Module 01
全店实时驾驶舱
一屏直达全部门店今日 / 昨日 / 同比 / 本周关键指标，按品牌、区域、门店多维度自由筛选与下钻——告别逐店切换登录。
上午半天的“网上巡店”，被 AI 装进一杯咖啡的时间
这家客户在广东运营三十余家直营 + 加盟门店，旗下有数个并行品牌。运营总部的 6 名同事每天上午都要跨平台、跨门店逐项核对销量、订单、评价、排名，把数字汇总到一张内部表里再排会、布置当日动作。重复劳动占了上午全部工时，一旦门店扩张就会立刻顶住运营带宽。
- 上午工时
- −80%
- 月度释放
- 360–450h
- 首年 ROI
- 14–17×
- 回收期
- < 1 月
4h → 30–60min
约 ¥3.5 万 / 月
首年释放价值 / 首年总投入
首月即覆盖项目投入
The cost collapse
传统软件外包行业通行报价
¥50–80 万12 个月
012 个月
传统软件外包行业通行报价（多门店运营管理 SaaS 定制）
temax 实际交付
¥1.98 万4–5 周
04–5 周
同样的需求范围，AI 时代的工具链下用 1/10 价格、1/4 周期交付完成。
Stage 01 · 入口工具
这是这位客户走上“AI 原生组织”路径的第一步。
入口工具AI 原生组织
每一步独立交付价值——客户可以停在 Stage 01， 也可以继续往下走。后一阶段比前一阶段更便宜，因为复利。
01 · The customer
客户画像
一家广东本地的多品牌连锁餐饮集团，覆盖 30 家以上门店，以多平台外卖 + 堂食为主的复合业态。运营总部 6 人小队，下接区域督导与加盟运营。
02 · The challenge
上午全员“在网上跑门店”
团队每天 8:30 到岗后，第一件事是登录美团商家后台，按门店逐个切换查看昨日销售、订单、评价、排名、流量；同步要看竞品在商圈里的位次变化；接着把数字汇总到一张共享表格里，准备开晨会。
等开完会，已经是上午 11 点。一线督导动作（去现场、找加盟商谈、做培训）只能挪到下午甚至次日。最关键的是：异常—无论是销售骤降还是差评激增—基本只能“事后”才会被发现，处置链路被人为拉长。
- 6 人 × 4 小时 × 22 工作日 = 528 工时 / 月被消耗在“查数据”这一个动作上；
- 新员工上手周期长，分工逻辑（按品牌 / 区域 / 职能）只在老员工脑子里；
- 想扩张到 60-80 家门店时，发现运营团队的带宽是首要瓶颈，而单纯加人会让重复劳动指数级膨胀。
03 · What we built
把美团后台变成一个会自己写晨报的助理
我们把美团商家后台作为统一数据源，每天清晨自动抓取并完成多维度评分，把全店态势、关注项、待办清单按个人分工自动派发到每个运营手里。团队成员到岗后看到的不再是几十个空白的后台 tab，而是一份已经标好红黄绿、列好优先级的“今日处置清单”。
Module 02
智能红黄绿灯
AI 按销售、订单、评价、排名、流量等多维度自动评分，每天只标出需要关注的红 / 黄门店。团队聚焦优先级，异常被更早识别。
Module 03
评价聚类 + 回复建议
AI 按口味 / 服务 / 卫生 / 出餐速度 / 性价比等主题自动聚类，按品牌调性生成回复草稿，人工审核一键发送。
Module 04
异常预警与归因
销售骤降、客单异常、订单波动、排名变化、流量下滑等自动检测，给出“最可能原因 Top 3”与建议处理路径——把团队从事后处置带向事中干预。
Module 05
排名与流量监控
每日跟踪全部门店在美团商家后台的排名、曝光、点击、转化变化，异常波动主动推送，提前感知商圈竞争与运营动作的影响。
Module 06
个人化待办面板
按当前分工自动派发个人待办清单，按优先级排序，完成情况可追溯；分工调整一次设置长期生效。
Module 07
自动日报 / 周报
一键生成图文日报 / 周报 / 月报，可直接用于晨会汇报、向管理层同步、月度复盘——口径统一，导出 PDF / Excel。
Module 08
移动端 + 群推送
移动端 H5 + 企微 / 钉钉每日定时推送日报与异常清单——巡店、出差、跨地办公都能掌握全局。
04 · Evidence
改造前 → 改造后What actually changed in the workflow.
左边是同行 / 这位客户改造前的真实工作流，右边是上线后的样子。底下是改造后系统的界面示意——数据已脱敏，但版式、字段、状态颜色与真实系统一致。
Before · 改造前
改造前 · 4 小时 × 6 人 / 天
528 工时 / 月被消耗在一个动作上
- 08:30人
登录美团商家后台
30+ 门店逐个切换 tab
- 08:30–10:00人
按门店查销量、订单、评价、排名、流量
同步看竞品商圈位次变化
- 10:00–11:00人
把数字汇总到共享 Excel
- 11:00人
晨会、布置当日动作
异常通常只能事后复盘
- 下午人
现场巡店与加盟督导
整个上午没了，下午挤压
After · 改造后
改造后 · 30 分钟 × 6 人 / 天
异常前置，时间留给现场
- 06:00SYS
系统自动从美团后台抓取多维度指标
- 06:30AI
AI 自动评分、红黄绿标记、异常归因
Top 3 最可能原因 + 处理建议
- 07:00SYS
个人化待办清单 / 日报已生成并推送
- 08:30–09:00人
团队到岗：看清单 → 处理高优 → 出门
- 全天AI
异常实时检测，事中干预而非事后复盘
System view · 改造后系统界面（示意 · 脱敏）
temax · internal
运营驾驶舱 · 全部门店 · 今日态势
2026-05-11 · 6 人小队 · 30+ 门店
示意 · 数据已脱敏
销售总额
¥384.2k
↑ 12.3% vs 昨日
订单数
3,481
↑ 8.1% vs 昨日
平均客单价
¥110
↑ 2.0% vs 昨日
异常门店
3
+1 vs 昨日
门店 · 区域
销售
排名
门店 A1海珠区
¥38,420
#2
门店 A2越秀区
¥31,180
#3
门店 B1天河区
¥22,640
#5
门店 B2番禺区
¥18,920
#8
门店 C1白云区
¥27,510
#4
今日待办 · 你 (运营 · Lily)
3 项- 门店 B2 · 销售下滑 −18% · 系统建议：检查商圈竞品价格调整
- 门店 B1 · 出餐速度评价 ↓0.4 · 联系店长
- 评价回复 · 12 条 AI 草稿待审 · 点击复核
05 · Delivery manifest
交付清单What’s actually in the box.
不是 PPT，不是讲方法。下面是这次交付里实际接通的数据源、跑起来的自动化、用到的 AI 能力， 以及保留给人的审核动作和验收指标——一份对得起结果的清单。
Data sources3 项
数据源
- 美团商家后台（销量、订单、评价、排名、流量、商圈竞品）
- 门店主数据：品牌 / 区域 / 业态 / 加盟或直营
- 团队分工配置（按品牌 / 区域 / 职能切片）
Automations6 项
自动化动作
- 每日清晨自动抓取多门店多维度指标
- 异常自动检测（销售骤降、客单异常、订单波动、排名变化、流量下滑）
- 评价按主题自动聚类，按品牌调性生成回复草稿
- 个人化待办清单按分工和优先级自动派发
- 日报 / 周报 / 月报自动生成（图文，可导出 PDF / Excel）
- 企微 / 钉钉每日定时推送日报与异常清单
AI modules4 项
AI 模块
- 多维度智能评分与红黄绿灯标记
- 评价主题聚类与回复草稿生成
- 异常归因推断（Top 3 最可能原因 + 处理建议）
- 自然语言报告生成（图文一体）
Human checkpoints3 项
人工审核点
- 评价回复发送前人工审核（系统出草稿，人按品牌调性确认）
- 异常处理路径决策（系统建议 + 一线运营执行）
- 分工与红黄绿阈值的初次配置与季度复核
Result metrics5 项
结果指标
- 上午工时 4h → 30–60 min（−80%）
- 月度释放工时：360–450 h（约 ¥3.5 万 / 月）
- 首年 ROI：14–17×
- 回收期：< 1 个月
- 异常响应：事后复盘 → 当天发现、当天干预
06 · The result
上午半天打回半小时，团队从“查数据”变“做决策”
上线 4 周内，6 人团队的上午工时从 4 小时压缩到 30–60 分钟，每月释放 360–450 工时——按运营人员综合人力成本测算约值 ¥2.9–3.6 万 / 月。但比节约出来的钱更重要的是：释放出来的时间被重新投到了客户增长真正发生的地方——现场巡店、加盟商关系、新店带教、培训督导。
- 上午工时
- 4h → 30min
- 月度释放工时
- 360–450h
- 首年 ROI
- 14–17×
- 回收期
- < 1 个月
Indirect benefits · 间接收益
- 异常响应从“事后复盘”前置到“当天发现、当天干预”。
- 评价回复及时性与口径一致性显著提升——回复风格不再因人而异。
- 团队历史异常与处理路径自动归档，新员工上手周期缩短，团队经验能复用。
- 决策从依赖个人直觉转为“数据 + AI 建议”组合，跨层级沟通成本下降。
- 释放的运营带宽支撑公司继续向 60+ 门店规模扩张，而无需线性扩编运营团队。
“原来上午 6 个人都被钉在屏幕前，下午才有时间出门。现在打开系统看到红黄灯点几下就处理完了，9 点半就能去店里。”
07 · Next step
这位客户的下一步Where this customer goes next.
每个 Stage 01 客户都不止于此。下面是这家公司在路线图上的下一站， 也是 AI 原生组织进化的下一格。
Stage 02 · 工作流 AI 化
把销售响应、加盟商客服、区域督导报告也接进同一套系统
当门店从 30 家扩张到 80 家，单一驾驶舱已经撑不住——下一步是把客户首问应答、加盟商关系自动跟进、区域督导报告生成全部接进同一套数据骨架。从“一个工具”长成“运营操作系统”。
预估12–16 周 · ¥15–35 万
看完整 RoadmapAnother case
知识产权 / 专利代理