HELLO, I'M EMILY 你好，我是 李聪

收车链路长、战败节点分散，原战败原因依赖人工填写，存在标注不准、口径不统一、信息遗漏等问题，导致业务难以判断真实流失环节，难以指导后续做功。

通过 AI 自动识别战败原因并沉淀标准化归因数据，量化关键流失因素（重复线索、跟进不及时、价格不匹配等），并区分可干预与不可干预问题，提升战败复盘效率与准确度，为线索筛选、顾问跟进、报价撮合和收车转化优化提供依据。

• 整合通话转写、企微聊天、工单备注、状态流转等多源数据，搭建智能体工作链路。
• 设计一级 / 二级战败归因标签体系，并通过 Prompt 与规则反复调优。
• 推动 AI 归因结果回流至数据表和跟进反馈模块，支持人工校验与批量复盘。

约检、跟进和转化复盘环节存在数据缺失和口径不统一问题，影响业务分析和 AI 能力落地。

补齐底层数据链路，搭建可支撑业务复盘、指标分析和后续 AI 应用的数据基础。

• 复盘业务数据，定位底层数据缺失与口径不统一问题，推动跟进记录表、任务宽表等数据集建设。
• 对接业务与数仓，校验关键字段和数据回流逻辑。
• 为约检率、跟进完成率和战败复盘等分析场景提供底层数据支持。

调度日历V1上线后，部分城市数据表现异常，履约效率仍有提升空间。

配合调度日历V1上线后的整体复盘工作，进行典型城市的深潜诊断。针对数据表现异常的“转化流失”与“高频改约”场景，通过定性调研还原真实原因，挖掘业务痛点支持定义V2版本的产品演进方向。

• 结合典型城市数据、日志和业务反馈还原调度使用场景。
• 识别远郊履约低效、资源配置不均和调度盲区等问题。
• 提出分层履约、热力图和缺班预警等可视化调度优化方向。

收车业务拓量后，一线反馈问题量大且类型复杂，原有群聊式反馈依赖人工分发与跟进，存在响应慢、进度不可追踪、重复问题难沉淀等问题，影响问题闭环效率。

搭建问题反馈闭环机制，统一问题收集、分发、跟进和知识库沉淀流程，提升问题响应效率，并通过agent自动回复降低重复问题处理成本。

• 整理分析一线角色反馈的问题与需求，拆解问题归属，定位核心链路问题。
• 沉淀高频问题解答知识库，优化业务 sop 流程。
• 利用Coze搭建需求处理Agent，引入问题自动回复与分配处理能力，减少重复人工沟通成本，提升问题处理效率与复用能力。

门店内容生产依赖人工，图文素材生成成本高，内容工具矩阵有进一步智能化和场景化拓展空间。

参与营销 Agent 项目和图文生成智能化工作流搭建，推动 AIGC 在商家侧内容生产场景中的应用。

• 搭建文稿提取 Agent 从抖音等平台提取热点内容，结合目标车型信息输出营销文稿。
• 利用Coze、TapNow 等AI工具分平台（小红书、闲鱼、朋友圈）进行对应风格的海报、视频生成。
• 推动 AIGC 能力在商家侧内容生产中的场景化应用。

物流运输数据分散在不同平台，字段口径不统一，调度复盘缺少稳定的数据分析模板。

通过数据清洗和指标分析，支持返程配载、错峰发车和调度效率优化。

• 整合 9000+ 条运输记录，统一公里数、装卸时长、货种分类等字段。
• 基于 Excel 搭建空驶率、吨公里成本、车辆利用率和时效偏差等指标模板。
• 识别返程空驶率约 25% 等问题，支持调度优化，平均到达偏差缩短约 1 小时。

学院创新创业学分管理依赖线下纸质申报，流程不透明，学生进度跟踪和教师审批效率较低。

推动“到梦空间”平台线上化落地，提高学生使用率、流程透明度和学分任务完成效率。

• 梳理学分申报、审批、反馈全流程，制定学院内部 SOP 与操作规范，优化线上申报路径，降低师生使用门槛。
• 面向学生会、社团及班级骨干开展培训与宣讲，编写图文操作指引，推动平台上线首月使用率达 90%+，后期实现 100% 覆盖。
• 按季度复盘活动数据与用户反馈，优化提醒节奏、通知策略和统计口径，沉淀标准化运营机制。