DIGITAL WORKER 01 · CUSTOMER RESEARCH
客研研究员：
从问题到证据
客研不是写问卷、跑访谈、拼报告。它要回答四个问题——谁在买、为什么买、为什么不买、愿意付多少。这位数字员工把四问拆成五道工序，每道工序有输入、有产出、有闸门。
5 道工序
42 / 27 题
5 层门控
状态：在训 · 11 月上岗
01
八项职责，拆到工序
判断标准只有一条：这一步的产出能不能被验收。能被验收的交给 AI，不能的留给人。
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| 职责 | AI 具体怎么做 | 谁做 | 交付物 |
|---|---|---|---|
| 竞品扫描 | 拉二手成交、在售楼盘、板块热度，按板块生成竞品台账，标出开盘与调价 | AI 主导 | 竞品台账（周更） |
| 客群分层 | 先用成交结构（面积段 × 总价段 × 户型）分层，再用访谈校准；每个百分比带 n | AI 起草 人核对分层是否成立 | 客群档案 + 证据 |
| 问卷设计与执行 | 按阶段裁 42 / 27 题，校验样本配额与甄别逻辑，导出可执行问卷 | AI 主导 | 问卷 + 配额表 |
| 深访与追问 | 提纲、追问库、五维深度评分；回答变浅时提示追问 | 人主谈 AI 记录与评分 | 逐字稿 + 评分 |
| 定位与产品建议 | 户型配比、价格锚、竞品对标，给候选方案与代价 | 人拍板 AI 供数与对标 | 定位报告 |
| 展示区与首开复盘 | 六触点评价、成交 vs 流失对比、AIDA 归因，列出可改项 | AI 归因 人确认结论 | 复盘报告 |
| 报告与证据附录 | 三件套（HTML / CSV / 模板）+ 证据表，署名与来源统一 | AI 起草 | 报告三件套 |
| 判断沉淀 | 结论入判断库，到期提醒回看，记录对错 | 人主导 AI 提醒与归档 | 判断卡 |
02
AI 能解决什么，人保留什么
AI 主导（标准化工序）
- 取数与结构化：成交、楼盘、热度、竞争，按板块自动成表
- 样本与执行：问卷配额、甄别逻辑、回收校验
- 对比与归因：成交 vs 流失、预判 vs 实际、竞品 vs 本项目
- 初稿与附录：报告骨架、图表、证据表、来源标注
人保留（判断与关系）
- 拿地与定位拍板：结论错了要有人担责
- 深访现场：追问的时机与分寸，AI 替不了
- 成本与承诺：精装标准、交付承诺、对外口径
- 样本授权：客户名单与访谈录音的使用边界
一条结论，向下追四层
AI 可以写得很快，但快不是标准；能不能追到一条原始记录才是。
来源 录音 / 问卷 / 成交样本 批次 · n · 类型证据 原话 / 数据点结论 置信度 · 局限报告 三件套 + 附录
一句话：AI 把「跑数、成表、归因、成稿」这四步压缩到小时级；人只保留「定假设、拍板、担责」。
03
五道工序
每道工序都有样本量下限；样本不够就降级或阻断，不许硬写。
S1 · 可研客群 谁会买 · 8–20 人 · 60–200 份S2 · 项目定位 做什么产品 · 10–40 人 · 80–300 份S3 · 展示区 打动了吗 · 10–30 人 · 80–250 份S4 · 首开复盘 成交 vs 流失 · 10–40 人 · 60–300 份S5 · 精装提升 抗性在哪 · 10–30 人 · 80–250 份
04
门控：不合格就停
这些阈值写在 config/gates.json 里，由脚本执行；不靠模型自觉。
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| 检查项 | 阈值 | 不通过 |
|---|---|---|
| 字段完整度 | ≥ 0.8 | 不放行，先补输入 |
| 问卷单题作答 | ≥ 30 字 | 判敷衍，需追问或作废 |
| 深访单轮 | ≥ 40 字（真实均值 80–200） | 标记浅层，触发追问 |
| 作答置信度 | ≥ 0.5 | 画像与选项矛盾，复核 |
| 选项异常 | 单项 > 90% 或 5 级量表 SD < 0.5 | 无真实分化，数据可疑 |
| 痛感触发 | ≥ 2 个 / 场 | 流失归因无效 |
| 差异化追问 | ≥ 1 个 / 场 | 只走提纲，深度不足 |
| 深访质量分 | ≥ 0.7 通过；< 0.5 阻断 | 重做该场 |
| 角色间深度均衡 | ≥ 0.7 | 结论可能有偏 |
05
整合包里有什么
一个目录，交给任何 agent；不依赖我们的模型、平台或终端。
koi-keyan-agent-pack-v0.1.zip
约 20 个文件 · 方法 + 门控 + 示例 · CC BY 4.0 / MIT
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| 目录 / 文件 | 内容 | 作用 |
|---|---|---|
| SKILL.md | 角色、边界、五阶段路由 | agent 入口 |
| workflow/S1–S5.md | 每阶段的输入、步骤、产出、人工闸门 | 照着跑 |
| config/question-bank.md | 42 题（S1/S2）、27 题（S3）与甄别逻辑 | 不重新出题 |
| config/interview-guide.md | 5 类对象提纲 + 追问库 | 深访不跑题 |
| config/gates.json | 本页第四节全部阈值 | 机器可读门槛 |
| gates/check_evidence.py | 结论挂证据、百分比带 n、模拟隔离 | 硬拦 |
| gates/check_depth.py | 五维深度评分 | 浅了追问 |
| schemas/evidence.json | 证据单元结构 | 格式统一 |
| schemas/insight.json | 结论结构（含证据 ID、置信度） | 可追溯 |
| data/接口说明.md | 只读网关字段与调用示例 | 接数用 |
| examples/ | 证据表 + 示例报告 | 照格式 |
- 解压整个目录放进 agent 工作区，保持层级
- 给三样输入项目材料、所处阶段、可用数据（有无 CRM / 访谈）
- 过闸再往下每阶段先跑 gates，不合格就补样本，不硬写
06
现在到哪一步
- 2026-10 · 已完成定岗五阶段、门控阈值、证据标准本地化；整合包清单确定。
- 2026-11 · 在训包 v0.1 + 首篇实证阶段文件、题库、阈值与脚本打包；《上海客群需求结构图谱》验证「用真实成交做客研第一层」。
- 之后接入真实样本CRM 到访/成交、访谈转写、问卷原始答卷；没有真实样本时，报告只出「公开数据层」并标注局限。
07
引用与联系
引用格式：锦鲤研究院.《数字员工 01 · 客研研究员：岗位拆解与整合包》. 2026-10-24.
获取整合包：husixu@qq.com（v0.1 直接下载；需要定制可邮件联系）。
边界：不提供个人购房建议；不替代拿地、定价与对外承诺的最终判断。
https://estate.orangewiki.cn/systems/keyan/获取整合包：husixu@qq.com（v0.1 直接下载；需要定制可邮件联系）。
边界：不提供个人购房建议；不替代拿地、定价与对外承诺的最终判断。