SpaceSight、Echo 联合升级，打造更懂场景的 AI 「超级门店」-编程知识

当各领域都在谈论「增长」，门店业务的增长又该从哪里开始着手……

在日常运营中，「高效」和「细致」是否无法同时实现？「任务下达」和「任务执行」之间有多大偏差？

在客户洞察上，如何用「过去」的数据预测「未来」？客户是真的「不需要」你的产品吗？

在 11 月 23 日的「Whale 帷幄」秋季发布会上，Whale 帷幄产品负责人金川钰发布最新「帷幄数智空间 SpaceSight 3.0」和「帷幄绘声 Whale Echo 1.0」，从基础运营和客户洞察层面，帮助企业找到门店增长的核心爆发力。

全新 SpaceSight 3.0，门店运营效率飙升、智能进化

依托于帷幄 AGI 技术创新进展，SpaceSight 迎来全新升级。3.0 版本的 SpaceSight 将通过 AI 沉浸式巡检、巡改学一体化、AI 门店报告等最新能力，让门店运营实现前所未见的高效；通过 AI 客流预测、AI 运营建议等功能升级，赋予门店客户洞察超乎想象的智能。

AI 沉浸式巡检

让督导更关注巡检本身

对于餐饮、汽车等行业，巡检要求细致，常涉及多方面的巡检表、巡检项。在传统巡检方式下，一个门店需要 30 分钟甚至更长的时间来完成整个流程。

SpaceSight 3.0 全新「沉浸式」巡检功能，通过拍摄现场问题照片或视频，配合语音录入问题描述，再借助 AI 智能巡检大模型进行内容与检细则匹配，自动关联不合格点检项并打分，让门店督导从繁杂的巡检表中解放出来，几百条点检项仅需处理不合格或重点关注的项目。过去 30 分钟的检查，现在仅需 10 分钟，即可开启全新沉浸式巡检体验，门店日常运营中的「高效」「细致」可以同时拥有。

「巡改学」一体化

更丝滑的整改闭环

如何确保数百家门店清楚了解整改标准，如何快速解决任务下发，如何保障整改质量一步到位？有时，总部的指令和门店的执行之间总存在「理解偏差」。

通过 SpaceSight 3.0，「门店巡检」+ 「企业大学」提供一站式闭环操作，实现智能任务提醒和课程学习的关联。在督导完成巡检后，针对不合格的点检项，支持一键批量下发整改任务并设定超时提醒，在任务即将到期时可自动推送消息给执行人。在下发任务时，也可选择关联巡检课程，要求店员先学习、后整改，避免反复执行，耽误进展。

AI 门店报告

智能对比、分析一步到位

门店经营中，指标杂、数据多，人工分析操作耗时耗力，且也容易遗漏。

通过 SpaceSight 全新 AI 智能门店报告能力，只需要提前设置好时间周期、推送频率范围，即可自动生成数据报告。除了详实的基础数据指标外，还有 AI 智能客流对比，从门店到地区，多时段客流数据变化趋势或是各门店的巡检表现一目了然。无需人工分析、对比，结论报告即可一步到位。

AI 客流预测预警

排班调整、营销策略更灵活

地域、天气、节假日都是可能影响门店客流的重要因素，如何分析这些多变因素，掌握客流变化规律，有效提升门店人效，实现营销最大化？AI 让「过去」的大量数据也能转化为有价值的「未来」预测。

借助 SpaceSight 3.0 的 AI 客流预警能力，门店可实现客流数据小时级监控，及时推送预警消息，高效应对门店客流异常波动；而借助 AI 客流分析模型，则可从天气、节庆等数据维度，对未来时间段内客流变化进行预测分析，帮助门店管理者提前规划营销运营策略。

AI 运营建议

更科学的「保姆级」运营教程

在实际运营中，不同门店有随时都在变化的不同现实情况，传统模式下的门店管理多为缺乏数据支撑的「经验主义」，无法应对门店差异化场景及需求。

SpaceSight 3.0 的 AI 智能运营建议，可结合门店日常表现、自身数据、行业运营数据等指标，通过 AI 门店运营模型，产出有针对性的门店优化建议，并推送运营策略文章提供门店运营参考，帮助总部实现「千店千面」的门店运营管理。

Echo 1.0 发布，提供更聪明的顾客洞察

本次，Echo 也正式作为独立产品发布，通过 AI 语音识别、AI 智能分析、销售复盘提升的亮点能力，打造更懂顾客的门店 AI 语音服务工具，打通门店转化「最后一公里」。

在 AI 语音识别方面，借助无损拾音、即开即录的语音工牌，可完整记录接待全程对话内容。工牌音频自动上传，也可以通过文件上传的方式进行音频同步。当一个文件中包含多段接待音频， AI 将自动完成切片。同时 Echo 还支持广东话、山西话、上海话、四川话、印尼语等多方言、多语种识别。

在 AI 智能分析方面，在对话内容完成解析后， Echo 可通过企业专属话术模型，对导购整个服务对话内容进行智能分析、打分，并生成销售服务报告，将导购服务全流程可视化。在对导购服务进行智能评分的同时，Echo 的 AI 语义分析大模型会同步进行客户需求分析，从对话内容抽取客户反馈，提取客户抗拒点、关注点，利用 AI 智能分析丰富客户标签内容，制定专属二次沟通计划和策略，从而提升成交率。

在销售复盘提升方面，通过结合 Echo 的客流和实际销售数据，联动「帷幄有数 Whale Analytics」定制化数据看板能力，对顾客进店、导购、接待、成交、买单等环节，多维度分析导购服务全过程对成单的影响，并结合 AI 成交分析模型，可挖掘金牌导购话术，沉淀品牌销售知识库，用于销售团队培训及金牌销售模式复制。同时，借助 AI 提升算法模型，可根据不同的导购和团队的弱点制定个性化提升建议。