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食品饮料
味全
AI 驱动高效工作文化
用户好评率
92.6%
数据获取效率
天→秒
效率认可度
60%+
场景摘要
让业务人员用自然语言获取数据、定位变化原因，并把洞察转化为报告。
味全希望 AI 不只是一个新入口，而是让业务人员真正减少取数和分析等待。亿问 Data Agent 把自然语言问答、数据调用、归因解释和报告生成串成闭环，让业务团队从“看报表”走向“获得洞察”。
关键结果
数据获取从天级等待变成秒级响应，业务团队更愿意主动用数据。
问答归因报告集成
CASE DESIGN
从业务问题到可信交付的案例链路
四个客户案例都按同一条逻辑展开：先看真实业务断点，再看 Data Agent 如何把问题、口径、归因和报告接起来。
Data Agent 案例链路设计稿
真实业务断点
报表有数据少洞察
报表能展示结果，但很难自动说明变化原因。
数据分散取用困难
多个场景平台都要数据，业务人员需要反复找入口。
分析门槛影响效率
业务人员难以快速获取可视化和可解释结果。
亿问 Data Agent
语义理解
持续追问
归因分析
报告交付
可信交付动作
自然语言查数
把固定取数流程转为可持续追问的智能问答入口。
定制归因分析
围绕业务变化自动解释原因，减少人工拆解。
统一数据调用入口
接入企业内部数据产品，让业务侧少切换系统。
经营报告自动生成
把分析结果转为可消费、可分享的经营材料。
从试点到复用的工作流
1
业务提问
2
数据调用
3
归因解释
4
报告生成
5
组织分享
IMPLEMENTATION
落地动作与可复用资产
案例不是一次性演示，而是把稳定口径、报告模板、异常链路和角色入口沉淀下来。
方案动作
自然语言查数
把固定取数流程转为可持续追问的智能问答入口。
定制归因分析
围绕业务变化自动解释原因，减少人工拆解。
统一数据调用入口
接入企业内部数据产品，让业务侧少切换系统。
经营报告自动生成
把分析结果转为可消费、可分享的经营材料。
资产沉淀
指标口径
收入、渠道、品类与组织口径
归因模板
波动、结构、区域与渠道因素
报告模板
经营日报、专题分析与汇报页
问题样板
高频提问和追问链路沉淀
复用价值
后续同类场景可复用口径、模板和执行链路，减少重复建设。
把类似场景放进一次试点验证
基于真实业务问题验证问答、归因、报告和治理链路，再决定如何沉淀为长期 AI 数据基建。