90% 的人都搞错了：营销自动化该交给机器做什么，哪些内容一定要你亲自写？

先省时再省心：5 个流程立刻自动化（从线索评分到跟进提醒）

别把自动化当成冷冰冰的机器人替代人性——把它当成能替你做“重复又危险”的好助手。先锁定那五个能立刻解放时间的环节：评分、派单、养护、提醒和回访。把重复性决策交给规则与数据，把灵魂沟通留给你。

细化操作：让线索评分根据行为与画像自动打分，超过阈值触发高优先级；建立自动分配规则，把热线索按地域、行业或业绩分给最合适的销售；针对不同分数推送短周期养护序列，低分用教育内容，高分直接预约演示。

提醒与SLA也要自动化：设置跟进提醒、未回应二次催办、以及对关键合同节点的倒计时通知。加入条件分支（例如长时间未接触则转为回访池），并为每个流程写好可复用的模板与替换变量，节省写作时间同时保持个性化。

但别把所有“说人话”的活儿都交出去：复杂报价、敏感异议和首次深度沟通仍需你亲自出场。最终的秘诀是——自动化负责量与速，人负责质感与信任。照着这个清单上手，你的团队会马上省时又省心。

别让品牌像机器人：这些文案一定要人写（邮件开头、落地页主标题、道歉信）

自动化能做大量重复且可量化的活：分群、定时、A/B 测试、插入用户数据牌位，但别让技术把品牌的「人味」剃光。有三类文案绝不能只交给模型：邮件开头、落地页主标题、以及道歉信——它们不是字面意义上的文字，而是跟客户建立信任的第一秒与最后一缕情感。

邮件开头决定收件人是否继续读下去。机器可以帮你选最佳发送时段、替换姓名标签、找出曾有的行为线索，但开头那句要有人心。尝试两种人写的小技巧：一是用具体动作触发好奇心，比如“你刚完成 X，我注意到一个常被忽略的细节”；二是用反差或小悔意开场，展示真实人声而非模板口气。

落地页主标题要能在 2 秒内说清价值并让人产生“继续看”的冲动。AI 可以把几个版本生成出来供你做量化测试，但主干句的情感承诺、行业隐喻、甚至方言小语气，都应该由文案人把关。把副标题、信任标记、CTA 文案交给自动化去微调；主标题保留给会替品牌说话的人。

道歉信是品牌人格的体检表：一句敷衍的模板能把关系摔碎。真诚需要细节：明确发生了什么、是谁的责任、我们为你做了什么补救、以及具体的跟进时间点。结尾处放上一句由真人签名的话，会比任何完美的格式化语句更能化解情绪。

最后给你三条可执行的分工规则：把“数据和节奏”交给机器（分流、触发、递送时间）；把“开场与承诺”留给人（邮件开头、主标题、道歉文案）；用 2 分钟重写测试法评判每个自动化文案——如果你读了觉得冷，那就别放行。自动化是放大效率的放大镜，不是把人性抹去的影印机。

自动化不等于冷冰冰：用触发条件+个性化字段写出“像你”一样的系统

别把自动化当成流水线机器人——它可以像一个记得你喜好、会说话的助手。关键不是把所有话都交给系统，而是把重复、可预测、数据驱动的环节自动化，让机器替你完成“量”，人来负责“味”。用触发条件串联事件，用个性化字段填充情感，系统就能读出“像你一样”的语气。

先把词槽设好：姓名、上次互动、购买历史、兴趣标签这些是机器人的“记忆”。再把触发条件做成小决策树：首次关注、7天未打开、加车未买、达到会员等级——每一个节点都能触发不同文案与动作。这里的原则是：结构化（字段）+情境化（触发）=自然化（像人说话）。

操作清单，三步就能上线：

• 🤖 Name: 自动替换姓名与称呼，避免千篇一律的“亲”。
• 💁 Time: 根据上次互动时间选择提醒频率，别早也别晚。
• 🚀 Offer: 动态插入相关优惠或推荐，提升点击与转化。

TT社交媒体营销 —— 把技术当工具，把人留在创意与关键句。最后别忘了定期监听真实回复，把“冷启动”的模板微调成你自己的口气。

AI 是副驾，不是代驾：让模型出提纲、你来润色，效率翻三倍

别把AI当成代替你写作的懒人拐杖——把它当副驾来用，先让模型把骨架搭好，你再把肌肉和灵魂补上。出提纲能帮你把思路从头脑风暴变成可执行的清单，真正的魔力在于「人＋机」的协同。

实操流程很简单：先用明确的prompt让模型给出结构（标题、五段提纲、每段一句核心句），然后你负责品牌口吻、关键数据、合规与原创创意。模型节省你的重复劳动，你把时间用在判断与创造上，效率自然翻三倍不止。

• 🤖 Plan: 模型输出标题、五条提纲与三个角度供选
• ⚙️ Polish: 你调整语气、补入事实、删去跑题段落
• 🚀 Ship: 最后通读+A/B小改，确认CTA与落地页面一致

给模型的指令要讲究：写清目标读者、期望长度、语气（幽默/专业）、以及你要的输出格式（比如用序号、每点20字内）。别一次性要完整稿件，先要提纲再逐步细化，能最大化利用模型的速度同时保留你的判断权。

落地建议：把这套「出提纲—你润色—测量数据」做成模板，一周试5篇，关注打开率、平均阅读时长与转化。把AI当副驾，你负责方向盘和刹车，结果会比完全交给机器更稳、更快，也更有创意。

衡量标准清单：哪些 KPI 说明可以自动化，哪些信号提示必须人工介入

把衡量标准想像成红黄绿三色灯：先把那些“稳定可量化”的指标交给机器监控。自动化通过：投递率、开启率、点击率(CTR)、转化率(CR)、退订率与垃圾投诉率等；典型阈值参考：投递率>95%、退订<0.2%/次发、投诉<0.02%、CTR/CR在历史均值±10%。当这些数字在正常波动范围内，机器能自动分发、分组和优化投放频次，节省大量重复操作时间。

人工介入信号：任何“突变”都需要真人判断。比如：开启率瞬间掉超20%、CTR或CR下降超30%、退订或投诉突然放大数倍、投递被ISP阻断、用户情绪大量负面留言、或出现合规/法律提示。此外，高价值客户、重要合同线索或复杂客服问题一律由人接手——机器人是秤砣，不是谈判桌。

把这些规则写成自动化的报警与流程：例如遇到CR比30天滚动均值低30%则自动暂停该活动并发出人工复核工单；退订率翻倍立即加入人工审核队列；重要线索分数>80且24小时内未跟进，自动触发销售电话提醒。还要配合小流量“金丝雀测试”与A/B实验，先让机器人试跑再放大投放。

最后给团队的可执行清单：建立实时仪表盘并标注阈值、把突变规则写进Runbook、每周人工抽查样本、记录所有人工改动用于后验分析。记住一句话：让机器做称重与复盘，把创造性和复杂判断留给人——这样既高效又能避免把品牌交给“僵尸流程”。