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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