SpaceSight、Echo 聯合升級，打造更懂場景的 AI 「超級門店」

當各領域都在談論「增長(zhǎng)」，門店業務的增長(zhǎng)又該從哪裏開始著(zhe)手……

在日常運營中，「高效」和「細緻」是否無法同時實現？「任務下達(dá)」和「任務執行」之間(jiān)有多大偏差？

在客戶洞察上，如何用「過去」的數據預測(cè)「未來」？客戶是真的「不需要」你的産(chǎn)品嗎？

在 11 月 23 日的「Whale 帷幄」秋季發布會上，Whale 帷幄産品負責人金川钰發布最新「帷幄數智空間 SpaceSight 3.0」和「帷幄繪聲 Whale Echo 1.0」，從基礎運營和客戶洞察層面，幫助企業找到門店增長的核心爆發力。

依托於帷幄 AGI 技術創新進展，SpaceSight 迎來全新升級。3.0 版本的 SpaceSight 将通過 AI 沉浸式巡檢(jiǎn)、巡改學一體化、AI 門店報(bào)告等最新能力，讓門店運營實現前所未見的高效；通過 AI 客流預測(cè)、AI 運營建議(yì)等功能升級，賦予門店客戶洞察超乎想象的智能。

AI 沉浸式巡檢

讓督導更關注巡檢本身

對於(yú)餐飲、汽車等行業，巡檢要求細緻，常涉及多方面的巡檢表、巡檢項。在傳統巡檢方式下，一個門店需要 30 分鍾甚至更長(zhǎng)的時間來完成整個流程。

SpaceSight 3.0 全新「沉浸式」巡檢功能，通過拍攝現場(chǎng)問題照片或視頻，配合語音錄入問題描述，再借助 AI 智能巡檢大模型進行内容與檢細則匹配，自動關聯不合格點檢項並(bìng)打分，讓門店督導從繁雜的巡檢表中解放出來
，幾百條點檢項僅需處理不合格或重點關注的項目
。過去 30 分鍾的檢查，現在僅需 10 分鍾
，即可開啓全新沉浸式巡檢體驗，門店日常運營中的「高效」「細緻」可以同時擁有。

「巡改學」一體化

更絲滑的整改閉環

如何確(què)保數百家門店清楚瞭(le)解整改标準
，如何快速解決任務下發，如何保障整改質量一步到位？有時，總部的指令和門店的執行之間總存在「理解偏差」。

通過(guò) SpaceSight 3.0，「門店巡檢」+ 「企業大學」提供一站式閉(bì)環操作，實現智能任務提醒和課(kè)程學習的關(guān)聯
。在督導(dǎo)完成巡檢後，針對不合格的點檢項，支持一鍵批量下發整改任務並(bìng)設定超時提醒，在任務即将到期時可自動推送消息給執行人。在下發(fā)任務時，也可選擇關聯巡檢課程，要求店員先學習、後整改，避免反複(fù)執行，耽誤進展。

AI 門店報告

智能對(duì)比、分析一步到位

門店經(jīng)營中
，指标雜、數據(jù)多，人工分析操作耗時耗力，且也容易遺漏。

通過 SpaceSight 全新 AI 智能門店報(bào)告能力，隻需要提前設置好時間周期、推送頻率範圍，即可自動生成數據報(bào)告。除瞭(le)詳實的基礎數據指标外，還有 AI 智能客流對比，從門店到地區，多時段客流數據變化趨勢或是各門店的巡檢表現一目瞭(le)然。無需人工分析、對比，結論報(bào)告即可一步到位。

AI 客流預測預警

排班調(diào)整、營銷策略更靈(líng)活

地域、天氣、節假日都是可能影響門店客流的重要因素，如何分析這些多變(biàn)因素，掌握客流變(biàn)化規律，有效提升門店人效，實現營銷最大化？AI 讓「過去」的大量數據也能轉化爲有價值的「未來」預測(cè)。

借助 SpaceSight 3.0 的 AI 客流預警能力，門店可實現客流數據小時級監控，及時推送預警消息，高效應對門店客流異常波動；而借助 AI 客流分析模型，則可從天氣、節慶等數據維度，對未來時間段内客流變(biàn)化進行預測分析，幫(bāng)助門店管理者提前規劃營銷運營策略。

AI 運營建議

更科學(xué)的「保姆級(jí)」運營教程

在實際運營中，不同門店有随時都在變(biàn)化的不同現實情況，傳統模式下的門店管理多爲缺乏數據支撐的「經驗主義」，無法應對門店差異化場(chǎng)景及需求。

SpaceSight 3.0 的 AI 智能運營建議，可結合門店日常表現、自身數據、行業運營數據等指标
，通過 AI 門店運營模型，産出有針對性的門店優化建議，並(bìng)推送運營策略文章提供門店運營參考，幫(bāng)助總部實現「千店千面」的門店運營管理。

本次，Echo 也正式作爲獨立産品發布，通過 AI 語音識别、AI 智能分析、銷售複(fù)盤(pán)提升的亮點(diǎn)能力，打造更懂顧(gù)客的門店 AI 語音服務工具，打通門店轉化「最後一公裏」。

在 AI 語音識别方面，借助無損拾音、即開即錄的語音工牌
，可完整記錄接待全程對話内容
。工牌音頻自動上傳，也可以通過文件上傳的方式進行音頻同步。當一個文件中包含多段接待音頻， AI 将自動完成切片。同時 Echo 還支持廣東話、山西話、上海話、四川話、印尼語等多方言、多語種識别。

在 AI 智能分析方面，在對話内容完成解析後， Echo 可通過企業專屬話術模型，對導購整個服務對話内容進行智能分析、打分，並(bìng)生成銷售服務報(bào)告，将導購服務全流程可視化。在對導(dǎo)購服務進行智能評分的同時，Echo 的 AI 語義分析大模型會同步進行客戶需求分析，從(cóng)對話内容抽取客戶反饋，提取客戶抗拒點、關注點
，利用 AI 智能分析豐富客戶标簽内容，制定專屬二次溝通計劃和策略，從(cóng)而提升成交率。

在銷售複盤提升方面，通過結合 Echo 的客流和實際銷售數據
，聯動「帷幄有數 Whale Analytics」定制化數據看闆能力，對顧客進店、導購、接待、成交、買單等環節，多維度分析導購服務全過程對成單的影響，並結合 AI 成交分析模型，可挖掘金牌導購話術，沉澱品牌銷售知識庫，用於銷售團隊培訓及金牌銷售模式複制。同時，借助 AI 提升算法模型，可根據不同的導購和團隊的弱點制定個性化提升建議。

結語

「增長(zhǎng)」已經成爲近年來線下商業的關鍵詞。對於(yú)零售業來說，增長(zhǎng)的核心就是通過數據驅動的決策，優化營銷銷售策略，提高客戶滿意度和忠誠度，實現持續的盈利性增長(zhǎng)。

SpaceSight 和 Echo 打造線下營銷銷售運營必備(bèi)工具，通過更懂場景的 AI 能力與全域數據洞察，幫(bāng)助連鎖零售複制成功增長模式，樹立數字化「超級門店」标杆。