《电商派 Pro》在千问办公的专家套件广场，发现了两款新上线的专家套件：" 外卖经营助手 " 和 " 零售经营助手 "。

我们研究了一下后发现，餐饮和零售商家可以根据自身经营和管理需求，通过连接器连接外部商家平台，在授权和连接器支持范围内查询、汇总和处理经营数据。

输入一句需求，Agent 便能协助完成查数据、盯门店和管商品等日常经营工作。目前已覆盖门店巡检、商品管理、评价管理、经营分析等高频场景。

在此之前，千问办公专家套件广场已经提供了多款商家工具，包括 1688 商家助手、客如云餐饮经营分析助手、亚马逊运营助手和高德选址顾问等，覆盖采购、开店选址、电商运营和门店经营。

这次两款新套件上线，无疑是千问办公商家工具矩阵的又一次扩张。

从这一点来看，如今的千问办公已经不再局限于通用的 " 办公 " 场景，而是进一步让 AI 深入更多垂直领域，例如商家的真实经营场景。

五大场景全面提效，餐饮零售商进入 "AI 时代 "

新上线的 " 外卖经营助手 " 和 " 零售经营助手 " 到底有什么用？

这里需要先了解的一点是，千问办公推出的一系列专家套件，是将各个角色 / 行业所需要的 Skill" 打包 " 成了一组工具套件，用户在对话框里输入 @或者 / 即可使用。

因此 " 外卖经营助手 " 和 " 零售经营助手 "，本质上是一组针对餐饮和零售经营场景预置好的 Skill 集合，帮助商家在日常工作中快速完成操作，减少重复性工作。

具体来看，这组套件已经覆盖了五大高频场景：

1. 智能巡检：总部第一次看清每家店的实时状态

连锁品牌最大的痛点，是 " 看不见 "。

门店越多，总部越难及时看清每家店的真实经营状态。营业时长、订单履约、评分、库存，这些数据分散在不同后台里，通常只有店长和少数管理者有权限看到，一线员工看不到，大区经理看不到，总部只能靠周报事后复盘。

等到缺货或低分出现在汇总表里，问题可能已经持续了一段时间。

千问办公的智能巡检，解决的就是这个问题。员工一句话就能拉出授权范围内所有门店的经营快照，营业中、掉线、低分、缺货一目了然，异常门店自动标红。总部、大区、店长，看到的是同一份状态。

此前，北京物美的 200 多家门店已经率先用上了这套能力。

以往闭店异常可能两三天后才被发现，等总部在周报里看到数据不对，再往下追查，损失已经产生了。现在每两小时巡检一次，营业状态异常、退款商品异常，很快就能被发现。退货退款数据也从每周处理变成了每日跟进。

这背后的价值，不是 " 看到更多数据 "，而是问题被发现的时间，从天级缩短到了小时级。

要知道，零售和餐饮的经营容错空间其实很小。一家店出餐超时率拉高，平台流量可能会随之下降；一款商品缺货没及时下架，用户下单后只能退款，损失的不只是一单生意，还有复购和评分。发现得越早，损失越小。

从 " 事后复盘 " 到 " 实时巡检 "，提升的不只是效率，更是经营质量。

2. 经营报告：从人工填表到 AI 定时推送

门店经营数据的搬运，是所有商家的基础工作，也是最耗人的工作。

过去，店长每天打烊后要分别登录相关平台，把各项经营数据逐项整理到表格中。单店还好，连锁品牌的总部就头大了——不同门店、不同平台、不同口径，拼一份大区周报往往要花大半天，数据前后还容易对不齐。

现在不一样了。经营助手可以基于已连接渠道的授权经营数据，按门店生成经营日报，并通过千问办公的定时任务发送到指定工作群。管理者和店长每天可以直接查看前一天有没有差评、出餐是否超时，并比较不同门店的经营表现，减少人工搬运和整理数据的工作。

总部也可以在一个平台集中查看多个门店的经营状态，更快找到需要跟进的门店。

以新锐餐饮品牌七八分鲜炒牛肉为例，他们目前有两家门店，整个品牌只有一个运营负责人，线上线下一把抓。用上千问办公的 " 外卖经营助手 " 之后，每天早上 9 点，前一天的经营日报自动发送到钉钉群，运营负责人和各店店长都在群里。

店长重点只要看两件事：昨天有没有差评、出餐有没有超时，然后从备料和人员排班上做调整。负责人则看汇总，把精力放在问题集中的门店上。原先大半个小时的活，现在完全不需要人管。

经营报告的价值不是 " 更快出表 "。省时间是表层的，中层价值是数据口径统一，深层价值是全员信息同步——总部、大区、店长看到的是同一份数据，决策基础一致。

经营效率的提升，很多时候不是因为大家更努力了，而是因为信息对齐后，大家更容易在同一个方向上使劲。

3. 差评巡检：从客服问题到产品依据

差评无疑是餐饮零售商最头疼的事之一。

在不少外卖平台，差评多了，曝光和转化都会跟着下滑。

但处理差评是件极其重复的体力活。店员每天要在后台逐条查看和回复新增差评，容易漏回，话术也不统一。节假日订单量一上来，差评堆积更明显。

千问办公提供的差评管理能力，解决的不只是 " 回复慢 " 的问题，还能自动识别新增差评，按口味、配送、服务和包装分类，并给出符合品牌调性的话术建议。店员不用再一条条翻后台，只需要处理 AI 标出来的重点差评，确认话术后一键回复。

除了时效价值和品牌价值以外，差评巡检对于商家还有一个容易被忽视的价值——产品改进依据。

差评不再是孤立的用户情绪，而是可以被分类、统计、分析的经营数据。哪些店差评多、哪类问题最集中、哪个菜品被吐槽最多，汇总起来就是产品优化的方向。

茶饮连锁品牌古茗就是这么做的。他们把千问办公用在了新品研发上。研发团队用千问办公汇总消费者对新品的评价，从中分析口味偏好、消费场景和情绪反馈，为新品口味调整提供依据，让产品研发更贴近消费者的真实需求。

把差评当问题处理是最简单的，而能把差评当资源用，才是经营成熟的标志。

4. 转化率分析：从 " 凭感觉猜 " 到漏斗定位

做外卖运营的人都有过这种体验：今天转化率掉了，不知道为什么。

猜天气、猜竞品、猜配送慢、猜平台改了流量规则 …… 猜来猜去，最后也不知道到底是哪一步出了问题，只能凭经验调一调，等第二天再看数据，效率极低。

但事实上，转化率是个漏斗：曝光→点击→下单→支付，每一环都可能出问题。过去店长要排查原因，得在好几张数据看板之间来回切换，把每一步的数据手动对比一遍。大区经理排查一家店要翻好几张表，更别说同时排查片区所有门店了。

千问办公的做法是，直接告诉店长转化率下降漏在哪一步，并给出下一步建议。

曝光多、点击少，就先检查图片和商品名。点击后没有下单，再看菜单、价格和活动如何调整。支付环节掉了，可能是优惠券设置或者配送费的问题。

总部也可以一次排查全国多家门店。如果好几家店的转化率都在同一环节掉了，那可能不是单店的问题，是总部的菜单策略、定价或者活动方案需要调整。

七八分鲜炒牛肉的运营负责人对这个功能感受最深：菜品加购率的数据在商家后台有，但不直观，靠人工做不出很细的转化链路分析。借助经营助手把每个商品的曝光量、点击率、下单转化率直接列成一条漏斗后，每一环都摆在眼前，清清楚楚。

曝光多、点击少，就换图；点击率过了 5% 但转化率低，就调菜单、调售价、调活动。

关键的不是比人工分析快，而是把原来根本看不出来的东西，直接摆到了眼前。

" 如果开到五家店，我肯定要再请一个专门盯外卖运营的人每天盯盘。有了千问办公，相当于不需要请这个人了。我把想要的信息做成定时任务，交给千问办公来干，这就是提高人效。

用上了，就离不开了。" 七八分鲜炒牛肉品牌运营负责人直言。

从 " 猜原因 " 到 " 定位问题 "，中间差的不只是效率，更是决策质量。

5. 批量操作：一句话调价、上下架、调库存

前面四个场景，本质上都是 AI 在帮商家 " 看数据、做分析 " ——批量调价则不一样，这是 AI 从 " 分析 " 走向 " 执行 " 的关键一步。

过去，SKU 多的门店，改一次价格要在后台逐条录入。旺季、活动、竞品跟价需要跨店铺、跨品类同步，靠 Excel 人工比对，改完还要回后台挨条修改，容易漏改、错改。几十上百家门店的连锁品牌，批量调价是个大工程。

现在借助千问办公的专家套件，批量调价时，只需要说一句 " 周末双人套餐全部下调 2 元 "，千问办公就可以批量处理所有门店的菜品价格。商品批量上下架、库存调整，也是同理。

当然，关键动作需要人确认。AI 生成清单，人来拍板，这是合理的安全机制。但确认之前的筛选、整理、比对，确认之后的录入、下发、记录，这些重复而容易出错的环节，AI 可以全部接过去。

而且 AI 操作比人工更安全——调价历史可追溯，出了问题能一键回滚。人工改价改错了，想撤回可能还得再逐条改回去。

从这一点来看，当 AI 能够真正落地执行具体操作时，它就不再只是提升效率的工具，而是成为了商家经营环节的一部分。

从 " 人用 AI" 到 " 店用 AI"，一切才刚刚开始

两款新套件上线，看起来是多了两个功能，实际上是一条路径的延伸。

千问办公集成商家工具不是第一天了。在此之前，千问办公的专家套件，已经覆盖了采购、餐饮经营、跨境电商和开店选址等场景。

加上这次的外卖经营助手和零售经营助手，千问办公的商家工具矩阵又多了门店经营这一环，一条完整的链路正逐步被打通。

由此可见，千问办公已经不满足于只做一个写文档、做 PPT 的 AI 办公工具，而是聚焦企业级的应用场景——不只是帮员工干活，还要帮组织经营。

就像专家套件广场，本质上是一个 "AI 能力市场 "。每多一个连接器、每接入一个业务系统，就能衍生出新的套件、新的能力。

对商家来说，这件事还有着更为广阔的想象空间：未来可能不需要在五六个后台之间来回切换了，一个千问办公，就能搞定大部分日常经营动作——看数据、盯门店、管商品、回差评、调价格。

正如七八分鲜炒牛肉的运营负责人说的那样：" 用上了，就离不开了 "。

从看数据到做分析，再到落地执行，当 AI 开始接管经营环节，商家的组织形态、人力结构、决策方式，都会随之改变。

一切才刚刚开始。最先适应的人，会先吃上红利。