机器人全链路数据体系搭建：建立维护全链路数据体系，监控核心业务指标（如消耗、GMV等等）、用户体验指标（满意度等等）以及机器人能力指标（召回率等等）
定期输出分析报告，从数据中发现问题并提出优化方案
行业化解决方案沉淀 ①销冠数字化：深入挖掘电本地生活垂直行业的Top Sales对话逻辑，将其拆解为机器可执行的标准策略（SOP），沉淀数据资产
②行业知识运营：主导不同行业（如医美、教育、汽车）的通用知识库运营，by行业运营知识生产、知识质检等，对知识库知识完整性以及知识健康度负责
商家运营与生态建设： 联动行业运营，深入探查商家需求，打造标杆案例，通过数据标杆案例等策略撬动商家，提升商家对智能接待的信任度与配置活跃度
同时制定商家覆盖策略，推进智能机器人的商家覆盖，进而带动商业化消耗
Bad Case治理以及模型迭代数据闭环：对接标注团队，建立badcase标准以及自动化运营流程以及机制，提升处理效率，并反向推动产研优化
负责对话质检以及构建高质量的RLHF（人类反馈强化学习）排序数据，直接参与模型效果的评估与迭代