仓库角落的滞销货按传统清仓只能回 4 万 · 分级处理能回 10.9 万,但没人做过分级
商品与投放诊断 · 真实业务触发
淡季盘点,仓储报上来 18 个滞销 SKU、库存原值 12.6 万。老板娘的第一反应是「清仓甩卖回点血」,运营主管林悦记得调研里那个案例:一锅端清仓不但回款少还伤店铺标签 —— 分级处理才是正解,但分级怎么分,没人做过。
不是流程描述,是调研出来的真痛点 —— 每条可点开核对出处
变化不在「快」,在「参与的角色」和「覆盖的范围」
5 步 · 每一步的产出都是下一步的输入
痛感 4 × AI 适配 4 ÷ 落地难度 2 = 8.0
最大差异点 · 不要求客户先懂清仓套路。商品销量/加购/转化导出 + 库存 + 成本扔进来 —— 分级是数据算的,方案是按级配的。
评分口径:痛感看「这事没做好谁会生气、生气到什么程度」; AI 适配看「输入是否非结构化、是否要跨部门取数、错了能不能当场看出来」; 落地难度是分母 —— 需要客户先做数据治理的场景,分数会被压得很低。
判断标准只有一个:这份东西能不能直接进企业的流程
不做「定价决定」—— 每级的清理方案与价格建议给人,上活动、改价、捐赠的执行都是人的动作。
Live Demo 里有一个完整案例的每一步,包括 Agent 在哪一步拦住了