行业参考 · 零售 · 销售 · 证据 E1
圣农零售用豆包工作伙伴搭「天启」AI 分身跟进卡单与销售达成
这是公开报道的其他企业案例，不是 Alan 交付的项目。内容由 AI 收集整理，以原文为准。
企业遇到的问题
零售业务产品线多、团队分布全国、线上线下渠道交错，任何环节出问题追查都要跨部门反复确认；负责人会议极多、留给具体问题的时间有限，进度推进大量消耗在找人和催办上。
概要
圣农零售业务负责人吴宗伟分管上百种产品、团队分布全国、线上线下渠道交错，去年开了 570 多场会议，无数跨部门协调。他和团队基于豆包工作伙伴搭建「天启」，把自己的经营分析方法整理成规则，让 AI 分身直接进入工作流程：在飞书里识别卡住的订单、把财务和销售拉进同一个群、顺藤摸瓜找到流程卡点；渠道销售达成率亮红灯时继续追问哪个门店补、哪个品类补、时间节点与 B 计划。原文还写到他会训练天启「该追的追，该放的放」。
原文写明的事实
- 吴宗伟分管圣农零售业务，产品上百种，团队分布全国，线上线下渠道交错
- 去年他参加了 570 多场会议，几乎每个工作日两场以上，高峰时一天四五场
- 他和团队基于豆包工作伙伴搭建「天启」，把自己的经营分析方法整理成规则，让 AI 分身直接进入工作流程
- 原文描述：他飞行途中，天启在飞书里识别出卡住的订单，把财务和销售拉进同一个群，找到流程卡住的原因，落地时该订单已走完所有流程
- 该案例中订单开不出的原因仅是财务系统里的价格维护不及时
- 渠道销售达成率亮红灯时，天启会继续追问哪个门店补、哪个品类补、时间节点是什么、补不上时的 B 计划
- 一位区域负责人连续两周业绩达标，天启主动减少追踪频次，只在群里发了一句鼓励性消息
- 名创优品单店常年摆放 4000 至 8000 款商品，新品和活动不断更新
还有 10 条细节，见文末原文来源。
怎么做的
- 输入：渠道销售达成率、订单流转状态、跨部门群聊与流程节点信息
- 处理：按吴宗伟整理的经营分析规则判断异常，识别卡住的订单与达成率风险，继续追问补量主体、品类、时间节点与 B 计划
- 数据：订单与财务价格维护数据、渠道销售达成数据、门店与品类维度数据
- 动作：在飞书里识别卡单并拉财务与销售进群、按规则追问补量方案、达标时降低追踪频次
- 输出：被打通的订单流程、补量追问与跟进记录、群内提示消息
如果你也想做：复制评估
AI 初评，供参考。具体能不能做，要看你企业的数据、流程和人。
- 难度：中（需要配置 Skill / Connector）
- 需要的能力：卡单识别 Skill、达成率追问 Skill、补量计划校验 Skill
- 需要接的数据/系统：订单系统、财务系统、飞书群/工作流
- 仍需人工的环节：管理者把经营分析方法整理成规则；人负责最终决策与资源协调
- 风险：AI 误判卡单原因导致错误催办；过度追踪引起一线反感（原文提到需教 AI 该放就放）；媒体转述、无企业官方确认
- 原文没披露的：触发规则与阈值需企业自己整理；覆盖团队规模、误报漏报率未披露；哪些动作是 AI 自动执行、哪些由人确认未说明
按预设规则做异常识别与追问跟进可以做到；AI 自主判断流程卡点并推动跨部门解决到什么程度，原文只有单点轶事，需实测确认。
来源
证据说明：媒体（凤凰WEEKLY）采访稿经 T 媒体转载，非企业官方发布，单一来源