重點摘要：使用 AI 電子郵件協調節省 2,000 小時

像是，不能將 AI 套用在不良資料上。對。

否則您會遇到麻煩。 對。 因此，第一步是放大視野，將資料放在乾淨且易於閱讀的地方，然後再放在電腦可以進行運算的地方。 對。 就像我們談到的規則一樣，所有這些都需要電腦預期的特定數值，以便進行計算並自動完成所有操作。

然後，正如您在藍圖上看到的，人們的腦海中有很多東西。 因此，我們有一名全職的協調人員。 這些資訊都只存在於她的腦海中。 她很棒。

她很棒。 但您就是無法以這種方式擴展。 我們制定了超過 30 條規則。 我們已經談到其中一些規則。

接著，受眾重疊程度非常高。 同樣地，這對我們來說是一個重要組成部分。 是的。 這是在 Databricks 中處理的，我們會在其中查看所有受眾。

我們會依日期和傳送次數查看它們的重疊情況。 這就像 18,000 種受眾組合，光靠人力根本無法完成。

然後，在所有這些資訊中，它會告訴我們傳送電子郵件的最佳日期和時間。

哇。 18,000 次計算。 這真是…… 對。 沒有人能做到這一點。 您必須是超人。 我真的很喜歡 Genie。

沒有它，我們可能無法完成此專案。 如果我估算一下，它可能完成了大約 80 個工時的開發工作，而我不用親自去做。 我會說，Genie，執行此操作。 所以我覺得它是一個非常優秀的初級開發人員。 對。 但是，若您需要內容撰稿人，就可以多加利用這項功能。 對我們來說，我認為大約花了一個多月，四週的時間。

但在沒有 AI 的情況下…… 如果這是兩年前，這將需要一個由八人組成的團隊，而且可能需要好幾個月的時間，然後希望它能成功。 這對我們來說是一個轉捩點，我希望你們所有人都能做到類似的事情。