营销 AI 供应商评估评分卡

如果 demo 是主要证据，AI 供应商评估很容易跑偏。

Demo 展示的是工具想让你看到的样子。评分卡要看的是它是否适合你的工作。

六个评分维度

用 1 到 3 分。1 是弱或不清楚，2 是可用但有风险，3 是足够 pilot。

1. 工作流匹配

它解决哪个重复工作？

弱：

这个工具帮助团队使用 AI。

好一些：

这个工具可以减少周度 campaign review 的初稿时间，同时不改变审批负责人。

2. 数据边界

什么信息进入工具？什么信息不能进入？

这点说不清，就不要让敏感工作进入 pilot。

3. 评审控制

人在什么地方可以审批、修改、拒绝或审计输出？

对很多营销流程来说，这不是细节，而是安全条件。

4. 整合负担

工具适配现有系统前需要多少工作？

包括数据、权限、培训、支持和报告变化。

5. 衡量

团队能否衡量它是否有帮助？

不要只看节省时间。还要看质量、采用和返工。

6. 支持负担

谁处理错误、困惑的用户、prompt 变更和 stakeholder 问题？

这些工作常常在购买后出现，所以要在购买前评估。

Prova 评审什么

通用 AI 可以生成比较表。

Prova 应该检查工作流是否具体、评分标准是否贴合 use case、数据边界是否明确、评审控制是否真实、支持责任是否有人接，以及评分卡是否把 demo 吸引力和运营匹配分开。

一个工具可以很惊艳，但不适合第一个 pilot。

简单决策规则

评分后，用这条规则：

• 如果工作流匹配低于 3，先不要买。
• 如果数据边界或评审控制是 1，不要用真实数据上线。
• 如果整合负担很重但 pilot 很急，先缩小工作流范围。
• 如果支持负担没有负责人，暂停。

评分卡不是为了让购买决策看起来科学，而是保护团队不要买到一个比价值带来更多工作的工具。

最好的供应商问题

直接问：

请展示这个工具如何放进我们每周都在跑的一个工作流，包括评审步骤和失败路径。

如果答案仍然停在功能层，你已经学到了重要信息。

如果你正在评估 AI vendor，哪个工具 demo 最好看，但放进真实工作流最弱？

Chandler