哈啰 · AI 顺风车全链路升级
- 业务背景:异步长流程、双向匹配业态,行前 / 中 / 后全链路存在决策成本高、预期模糊、服务断点多等痛点。
- 技术方案:基于 LLM + Multi-Agent 架构,搭建覆盖全链路的智能决策交易体系。
- 推进路径:围绕 AI 能力矩阵、C 端体验改造、数据飞轮三线推进。
- 我的角色:统筹算法 / 研发 / 安全 / 运营跨团队,主导能力优先级、架构选型与验收指标。
让 AI 在真实交易场景里落地。
8 年产品经验,深耕 OTA & 出行;2 年+ AI 产品经验,从 0 到 1 主导顺风车 AI 智能客服 体系搭建与 Multi-Agent 全链路升级——把 LLM / Agent / RAG 落到 C 端交易场景,能通过 Vibe Coding 快速 PoC 验证。
主导顺风车 AI 智能化整体规划,制定"客服场景验证→交易全链路扩展"推进策略;从 0 到 1 推进智能客服体系与全链路智能交易,搭建 Golden Case 评测体系与 BadCase 回流机制。
千万级 DAU 产品的交易与收益增长,数据驱动决策。携程汽车票单收 +63%、城际拼车 0→1 日均 800+、"安心退"搭售率 +281%,具备从 0→1 搭建复杂交易系统的能力。
火车票 / 汽车票 / 网约车 / 顺风车 / 城际拼车全品类经验,熟悉票务、撮合、搭售、风控的产品与数据语言,擅长 C 端交易全流程设计与管理。
统筹算法 / 研发 / 安全 / 运营跨职能团队推进落地;视觉传达本科出身,对体验细节有判断。A/B 测、漏斗分析、Golden Case 是日常语言。
顺风车 AI 全链路升级第一步不是接 LLM,而是搭 Golden Case 评测体系。没评测的 AI 策略都是赌博。
AI 不是炫技,是 C 端转化 / 留存 / 单收的杠杆。先想清楚撬动哪个指标,再决定用哪种能力。
每个增长点都靠多轮 AB 测确定,不靠"我觉得"。携程搭售货架做了多轮 AB 才定品类 / 排序 / 数量。
主导算法 / 研发 / 安全 / 运营协同,把协作流程也当产品来设计——优先级、验收指标、回溯节点都不能省。
欢迎聊 AI Product / OTA / 增长方向的机会,也欢迎一起 vibe coding 折腾点东西。