广告花了 3 万，成交 26.8 万

太强了，就我们把天猫和京东的小家电的两家店就交给 AI 去查了一遍，结果他告诉我们就主推款可能得先换批人群来试试。就我们这个店铺近30天是广告是花了3万多，然后成交是26.

8万，就投产比是八点多，就看这个数字运营差点就想继续加预算了。但我们想想还是再用 Action Work 来跑一下店铺诊断，就在 Action 里面去找到浏览器安装好插件，也同步登录好天猫和京东店铺，然后再打开电商管家这个智能体，就直接告诉他就帮我分析这两家天猫和京东店铺，然后近30天的商品和付费的推广数据，找出预算错配低效计划和有消耗但是没成交的商品，然后再告诉我先处理哪三个问题。



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就他没停在店铺的总数上，而是继续拆到了每一款商品。

就比如京东的这家店，原来的主推款是花掉了八成的广告费，然后每花一块钱带回了差不多九块五的成交。然后另一款商用的产品，它只花了15%的广告费，然后每花一个钱却带回了19块三。

就同一家店，两款产品投产比是差了一倍。就我们之前只知道两款产品都盈利，但一直没意识到，就花最多预算的款赚到的钱却不是最多的。而且神奇的是，这些数据 它会自己进后台去下载汇总核对。

就以前我们是要切几个后台，然后再加手工对表，就过程太麻烦了，就经常感觉赚到了就不凭直觉继续去加大投放了。而现在每家店的投放报告原始数据还有异常清单 它 都直接给出来了，还能直接查到具体商品。

就比如哪一款点击不少但是成交少，哪一款投的少却卖得好。就包括看到商用款投产高，我还让 它 干了一件事，就是继续问他就这批货到底有什么优势，适合卖给谁。

就我们告诉 它让他从淘宝京东1688找同价格段的竞品，然后是对比他们的价格标题主图还有评论，来看到底是投放问题还是商品本身的问题。然后他就直接按用途和价格来筛选，就整理出了六张对照表，然后200多条同行的商品资料，包括最少卖多少钱标题怎么写主图强调什么，然后能查到的销量是多少都能放在一起看，然后再结合重点商品的卖点和评价来做对比，就一对照问题就很具体了。

像天猫的这款主题商品我们是卖四百七八，而选出来的几款家用的竞品两三百就能买到，但换到商用竞品里面就能找到四五百的同类商品。你看就同一个价格放在不同的客户不同的人群面前感觉就是不一样的。

然后再看我们自己的商品页面，就家用商用都想讲，包括评论里顾客提到了像全铜材质效率高结实耐用，还有老客户复购，就这些优点对家里偶尔用一下的人未必值得多花钱，但对于每天都要靠它干活的商家就可能很重要。

可我们商品页面根本就没把这个购买流讲透。

就这次深度使用让我真的发现，就我们对 它的能力探底可能还不及它的1%。就通用 Agent 能把数据汇总好，就已经是解放生产力了。但 它这种专业场景的 AI 员工真的是给到了意外的惊喜。

就像我们一开始只想查广告费，它却沿着商品竞品一路查下去，让我们发现一个更值得先解决的问题，就这件货到底应该卖给谁？就针对不同的用户，把差异化优势讲给真正需要的人。

比如我这两家店，天猫也就先围绕着商用的场景来改主图和卖点，而京东就给表现好的商用款小步的来加预算，来观察两周。