Why AEGIS for E-commerce
电商经营的 OODA 决策闭环
AEGIS 不是再做一个更聪明的 BI 看板， 而是把异动发现、原因定位、决策判断和执行推动，组织成电商团队每天都在跑的决策链路。
自动扫描 GMV、流量、转化、客诉异动，
每天早上先告诉你"今天最该盯什么"。
围绕利润、流量、竞争与客诉四大维度，
自动拆解到品类、SKU、渠道、时段。
结合历史大促数据、竞品动态、库存状态，
给出更稳的决策建议。
把负责人（运营/采购/客服）、时效与具体动作
一起交付，直接推动执行。
Product Architecture
Foundation-Grown Product System
先由 Foundation 沉淀电商业务语义与分析策略，
再向上生长出 Copilot 决策场景 与 Workstation 深度结构化分析。
主动推送经营洞察
探索式分析工作台
统一的业务认知与策略底层
Product Showcase
面向电商运营总监，每天主动推送"GMV 为什么降了""哪个品类出问题了"，附带证据链和执行建议。
面向电商分析师，用自然语言提问"为什么转化率下降"，系统自动调用数据、策略库和历史 Playbook 完成分析。
作为电商语义底座，统一管理"GMV = 流量 × 转化率 × 客单价"等指标定义，让 AI 真正理解你的电商业务逻辑。
Business Impact for E-commerce
电商团队能从 AEGIS 获得什么
它把“每天翻报表找异常”的工作方式，转成“系统主动推送今天最该关注的异动 + 归因证据 + 执行建议”， 让电商决策更快、更准，也更容易沉淀为企业自己的经营能力。
双 11 GMV 不及预期，早上 9 点即推送预警：
“某品类转化率骤降 20%，疑似库存异常。”
发现转化率下降，10 分钟内自动拆解根原：
核心 SKU 缺货与竞品降价，并直接关联历史解决方案。
不仅提示客诉量激增，更自动触达对应负责人：
附带“24 小时质检复核”与“客户补偿方案”等行动建议。
大量复盘的归因逻辑、危机处理的 SOP 被自动沉淀：
形成企业私有的经营 AI 知识库，供后续行动直接调用。
AEGIS for E-commerce
AEGIS 不只是一个新的电商 BI 工具，而是一套把数据、业务知识、分析策略与执行动作连接起来的 AI 决策产品套件。
