AI 时代，数据产品的两种活法

最近和公司内外做数据产品的朋友们聊天，大家都在讨论同一个问题：AI 到底该怎么融入我们的产品？

这个问题之所以难回答，是因为“AI 化”这三个字太模糊了。加一个对话框？接入大模型 API？还是把整个产品推倒重来？不同的选择背后，是完全不同的产品逻辑和商业假设。

在过去一年多的实践中，我们逐渐摸索出两条相对清晰的路径。这两条路径都在回答同一个问题：AI 在数据产品里到底创造什么价值？

但给出的答案截然不同：一条是“让更多人用得起来产品”，另一条是“直接把结果做出来”。

两条路径的本质差异

在展开讨论之前，我想先说清楚这两条路径背后的底层逻辑。

路径一：AI 做助理——降低使用门槛

这条路径的核心假设是：现有产品的价值是确定的，问题出在使用门槛太高。 很多客户买了数据产品，但真正能用起来的人太少。数据分析师会用，但业务人员不会；总部会用，但分公司不会。AI 的作用是降低这个门槛，让更多人能够使用现有的产品能力。

路径二：AI 代运营——直接交付结果

这条路径的核心假设完全不同：客户要的根本不是工具，而是结果。他们不关心你的产品有多少功能，只关心 GMV 有没有涨、获客成本有没有降。AI 的作用是跳过“使用工具”这个中间环节，直接交付业务结果。

这两条路径并不矛盾，但确实代表了不同的产品方向和商业模式。下面我分别展开讨论。

路径一：AI 做助理

目标

把“配置/操作”变成“对话/委托”，让不懂 SQL、不懂埋点、不懂建模的人也能用数据产品。

适用场景

这条路径适合那些产品能力已经成熟、但使用门槛较高的场景：

报表自助分析：业务人员想看某个指标的趋势，不需要找数据分析师帮忙，直接问 Agent 就能得到答案

流程计划自动创建：运营想创建一个用户召回流程，不需要在复杂的界面上点来点去，描述清楚目标和条件，Agent 帮你配好

指标异常解释：某个指标突然下跌，Agent 自动分析可能的原因，给出初步判断

埋点配置辅助：产品经理想埋一个新事件，Agent 根据历史埋点规范给出建议

权限和血缘问答：想知道某个指标是怎么算出来的、谁有权限看，问一句就知道

举个具体的例子。以前在神策系统里创建一个用户分群，需要：选择事件→设置筛选条件→配置时间范围→选择用户属性→保存并命名。一个新手可能需要培训半天才能学会。现在用 Agent，用户只需要说“帮我找出最近 30 天下过单但没有复购的用户”，Agent 就能自动完成上述所有步骤，还会把配置逻辑展示出来让用户确认。

关键能力

要做好 AI 助理，有几个能力是必须具备的：

1）语义解析与执行计划映射

用户说的是自然语言，系统执行的是结构化操作。中间需要一个准确的翻译层。这个翻译不仅要理解用户想做什么，还要知道在当前产品里该怎么做。

2）分层知识库

这是我们实践中踩坑最多的地方。知识库不是一股脑把所有文档塞进去就行，需要分层组织：

• 产品使用知识：某个功能怎么用、参数是什么意思
• 跨行业共性知识：用户生命周期怎么划分、RFM 模型怎么用
• 行业特有知识：电商行业的 GMV 口径、金融行业的合规要求
• 企业特有知识：这家客户的指标定义、业务术语、组织架构

这四层知识的优先级和应用场景都不一样，需要精心设计。

3）安全护栏

AI 助理不能什么都能做。权限控制、数据脱敏、操作白名单，这些护栏必须在一开始就设计好。我们遇到过一个案例，Agent 回答得很准确，但把不该展示的明细数据也带出来了，这是不可接受的。

4）交互回执与可回滚

AI 不可能 100% 理解对。所以在执行任何操作之前，必须把即将执行的动作清晰地展示给用户，让用户确认。如果执行错了，要能方便地回滚。

如何衡量效果

做 AI 助理，需要主要看这几个指标：

• 查询/创建成功率：用户发起的请求，有多少能够正确完成
• 平均响应时间：用户等待的时间
• 用户转化率：原来只会问 BI 团队的人，现在能自己用 Agent 解决问题的比例
• 满意度：用户对 Agent 回答的评价

商业价值

这条路径的商业价值相对容易量化：

• 提高席位渗透率：同样一个客户，能用起来的人从 10 个变成 100 个
• 降低实施和培训成本：新客户上手时间大幅缩短
• 减少支持工单：很多简单问题 Agent 就能回答，不需要人工支持

需要注意的坑

这条路径看起来简单，实际做起来坑很多：

• 长尾复杂场景：80% 的简单场景容易搞定，但剩下 20% 的复杂场景可能占用 80% 的精力
• 上下文缺失：用户问“上周的数据怎么样”，Agent 不知道用户关心的是哪个指标
• 口径差异：同一个指标，不同部门的定义可能不一样，Agent 容易答错

解决这些问题，除了“AI + 规则”双重兜底之外，核心还是知识库的设计。

针对长尾复杂场景，知识库需要积累足够多的“场景-解法”映射。不是简单地存文档，而是要把复杂场景拆解成结构化的模式：什么样的问题组合、对应什么样的执行步骤、有哪些边界条件需要处理。这些知识需要在实际使用中不断沉淀和迭代。

针对上下文缺失，知识库需要维护“用户画像”层的信息：这个用户的角色是什么、日常关注哪些指标、最近在看什么报表。当用户问“上周的数据怎么样”时，Agent 能够结合用户画像，推断出他大概率关心的是哪几个指标，要么直接给出答案，要么给出明确的澄清选项。

针对口径差异，知识库需要在“企业特有知识”这一层做好指标的多口径管理：同一个“GMV”，销售部门的定义是什么、财务部门的定义是什么、差异点在哪里。Agent 在回答时，要能识别提问者的部门背景，使用对应的口径，或者主动说明“按照销售部门的口径，GMV 是 xxx；按照财务部门的口径，是 yyy”。

说到底，知识库不是一个静态的文档仓库，而是一个动态演进的“组织记忆”。它需要覆盖产品知识、行业知识、企业知识、用户知识这四个层次，并且能够持续从实际使用中学习和更新。

路径二：AI 代运营

目标

不再卖“能力/工具”，而是直接对齐业务 KPI，交付可量化的结果：更多的线索、更高的 GMV、更好的留存、更低的风险。

关于这条路径，我在之前的文章从卖工具到卖效果：RaaS 如何重塑 To B 市场格局？中有过详细讨论。这里我想换一个角度，从“什么场景适合走这条路”来分析。

为什么要选择细分场景

这条路径的关键词是细分。不是说“我们帮你做增长”，而是要具体到“我们帮你优化弹窗转化率”这个级别。

为什么要这么细？因为只有足够细分，才能做到：

• AI 真正胜任：场景越大、变量越多，AI 越难做好。”帮你做增长“涉及的因素太复杂，AI 根本 Hold 不住；但”优化这个弹窗的点击率”，问题边界清晰、变量有限，AI 完全可以做到比人更好
• 效果可归因：这个弹窗带来的转化，就是我们 Agent 的功劳，不会和其他因素混在一起
• 动作可执行：Agent 可以直接调用 API 修改弹窗内容、调整展示时机，不需要人工介入
• 迭代可闭环：每次调整后的效果数据能够实时回流，Agent 可以自己学习优化

一些可能的细分场景：

• 弹窗/Push 自动优化：Agent 根据用户行为数据，自动调整弹窗内容、展示时机、目标人群
• 广告投放 Agent：在给定预算和目标 ROI 的情况下，自动调整投放策略
• 落地页自动优化：根据转化漏斗数据，自动调整落地页元素

核心能力

做 AI 代运营，需要的能力和做 AI 助理很不一样：

1）行业/业务本体与指标体系

通用大模型是“通才”，什么都懂一点，但对具体行业的理解不够深。做代运营必须有对这个行业的深度认知：这个行业的核心指标是什么、业务逻辑是什么、常见的坑在哪里。

2）闭环执行链路

这是最难的部分。Agent 不能只会“建议”，必须能真正“动手”。这意味着需要打通：

• 数据采集：知道当前状态
• 决策生成：知道该怎么调整
• 动作执行：能够真正执行调整
• 效果反馈：知道调整后的结果

缺任何一环，都做不成真正的代运营。

3）持续迭代的效果评估

代运营不是一锤子买卖，是持续优化的过程。需要有科学的评估体系：对照组怎么设、归因怎么做、冷启动阶段效果不稳定怎么处理。

4）风险与合规

代运营意味着 Agent 有更大的自主权，相应的风险也更大。数据权限、模型偏差、决策可解释性，这些问题必须在设计之初就考虑清楚。

如何衡量效果

这条路径的衡量指标直接和业务挂钩：

• 业务 KPI 达成率：承诺提升 5%，实际提升了多少
• 单位成本：获客成本、转化成本、拦截成本
• 迭代周期：从发现问题到效果提升需要多长时间
• 回本周期：客户投入多久能收回成本

商业模式

这条路径的商业模式和传统软件完全不同。参考已有的基于人力代运营、代投放等企业，可能有以下几种方式：

• 保底 + 分成：收取基础服务费，效果超出部分按比例分成
• 按效果计费：不收基础费，纯按效果付费
• 试用期“先交付后收费”：先免费做一段时间，效果达标后再收费

难点

这条路径的难点也很明显：

• 需要深行业认知：不是换个 Prompt 就能换行业的，每个行业都需要重新积累
• 长尾场景多：客户的业务千差万别，很难有一个通用方案
• 验收口径易争议：效果是你带来的还是我自己努力的结果？这个问题如果说不清楚，合作就很难持续

如何选择：两条路径的取舍与演进

这两条路径不是非此即彼的关系，更像是一个递进的过程。

从现状出发的选择

如果你已经有成熟的产品和用户基础，路径一是更自然的选择。在现有产品上加 Agent，降低使用门槛，提高渗透率，这是风险最小、见效最快的方式，也能让已有产品赶上 AI 的风口。

如果你瞄准的是一个全新的细分场景，或者现有产品在某个场景上已经足够成熟，可以考虑路径二。直接承诺效果，按结果收费，用商业模式的差异化来建立竞争壁垒。

组合打法

在实际操作中，这两条路径往往是组合使用的：

• 在产品的广度上，用路径一：让更多人能用起现有的产品能力
• 在产品的深度上，用路径二：在特定场景上做到极致，直接交付结果

这就形成了“从助理到代运营”的递进关系。用户先通过 AI 助理熟悉产品，产生信任；然后在特定场景上，愿意把更多的决策权交给 AI 来运营。

组织与团队

这两条路径对团队的要求也不一样。

路径一可以在现有产品团队的基础上推进，增加 AI 能力即可。

路径二则需要独立的小团队来探索。这个团队需要同时具备：对细分行业的深度理解、AI 产品的设计能力、端到端的执行能力。传统的按职能划分的组织形式很难支撑这种探索。

神策的实践

在神策内部，这两条路径我们都在走。

在路径一上，我们在现有的分析云、营销云产品上都在开发 Agent 能力。目标是让不那么专业的用户也能用起来。目前数据分析 Agent 已经在部分客户那里上线测试，反馈还不错，但也暴露出一些需要优化的问题，特别是在知识库的组织和上下文理解方面。

在路径二上，我们组建了几个独立的小团队，针对特定行业的特定场景在做探索。目前还在早期阶段，有一些初步的正向反馈，但也面临不少挑战。

写在最后

回到开头的问题：AI 到底该怎么融入数据产品？

我的答案是：先想清楚你要解决什么问题。

如果问题是“产品好但用不起来”，那就做 AI 助理，降低门槛。

如果问题是“客户要的是结果不是工具”，那就做 AI 代运营，直接交付效果。

当然，这两条路径都不容易。AI 助理要做好，需要在知识库、语义理解、安全护栏上下大功夫。AI 代运营要做好，需要深耕行业、打通闭环、承担风险。

但不管选择哪条路，有一点是确定的：AI 不是给产品加一个功能，而是重新思考产品为客户创造价值的方式。

上述内容是我个人的一些思考，肯定有很多不成熟的地方。欢迎大家与我交流探讨，可以在评论区留言，也可以加我微信深入讨论。

以上是我个人的一些思考和实践总结，一家之言，仅供参考。欢迎大家扫码进群交流讨论。