刘好仃站在会议室门口，手里拎着两杯从楼下自动贩卖机买来的咖啡。一杯是拿铁，另一杯是美式——他记得林不喝奶的。
“你们俩先坐。”他着，把咖啡放在会议桌上，自己拉开椅子坐下，“今不是来开会的，是来‘开眼’的。”
阿芳和林对视一眼，都没话。一个翻开了笔记本，一个打开羚脑。
刘好仃看着他们，笑了笑：“别紧张，我这不是要搞什么大项目，只是想看看我们到底在技术上差哪儿了。”
“您是……对标？”林问。
“对，对标。”刘好仃点头，“咱现在这套系统，能记录客户了啥、下了多少单，但记不住他们是怎么一步步走到今的。这就像开车导航只告诉你终点，不告诉你路上有几道弯一样。”
阿芳一边打字一边笑：“那您这是要给系统装个‘行车记录仪’？”
“差不多。”刘好仃喝了口咖啡，“不过这回不是光看自家车，还得看看别人家的车都跑多快了。”
会议进行到第二时的时候，窗外飘来了雨。
玻璃窗被细密的水珠贴满，办公室里昏黄的灯光在上面晕出一圈圈光晕。空调吹得有点冷，阿芳把外套裹紧了些，继续在屏幕上滑动。
“这是我找的三份行业白皮书，”她指着屏幕，“里面提到智能制造、数据驱动决策这些概念，很多公司已经用上了AI做客户行为预测。”
“AI？”林皱眉，“咱们连数据整合还没整明白呢。”
“我知道。”刘好仃点头，“所以我才这次分析要轻量级，先摸清方向，再决定要不要跟风。”
“问题是，风已经刮起来了。”林着，调出一份某头部企业的年报，“人家去年就上线了自动化生产系统，今年又引入了智能质检，效率直接提了30%。”
“30%啊。”阿芳感叹。
“可不是嘛。”刘好仃眯起眼睛，“这就像你跑步，人家穿的是碳板鞋，你还穿着旧球鞋。”
“那咱也换双鞋呗。”阿芳。
“换鞋可以，但得知道自己脚码。”刘好仃笑着摇头，“不能看到人家跑得快，就盲目跟风买鞋，结果不合脚还摔跤。”
林忍不住笑了：“刘哥，您这比喻还挺形象。”
“我这人不懂高科技，但知道一件事——技术不是炫技的，是用来解决问题的。”
下午三点，老陈也加入了会议。
他手里拿着一沓打印出来的报告，边走边擦眼镜：“我刚从It那边过来，他们整理了一份咱们现有系统的架构图，还有几个关键模块的使用频率统计。”
“来得正好。”刘好仃拍了拍旁边的椅子，“坐这儿。”
老陈坐下后，把资料摊开：“从数据来看，心跳系统的核心功能其实使用率不高，大家还是习惯靠经验判断客户情绪。”
“这就是问题所在。”刘好仃接过资料翻了几页，“系统做得再花哨，没人用等于没做。”
“所以我们要做的，不只是更新系统，而是改变使用方式。”阿芳补充。
“没错。”刘好仃点头，“比如这个‘客户轨迹’的概念，如果能做成一条时间线，让每个对接人都能看到客户的历史反馈、订单变化、服务记录，是不是就能避免重复提问？”
“理论上可校”林，“但我们得先打通销售、客服、生产的系统接口。”
“那就先从范围开始。”刘好仃拿起笔，在纸上画了个简单的流程图，“先挑几个重点客户，把他们的所有信息串起来，做个试点。”
“听起来像是做一本客户的‘成长日记’。”阿芳笑着。
“对，就是成长日记。”刘好仃满意地点头，“客户不是突然变忠诚或者突然流失的，都是慢慢变化的。我们要做的，是早一点看到这些变化。”
会议进行到第五个时时，色已经暗了下来。
外面的雨还在下，会议室里的灯光却越来越亮。几个人围着桌子，像一群熬夜备考的学生，谁也没提下班的事。
“这是我整理的初步对比表。”林指着屏幕，“我们在自动化生产、客户行为建模、数据分析能力这三个方面明显落后。”
“这三项直接影响客户体验和内部效率。”阿芳补充，“特别是客户行为建模这块，人家已经在用AI预测需求了。”
“预测？”刘好仃挑眉，“那不就跟算命一样？”
“差不多吧。”林苦笑，“不过人家的数据模型比咱强多了。”
“那就得补课。”刘好仃着，在表格最后一页写下一句话：
“技术不是为了炫技，而是为了让每个客户都被记得。”
他写完后抬头看了眼三人：“这句话，你们觉得咋样？”
“挺好的。”阿芳点头，“感觉像个口号。”
“以后要是真引进什么新技术，就把它印在手册扉页上。”林笑着。
“行，那就这么定了。”刘好仃合上笔记本，“今先到这里，明继续。”
老陈伸了个懒腰：“这会开得比加班还久。”
“值。”刘好仃站起身，活动了下手腕，“至少我们知道了自己在哪条赛道上，也看到了前面的人跑得多快。”
阿芳收拾东西时忽然想起什么：“对了刘哥，上午有个海外客户跟我，他们正在试用一个能预测客户流失率的AI模型。”
刘好仃动作一顿，点点头：“嗯，听到了。”
他没再多什么，只是拿起手机看了一眼。
屏幕上是一条未读消息。
他没点开。
而是转身走向门口，拉开门，把灯关了。
咔哒一声。
会议桌上的咖啡杯还冒着热气。
窗外的雨滴啪嗒啪嗒敲在玻璃上，像在催促什么。
一只麻雀飞过屋檐，在风中扑棱了一下翅膀。
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