我为一家食品分销商构建了平凡的AI代理。它们比那些炒作的东西更有效。

我帮助自动化了位于德克萨斯州达拉斯的一个家族朋友的餐饮服务批发分销业务的部分环节。他们的客户包括餐厅、咖啡馆、小杂货店、面包店、云厨房和本地零售店。之前一切都是手动操作，只是一个普通的批发业务，运行在Excel、电话、短信、电子邮件和手动跟进上。在此之前，他们的流程基本上是：* 手动寻找新的餐厅和零售商 * 发送不统一的陌生开发邮件 * 在Excel中跟踪库存 * 通过短信和电话跟进 * 手动检查库存不足 * 猜测哪些产品卖得最快 * 向人们询问销售更新 * 没有CRM * 没有仪表盘 所以我为枯燥的工作构建了平凡的代理。第一个代理：查找本地企业 使用谷歌地图爬虫来查找我们附近地区的本地企业。使用了所在地区的所有邮政编码并将其添加到爬虫中。第二个代理：文案撰写 使用Apify抓取所有关于撰写陌生开发邮件文案的YouTube视频的转录文本，并创建了一个Chat GPT项目来为我们撰写文案。我们根据客户的不同痛点来细分文案。尝试写没有链接的短文案。第三个代理：邮箱查找与验证 使用Apollo和Apify的邮箱查找工具查找企业的邮箱地址。然后使用Million Verifier进行验证。第四个代理：邮件发送 在Aerosend上设置收件箱并预热三周。之后将收件箱添加到Smartlead并在此设置营销活动。两者都有非常好的API文档，整个过程实现了自动化。第五个代理：处理库存信号 起初没什么复杂的。只是：* 库存不足提醒 * 补货建议 * 热销SKU跟踪 * 滞销SKU跟踪 * 基本利润率可见性 * 每日库存仪表盘 在系统上线之前，他们每月收入约22,000美元。四个月后，达到约45,000美元。大约四个月翻倍。其他变化：* 接触的潜在客户从每月约120个增加到1,500+个 * 已验证的本地潜在客户平均每月增加约900个 * 积极回复平均每月约55个 * 新客户从每月3-4个增加到12-15个 * 手工管理工作减少了约60% * 跟进不再被遗漏 * 库存决策变得不那么靠猜测 对我来说，教训很简单：与其构建那些永远无法工作的花哨代理，不如构建简单的东西。构建：潜在客户生成 → 陌生邮件 → 回复处理 → 跟进 → 库存警报 → 仪表盘 我认为很多代理的价值隐藏在像餐饮服务分销、消费品、包装供应、餐厅供应、医疗供应和工业批发这样的企业中。为平淡无奇的业务构建平淡无奇的代理可能比大多数炒作的东西更有市场。