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实习经历/美团 · 商挖掘 Agent
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PRODUCT REQUIREMENT & PILOT REVIEW · V1.0

商挖掘 Agent
产品方案与试点复盘

面向下沉市场合作商招募场景,将人工找商、资质核验和线索排序整合为一套可追踪的商户线索生产流程。

公司
美团
岗位
AI 产品经理
项目周期
2026.06 — 至今
试点范围
上饶 · 5 天
文档状态
已完成试点
01

BACKGROUND & OBJECTIVE

项目背景与目标

部门的一项核心业务,是为美团在下沉市场招募具备本地资源和经营能力的合作商。过去客户经理需要在企业数据库、地图和公开网页中逐条寻找商户,再人工核验主体资质、联系方式和经营情况。

这套流程的主要问题不是“完全找不到商户”,而是人工查询成本高、同一主体重复出现、信息更新时间不一致,并且缺少统一的线索优先级。客户经理拿到名单后仍要再次判断先联系谁、需要核实什么。

现状 01

多处搜索

企业库、地图和网页需要分别查询,操作重复。

现状 02

口径不一

企业主体、品牌和具体门店混在同一份结果中。

现状 03

信息过期

联系电话、经营状态等字段缺少统一的更新时间判断。

现状 04

无法排序

只有商户名单,没有证据、风险提示和跟进顺序。

产品目标

  • 业务人员输入城市、行业和招商条件后,系统自动形成候选商户池。
  • 对跨来源数据进行实体归并、字段补全,并保留字段来源和采集时间。
  • 分别评价信息完整程度、可信程度和招商匹配度,给出跟进顺序。
  • 输出可用于外呼和客户经理跟进的结构化结果及核验建议。

产品边界

  • 系统提供线索和判断依据,不替代客户经理完成最终招商决策。
  • 来源冲突且无法确认的字段不由模型自行选择,统一进入待核验状态。
  • 外呼前保留人工确认,低置信线索不直接推送业务。
02

USER & BUSINESS FLOW

用户与业务流程

招商运营

配置目标城市、行业、合作商条件和任务预算。

系统

召回、归并、补全和评估线索,记录每一步执行状态。

客户经理

按优先级外呼,核验风险字段并回填跟进结果。

01创建任务

城市、行业、招商条件

02多源召回

企查查、高德、Web Search

03实体归并

去重、字段补全、冲突标记

04评估分层

完整度、置信度、画像匹配

05人工确认

推流、外呼、核验回填

能力模块输入处理规则输出
任务解析自然语言招商需求转为城市、行业、主体类型、经营条件等标准字段标准化任务配置
多源召回标准化任务配置各数据源并行查询,单源失败不阻塞其他节点初始候选池
实体归并多源候选记录强主键优先;弱特征只做候选匹配,不强行合并统一商户实体
增量补全新增或缺字段实体只补充业务关键字段,控制高成本数据源调用商户字段与证据
评估推流商户实体及来源信息按完整度、置信度和画像匹配度联合分层商户池、风险提示、行动建议
03

SOLUTION DESIGN

核心产品方案

3.1 多 Agent 编排与确定性流程分工

第一版由单个 Agent 依次调用多个工具。测试中出现调用时间长、单源超时阻塞整条任务、上下文膨胀后遗漏招商条件等问题。因此没有继续增加 Prompt,而是按任务类型重新划分职责。

WORKFLOW 负责

可确定、需要稳定执行的任务

API 调用、并发控制、主键去重、公式计算、状态记录、预算控制、失败重试。

AGENT 负责

需要理解与动态判断的任务

理解招商目标、判断信息缺口、选择下一项查询能力、判断是否继续搜索。

3.2 实体归并规则

优先级识别依据处理方式风险控制
P0统一社会信用代码一致作为最终落库强主键,合并多源字段保留每个字段的来源记录
P1企业名称、法人、地址、电话等多特征一致生成候选匹配关系,达到规则阈值后归并关键字段冲突时不自动覆盖
P2暂时缺少工商主键保留临时实体 ID,等待后续补充无法确认的记录标记“待核验”
P3品牌、企业主体与门店层级不同分别保留实体,并建立关联关系避免将门店直接覆盖企业主体

3.3 任务停止与异常处理

停止条件

结果达到业务要求

线索数量、关键字段完整度和高置信线索占比达到任务配置。

成本条件

继续搜索收益不足

新增线索的边际收益下降,或调用预算达到上限时结束任务。

异常条件

局部失败可恢复

单源超时按节点重试;仍失败则记录原因,并使用其他来源继续任务。

04

DATA EVALUATION

线索评估体系

项目第一版把字段是否齐全、数据来源是否可靠等因素放在同一个综合评分中。抽样检查后发现,高分可能来自“大量但未经验证的字段”;部分工商信息可靠的商户,也可能因为缺少电话被错误降级。一个总分无法告诉业务下一步应该补信息还是核实信息。

A

完整度

回答:还缺什么?

只检查招商链路中的关键字段是否存在,并区分必填字段与辅助字段,不评价字段真假。

+
B

置信度

回答:已有信息能否直接使用?

逐字段记录数据来源、采集时间和多源验证情况。

+
C

画像匹配度

回答:是否值得招商?

围绕资源、组织、意愿和能力四个业务维度判断合作潜力。

字段置信度来源基线 × 时效系数 × 多源交叉验证系数

采用乘积模型:来源、时效或一致性任一项存在明显风险,最终可信度都会受到实际折扣,不能被其他高分项抵消。

完整度置信度处理策略客户经理看到的提示
优先推流可直接外呼,展示主要证据来源
优先补充明确缺失字段,外呼时重点补录
重点核验标记过期、冲突或弱来源字段
暂缓外呼说明暂缓原因,避免消耗业务资源
05

PILOT & REVIEW

试点结果与项目复盘

试点周期5 天

上饶真实业务验证

高潜线索3,500 条

自动化沉淀

外呼接通率38%

较历史人工口径提升 13pp

单条线索成本2.85 元

由 12.89 元下降 78%

我的主要产出

  • 拆分多源并行召回、实体归并、深度评估和结果输出的职责边界。
  • 定义实体主键、临时实体、冲突字段和待核验状态的处理规则。
  • 完成完整度、置信度和商户画像的评估逻辑及业务分层策略。
  • 参与上饶试点指标设计、异常样本复盘和业务验收。

复盘结论

开放式任务可以由 Agent 判断下一步,但主键归并、评分、重试和状态记录必须由确定性流程承担。评估结果也不能只给一个总分,需要同时说明信息缺口、可信风险和下一步动作,业务人员才会真正使用。