真实访谈反推 · 交互样例 · 模拟数据

先把“每天该看什么”做出来，再谈接系统。

这套京东 AI 运营助理从真实老板与运营场景出发，先把异常、重点商品、推广、库存、竞品、评价和反馈做成一份可点击日报，用来确认方向和字段。

体验交互样例发一个业务场景

重要边界：页面中的经营数字、商品、推广和建议均为模拟数据；当前未接真实京东店铺、商智、京准通、内部看板、账号或 Cookie。

先把真假讲清楚

真实的是问题，模拟的是页面数据。

真实业务场景

日报结构来自真实沟通：不再铺满全店流水，而是先指出变化、风险、机会和需要确认的动作。

模拟演示数据

样例里的 GMV、订单、ROAS、库存、竞品、评价和 AI 判断不是任何真实店铺的经营结果。

未接入数据权限

真实版本仍需确认测试店铺、账号权限、字段来源、竞品清单、异常阈值、反馈负责人和验收标准。

数据 → 异常 → 建议 → 人确认 → 结果反馈

第一阶段不让 AI 自动改价、投放或改图。系统先给判断和建议，老板与运营决定采纳、否定或延后，再把实际动作和结果写回来。

统一取数规则筛异常 AI 给建议人做决定追踪结果更新规则

01 · 老板摘要 先用几句话说清今天是否正常 整体变化来自哪里、哪些链接最该看、今天最优先处理什么。

02 · 运营清单 把商品、推广和库存异常排出优先级 每条都保留问题类型、核心依据、建议动作、信心和需要谁确认。

03 · 经营细节 需要时再展开完整上下文 可点开查看 GMV、转化、ROAS、库存、竞品变化、评价售后和取数缺口。

04 · 反馈学习 昨天的建议，今天要追结果 记录是否采纳、实际做了什么、结果如何，以及这条规则以后要加强还是调整。

从样例走向真实版本

1. 先确认老板是否真会每天看 用交互样例验证信息层级、字段和动作，而不是一开始就花时间接全量数据。 2. 再确认真实字段从哪里来 逐项判断来自京东后台、商智、京准通、内部 BI，还是现有日报与表格。 3. 最后跑 3–5 天小闭环 用真实字段、取数日志和反馈记录检验建议是否有用，再决定是否扩大范围。