说完了。

这次跑完两家机构，我最大的感受就一句话：

客户识别、老客维护、咨询师培训——看起来是三个不同的问题。

其实都是同一个问题：

我们到底有没有真正看懂，坐在对面的那个人。

Vioken AI接下来会发布内测版本。

说实话，这就像孕育一个孩子，他一定不是完美的，但是我和我的团队会倾尽全力去逐步迭代，让它长成一个最懂业务，最能落地的系统。

朋友，帮你记录；老师，帮你成长；专家，帮你指导下一步动作。

如果你对这件事感兴趣，欢迎私聊我。

与每位还在真实场景里解决问题的医美人，共勉。