STEP 01 · 低门槛诊断
¥699—999
一次性 / 店
让客户快速看到问题金额与优先级，筛出真正有痛点的店铺。
- 近 30 天漏损报告
- 前 10 个问题 SKU
- 前 5 个可干预原因
- 一次 60 分钟解读
商业机会看板 · 讨论版
让 AI 先替淘宝商家
让 AI 先替淘宝商家
找回被悄悄吃掉的利润
最快商业化的切口，不是再造一个“万能客服”，而是把退款、退货和差评变成一张可行动的利润漏损地图，再沿着真实业务闭环升级为客服副驾与可控 Agent。
ONE-LINE THESIS
先卖“利润结果”，
再卖“AI 能力”。
用 48 小时诊断报告获得第一笔收入；用整改跟踪证明价值；有数据、有权限、有信任后，再自动执行。
利润漏损诊断CSV / Excel 即可启动，人工复核交付
0—30 天
售后客服副驾查知识、判风险、拟回复，由人确认
1—3 个月
可控自动执行 Agent低风险自动化，高风险动作保留审批
3—12 个月
最快首单
7—14 天
建议目标 · 依赖现有商家渠道
首版数据接入
导出表格
不索要店铺密码，不先等 API
价值表达
¥ 可量化
围绕可干预损失，不卖“少打字”
自动化原则
人机共驾
建议先行，外部承诺必须审批
Opportunity map
不是所有 AI 功能，
都值得从第一天开始做
横轴是从想法到收费的速度，纵轴是商家能否清楚算出回报。优先找右上角，而不是最炫的功能。
商业化优先级矩阵
内部策略评分 · 1—5 分，非行业统计
首选切口其他方向
ROI 清晰度首次收费速度
慢快低高
| 方向 | 收费速度 | ROI 清晰度 | 建议 |
|---|---|---|---|
| 利润漏损诊断 | 5.0 | 5.0 | 首选 |
| 商品页转化诊断 | 4.0 | 4.0 | 附加服务 |
| 售后客服副驾 | 3.0 | 4.3 | 第二阶段 |
| 订单异常助手 | 2.0 | 4.7 | 有接口后做 |
| 图文生成 | 4.0 | 2.4 | 现金流服务 |
| 广告投放 Agent | 1.5 | 3.3 | 暂缓 |
方向排名
综合接入、竞争、可归因与风险
01
退款 / 退货 / 差评漏损诊断导出表即可做，价值直接落到金额
9.6
/ 10
/ 10
02
售后客服副驾与质检高频刚需，但接入与准确率门槛更高
8.2
/ 10
/ 10
03
订单异常处理助手ROI 强，依赖订单与物流权限
7.7
/ 10
/ 10
04
商品页诊断与改写易交付，但竞争激烈、归因偏弱
7.0
/ 10
/ 10
05
图片 / 标题批量生成能快速收现金，不宜作为长期壁垒
5.8
/ 10
/ 10
06
广告投放 Agent直接触碰资金，归因和平台风险较高
4.9
/ 10
/ 10
Interactive scenario
现场输入一家店，
让价值从“AI”变成“人民币”
拖动参数，快速形成与商家沟通的第一版价值假设。真正报价前须用商家数据重新核算。
示例店铺参数
所有参数均可调整，不代表行业平均。
可干预利润漏损 · 月度机会池
¥13,932
这不是承诺追回的收入，而是优先值得调查的损失上限：来自描述不清、尺码/规格误解、使用指导不足、包装与客服流程等可改变原因。
估算月 GMV¥645,000
退款相关金额¥77,400
年度机会池¥167,184
演示测算：订单量 × 客单价 × 退款相关金额占比 × 可干预比例。未扣除毛利、物流、季节性与执行率，不构成收益承诺。
Product loop
产品不是一份报告，
而是一条能持续验证的经营闭环
金额计算、关联和排序交给程序；语义分类和建议生成交给模型；高价值结论由人复核。
01 · 数据进入
上传脱敏导出表
订单、SKU、退款、评价和可选客服记录；不需要店铺密码。
02 · AI 识别
定位漏损原因
按 SKU、原因、金额和可干预程度排序，保留原始证据编号。
03 · 业务整改
直接生成动作
商品页文案、FAQ、客服话术、包装/品控待办，明确负责人。
04 · 效果回流
验证是否真的改善
记录建议是否采纳，对比同原因退款率，形成类目知识壁垒。
Ideal customer
第一批客户要有痛感、
有数据，也能当场拍板
渠道优先于“理论最佳类目”。先选你能触达的一个类目，做深原因体系，再谈跨类目泛化。
典型首批客户
老板或运营负责人能参与，团队正在承受售后压力，但尚无自建数据能力的成长型店铺。
100—1,000建议日订单量区间 · 确保有足够问题密度
≥ 2 名客服已有显性人力成本和流程问题
可导出数据愿意提供脱敏订单、退款与评价表
愿意执行整改能改商品页、话术、包装或供应链动作
Monetization
先用服务成交，
再把重复劳动产品化
以下是建议定价区间，不是市场报价。首轮试点应以付费验证为目标，避免全免费试用。
30-day launch
30 天不要先造平台，
先证明有人愿意付钱
成功标准不是“后台开发完成”，而是准备数据够省事、发现价值够大、试点客户愿意续费。
DAY 01—03
做销售样品
- 只选一个类目
- 制作数据模板
- 完成一份模拟报告
- 不做 SaaS 后台
DAY 04—10
拿真实数据
- 接触 30 家商家
- 获取 5—10 份脱敏数据
- 争取至少 3 家付费
- 记录数据整理成本
DAY 11—24
交付并陪跑
- 程序统计 + 模型分类
- 人工复核高价值结论
- 推动前三个整改动作
- 测修改前后指标
DAY 25—30
只看三个信号
- 准备数据 ≤ 60 分钟
- 机会池 ≥ 服务费 3 倍
- 5 个试点至少 2 个续费
- 否则重选类目或需求
Human-in-the-loop
AI 可以跑得快，
但不能替商家乱作承诺
自动化按风险分层。早期默认“AI 建议，人点击确认”，每一次外部动作都要可追溯。
适合先自动化
低风险 · 内部辅助
- 检索知识与历史案例
- 退款原因分类和聚类
- 会话摘要与风险标记
- 生成回复草稿与内部待办
- 周报、质检与趋势预警
必须人工确认
高风险 · 对外承诺或资金动作
- 同意退款、关闭订单
- 承诺赔偿或责任认定
- 发送优惠券、修改价格
- 调整广告预算与投放
- 任何不可逆或越权操作
最小采集只取完成任务所需字段
上传前脱敏删除手机号、地址与消费者昵称
租户隔离不同店铺数据严格分开
留痕与删除记录访问、审批和清理时间
THE ASK
先找 5 家店，验证一个类目，
用 30 天决定这是不是生意。
真正的壁垒不是模型，也不是提示词，而是垂直类目的退款原因体系、淘宝导出表清洗能力、“建议—执行—结果”的闭环数据，以及能持续触达商家的渠道。
对商家的第一句话：“我们不是卖 AI 客服。给我最近 30 天脱敏后的退款数据，48 小时告诉你哪 10 个 SKU 正在吞掉最多利润，以及应该先改什么。”