# 区域运营的一天 · 直播分享全记录（34 页插画版）

> 2026 年 7 月 9 日，观远数据「对话 AI Hero」第一期直播，我把 AI 创新赛一等奖作品《区域运营的一天》从头到尾讲了一遍，线上 70 多人，讲了一个多小时。这份文档是那场直播的书面整理版：34 页插画板全部嵌入，讲述文字从直播逐字稿蒸馏而来，去掉了口水话，保留了当时真实讲的内容和现场问答。
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> 当时演示用的整套数据环境有 54 个数据集、25 条 ETL、12 张看板；v1.4.1 将误名参数表拆分后，当前仓库为 55 个逻辑数据集——看完这篇，回到 [仓库首页](../../README.md) 就能查看完整模拟中台。

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## 一、开场：这是一场什么分享

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作品叫《区域运营的一天》。一句话：区域运营过去要花一上午干的巡店分析，让 AI 压缩到几分钟——不是做一张更快的报表，是把"发现问题、分析原因、推动行动"这条每天必走的动作链整个交给 AI 跑，人只做最后的拍板。

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先交代我是谁：我不是数据分析师出身，是业务，在门店堆里泡了十几年的用户运营，做过到家、做过实体零售，现在在连锁餐饮负责会员体系。我自己搭过 BI 看板、导过数据集，但算不上专业人士——正因为不专业，这套东西对我这种人能跑通，对你大概率也能。

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路线四站：先讲区域运营的一天有多烦（痛点），再讲 AI 接手之后的一天长什么样（方案），然后回答 AI 凭什么可信（底座），最后当场真跑三个问题（演示）。

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直播时我说这不是汇报，是聊天，有疑问随时打断。落到这份文档：读到哪觉得不对，[提个 issue](https://github.com/maojiebc/majia-huiyuan/issues) 就是打断我。

## 二、痛点：一上午是怎么被吃掉的

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给主角取了个花名，花十六，区域督导，管几十家店，一年大部分时间在辖区里跑。他每天早上的活：翻三个看板——利润的、口碑的、会员的——找出哪家店红了；发现一家在亏，打电话问店长，店长说"隔壁店也这样"；只好拉 Excel 人肉对口径，你说的口径是 A，他理解的是 B。一上午过去，只够看几家店。我们这行还有个背景：BI 权限往往下放不到一线督导，大家实际流转的还是企业微信里的本地 Excel。

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我们之前也试过各种智能体、机器人，它们很勤奋，不断弹通知：这个指标跌了、那个数据负增长。但大部分是无效信息。预警一多，等于没有预警。

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更要命的是误报比漏报贵。报警信息一旦出错，一线的人第一反应不是"数据有问题"，是"AI 很蠢"——信任这个东西，错一次，你再想让他给第二次机会，很难。

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演示环境 1200 家店里，P0 级严重亏损 103 条，集中在约 30 家门店，连着几个月失血。真正贵的不是亏损本身，是归因延迟：从"被报警"到"搞清为什么、谁去管"，中间隔着的每一天都是钱。

## 三、方案：AI 跑五步，人拍最后一板

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现在花十六只问一句大白话："今天哪些店要我管？为什么？谁去管？"不用把需求翻译成技术语言。顺带说个口径的老梗：顾客一天内下两单算不算复购？隔天下第二单才算？这种口径争议在我们早期吵了很久——大白话提问的前提，是口径已经有人钉死在表里（这正是本仓库[公式库](../../公式库/)管的事）。

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AI 替他跑五步：**发现**（运营、利润、口碑、会员四路监控合成一张待办清单）、**归因**（异常出在房租、人工、客群还是口碑，沿数仓下钻排除）、**豁免**（寒暑假的学校店、爬坡期的新店，这些"不该报的"自动挡掉）、**派单**（每条异常带责任人、风险等级、建议动作）、**通知**（按区域经理分组生成日报）。

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自动化的边界停在"发送"之前。日报生成好、推送模板备好，最后由人确认再发出。我试下来，不管多强的模型，最后的判断替代不了人——这也是每个经验丰富的业务、分析师真正的竞争力所在。

## 四、底座：AI 凭什么可信

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讲到这里通常会被问：这些判断，AI 凭什么？答案是它不凭感觉，它读的是一套业务看得懂、改得动、可对账的数据资产。

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四件套。**参数表**：9 种店型乘 7 个参数的差异化阈值——商场店房租上限 28%、社区店 12%，判断标准从人脑和代码里搬进一张表；**归因清单**：四路异常合流成唯一出口，6115 行，每行带归因、责任人、建议动作，不再是两个地方查出两套结论；**对账自检**：九项检查每次重跑自动重跑，机器查机器；**护栏**：全量 103 条 P0 无一被豁免，"闭嘴"绝不闭出漏报。护栏这个思路是通用的——直播前一天我批量生成这些插画，就给流程加了一条"检查图里中文有没有乱码，有就重生成"，做数、做图、做文案，都得有收尾那道检查。

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给数据打标签、建多维数据集，是老概念，AI 时代反而绕不开：字段有没有注释、有没有歧义，直接决定 AI 读出来的是判断还是猜测。

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这套 demo 我是从零建的，但落回真实企业不需要推倒重来——现有 BI 资产全保留，只做增量。不过我想多说一句"推倒重来的勇气"：历史数据乱、字段没注释、前辈写的逻辑不敢碰，是每家的常态，我以前改一处报错就吓得回滚。现在 AI 能读全库，我第一次有了底气把 30 多条 ETL 理成十几条、把上千张没人打开的看板砍到几百张——推不推倒是选择，敢不敢推倒是能力。

## 五、工具层：眼睛和手

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我一开始以为 CLI 是给人看的说明书，后来才明白：它是给 AI 用的命令行，相当于 AI 的鼠标和界面。大模型是现成的大脑，缺的从来是眼睛和手——CLI 让 AI 看得懂你的数据资产（哪张是参数表、字段什么含义），也够得着（能查、能建、能跑）。

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整个演示项目就是这么长出来的：我只提了一个朴素需求——"帮我模拟一家 1200 家店的咖啡连锁，把该有的底表都建了"。AI 生成了几十张表：会员、订单、积分、私域、加盟分账、门店成本，字段是真的（从我十几年业务经历里蒸馏的），数据是假的（全部模拟）。这套东西现在就躺在本仓库里。

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ETL 也进化了：从在画布上拖节点，到一段 SQL 直接跑。说实话，AI 写的不少 SQL 已经超出我的阅读能力，我找专业伙伴看过，他说能看懂大半——我不跟 AI 抢功劳，我出的是业务需求，它出的是工程。

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以前"把数据结构推倒重梳理"是个大项目，现在是几分钟的事。改口径不用等排期：规则在表里不在代码里，业务改一个数字，重跑一次，清单自动重排。

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那些没人想干的琐碎活——批量重命名、字段加注释、清理没人用的表——AI 全包了。

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看板这块我的真实用法：我不懂 HTML，我只会说"这个看板有点丑，能不能用自定义的方式做好看一点"。它就去调自定义图表，颜色不满意再换。重点是数据源不是本地 Excel，是直接读库里的字段，自动更新，分享链路跟原生看板完全一样。

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手机端看板过去是个大工程——在手机屏幕那么点地方拖模块，我搭过几次，实在不愿意再来。

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现在是"说出来就有"，顺手还多一张二维码，扫码即看。我为什么执念移动端：后台数据不会骗人，一百张 PC 看板里，一个月被打开的寥寥无几；一线的人在路上，手机里能看清的数据才是真的在被用的数据。

## 六、真演示：现场三个问题

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演示规则：我全程只打中文，不写一行 SQL、不敲一条命令，查什么表、走什么路径都是 AI 自己决定的。有观众要提示词，我的提示词真的超简单，就是"深圳有家店亏钱了，帮我看看是房租太贵、人工太高、原料涨价还是客流掉了，给我能落地的整改动作，指到责任人"。

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跑任务的等待时间本来准备了五分钟的解说词，结果这次不到一分钟就出结果了。等待也不是死时间——看它先去摸口径、看字段定义在哪，摸完才查数，这个"先对口径再干活"的习惯，比很多人强。

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背景资料它开跑前已经读完：门店主档、豁免日历、参数表、归因清单，全在库里。

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**三个问题，现场连问三层：**

**第一问，为什么亏（归因到人）。** 深圳一家购物中心店连亏几个月。AI 排除了人工（没超）、原料（毛利率在升）、客流（营收高于同类中位），锁定房租：占比超商场店 28% 的上限五六个百分点，当月净利亏六千五。然后它做了一件我没让它做的事——横向对比深圳所有商场店，发现好几家房租全超标，这就不是一家店的经营问题，是深圳商场租金的结构性问题，得升到招商议价层去谈。最后落到人：店长袁十六复盘出品和服务，区域经理花十六去谈房租。

**第二问，该不该报（AI 会闭嘴）。** 宁波一家校园店 2 月起营收从两万多掉到一万，月度亏损，系统要不要报？AI 说不报：学校店，2 月是寒假，豁免日历拦下——三四月开学后营收恢复，4 月还进了标杆，反向证明这次闭嘴闭对了。兰州一家开业六周的新店连亏被打了"关店评估"，AI 也把它捞回来：正常爬坡曲线，给它一点时间。这是我这次最想讲的部分：大家都在摸索 AI 能做什么，我已经让它做了很多，我现在琢磨的是怎么让它**不做**什么。

**第三问，没报警就没问题吗（会多看一眼）。** 青岛一家购物中心店，看板上月月达标、还是标杆门店，但加盟商在私下吐槽。我就把这句话当提示词："这家店好像不太行，但我说不上来哪里不行，帮我挖一挖"——第六感也可以是提示词。AI 像侦探一样顺藤摸瓜：利润没问题、堂食没问题，最后挖到评价——负评占比从 0 一路阴跌到 20%，每天的跌幅都够不到单日报警线，所以清单抓不到。结论给到店长：赶紧处理差评、回访客户；给到区域经理：你报上来的标杆门店，可能名不副实。

**收口是日报。** 所有结果写成按区域经理分组的日报，谁家该复盘出品、谁家该回复差评，每人领自己的任务，通过 webhook 推到企业微信或飞书群——由人确认后发送，五步走完。

## 七、你关心的五件事

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直播间 70 多人，我预设了四种人：业务、数据分析师、IT、老板。这一节按人群回答当场的问题。

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**权限（IT 最关心）。** AI 不开新口子，走的是老门：CLI 的权限就是你账号的权限，你是管理员就能看全库，你只有自己那几张表就只能看那几张。想认真做这件事，建议给公司里的超级个体开尽量多的**只读**权限，跑出结果再决定权限下放给谁。

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**口径乱能不能起步（业务最关心）。** 能，但别做全局治理——挑最疼的一个场景先修一条路。我自己的起步案例：每天一份会员拉新日报，全国分公司排名，前三名表扬、倒数三名鞭策，发到管理层都在的群。为什么挑它？因为大家真的关心——上榜的人有融入感，被批评的人会较真，数据一错他们立马反馈。就这么磨了三四个星期，跟会员相关的字段 AI 基本就不出错了。遇到的坑主要一类：历史字段重名、没注释，AI 混淆——给字段打个括号、重新起个精准的名字，修修补补就好。

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**模型怎么选。** 不重要，别用太便宜的就行。方法不绑模型，好马随时换。真正决定上限的是你维护的数据底表——底表干净到位，你别说 AI 了，随便来个新手分析师也能很快定位问题；底表烂，多强的模型都是快速地错。

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**要不要立项组队。** 不用。一个人、一个普通的 agent 工具、每天免费领的那点额度，授权自己账号能读的数据集，用口语跟它说"帮我查一下某家店"，就能开始。在以前，这些事要提需求文档、等 IT 评审、等排期、等资源，反复沟通几个星期；现在一个业务自己就能跑通。

## 八、收尾

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过去是人打开报表来读，未来是 AI 读报表、人读结论。BI 的新角色不是"看数据的地方"，是"替业务干活的助手"。这不是贩卖焦虑——它给你的是一个可实操的出路，而且实操的成本低到一个人就能开始。

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直播最后的核心意思，是把业务判断沉淀成可复核的参考口径。当时演示的整套环境有 54 个数据集、25 条 ETL、12 张看板；v1.4.1 拆分参数表后，当前仓库为 55 个逻辑数据集。复购、RFM、核销这些参考口径在[公式库](../../公式库/)；上线前仍需结合自家字段与数据验证。AI 时代真正落袋的，不是一张看板或一份日报，是你作为业务、作为人，在行业里那部分有价值的判断——把它沉淀出来，AI 才用得上，别人才接得住。

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## 附：当场问答摘编

**问：提示词怎么写才能让它查得准？**
答：两个小技巧。一是把数据集或看板的网址直接复制给它，或者告诉它文件夹名字，它能精准定位；二是提问可以带上你的预判（"我猜是房租，也可能是人工"），它会逐个验证排除。

**问：预警阈值需要人工输入吗？**
答：分两类。寒暑假、新店爬坡这类**规则性豁免**要人维护在表里；数值阈值它会自己横向对比同店型、同城市的门店得出——我们没给它写死任何报警线。

**问：怎么验证 AI 出的数据是对的？**
答：老实说，除了人工复核没有银弹。我的做法是两道：我自己先验一遍再发出去；然后靠业务同学——他们对自己的数据最敏锐，错一点立马找上门。所以我发 AI 产出时会说明"这是 AI 出的，大家多提意见"，让反馈回路转起来。

**问：已经用了两年 BI，怎么开始 AI 探索？**
答：一个我觉得好用的姿势——带着批判的视角，用"反派"的方式问 AI："你现在是管理员，这套数据集和看板是两年攒下来的，我觉得非常冗余、非常糟糕，帮我批阅一下。"别客气、别含蓄，它会挖出很多你想不到的东西。

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*本文由 2026-07-09 直播逐字稿整理，演示数据全部为模拟生成（字段真实、数值虚构），与任何真实企业无关。插画板 34 页由 AI 批量生成（含中文乱码自检护栏），原始尺寸文件与生成管线未随仓库分发。*

*讲述：马甲（@maojiebc）· 整理自直播实录*
