昨日会议上,陆轩提出的“深潜计划”已开始逐步推进。今日用户洞察小组再次聚首,针对前期收集的数据进行深度剖析。
林娜将一叠装订整齐的文件放在会议桌中央,纸张边缘因反复翻阅而微微卷起。她没有说话,只是轻轻推了推眼镜,目光扫过在场每一个人。张涛坐在她对面,手指敲着桌面,节奏缓慢而沉稳。孙明抱着双臂靠在椅背上,眉头微锁。李刚站在窗边,手搭在窗框上,指节因用力泛白。
陆轩走进来时,手里拿着一支黑色钢笔,笔帽在掌心转了一圈,稳稳落下。
“开始吧。”他说。
张涛翻开文件第一页,目光落在关键词标注上。“三地服务站的反馈已初步归类,非故障类咨询占比显着上升。”他抬头,“我们原本以为用户只是抱怨,但现在看,是我们在听,但他们早就在想了。”
林娜接话:“‘怕冷’‘怕热’‘孩子乱按’‘半夜没人管’——这些高频语句指向三个核心痛点:环境感知缺失、操作门槛过高、无人值守场景。”
孙明终于开口:“可这些都不是产品问题。我们卖的是空调,不是保姆。”
“但他们要的,就是保姆。”陆轩把钢笔放在桌上,声音不高,却压住了所有杂音,“用户渴望的是自适应智能系统提供的服务,这是传统手段无法实现的。他们不怕贵,就怕笨。”
他站起身,走到白板前,写下两行字:
他们问的不是“怎么修”,而是“怎么不用管”。
我们修的是机器,他们想忘掉机器。
“竞品还在比谁便宜、谁保修久。”陆轩转身,目光扫过众人,“而我们的用户,已经在想,能不能让空调自己知道该做什么。”
张涛点头:“我们分析了重复率最高的二十条反馈。三十七 percent 的人提到‘自动调节’,二十九 percent 希望‘记住习惯’,还有人直接写——‘它要是能看人脸色就好了’。”
李刚皱眉:“看人脸色?我们是做产品的,不是算命的。”
“可用户就是这么想的。”林娜调出一张扫描件,投影在侧屏上。那是一张被咖啡渍染黄的记录卡,字迹潦草,像是随手写下的情绪话:“它要是能看人脸色就好了。”
“这不是技术语言,是生活语言。”张涛说,“他们不会说‘智能感知’,只会说‘懂我’。但意思一样——他们期待的是一个能预判需求的自适应智能系统。”
孙明仍持怀疑:“我们要是按这种模糊想法去研发,投入大,风险高。万一方向错了,连现有的服务网络都撑不住。”
“所以不是研发。”陆轩打断,“是洞察。我们不是从技术出发,是从生活出发。他们不说需求,只说困扰。我们要做的,是把困扰变成答案。”
他拿起笔,在白板上画出一个三角:
用户不说 → 我们不听 → 产品不动
然后,他划掉最后一环,写下:
→ 产品先动
“别人等用户提需求,我们提前一步猜到。”他说,“这不是冒险,是责任。我们既然能让运维员蹲下身子教老人用电脑,就该让机器自己学会怎么做。”
张涛忽然开口:“我有个想法。”
所有人都看向他。
“我们一直把运维数据当服务记录,但其实——它是用户生活的痕迹。”他语速加快,“每一次上门,每一次调整,每一次抱怨,都是真实场景下的行为数据。如果我们把这些数据用起来,不是用来修机器,而是用来训练系统……”
他顿了顿,声音沉下来:“我们不先做产品,我们先做用户的‘数字生活模型’。让系统先学会过他们的日子,再学会服务他们。”
会议室安静了几秒。
孙明缓缓坐直:“你是说,用运维数据反哺设计?”
“对。”张涛点头,“我们不靠想象做功能,靠真实生活造系统。谁家老人怕冷,孩子怕热,谁半夜起夜调空调,谁忘记关机——这些数据,就是最好的老师。”
李刚盯着投影上的那张咖啡渍卡片,低声问:“那……我们真要做一个‘会看人脸色’的空调?”
“不是空调。”陆轩说,“是家庭环境的自适应系统。能感知、能学习、能预判。它不等故障发生,它不让问题出现。”
他走到沙盘前,手指落在宁平服务站模型上。
“我们从修机器开始,但不能停在这里。”他说,“我们要让设备学会看家。”
林娜记录下这句话,笔尖在纸上顿了一下。她没有抬头,但心里清楚——这句话会留下来。
孙明终于松口:“如果走这条路,财务上必须重新规划。现有的服务体系建设已经占了七成预算,再抽调资源做数据建模和系统预研,压力会很大。”
“那就压成本。”陆轩说,“非核心部件再降五个点,广告预算砍掉三成,省下的钱全部划给用户洞察小组。这不是花钱,是投资。”
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