AI场景探索
场景发散
中等
梳理服务蓝图挖掘业务痛点
通过绘制服务蓝图和客户旅程，从用户视角出发，系统性地展现服务全貌，识别流程中的断点、痛点和重复环节，从而发散出潜在的AI场景机会点。
持续时间
2-4天
主要角色
产品经理, 业务骨干成员, AI团队成员/数据科学家, AI应用骨干成员
相关资源
3 篇
梳理服务蓝图挖掘业务痛点
What（是什么）
“梳理服务蓝图挖掘业务痛点”是 AI 场景探索阶段中，从“现状分析”走向“机会发散”的核心实践。服务蓝图是一个可视化工具，它不仅描绘了客户与服务交互的完整旅程（前台），还揭示了支持这些交互的后台员工行为和系统流程（后台）。通过这种端到端的审视，团队能更精准地定位导致客户体验不佳或内部效率低下的根本原因。
示例图片：
业务流程探查示例
核心要素
- 客户旅程 (Customer Journey)：客户为达成某个目标而经历的一系列步骤和触点。
- 前台交互 (Frontstage)：客户能够直接看到和接触到的服务人员、系统界面、物理环境等。
- 后台行为 (Backstage)：客户看不到的、但为了支撑前台服务所必须进行的内部员工活动和准备工作。
- 支持流程 (Support Processes)：支持后台员工完成工作的内部系统、工具或第三方服务。
- 痛点与机会点：在蓝图各层次中识别出的问题（如等待时间长、信息不一致、重复劳动）和可利用AI改进的机会。
When（什么时候做）
- 完成初步的业务流程探查后：在对内部流程有基本了解后，切换到客户视角进行更深入的分析。
- 需要寻找创新服务点时：当目标是提升客户体验或创造新服务模式时，服务蓝图是极佳的工具。
- 跨部门协作不畅时：通过蓝图可以清晰地看到不同部门之间的协作关系和信息断点。
How（怎么做）
第一步：准备与范围定义
- 选择核心场景：基于业务目标，选择一个具体的用户场景进行分析，例如“新用户注册并完成首次购买”。
- 组建跨职能团队：邀请负责该实践的 业务 PO/产品经理 以及协助的 业务骨干成员、AI 团队成员/DS、AI 应用骨干成员 共同参与工作坊。
- 收集现有资料：收集用户访谈录音、NPS反馈、客服记录、流程文档等所有相关材料。
第二步：绘制 L2/L3 客户旅程
- 定义客户角色：明确分析的主角是谁（Persona）。
- 描绘旅程阶段：将客户的完整体验划分为几个关键阶段，如“认知”、“考虑”、“购买”、“使用”、“售后”。
- 填充客户行为：在每个阶段下，详细列出客户的具体行为、想法和情绪感受。这是构建 L2/L3客户旅程 的核心。
第三步：构建 L2/L3 服务蓝图
- 映射前台交互：针对客户的每一步行为，画出与之对应的前台服务触点（员工、App界面等）。
- 揭示后台行为：继续向下延伸，画出支持前台交互的后台员工活动。
- 关联支持系统：最后，画出支撑后台活动的系统、工具和流程。
- 添加证据与指标：在图中加入物理证据（如邮件通知、合同）、时间线、关键指标（如耗时、成功率）等。
第四步：分析痛点并识别AI机会点
- 标记“问题时刻”：在蓝图上用不同颜色的便利贴标记出导致客户情绪低落、内部流程中断或成本飙升的“痛点”。
- 进行头脑风暴：针对每个痛点，思考“AI能在这里做什么？”。例如，对于“人工审核耗时过长”的痛点，可以发散出“AI辅助审核”、“自动化信息提取”等机会。
- 收敛并产出清单：将所有机会点进行整理和初步筛选，最终形成一份结构化的 AI 场景机会点清单。
实践Tips
✅ 最佳实践
- 使用实体墙或大型线上白板：便于团队协作、讨论和修改。
- 从客户视角开始：始终把客户的行为和感受作为绘制蓝图的起点和主线。
- 关注“断点”：特别留意不同角色、不同系统、线上与线下之间的交接处，这些地方是问题的多发区。
- 让真实员工参与：邀请一线员工参与绘制，他们对后台流程的理解最为深刻。
⚠️ 常见陷阱
- 蓝图变流程图：忘记了客户视角，把蓝图画成了纯粹的内部流程图。
- 细节不足：蓝图过于宏观（L1级别），无法暴露具体问题，应细化到L2/L3级别。
- 只看不做：绘制了精美的蓝图，但没有进一步分析痛点并转化为可行动的机会点。
- 缺少量化：未能标注出关键环节的耗时、成本或错误率，导致痛点分析缺乏说服力。
📋 输出物清单
- L2/L3服务蓝图
- L2/L3客户旅程
- AI 场景机会点清单
相关工具
案例参考
成功案例：某连锁酒店预订体验优化
背景：线上预订流程顺畅，但客户到店后常常因为房间信息同步问题导致入住体验不佳。 蓝图分析：通过绘制从“线上预订”到“到店入住”的完整服务蓝图，发现痛点在于“线上系统”和“前台PMS系统”之间的信息同步存在延迟和断点（后台问题）。 AI机会点：针对此痛点，识别出可以开发一个“AI订单同步助手”，自动核对和同步不同系统间的预订信息，并在出现冲突时提前告警，大大提升了入住效率和客户满意度。
经验教训：某在线教育平台课程咨询项目
问题：初期只关注了学生端的咨询流程，设计了智能咨询机器人。 上线后问题：机器人经常无法回答关于课程排期和教师资质的深入问题，因为后台的教务系统和教师管理系统是脱节的。 启示：如果当初绘制服务蓝图时能将后台的“教务排课流程”和“教师管理流程”也纳入图中，就能提前发现这些信息孤岛，从而在设计机器人时同步规划后台数据的打通方案。