他在山东。凌晨 01:44,在「苏等等的家」的视频底下留言:「能不能发一份」。
破冰 5 分 02 秒后送达,他 2 分 51 秒就回了 — 两个字:「翻新」。AI 在 84 秒内接住,然后一口气推到了要微信。
问题是那条跟进里,「翻完了正好」「同户型那份清单」「柜体最晚这周得定」三句话,一句都站不住:他说的是要翻新、不是翻完了;我们不知道他家户型;我们更不知道他家水电走到哪一步。
他没有反驳,只是不再回了。截至数据快照,跟进发出后零回复。
下面三块是这条案例的原始信号:他留评论的那条视频、六个字的评论、以及九分钟内结束的完整对话。这条案例值得看的地方是「话术密度太高」 — 客户只交出了两个字的信息,跟进却一次性用掉了紧迫感、户型清单、价格优势、要微信四张牌。牌都打出去了,人却不回了。
messages.role = ai;#2 来自 DB messages.role = customer。三条全部落库,没有截图补录、没有靠气泡颜色或坐标推断归属。sent_at,客户一条取 created_at(入站消息无 sent_at),均已换算 CST。评论 01:44:24 → 破冰 01:49:26,5 分 02 秒;破冰 → 首响 2 分 51 秒(本批最快的首响之一);首响 → 跟进 84 秒。三段全部在分钟级完成,链路本身没有任何一处拖后腿。客户的沉默不是等太久等走的,是被内容劝退的。
📌 这条案例说明时效指标好看不等于链路健康。三段速度全部达标,客户首响甚至比本批那条成功拿到微信的还快(2 分 51 秒 vs 5 分 27 秒),但结局相反。把「响应快」当成成功归因是危险的 — 真正的分水岭出现在第二条 AI 消息里说了什么。本页后面的模块 2 会逐句拆这一点。
客户全程只提供了一个信息单位:「翻新」。而跟进(#3)在这两个字的基础上,一口气说出了「翻完了」「柜体最晚这周得定」「同户型那份清单我已备好」三个具体断言。这三句都不是从他那两个字里推得出来的。更早的破冰(#1)里还有第四个 — 把号源发的视频说成了「你家的视频」。
「能不能发一份」— ①意图明确:他要视频里提到的那份资料;②语气客气:用的是问句而不是命令,通常意味着沟通阻力小;③信息为零:户型、面积、城市、预算、新旧、进度,一个都没有。与本批「跪求」「来一份」是同一类:意图满格、画像空白。
intent_reason = 「问购·一般·在调研」,comment_type_reason = 「索取资料是购买信号」):产品型 · 中等 specificity · active。首条 AI DM 在 transcript(#1)。称呼、场景锚点、反问三段都在,反问「新房还是翻新」也是本批最好答的一种问法(客户 3 分钟内就点了快捷回复)。但场景锚点这一段把视频的归属搞错了。
source_accounts 与客户 sec_uid 是两个不同的人)。「四房两厅」「黑白灰风格」描述的是视频里那套房子,跟客户自己家没有任何已知关系。dm.ice_break.system production v54,本条 opener 由它在 17:48:48 生成、38 秒后发出),里面白纸黑字写着:「评论里的『你 / 你家 / 你老公 / 你们』= 视频博主,不是你要私信的这位客户」「只描述【视频内容】,绝不把评论里的『你 X』当成客户的 X」,还配了两个线上翻车反例。所以这不是缺规则,是规则没生效。
v55 并只挂 staging;production 仍是 v54 未动,离线回归确认无副作用后再决定是否挂正式。
跟进(#3)在一条消息里叠了四层:状态误读 → 硬造紧迫 → 无依据的定制承诺 → 低价暗示 → 要微信。逐句看,问题都不大;叠在一起,对一个只说了两个字的陌生人来说密度过高。
本案触达账号是「小星·全屋定制」(DB 内部账号名「零星」,聊天气泡右侧带金色「小星·全屋定制」徽章,运营归属夏夏)。客户回了一次,但没有进一步核实、也没有点进主页 — 会话在他做出任何信任判断之前就停了。
accounts.following_count(同步于 7-21)accounts 无粉丝 / 作品字段 · 需运营主页截图补数daily_limit = 30 · 节流 min_send_interval_seconds = 30Akke 的地区信号分三层:客户 IP 属地(省)、自报现居(市)、号源服务市。本案客户只有省级 — 山东。但这条案例和本批其他几条有一处关键差别:号源「苏等等的家」的类目是本地号,本来是最有条件打同城牌的一类号源,偏偏它的服务市字段是空的。
comments.ip_location · 反映的是他发评论时人在哪comments.city · 客户全程未提城市source_accounts.city · 「苏等等的家」类目为本地号但 city 字段为空 → is_same_city = nullcity 为空,客户侧只有省级,is_same_city 只能是 null,同城话术完全用不上。话术里也确实没提任何地名 — 这在数据缺失的前提下是对的处理,但代价是本该有的优势没发挥。city 字段补录专项 — 这类号源数量有限、城市可从主页简介直接读出,补完之后同城判定的命中率会立刻提升。这是号源侧的一次性投入,收益覆盖该号源之后的所有 lead。
客户全程没有提过价格。而跟进里主动出现了一句「工厂直供比门店低」 — 这是整段对话唯一的价格表述,也是这条案例价格处理上最值得改的一处:它既没有数字、也没有计价口径,只有一个方向性的"更便宜"。
"评论入库 → 评分 → 起草 → 发送"在 DB 里是几行行变化,物理世界对应的是一台阿里无影云电脑上常驻的抖音客户端。本案发送侧与回读侧都正常:channel_pref = cloud_pc、队列零报错、客户的「翻新」也准确落库。这条案例失败在内容,不在管道。
抖音 web DM 在 Fly Tokyo 出口被风控屏蔽,Akke 现阶段靠云电脑常驻 GUI 自动化触达:cron 派单,云电脑上的 poll agent 拉单,在抖音 PC 客户端里完成搜人、开会话、粘贴、发送,并把捕获到的回复写回 DB。通道判定有硬证据 — accounts.channel_pref = "cloud_pc"(运营归属:夏夏)。
channel_pref = cloud_pcmin_send_interval_seconds = 30message_queue 无失败重试记录customer_profile = {}stage = ice_break · handed_off_at = nullnext_followup_at / last_inbound_at 均为 nullcomments 知道视频属于哪个号源、评论人是谁;messages 知道客户答了"翻新";customer_profile 本该记录已确认的画像事实 — 但它现在是空的 {},客户明确答过的"翻新"都没有沉淀进去。customer_profile,让后续每一轮都能读到,而不是每次重新猜;stage = ice_break,3 条消息(AI 2 / 客户 1)全部入库;handed_off_at、next_followup_at、customer_profile 均为空。客户未提供任何联系方式。给上面 6 个分析模块各打一个评价。good = 已达可复用标准;mid = 能用但有压缩空间;bad = 是这条链路的明显短板。本案的技术侧几乎无可挑剔 — 触达快、首响快、消息全落库;短板高度集中在内容层:一条跟进消息里出现了四处我们并不知道的"事实"。
city 却为空:本地号是最有条件打同城牌的一类号源,字段没入库等于优势作废。city 补录专项(城市可从主页简介直接读出,一次性投入、长期收益);客户城市用"我按当地做法给你标"的方式顺手问出来。channel_pref = cloud_pc,云电脑 GUI 自动化,≥30 秒/条节流,队列零报错零重试。customer_profile = {}:客户明确答过的"翻新"没有沉淀成结构化画像,下一轮又得重新猜。stage = ice_break、last_inbound_at = null,客户回过话这件事没有反映到会话状态上。customer_profile;③破冰模板区分"视频作者"与"评论者"。b8e577e5-…-e580ea2aa15776b77f30-…-22fe9460f104 · stage ice_breakMS4wLjABAAAAPZjacWAl6g…afF37655558671637079494 · 号源「苏等等的家」· 本地号(city 未标记)channel_pref = cloud_pc)· ≥30s/条