数字督导 - 53AI-AI知识库|大模型知识库|大模型训练|智能体开发

典型的应用场景

连锁便利店企业

门店店长可在企微向数字督导请教问题

连锁餐饮品牌

门店计划开展周末促销活动，店长可向数字督导请教

连锁便利店企业

数字督导对店员进行业务实战考核

如何实现数字督导?

Step.01

萃取经营知识与作业流程

通过结构化解析工具，系统深度梳理企业的经营手册、门店运营规范、历史优秀案例等资料，提炼出涵盖门店选址、商品选品、库存周转、促销策略、人员排班等经营维度的核心知识，同时将服务接待、产品介绍、客诉处理等实操环节拆解为标准化作业流程，明确每个步骤的执行要点、判断标准和优化技巧，形成体系化的知识图谱。

落地方案

Step.02

让AI掌握经营知识与作业流程

利用RAG与知识图谱技术，让 AI 系统全面学习萃取的经营知识和作业流程，不仅记忆具体条款和步骤，更理解知识间的关联逻辑（如促销策略与库存管理的联动关系）、流程的适用场景（如不同客诉类型对应的处理流程差异）以及例外情况的应对原则，通过模拟训练使 AI 具备像资深督导一样的业务判断能力。

落地方案

Step.03

对店长日常工作进行指导

针对店长在日常管理中遇到的问题（如 “如何提升周末客流量”“库存积压时的调整方案” 等），AI 结合门店实时数据（如近期销售报表、客流高峰时段）和经营知识，提供具体可落地的指导建议，包括策略调整方向（如针对性促销活动设计）、资源调配方案（如人员岗位优化）以及潜在风险提示（如促销可能导致的库存不足），助力店长高效决策。

落地方案

Step.04

对店员进行业务实战陪练

根据门店核心业务场景（如新品推销、会员招募、退换货处理等），AI 模拟不同特征的客户画像（如年轻家庭主妇、职场白领、价格敏感型消费者等）与店员展开互动演练。在陪练过程中，AI 会动态设置沟通障碍（如提出竞品对比、质疑产品效果），观察店员的应对方式，并在结束后依据作业流程标准进行点评，指出话术亮点、流程疏漏及改进方向，帮助店员提升实战能力。

落地方案