同样的数据被重复维护
CRM 里一个客户，财务里一个客户，项目清单里又一个客户：录了三遍，三个样。每次分析都从清理开始。
领域 03 · 技术
技术必须在日常中替人分担工作。
工具本身不是目标。我们检查数据基础、系统边界和集成，选一个能省力的使用场景，并作为可负责的试点落地。
让我们分析你的网店
初次沟通：动手之前，先弄清一个使用场景是否站得住。
你如何察觉它
技术在添乱而不是减负的三个信号
试过一个 AI 工具，却什么都没改变
许可证在续费，也生成了几段文字。流程却毫无变化，因为从没定过这个工具要接手哪项任务。
没人知道某一步失败时会发生什么
一个自动化在后台默默运行。一旦停了，最先发现的是客户。没有负责人，也没有告警。
我们的做法
从想法到可负责的试点
示例流程。范围和顺序取决于你的系统。
- 01
检查数据基础
有哪些数据，存在哪里，有多干净？没有可靠的基础，任何自动化都是风险。
- 02
厘清系统边界和集成
哪个系统主导哪类信息？有哪些接口，缺哪些？我们确定哪些保留、哪些连接。
- 03
选择使用场景
一项有明确价值的重复性任务，比如预筛咨询或转录报价数据。小到可以检验。
- 04
确定测试标准
事先明确怎样判断试点是否奏效：错误率、节省的时间、团队用户的满意度。
- 05
运营试点并做决定
试点在关键环节保留人工审批。之后你们依据标准决定：扩大、调整或停止。
你手中的是什么
流程图、使用场景、测试标准、运营
流程图
流程现在的样子，以及试点之后应有的样子，包括系统和交接环节。
已描述的使用场景
哪些自动化、哪些不自动化，需要哪些数据，在哪里由人审批。
测试标准
试点的可衡量标准，在开始前约定好。
运营规则
谁监控试点，错误如何上报，出现例外时怎么办。
定位
可负责意味着：始终由人掌控。
没有负责人、没有例外处理、没有测试标准的自动化，我们不会上线。我们也不替代你们企业的 IT 安全审查。
在网店中
PIM、ERP、Feed、追踪：这一领域在电商中的样子。
产品数据与 Feed
来自 PIM 或 ERP 的干净产品数据，是 Shopping 和 Performance Max 的基础。
追踪与同意
没有可靠的衡量，就无法给杠杆排优先级。
常见问题
回答清楚。
我们需要为此更换系统吗？
大多数情况下不用。我们用你们现有的系统，并确定每类信息以哪个系统为准。
你们使用哪些 AI 工具？
这要按使用场景决定，而不是事先定好。选择取决于数据情况、集成能力，以及你们团队日常能驾驭的东西。
试点之后会怎样？
你们依据约定的测试标准来决定。试点可以扩大、调整，或有意终止，这也是一个干净的结果。
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