AskTable
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01Consumer Business

消费行业 AI Analytics 解决方案

面向大零售、连锁门店、电商、餐饮、服装、宠物用品、汽车、手机、新能源和智能硬件,让业务团队从销售、营销、渠道、商品和用户数据中快速获得经营洞察。

Retail & E-commerce
连锁门店、餐饮、奶茶、服装、宠物用品和电商团队。
Auto & Mobile
汽车、新能源汽车、手机品牌,以及经销商和渠道销售体系。
Smart Hardware
智能眼镜、AI 录音卡、智能玩具、可穿戴设备等新品业务。
02Pain Points

消费行业正在变成实时经营系统,但答案仍然很慢。

01

经营变化更快

销售、营销、渠道、库存和用户反馈每天都在变化,月报和周报已经跟不上决策节奏。

02

新旧动能切换

新能源、线上线下一体化、生态服务和智能硬件新品,让销售、渠道、用户和留存问题交织在一起。

03

数据很多,答案很慢

企业有销售、门店、经销商、投放、商品、会员和售后数据,但业务仍要等取数、改口径和人工分析。

04

图表不能直接行动

Dashboard 展示结果,管理层和一线团队真正需要的是结论、归因、趋势判断和下一步建议。

03Solution

AskTable 不是 BI 加聊天框,而是让业务问题直接进入可信分析流程。

老板、管理层、区域负责人、业务负责人

AI Analytics for Humans

适合利润率下降、成交率异常、新品留存和复购等需要规划、归因、上下文和多步骤分析的问题。

深度分析:约 1-2 分钟
店长、运营、销售、电商团队、渠道经理和业务 Agent

Ask-Data for Humans and Agents

适合昨日销售额、渠道 GMV、ROI、线索转化率、功能使用排行等高频、准确、可验证的问题。

快速问数:约 5-10 秒
Humans & Business Agents
管理层深度洞察
1-2 分钟生成图文并茂的经营分析报告、异常归因和决策建议。
一线秒级问数
5-10 秒返回指标、明细、同比环比、简单解释,并支持继续追问。
企业级治理
语义层、权限层、审计和可追溯机制,保证同一问题在正确权限下回答。
AskTable Agent Planner
AskTable
Governed AI Analytics Engine
语义层权限控制查询引擎上下文管理缓存策略报告生成
Semantic Layer · Permission Layer · Data Sources
DB
MySQL
数仓
Doris
Excel
📊
飞书表格
接口
API
CLOUD PLATFORM
☁️
阿里云
☁️
腾讯云
🔥
火山引擎
跨云数据整合与统一分析
04Scenarios

消费团队每天都在问这些问题。

Retail & E-commerce

覆盖连锁门店、餐饮、服装、宠物用品和电商团队,从销售、库存、投放和商品结构中找答案。

典型问题
哪些门店销售突然下降?是库存、价格还是活动问题?
投放 ROI 为什么变差?哪个渠道、城市、人群表现最好?
新品在哪些城市、渠道和用户群体里表现最好?
适配角色
老板、区域负责人、店长、电商运营、投放负责人
05Capabilities

企业 AI Analytics 不只是 Text-to-SQL,更要被治理系统约束。

指标语义层

统一销售额、GMV、ROI、毛利、转化率、留存等指标口径和业务实体关系。

角色与数据权限

支持租户、角色、行级和字段级访问控制,让店长、区域、总部、经销商看到不同答案。

可追溯查询引擎

保证速度、准确性和血缘追溯,回答能回到具体数据表、字段和查询路径。

Agent Planner

判断什么时候查数、什么时候归因、什么时候生成报告,并为不同问题选择不同查询路径。

审计与安全

记录谁问了什么、查了什么、用了什么数据,避免敏感字段泄露和 AI 编造结论。

报告与多轮追问

把数据结果转成业务语言,支持围绕同一个经营问题持续深入分析。

06Start

从一个高价值场景开始接入真实经营流程。

先做 POC,让业务方用真实问题验证答案,再扩展到更多数据源、更多角色和更多场景。

01选择一个高价值场景,例如门店经营日报、投放 ROI 分析、区域销售异常归因、新品上市分析或经销商转化分析。
02AskTable 陪跑梳理数据表、指标口径、权限规则和核心业务问题。
03用真实提问验证答案质量、归因逻辑、权限边界和业务可用性。
04POC 跑通后扩展到更多数据源、更多角色、更多业务场景,并进入长期签约合作。

开始建设消费行业数据智能能力

AskTable 不是卖一个 AI 问数工具,而是从高价值业务场景开始,把 AI 数据分析逐步接进企业真实经营流程。

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