顾客反馈分散，处理不及时
评价分散在各平台，难以及时发现；差评处理滞后，影响品牌口碑；缺乏统一分类，难以定位根因。
让每一家门店的问题 被AI发现，并彻底解决
将顾客反馈与巡检问题交给 AI 协助整理，让门店任务有负责人、有进展、有复查，
再把有效做法沉淀为团队可用的经验。
- 客户满意度提升
- 26%
- 巡店整改
- 98%
- 知识沉淀
- 210
一家只做直营的
川渝烧烤品牌
何师烧烤起源于 1994 年，2003 年在成都开出第一家门店。坚持“只做直营，不做加盟”，以烧烤、辣炒、海鲜、小吃为核心，深耕川渝夜宵与聚会场景，在成都、重庆等核心消费城市经营 50+ 直营门店。
随着门店规模扩大，顾客评价、巡检问题和日常任务散落在平台、群聊与表格里。总部难以及时看全问题，门店整改缺少持续跟踪，优秀店长的经验也难以复制。
聚会和夜宵高峰集中，顾客对出品、服务与体验的变化格外敏感。门店扩张时，总部既需要看见经营异常，也需要将“火娃服务”等品牌经验持续传递到一线。
“我们希望把每一家门店的出品、服务和体验都做好，让顾客每一次聚会都有美好记忆。”
—— 何师烧烤品牌理念
门店扩张的四个经营断点
巡检整改断层，问题反复出现
巡检问题记录后，整改跟踪不到位；复查不闭环，同类问题重复发生；难以沉淀数据，无法形成改进机制。
门店执行不一致，标准难以统一
总部策略下达后，门店理解不一致；活动执行情况不可视，效果难评估；缺乏有效监督，执行质量参差不齐。
经验依赖个人，知识难以沉淀
优秀经验停留在个人，难以复制；新员工培训效率低，成长周期长；缺乏知识沉淀，组织能力难提升。
AI超级智能体，
让问题自动进入组织行动。
-
AI从顾客评价中，发现共性问题
顾客评价进入门店台账后，AI自动识别“菜上得太慢”等重复反馈及评分变化，生成问题摘要并提示处理优先级。
产品使用：AI 轻应用 · 超级智能体
-
AI派发任务，结果由督导复查
AI按预设规则生成整改任务并派发给店长，自动提醒处理时限；店长提交结果后，AI提醒督导复查并记录结论。
产品使用：AI 智能工作流 · 门店任务
-
经验形成SOP，问题得到持续改善
AI汇总整改记录与复查结果，提炼有效做法并生成SOP草稿；确认后存入知识库。相似问题再次出现时，AI主动推荐相关经验并追踪改善情况。
产品使用：经营看板 · AI 知识库
从被动响应，
到持续跟进每一件事。
顾客反馈不再停留在消息里，巡检整改有负责人和处理记录，门店经验也能持续沉淀。
- 差评响应时效提升
- 78%
- 问题整改及时率提升
- 68%
- 门店任务完成率提升
- 51%
- 经验复用效率提升
- 40%
客户声音
“过去很多问题发现不了、跟不进、沉不下去，现在 AI 帮我们把每一件小事都变成了被处理、被解决、被沉淀的经营动作。”
门店团队的变化
BEFORE使用前
问题看见得晚，追起来更累。
AFTER使用后
有人负责、有结果，门店做得更稳。
使用前
顾客反馈
顾客的不满留在各个平台，门店往往等差评扩散才发现。
使用后
顾客反馈
反馈进入门店台账，AI 协助归类，店长及时回应。
26%顾客满意度提升
使用前
巡检整改
问题记下来了，却不知道谁在改、改得怎样，还得反复追问。
使用后
巡检整改
督导记录、店长整改、督导复查，问题处理有始有终。
68%问题整改及时率提升
使用前
门店执行
总部要求发在群里，落实到哪一步，只能靠人一遍遍催。
使用后
门店执行
标准拆成任务，负责人更新进展，总部看得到完成情况。
51%门店任务完成率提升
使用前
经验复用
有效做法留在少数店长心里，其他门店遇到同类问题还得从头摸索。
使用后
经验复用
复查通过的做法写成 SOP，下一家门店有据可依。
40%经验复用效率提升
来自何师烧烤团队的使用反馈。
从顾客反馈、巡检整改到经验复用，听门店团队讲工作中的变化。
以前差评经常看到得晚，等顾客走了才发现。现在 AI 会第一时间提醒我们，能快速处理，顾客体验明显变好了。
张店长何师烧烤 · 太古里店
过去巡检靠纸质记录，问题经常被遗漏。现在 AI 自动识别问题，生成任务并跟踪闭环，整改效率大幅提升。
王督导区域运营督导
过去很多经验只在店长心里，现在沉淀成 SOP 和知识库，新人培训更快，门店水平也更统一。
陈经理区域运营经理
让下一件重要的事，从这里向前
让门店里的问题，
都有清楚的下一步。
带来一项希望改善的门店业务，一起确认适合的演示场景。