在ThinkingAI Summit 2026中国站，多位科技区百万粉达人来到现场探展，走进场景体验区和Agentic Engine加油站，带着自己的业务问题上手体验、交流。
他们关心的，是产品和经营工作中经常遇到的难题：经营表现变差，应该先调整投放还是检查产品？新功能有人用，下一步该优化哪里？用户迟迟不付费，运营动作应该怎么安排？
这些问题需要的答案，最终都要能进入实际工作：成为一项排查任务、一份用户清单，或一次有明确对象的运营行动。
ThinkingAI Summit 2026场景体验区：现场上手体验与交流
1. 经营分析：先修产品，还是先调整预算？
收入、费用、渠道和用户行为分散在不同报表中，是经营分析的一项常见难题。
单看费用，可能觉得应该控制投入；单看用户增长，又可能认为推广有效。要判断先做什么，需要把这些数据放在同一个经营问题下分析。
在一个模拟小程序经营场景中，使用者将用户、任务、收款、费用和产品变更记录交给AE，希望弄清楚：用户和收入都在增长，为什么经营结余反而变差？
AE先比较不同阶段的经营表现，再拆解渠道投入和用户后续行为。分析发现，某个渠道投入较高，付费表现却不理想。
如果讨论到这里结束，下一步很可能就是削减渠道预算。但继续往产品使用过程中追问，又发现移动端上传环节存在异常，部分用户进入产品后，没有顺利完成任务。
这就带来了一个需要优先核查的问题：渠道效果差，有多少来自用户质量，有多少受到产品承接的影响？
把分析结果变成一份排查清单
实际使用时，可以先统一收入、费用和渠道的统计周期，再让 AE 将异常结果整理为：
- 发现了什么变化：哪项费用、哪个渠道或哪个使用环节值得关注。
- 目前有哪些依据：对应的数据、比较条件和产品变更记录是什么。
- 下一步怎样核查：先检查哪条链路，还需要补充什么证据。
- 做完以后看什么：关键环节是否恢复，渠道用户的后续表现是否变化。
在这个场景中，上传异常只是线索，还需要结合设备、版本和变更记录验证。但它已经能帮助团队讨论：是否应先排查产品，再决定如何调整投放。
当工作时间有限，还可以继续要求AE根据影响范围和待验证事项整理优先级。经营复盘因此有了可用于会议讨论和任务安排的产出，预算与精力分配也有了更具体的依据。
2. 产品分析：用户停在哪里，就从哪里开始检查
新功能提交量上涨，并不代表用户完整体验了功能。
用户有没有成功获得结果？是否继续使用？最后有没有保存、下载或付费？如果只看一个总量指标，团队很难判断该改什么，也容易把“优化体验”拆成一长串缺少依据的需求。AE可以围绕完整使用流程展开分析，再沿着异常环节继续追问。
以“一句话生成游戏”为例，流程可以拆成：
提交需求 → 生成成功 → 进入试玩 → 保存结果。
先把新老功能放在同一口径下比较，再检查用户主要停在哪个环节，比单看提交量更接近实际体验。
在相关分析中，“生成成功却没有试玩”成为值得继续追问的问题。但没有试玩，未必说明游戏不好玩：用户可能没有看到生成结果，也可能看过预览，却没有进入游戏。
这几种情况对应的产品动作完全不同。
用检查任务代替笼统的优化需求
AE给出的建议包括：抽查相关案例，对照用户输入与生成结果；补充预览查看和退出记录，区分问题发生的位置。
产品团队可以据此安排检查：
- 没有看到结果：核查结果展示、提示和到达路径。
- 看过结果但没有进入：检查预览是否符合预期，试玩入口是否清楚。
- 已经试玩但没有继续：再结合游戏内容和使用反馈，判断是否需要优化体验。
这里的关键，是先确认用户经历了什么，再讨论功能应该怎样改。
开始分析前，也需要说明时间范围、事件定义，以及按用户数还是次数统计。否则，新老功能之间的口径差异，可能被误认为体验差异。
这个场景能帮助产品团队形成一份“漏斗异常与排查表”：用户停在哪一步、集中在哪类情况、还缺什么证据、准备怎样检查。 这样的结果更容易进入产品讨论和开发排期，减少未经验证就铺开改动的情况。
3. 用户洞察：拿到名单时，就把后续要用的信息一起准备好
找到买得最多的用户，只是重点用户运营的起点。
接下来还要了解：他们最近是否活跃，有没有继续浏览和下单，使用习惯是否发生变化。如果这些信息分散在不同表中，运营人员通常还要继续补取数据，才能安排访谈或服务。AE可以围绕同一个需求，将筛选条件、交易贡献和用户行为一起整理。
在相关体验中，使用者提出：查看特定设备下交易贡献较高的VIP用户，并了解他们的整体活跃情况。
返回的结果不仅包含用户名单，还整理了访问、浏览、下单、注册时间和最近活跃状态。使用者可以在同一份结果里确认对象、核对行为，不必拿到名单后再逐项补表。
让用户清单直接服务后续工作
要让结果更好用，可以在提问时一并说明：
- 筛选哪类用户，比较哪个时间段；
- 依据什么判断交易贡献；
- 希望补充哪些行为和最近活跃信息；
- 这份清单将用于访谈、服务，还是进一步分析。
不同用途，决定了需要哪些信息。例如，准备了解重点用户的使用变化，就需要同时看交易贡献和近期行为；比较不同用户等级，则需要区分群体规模、整体交易贡献和单个用户贡献。
这些结果可以帮助运营人员决定先了解谁、围绕什么问题沟通。交易贡献较高但近期活跃下降，可以成为进一步了解情况的线索，但尚不足以直接认定用户已经流失。
这一场景节省的是名单之后的准备工作。 用户是谁、相关行为是什么、接下来值得了解什么，可以放在同一份结果中，让后续沟通直接围绕具体对象展开。
4. 精细化运营：每类用户都有对应动作，执行后也知道看什么
“未付费”只是一个结果，背后的情况可能完全不同。
有人注册后还没开始使用，有人已经持续使用，也有人在交易过程中停了下来。如果统一发送同一段促销文案，就很难判断用户真正需要什么，更难复盘哪项动作产生了作用。AE可以结合使用深度、付费状态和订单记录，帮助运营人员拆分人群，再形成对应建议。
在日语学习产品的演示场景中，分析将未付费用户进一步区分为尚未观看、已经持续学习等群体，并结合订单情况提供核查方向。
分层之后，运营工作就可以具体展开。
尚未开始使用：先帮助用户完成第一次体验
这类用户可能还没有感受到产品价值。相比直接介绍会员，更适合先提供一条清楚的使用路径，例如推荐适合新手的学习内容，并说明从哪里进入。
后续重点观察是否开始观看、是否完成首次体验，而不是只看消息有没有被打开。
已经持续使用：结合实际行为说明权益
对于已经有学习记录的用户，可以围绕其使用情况，介绍学习报告、会员功能和后续学习支持。
运营内容要回答的是：用户正在做的事情，付费后有哪些具体支持？后续再观察权益了解、购买路径和实际付费情况。
交易中断：先核查流程，再决定是否提醒
关闭订单提供了值得检查的线索，但不直接说明原因。需要先了解用户在哪个环节停止、支付流程是否正常，再决定后续沟通方式。
这类分析可以沉淀为一份分层运营执行表：人群怎么定义、准备提供什么内容、安排什么动作、执行后检查什么。
演示数据提供了拆分思路，实际效果仍需要执行后观察。相比给所有人做同一项运营，这种方式更容易明确每次尝试的对象，也更方便复盘和调整。
5. 数据接入：先把问题转成数据需求，减少实施中的反复沟通
想分析用户为什么退出，却只有页面访问记录；想了解会员学习情况，却缺少观看进度、课程反馈和权益信息。不少业务问题卡在分析之前。业务人员知道自己想了解什么，开发侧需要的则是具体事件、属性和验证要求。
AE可以参与这一步准备：结合项目代码识别业务流程，梳理已有数据和缺失信息，形成埋点方案，再通过测试数据检查上报与查询。
在一个付费知识站的接入实践中，业务需求围绕学习体验与年费经营展开。项目已经有播放器、课时进度和课程反馈入口，但这些功能存在，并不意味着相关数据已经接入分析平台。接入工作因此先梳理课程、搜索、学习、交易和权益流程，再形成方案，并通过代表事件的合成数据验证报表查询。
让业务问题和采集方案一一对应
以“学员在哪里学不下去”为例，不能只记录退出行为，还需要考虑：
- 学习过程：观看进度、暂停、重复观看和退出发生在哪里；
- 主动反馈：用户是否反馈讲解过快、听不清或内容过时；
- 技术状态：是否出现加载失败、缓冲等播放异常。
这些信息要结合起来判断。重复观看可能是内容难，也可能是主动复习；退出可能与课程有关，也可能只是临时中断。
因此，数据准备可以按几个明确步骤推进：先列出业务问题，再检查已有数据，补充缺失事件与必要属性，最后验证数据是否正确上报、能否查询。
这份检查表也能帮助团队区分不同状态：功能已经存在、方案已经生成、测试已经通过、正式采集已经开启，是不同的实施进度。
这个场景的价值，是让业务与开发对齐“要做什么、为什么做、怎样验收”。 宽泛的分析诉求由此变成具体实施内容，后续也有明确的检查依据。
分析结果，要能进入下一步工作
经营分析应帮助讨论预算和优先级，产品分析应形成检查任务，用户洞察应支持具体沟通，分层分析应接上运营执行，接入方案则应明确实施与验证要求。
体验AE，可以先选一个正在处理、范围明确的问题。说明业务背景、统计口径，以及你希望用结果做什么，再围绕返回结果继续追问和核对。
欢迎体验ThinkingAI的Agentic Engine，跟着博主们的步伐，从一项可以检查结果、可以安排后续行动的工作开始。
