拉新转化
从顾客沉淀到首次消费，分两个结果指标连续衡量。
企微沉淀率加企微人数／堂食顾客数
会员首单转化率潜客及未消费会员首单人数／潜客及未消费会员数
暖客能力活码引流、企微承接、会员首单转化
产品方向
暖客产品从“交付工具”
走向“交付结果”
以顾客经营和门店经营为两条主线，把 POS 数据、企微触达、门店执行和经营复盘串成闭环，AI 贯穿识别机会、生成策略、推动执行与复盘优化。
V1.0 首要任务先打通双端、双版本和两大经营闭环，再逐步放大 AI 的经营价值。
暖客产品北极星
暖客所有能力，最终都要推动五项私域经营结果
从“加进来”到“持续消费”，形成一条可衡量、可诊断、可优化的经营链路。
新客首转二率
衡量首次消费的新客中，有多少人愿意再来一次。
暖客能力离店关怀、复购券、最佳触达时机
有消费会员占存量比
衡量好友和会员池里，真正发生消费、保持活跃的人有多少。
暖客能力商机客群、沉默唤醒、顾客运营 SOP
中高频消费占有消费人数比
衡量有消费顾客中，稳定复购的优质顾客占比。
暖客能力会员分层、偏好运营、提频提客单
会员消费金额占堂食实收
衡量私域会员为门店堂食实收贡献了多少经营价值。
暖客能力会员交易归因、私域贡献、经营复盘
产品判断标准：每一项功能和 AI 能力，都要能明确作用于至少一个经营指标。
06 · 暖客现状 V0.5
POS 互通能力与客户端能力现状
已实现：当前可用能力建设中：POS 扩展与双端统一
POS 对接进展
天财商龙会员、交易等经营数据已可接入暖客已接入
美团按计划完成暖客数据对接预计 10 月 15 日
全来店按计划完成暖客数据对接预计 11 月中下旬
其他 POSFlipos、奥琦玮、客如云等部分接入
端口现状
暖客数据能力目前主要落在企微移动侧边栏；PC 端与移动端尚未形成一套连续的业务闭环。
移动端：已承接门店一线经营识客、圈客、发券、任务执行、业绩查看。
PC 端：能力分散，任务未统一现有后台可配置与分析，但暖客任务在 PC 与移动端仍是两套板块。
暖客现阶段核心能力
按经营链路归类，弱化功能明细，突出当前产品底盘。
拉新获客
把线上流量与到店顾客沉淀为企微好友、社群和可跟进线索。
顾客经营
统一查看顾客画像，用标签、属性和消费行为快速找到要经营的人。
营销转化
围绕目标顾客完成群发、发券、SOP 触达和到店权益核销。
门店运营
总部下发任务、门店接单执行，店长也能发起本店自主经营。
经营分析
从顾客资产、营销效果、交易贡献到门店与员工业绩统一看结果。
系统底座
用组织、权限、企微配置和 POS 对接支撑规模化复制与数据归属。
01 · 产品版本规划
暖客聚焦两大经营板块，AI 提升经营能力并交付结果
能力阶段已实现：现有能力底盘V1.0：两大经营闭环后续：AI 自动经营与生态 Agent
围绕“人”持续经营
顾客经营
让每一次到店，都能变成下一次再来。
- 到店前：预约、等位与贴心提醒
- 在店中：识别重要顾客，及时补位服务
- 离店后：按生命周期持续触达与召回
直接拉动拉新转化（企微沉淀率＋会员首单转化率） · 新客首转二率 · 有消费会员占比 · 中高频消费占比
围绕“店”提升结果
门店经营
让总部策略真正落到门店、落到员工、落到结果。
- 看生意：今天哪里好、哪里有问题
- 管服务与执行：任务有人接、过程看得见
- 管商品与复盘：找到机会，持续优化
直接拉动活动与任务转化 · 会员消费金额占堂食实收
AI 经营能力
不是独立的第三块功能，而是同时嵌入顾客经营和门店经营的工作方式。
识别经营机会
理解问题原因
生成经营策略
推动任务执行
复盘结果并优化
蚂蚁数科合作：门店经营 Agent 能力延伸
作为门店经营的生态能力层，优先接入成熟 Agent；与暖客的顾客数据、任务体系和经营目标打通，不单独形成一套孤立产品。
02 · 暖客 V1.0
先讲清三件事：做什么、在哪用、怎么卖
V1.0 重点建设
顾客经营 + 门店经营
前者解决顾客全周期服务与复购，后者解决门店经营洞察与执行闭环。
PC 端 + 移动端（重点发力）
PC 偏总部和管理者配置、下发、分析；移动端偏门店识客、执行、处理与查看。任何一端都能完成对应场景闭环。
统一能力，不同交付形态
企微自建应用版企微代开发版ISV 版（后续）
V1.0 统一验收口径能沉淀顾客能推动复购能激活存量能提升频次能证明会员价值
03 · V1.0 场景矩阵
横向看场景，纵向看经营对象
V1.0 重点建设：场景产品化与 SOP 执行闭环
切换查看两大板块的横纵关系
纵轴只放生命周期
潜客/新客 → 二次客培育 → 活跃老客 → 沉默/流失预警
潜客/新客 → 二次客培育 → 活跃老客 → 沉默/流失预警
会员等级作为贯穿条件
同时叠加会员等级、消费频次、顾客价值，决定权益、力度和服务优先级
同时叠加会员等级、消费频次、顾客价值，决定权益、力度和服务优先级
| 顾客阶段 | 到店前 | 在店中 | 离店后 |
|---|---|---|---|
| 场景维度 | |||
| 潜客 / 新客目标：拉新转化（双指标） | 第一次来，先把顾虑消掉 客户关怀 SOP · 预定场景预约后自动提醒时间、导航、停车和天气；等位时给进度与小福利，减少流失。 AI：识别需求，生成贴心提醒 | 认出来，接得住 客户关怀 SOP · 预定到店提醒顾客到店提醒店员“首次到店”，主动介绍招牌菜，并自然引导成为企微好友与会员。 AI：推荐话术与菜品 | 把首次消费变成可持续联系 客户关怀 SOP · 首单消费评价及画像完善完成好友与会员沉淀，记录消费、偏好和评价，为下一次经营建立基础。 AI：自动补全顾客画像 |
| 二次客培育目标：新客首转二率 | 给新客一个再来的理由 生意转化 SOP · 首转二召回根据首次消费、评价和常见到店周期，推送合适的复购券、招牌菜或新场景。 AI：判断最佳复购时机 | 记住上次，更像熟人 客户关怀 SOP · 二回顾客到店提醒店员收到二次到店提醒，主动确认口味，推荐与上次不同但更匹配的菜品。 AI：个性化推荐 | 从偶尔来变成愿意再来 客户关怀 SOP · 二回消费评价及画像更新围绕满意点和未满足需求持续跟进，避免第二次消费后再次沉默。 AI：下一次触达建议 |
| 活跃老客目标：中高频消费占比 | 重要顾客提前准备 生意转化 SOP · 中高频消费顾客召回结合会员等级、频次和价值，提前确认包间、座次、酒水与特殊需求。 AI：预测场景与需求 | 关键时刻给差异化服务 客户关怀 SOP · 中高频消费顾客到店提醒老客到店实时提醒店长，权益同步提醒；对等待、催菜和评价异常及时介入。 AI：权益匹配与风险预警 | 提频，也提升客单 生意转化 SOP · 中高频消费顾客提频提客单围绕常来时段、菜品偏好和家庭/商务场景，推荐适合的套餐、活动与到店理由。 AI：提频提客单策略 |
| 沉默 / 流失预警目标：有消费会员占比 | 在顾客彻底流失前行动 生意转化 SOP · 流失风险分层召回识别超过常来到店周期、券未使用或互动持续下降的顾客，进入召回名单。 AI：流失概率与召回优先级 | 召回后先修复关系 客户关怀 SOP · 流失顾客到店提醒若顾客重新到店，提醒店员关注历史差评、久未到店原因与权益补偿。 AI：生成修复建议 | 不同原因，用不同办法召回 生意转化 SOP · 流失原因分组召回按价格、口味、距离、服务或场景变化，匹配不同话术、券和触达渠道。 AI：一客一策召回 |
| 经营动作 | 总部 / 品牌 | 区域 / 督导 | 门店 / 店长 |
|---|---|---|---|
| 看生意监测五项经营目标 | 看全局：增长来自哪里 统一查看品牌、区域、门店的拉新、首转二、会员活跃、消费频次与私域贡献。 AI：自动找异常和机会蚂蚁数科：经营分析 Agent | 看差距：哪些店需要帮 快速定位落后门店与异常指标，知道先去哪里、先看什么。 AI：门店分层与原因诊断 | 看今天：现在该做什么 打开工作台就知道今日生意、目标差口和最值得处理的经营机会。 AI：今日经营简报 |
| 管服务拉动首转二与复购 | 统一服务标准 定义重点顾客、服务响应、差评处理和会员权益的统一要求。 AI：服务标准转成任务 | 发现服务风险 关注响应慢、负面反馈和重点顾客服务遗漏，及时介入门店。 AI：风险预警与摘要蚂蚁数科：AI 巡店 Agent | 现场补位 顾客到店、催菜、差评苗头出现时，店长及时收到可执行提醒。 AI：给出处理话术 |
| 管执行保障经营策略落地 | 策略一次下发 把活动、目标客群、素材、话术和时间要求组合成清晰任务。 AI：策略自动拆任务 | 过程能追、问题能催 查看门店接收、执行、完成和转化情况，对未执行门店定向提醒。 AI：识别执行卡点 | 员工知道今天做什么 待办按优先级排好，点开即可找人、发券、触达或处理服务事项。 AI：任务排序与提醒蚂蚁数科：人效执行 Agent |
| 管商品提升频次与会员价值 | 判断商品机会 看新品、爆品、滞销品和套餐的门店差异，形成经营策略。 AI：商品组合洞察蚂蚁数科：商品与库存 Agent | 找到可复制打法 对比同类门店的菜品结构与活动结果，把好方法复制到相似门店。 AI：标杆门店匹配 | 把商品推荐给对的人 结合顾客口味、消费能力和当前库存，给店员推荐合适商品与套餐。 AI：人货匹配 |
| 经营复盘验证会员消费贡献 | 看投入有没有换来结果 复盘活动、券、任务、顾客资产与堂食实收，判断会员消费贡献是否提升。 AI：自动生成复盘结论 | 把问题带回经营动作 从区域差异找到门店共性问题，形成下周辅导与检查重点。 AI：生成改进清单 | 每天进步一点 自动总结今天完成了什么、错过了什么、明天优先做什么。 AI：次日行动建议 |
第一阶段 · 系统能力
把业务场景沉淀为两大类可配置 SOP
运营人员按经营目标选择“生意转化”或“客户关怀”模板，配置客群、触发条件与执行动作，系统自动执行并追踪结果。
围绕顾客生命周期持续推动转化，直接对经营结果负责。
潜客／新客转化加企微、入会与首单
首单转二次转化评价、复购券与首转二
中高频老客转化提频、提客单与权益
流失召回转化风险分层与二次升级 Offer
围绕到店前、在店中和离店后的关键触点提升体验并沉淀数据。
预定关怀预定确认、天气、交通与停车
到店提醒新客、重要顾客、流失顾客
用餐评价离店评价、权益发放与反馈
画像更新偏好、场景、评价与消费变化
选择 SOP 模板
配置目标客群
设置触发条件
组合执行动作
审核并发布
监控结果与转化
04 · 经营结果驾驶舱
从目标看到结果，从结果追到任务
V1.0 重点建设：目标监测、关联归因与诊断优化
结果不是终点，而是下一轮经营动作的起点统一支持日、周、月、季度、年度查看，以环比、同比和目标完成率判断结果；提升时解释任务关联贡献，下降时诊断原因并直接生成优化任务。
选择周期日／周／月／季／年
查看结果当前值与目标差距
判断变化环比／同比趋势
追踪关联贡献哪些任务与提升相关
诊断下降人群、任务与转化卡点
生成动作策略建议直接转任务
任务关联贡献口径
没有对照实验时展示“关联贡献”，不直接宣称因果提升。
统一归因周期按任务触达后约定时间窗统计领券、核销与消费。
串联完整链路人群 → SOP／任务 → 触达 → 核销 → 消费结果。
跨任务去重同一顾客多次触达按统一优先级与末次有效动作归属。
区分贡献类型分别展示直接转化、辅助转化及自然转化基线。
05 · AI 重点赋能
AI 要落在“省判断、给动作、提结果”
V1.0：AI 辅助识别、生成与诊断后续规划：受控自动生成并执行 SOP
今天该经营谁
从生日、沉默、流失风险、消费偏好、用券和到店周期里，自动找出最值得跟进的人。
关联：有消费会员占比这位顾客怎么经营
自动给出关怀理由、话术、券与触达时间，店员确认后即可执行。
关联：首转二率 · 中高频消费占比问题到底出在哪
把营业、顾客、商品、服务和任务执行放在一起看，解释异常原因与影响。
关联：五项经营目标建议直接变成任务
把经营建议拆成对象、负责人、动作、时间与检查标准，跟踪结果后继续优化。
关联：会员消费金额占堂食实收第二阶段 · 后续规划
AI 根据经营结果自动生成并受控执行 SOP
由人工配置规则升级为 AI 持续判断经营机会、生成策略、受控执行和动态优化。人工负责目标、边界与异常审批。
监测经营指标
识别问题与机会
自动生成 SOP
审批后自动执行
复盘并持续优化
AI 自动经营边界
默认先审核、后执行；满足规则的低风险任务才可自动运行。
预算与力度上限限制券成本、折扣和单任务总预算。
单客频控限制每日、每周触达次数，避免打扰。
敏感客群排除投诉、退订及特殊客群不自动触达。
分级人工审核高价值、高成本与异常任务必须审批。
全程留痕回滚记录策略、版本和执行结果，支持暂停与回滚。
07 · V1.0 落地计划
围绕场景闭环、产品补足和结果验收推进
客户成功团队
把真实经营经验转成可落地、可验证的场景标准。
- 补齐来店前、在店、离店三类刚需 SOP
- 明确每个场景的角色、触发条件、动作和结果
- 选择首转二、沉默召回、重点顾客服务等首批场景
- 确定五项经营指标的口径、基线和验收目标
- 组织试点门店，收集反馈并沉淀标准模板
交付物：场景清单、SOP 模板、指标口径、试点客户
深圳产研团队
把场景做成双端可用、数据可追踪的产品闭环。
- 打通 PC 与移动端的统一任务、顾客和结果数据
- 建设 SOP 模板、规则配置、触发器和执行动作
- 补齐会员列表、顾客画像、发券与经营看板
- 统一自建版、代开发版的能力与限制说明
- 完成 POS 会员、交易、券和门店数据接入标准
交付物：SOP 引擎、双端闭环、数据看板、接口规范
昆山 AI 团队
让 AI 从提供建议逐步走向自动经营。
- 建设顾客机会识别、流失预警和一客一策能力
- 基于经营目标自动生成客群、内容、券和触达时机
- 把 AI 策略转换成可执行 SOP 与门店任务
- 建设执行结果复盘、归因和策略自优化能力
- 完成蚂蚁数科巡店、选址等 Agent 的接入验证
交付物：AI 策略引擎、自动 SOP、复盘优化、Agent 接入
第一步：定义确认高价值场景、指标口径和首批试点。
第二步：闭环完成双端、POS 数据和人工配置 SOP。
第三步：增强接入 AI 分析、策略生成和生态 Agent。
第四步：验收用五项经营指标验证结果并复制推广。