SpaceSight、Echo 联合升级,打造更懂场景的 AI 「超级门店」

news2025/1/24 8:47:51

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当各领域都在谈论「增长」,门店业务的增长又该从哪里开始着手……

在日常运营中,「高效」和「细致」是否无法同时实现?「任务下达」和「任务执行」之间有多大偏差?

在客户洞察上,如何用「过去」的数据预测「未来」?客户是真的「不需要」你的产品吗?

在 11 月 23 日的「Whale 帷幄」秋季发布会上,Whale 帷幄产品负责人金川钰发布最新「帷幄数智空间 SpaceSight 3.0」和「帷幄绘声 Whale Echo 1.0」,从基础运营和客户洞察层面,帮助企业找到门店增长的核心爆发力。

01 

全新 SpaceSight 3.0,门店运营效率飙升、智能进化

依托于帷幄 AGI 技术创新进展,SpaceSight 迎来全新升级。3.0 版本的 SpaceSight 将通过 AI 沉浸式巡检、巡改学一体化、AI 门店报告等最新能力,让门店运营实现前所未见的高效;通过 AI 客流预测、AI 运营建议等功能升级,赋予门店客户洞察超乎想象的智能。

AI 沉浸式巡检

让督导更关注巡检本身

对于餐饮、汽车等行业,巡检要求细致,常涉及多方面的巡检表、巡检项。在传统巡检方式下,一个门店需要 30 分钟甚至更长的时间来完成整个流程。

SpaceSight 3.0 全新「沉浸式」巡检功能,通过拍摄现场问题照片或视频,配合语音录入问题描述,再借助 AI 智能巡检大模型进行内容与检细则匹配,自动关联不合格点检项并打分,让门店督导从繁杂的巡检表中解放出来,几百条点检项仅需处理不合格或重点关注的项目。过去 30 分钟的检查,现在仅需 10 分钟,即可开启全新沉浸式巡检体验,门店日常运营中的「高效」「细致」可以同时拥有。

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「巡改学」一体化

更丝滑的整改闭环

如何确保数百家门店清楚了解整改标准,如何快速解决任务下发,如何保障整改质量一步到位?有时,总部的指令和门店的执行之间总存在「理解偏差」。

通过 SpaceSight 3.0,「门店巡检」+ 「企业大学」提供一站式闭环操作,实现智能任务提醒和课程学习的关联。在督导完成巡检后,针对不合格的点检项,支持一键批量下发整改任务并设定超时提醒,在任务即将到期时可自动推送消息给执行人。在下发任务时,也可选择关联巡检课程,要求店员先学习、后整改,避免反复执行,耽误进展。

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AI 门店报告

智能对比、分析一步到位

门店经营中,指标杂、数据多,人工分析操作耗时耗力,且也容易遗漏。

通过 SpaceSight 全新 AI 智能门店报告能力,只需要提前设置好时间周期、推送频率范围,即可自动生成数据报告。除了详实的基础数据指标外,还有 AI 智能客流对比,从门店到地区,多时段客流数据变化趋势或是各门店的巡检表现一目了然。无需人工分析、对比,结论报告即可一步到位。

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AI 客流预测预警

排班调整、营销策略更灵活

地域、天气、节假日都是可能影响门店客流的重要因素,如何分析这些多变因素,掌握客流变化规律,有效提升门店人效,实现营销最大化?AI 让「过去」的大量数据也能转化为有价值的「未来」预测。

借助 SpaceSight 3.0 的 AI 客流预警能力,门店可实现客流数据小时级监控,及时推送预警消息,高效应对门店客流异常波动;而借助 AI 客流分析模型,则可从天气、节庆等数据维度,对未来时间段内客流变化进行预测分析,帮助门店管理者提前规划营销运营策略。

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AI 运营建议

更科学的「保姆级」运营教程

在实际运营中,不同门店有随时都在变化的不同现实情况,传统模式下的门店管理多为缺乏数据支撑的「经验主义」,无法应对门店差异化场景及需求。

SpaceSight 3.0 的 AI 智能运营建议,可结合门店日常表现、自身数据、行业运营数据等指标,通过 AI 门店运营模型,产出有针对性的门店优化建议,并推送运营策略文章提供门店运营参考,帮助总部实现「千店千面」的门店运营管理。

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02 

Echo 1.0 发布,提供更聪明的顾客洞察

本次,Echo 也正式作为独立产品发布,通过 AI 语音识别、AI 智能分析、销售复盘提升的亮点能力,打造更懂顾客的门店 AI 语音服务工具,打通门店转化「最后一公里」。

在 AI 语音识别方面,借助无损拾音、即开即录的语音工牌,可完整记录接待全程对话内容。工牌音频自动上传,也可以通过文件上传的方式进行音频同步。当一个文件中包含多段接待音频, AI 将自动完成切片。同时 Echo 还支持广东话、山西话、上海话、四川话、印尼语等多方言、多语种识别。

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在 AI 智能分析方面,在对话内容完成解析后, Echo 可通过企业专属话术模型,对导购整个服务对话内容进行智能分析、打分,并生成销售服务报告,将导购服务全流程可视化。在对导购服务进行智能评分的同时,Echo 的 AI 语义分析大模型会同步进行客户需求分析,从对话内容抽取客户反馈,提取客户抗拒点、关注点,利用 AI 智能分析丰富客户标签内容,制定专属二次沟通计划和策略,从而提升成交率。

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销售复盘提升方面,通过结合 Echo 的客流和实际销售数据,联动「帷幄有数 Whale Analytics」定制化数据看板能力,对顾客进店、导购、接待、成交、买单等环节,多维度分析导购服务全过程对成单的影响,并结合 AI 成交分析模型,可挖掘金牌导购话术,沉淀品牌销售知识库,用于销售团队培训及金牌销售模式复制。同时,借助 AI 提升算法模型,可根据不同的导购和团队的弱点制定个性化提升建议。

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结语

「增长」已经成为近年来线下商业的关键词。对于零售业来说,增长的核心就是通过数据驱动的决策,优化营销销售策略,提高客户满意度和忠诚度,实现持续的盈利性增长。

SpaceSight 和 Echo 打造线下营销销售运营必备工具,通过更懂场景的 AI 能力与全域数据洞察,帮助连锁零售复制成功增长模式,树立数字化「超级门店」标杆。

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