某公司运营部的小李，打开一个问数软件，敲了句 “上周电商转化率多少”，屏幕弹出个图表，显示 8.2%。
她想了想，又问 “比前一周降了多少”，得到 1.5% 的答案后，就停住了。
接下来该看哪个渠道？还是新客老客的问题？
这些她没头绪，最后只能找数据分析师帮忙。
这个场景是不是很眼熟？
我们看到过很多 ChatBI 或者 AI 问数产品，都是在用这种“一问一答”的方式帮用户看数，但业务用户经常“问不下去”。
原因在于，虽然它们用了 chatbot 形式的对话框，其实本质上还是传统的数据可视化的思维。
有一个冷知识：业务用户从不真正“关心”数据本身。
数据只是中间结果。他们要的是数据背后的业务事实：
“转化率降了是因为某平台活动停了？还是新客首单福利吸引力不够？”
更要基于事实的决策建议：
“要不要赶紧补个满减活动？重点推老客召回还是新客拉新？”
我们服务过几十家企业，访谈过近百位业务用户，发现一个共性问题：大多数人问完一两个（至多不超过三个）数据问题，就不知道接下来该问什么来。
不是他们不关心业务，而是 “用数据拆解问题、找到业务问题/机会” 本来就是专家分析师的核心技能。这种拆解思路，普通业务用户并不都具备。
也正是这些观察，让我们在北极九章做数据智能体 DataSeek 的时候，跳出了 “自然语言生成图表” 的惯性思维，转而思考：能不能把专家的分析思路，沉淀到产品里？
让数据智能体不只是 “回答问题的工具”，更像个 “懂业务的伙伴”，主动帮用户把问题挖深、把答案说透，给出决策支持。
于是，我们在研发DataSeek产品时做了这样几件事：
☝🏻 第一个方向，是让数据智能体 “主动说话”。
不再等用户一个个问，而是当用户抛出一个问题时，自动带出一系列相关分析。
比如用户问 “上周转化率是多少”，北极九章DataSeek不会只给出转化率的数字，还会主动拆出 各渠道的对比、趋势的波动、同环比的情况，甚至是影响转化率的关键因素。
这样一来，用户不用费脑想 “下一步问什么”，智能体已经把分析链条铺好了。
✌🏻 第二个方向，是拒绝 “正确的废话”，给有价值的洞察。
我们看到一些问数产品，用大模型直接对接数据，它常说 “上周营业额X元，日平均Y元，最高A元、最低B元”，这种重复描述数据、套话式的回答，对业务毫无意义。
我们的思路则不然，把业务逻辑和统计结果结合起来，让智能体说 “人话”。
比如同样是问营业额，我们会用AI进一步进行多个角度的分析，给出的结果包括品类集中度、增长主力、爆款和长尾品类等等。
没有多余的数字堆砌，直接点出问题根源和行动建议，这才是业务用户需要的 “答案”。
做数据智能体这些年，我们最大的感悟是：
数据的价值从来不是 “让用户看到数字”，而是 “让用户不用懂数据，也能靠数据做对决策”。
从 “问数” 到 “问答案”，本质是把数据从 “工具” 变成 “业务伙伴”。不需要用户追着数据跑，而是数据主动追着业务需求走。
未来我们还将进一步结合AI和企业知识库的能力，把更多行业的业务经验装进智能体里，让每个业务用户都能轻松拿到能直接用的答案。
END
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