从日常汇报到数据驱动决策——我们如何让Agent成为组织的数据大脑
一份运营日报，以前一个同事做要半小时。现在Agent每天自动推送到群里，还附赠运营建议。
本文首发于「愚人益语」公众号，经授权再发布于 insigoo 门户。原文链接：https://mp.weixin.qq.com/s/w0UP3pUpLNIbwIu-OkkXxQ 一份运营日报，以前一个同事做要半小时。现在Agent每天自动推送到群里，还附赠运营建议。
这中间差的不只是效率，是一种叫”数据本能”的东西。
01
一家平台型社会组织，有一个持续运营了多年的在线品牌项目。运营同事有个日常工作雷打不动：每天早上打开后台，把前一天新增志愿者、活动信息、活跃团队等一个个手动导出，复制进Excel，做统计、算增长、写汇报。整个过程繁琐无比，动辄半小时——再算上每周周报、月报、季度专题报告，这位同事基本就不用考虑其他工作了。
即便这样，受限于数据导出量、人的注意力和分析能力，运营报告大多只能简单汇总基础数据，或者给活跃度最高的十个用户排个名。与此同时，这个平台已经有数百万用户、上万支团队，业务覆盖全国。每天都有海量的行为被记录——谁参与了活动、谁提交了反馈、哪个团队最活跃、哪些区域最需要关注。但这些数据绝大部分时间躺在库里”睡觉”。
做运营就是这样，只有看见，才有”运营”。看得越全面，运营才能越全面；看得越远，运营才能走得越远；看得越细致，运营才能越细致。在数字化运营场景下，数据应该优先被”看见”。没有足够全、足够远、足够细致的数据，运营就只能凭经验和感觉走——上个月哪个区域活跃度涨了？不知道。最近哪个功能使用率在掉？等有人投诉了才知道。
接触过这么多组织，绝大多数给我的感觉是：要么压根没有形成数据资产；要么有数据，但只用来做结项汇报；极少数尝试过用数据驱动运营决策，但往往受限于能力和视野，很难对业务模式带来实质性突破。
很多组织做数字化，第一时间想到的就是去找平台、找工具。但在我看来，问题不在工具，在于没有形成让数据流动起来的机制。
02
于是最近，我们和这家伙伴做了一个决定——借助Agent技术，为它训练一个专属的数据分析Agent。用AI的效率与洞察，把运营团队从拉数据、写报告的泥潭中解放出来，让同事们有更多精力、更充分的洞见去服务用户。
这个Agent，我叫他”虾米”。
多年的运营积累，使这个平台沉淀了大量数据——上百张业务表、上千个字段、上亿条记录。要让一个Agent面对来自运营团队数十个场景下多样的数据查询需求，进行生产级别的交付（稳定、精准、高效），即使是在今天，也并不是一件容易的事。
我们需要保证运营团队的任何一位同事，在任意场景下，通过自然语言提出的查询需求，都能得到精准的反馈。要实现这一目的，项目启动初期我们就明确了，蜗蜗至少需要具备以下能力：
- 能洞察组织的运营场景，具备将自然语言查询需求转化为明确研究方案的能力
- 熟悉数据结构，具备将研究方案转化为精确计算规范的能力
- 数据库操作和代码能力，能将计算规范转为SQL和Python脚本
- 严谨的数据计算、可视化报告撰写以及洞察能力
- 无缝嵌入运营工作流的能力
- 长期记忆与自我进化能力
- 在完成以上任务的同时，保证数据安全的能力
在Agent时代，让虾米获取通用的专家技能其实很简单——前三代版本中，我们就已经轻松地为他配置了完整的Harness，一整套数据库专家、深度研究专家的技能。
但光有通用技能还不够。我们还需要为他配备一整套足以应对未来任何分析需求的工具箱和知识库。这也是接下来近三个月迭代中耗费精力最多、也最有成就感的一项任务。
经过一系列业务场景下的实战训练，虾米拥有了：
-
一个涵盖多年历史知识与绝大部分运营场景的知识库；
-
一个基于知识库结构、项目场景与分析场景的三级索引系统；
-
一个涵盖绝大部分查询需求的业务-数据映射表；
-
一套标准化工作流。
如今的他，即使面对一条模糊的查询需求，也能结合运营场景快速给出分析结果和精准的决策建议。
原本需要一个专业团队花数日才能产出的数据分析报告，现在平均完成时间不超过一小时。并且每次完成新任务后，能快速将已验证的查询和分析方法以脚本形式存入知识库，未来相似场景下能被快速调用。
但光能查数据还不够，得让运营同事每天用起来。
所以我们还做了两件事。
第一，把虾米接入工作群。
每天早上一到点，驻扎在工作群的智能体虾米会准时推送前一天的运营简报——日报、周报、月报……不只给数据，还给建议。比如：
「昨天N个队伍开展了活动，但只有m个提交了总结，提交率仅47%，比前一天68%明显下降。建议今明两天推送一次‘补提交’提醒。」
「某项核心指标在总量中占比13.1%，比周三下降2个百分点。建议启动专项提升行动，把占比拉回正常水平。」
「新增X个团队，建议核查入驻来源。如果某个渠道在持续产出，说明渠道稳定，可以考虑固定周期拉新。」
运营团队收到的不再是一堆数字，而是带着判断的建议。有同事开始在群里直接追问——“给我这X个团队的详细数据”，虾米也会第一时间追加查询并快速给出报告。
同时，当同事需要临时了解某些具体场景的数据时，只需要向日常聊天一样跟他发出请求，虾米便能够结合组织的业务背景，解读需求、设计分析方案，并输出详细的报告。比如”帮我看看某省及下属县市的队伍分布和活跃度趋势”，虾米会在不到一小时内输出一份极其详细的数据报告，并贴心地附上自己的洞见。
之前做一份日报：手动30分钟。现在：不用做，数据自己找上门。
第二，开发了一个数据大屏和操作台。
多个业务维度——用户总量、活动运营、项目执行、区域分布——所有核心指标可视化呈现。想看各省各区域的热力分布？点击切换。想看月度趋势？折线图自动生成。数十个分析界面和分析维度，并且还在不断增加。
我们有一个目标：将来，所有需要同事重复工作的任务，都能被自动化工作脚本替代，并通过一个操作大屏集中呈现，让运营工作完全透明，告别黑箱状态。让运营同事解放精力，专注于服务平台的志愿者队伍。
03
做虾米的过程中，我们沉淀了一套方法——怎么把业务数据理清楚、怎么搭建高效好用的知识库、怎么训练Agent理解这些数据、怎么让它自然地融入日常工作流、怎么让一个”数据盲”的同事即使不用学习也能有一个随身助手提供工作建议。
这套方法不应该只服务一家组织。
所以面向正在数字化转型道路上苦苦挣扎的其他组织，我们计划做这些事情（社会组织、公益慈善项目的伙伴有优惠哦）：
- 转型咨询：组织数字化转型成熟度评估标准，系统识别组织在数字化方面的优势与不足，协助制定面向未来的数智化转型战略
- 工作流搭建：基于组织业务现状和数字化成熟度，量身定制工作流标准并部署自动化工作流（适配组织现有的各类云工作平台）
- 数字化产品开发：基于组织自身业务需求，通过vibe coding（AI辅助编程）协助低成本、高效地完成数字化产品的设计与开发（小程序、Web应用、App等）
- 数据研究：针对已具备一定数据规模的组织，提供数据挖掘与数据分析服务，通过极具洞察力的研究报告为业务决策提供建议
- 线上AI学习课程：目前已完成第一个课程的开发，后续陆续放出，敬请关注
- 其他服务内容，正在陆续上线
（如需进一步了解，请查看文末联系方式添加好友）
04
回到最开始的问题。
很多组织想到数字化转型，第一时间都在问该买什么软件、该上什么系统。
我的答案是：不要先想买什么，先想你的数据能不能自己跑到决策者面前。
我们帮这家组织做的，不是买了一套更贵更好的分析软件。是让数据从”每天躺在库里”到”每天自动跑到群里”，再到”变成运营决策的一部分”。
这个过程，我们叫它”长出数据本能”。
一种本能一旦长出来，就再也回不去了。
预览时标签不可点
Close
更多
Name cleared
微信扫一扫赞赏作者
Like the AuthorOther Amount
赞赏后展示我的头像
作品
暂无作品
Like the Author
Other Amount
¥
最低赞赏 ¥0
OK
Back
Other Amount
更多
赞赏金额
¥
最低赞赏 ¥0
1
2
3
4
5
6
7
8
9
0
.
insigoo数字工作室 · Table of Contents
#insigoo数字工作室
Previous公益数字化，别一上来就买软件Next当蜜蜂有了”AI助手”—国际环保前沿的Agent实践，对环保公益项目意味着什么
Author’s tip: 个人观点，仅供参考
Close
更多
搜索「」网络结果
Close
调整当前正文文字大小
更多
100%
Comment
暂无留言
1 Comment
No more data
Send Message
Comment as
Scan to Follow
当前内容可能存在未经审核的第三方商业营销信息，请确认是否继续访问。
继续访问Cancel
Got It
Scan with Weixin to
use this Mini Program
CancelAllow
CancelAllow
CancelAllow
×分析
微信扫一扫可打开此内容，
使用完整服务
已关注
Like
Share
Boost
Comment
: ，，，，，，，，，，，，.VideoMini ProgramLike，轻点两下取消赞Wow，轻点两下取消在看ShareCommentFavorite听过
wxa-pcopensdk
可在「公众号 > 右上角 > 划线」找到划线过的内容
OK
,
,
选择留言身份
Close
Comment
更多
暂无留言
1 Comment
No more data
Send Message
Comment as
Close
更多
Back
的内容会推荐给朋友和关注你的人
更多
对关注你的人展示公众号身份
OK
Close
insigoo数字工作室
Details
更多
Loading…
关闭
确认提交投诉
你可以补充投诉原因（选填）
确定