新功能上线后，用户在哪一步停了下来？每周都在复盘内容数据，却还是不知道如何选题？
这次，我们整理了3位百万大V使用Agentic Engine的经历。他们带着各自的问题查数据、做比较，再根据结果继续追问。
我们一起看看Agentic Engine怎样出现在他们的具体工作里，也听听他们实际使用的感受。
下面，把话筒交给他们。
1. 获客成本分析：从经营结余追查渠道与产品问题
@达尔文：前大厂产品经理、品牌策划师
我拿了一组模拟经营数据交给Agentic Engine，里面有用户、任务、收款、费用和产品变更记录。我想问的不是“这几个月收入多少”，而是：用户一直在增加，收入也在增长，为什么经营结余反而变差？下一步到底应该先改哪里？
这些问题单看一张表，其实很容易得出不同判断。看注册人数，会觉得推广有效；看收款，会觉得业务在增长；看费用，又可能觉得应该控制成本。但几件事放到一起，才能判断增长是不是值得继续。
提出经营问题后，Agent先查找指标、核对定义，再调用分析工具。
Agentic Engine先拆费用变化，把增长最快的短视频广告单独拿出来看。9月短视频广告花了1万元，当月首次付费用户16人；搜索花了2000元，当月首次付费用户33人。按广告费除以当月首次付费人数计算，两个渠道的获客成本分别是625元和60.61元。
接着看新用户后续表现。只比较观察满7天的9月注册用户，短视频的7日付费率是2.9%，搜索是19.3%；按成功导出口径复核，短视频的7日成功导出比例也低于搜索。社群和推荐则贡献了9月过半的首次付费用户。这些比较给预算安排提供了具体依据：短视频需要优先核查投入效果，搜索值得继续验证扩量，社群和推荐也值得安排运营精力。
继续追问获客渠道，在同一段对话中补充成本口径和用户观察窗口。
但我还想知道：短视频用户进来以后，是否顺利完成了任务？于是继续往产品使用过程里查。
继续按设备、任务环节和版本拆分后，结果显示：1.3.0版本手机端上传成功率是54.7%，同版本电脑端是93.8%。结合产品时间线，9月12日的移动端上传组件变更，就成了一个明确的排查对象。交叉核对还发现，这个版本手机端87名首次任务上传超时用户里，有62名来自短视频渠道。
这个结果会影响下一步怎么判断。 如果只看某个渠道付费表现差，很容易直接认定这批用户不合适；但如果用户在上传环节就遇到了障碍，那么渠道效果里可能也混入了产品问题。版本对比还不足以证明原因，却提供了一个可以继续核查的方向：先检查上传链路，再判断有多少问题来自获客、有多少来自产品承接，而不是把所有问题都用“换一批流量”解决。
最后，我加了一个条件：“下周只能投入20小时。”它把前面的分析整理成三项优先行动，并为每项列出数据依据和后续观察指标。这样，报告就不只是解释过去，还能成为下一次工作安排的讨论底稿：哪些事情先做，为什么先做，做完用什么判断有没有改善。
对我来说，这次拿到的核心结果，是一套可以复核的判断依据，而不是一个替我拍板的答案。 原本需要自己关联表格、统一口径、逐层拆分，才能进入判断环节；现在先有了分析结果和排查线索，我可以围绕这些依据检查结论、提出反例、继续追问。
沿用前面的分析，直接生成一份可打开的HTML报告。
当然，指标口径仍然要核对，建议也要经过执行验证。它的价值不是让这些判断步骤消失，而是把“面对一堆数据，不知道从哪里查”，推进到了“有明确问题、有支持数字，也知道下一步该验证什么”。
2. 产品行为分析：排查生成成功后未试玩的原因
@阿博粒：游戏与3D Agent工具产品经理
我是一个人负责产品和增长，主要精力放在开发和产品策划上。但功能上线以后，还有另一半工作：用户是不是真的用起来了？谁跑通了流程，谁又会回来生成、下载或者付费？手里有这些行为数据，过去得自己写SQL取数、对几份表反复核口径，再手动做图。我希望Agentic Engine能像一个真能干活的运营负责人，帮我把这些业务问题弄明白。
复盘“一句话生成游戏”时，我让Agentic Engine按同一口径对照新老功能，把提交、生成成功、试玩、保存放在一起看。拿到这份对照后，我可以先比较各环节的用户表现，再决定该追问哪一步，不必从“新功能有多少人用”直接跳到“这个功能好不好”的结论。
用业务问题发起分析，Agent进一步确认事件定义和对比口径。
我在对话里问过：“生成成功但没试玩，主要集中在哪种游戏类型？是不是可玩性有问题？”按游戏类型拆开后，分析把解谜类列为优先核查对象。这里有个需要分清的地方：没有试玩，未必是玩过以后觉得不好玩。讨论玩法之前，要先确认用户有没有看到生成结果、有没有真正进入游戏。否则，原本发生在展示或进入环节的问题，也可能被算到玩法上。
沿着上一轮结果继续追问，进一步缩小排查范围。
它给出的检查办法很具体：抽查20至30个生成成功却没试玩的解谜案例，把用户输入和生成结果放在一起，验证呈现的内容是否符合预期；再补充预览查看、预览退出的记录，区分“看了结果没进去”和“根本没看到结果”。前者可以核对生成内容与用户预期，后者可以检查结果的展示和到达路径。拿着这些建议，就能安排一次有对象、有待核假设的检查，不必直接把“优化游戏体验”拆成一大堆开发需求。
我很看重这种追问方式。从整体流程问到按版本、渠道、新老用户拆分，不用重新组织语言，比我以前用BI报表工具快得多。问题可以沿着业务往下问，结果也有计算口径和依据。我能顺着数字往回验证：比较的是哪段时间、哪个功能，用什么人数作分母，再决定这份结果能支持哪一步产品判断。
3. 付费转化分析：按观看深度拆分用户运营建议
@艾伦AI工具库：前头部互联网金融员工、智能工具+个人IP创业者
“分析下付费与未付费的观看分层对比，然后帮我想想如何提高付费的转化率。”围绕日语精听网站这个场景，我向Agentic Engine提了这个问题，想拿到能按用户分层分别安排的运营建议。
我用的是一组100人的演示数据。Agentic Engine把观看深度和付费状态放在一起对照，拆出了两种很不一样的情况：24名未付费用户还没有观看记录，另有19名未付费用户已经进入中、重度观看。如果只看“未付费”这个标签，这两组人的区别就被藏住了。
针对前一组，分析给出的建议是先推荐一段适合新手的视频，引导完成第一次观看。此时我需要先验证，用户能否顺利开始使用产品。针对后一组，Agentic Engine建议我展示学习报告和会员权益对比：这些用户已经有学习记录，我可以结合他们已完成的内容，说明付费后还能获得哪些学习支持。两种做法分别对应“还没开始用”和“已经在用、尚未付费”。
订单侧又提供了另一条线索：分析列出了23笔关闭订单，给出的建议包括检查支付方式、提醒用户重试支付。观看引导、会员权益展示、支付检查，分别面对不同阶段的问题。我原本问的“提高付费转化”，现在可以拆成几项有各自对象和检查点的工作，而不必给所有未付费用户推送同一段促销文案。
Agentic Engine还单独分析了“单句重复”这个精听行为。在有观看行为的用户中，分析给出的付费组平均单句重复次数为5.01次，未付费组为3.56次。相比只统计看了多久，“一句话反复听几次”更贴近精听练习。它建议把这类行为纳入后续观察，并关注打卡、跟读评分等与反复练习有关的体验。据此，我可以继续验证：用户是否用到了产品的核心学习功能，这些行为又与付费怎样关联。
我拿到的“日语学习产品数据总览”看板，汇集了注册趋势、观看会话、订单金额、观看分层、付费状态交叉对比和学习时长6张报表。后续讨论新手引导时，我可以核对未观看用户的规模；准备会员权益介绍，可以查看观看深度与付费状态的交叉分组；检查支付环节，可以对照已付与关闭订单的金额。这些按人群和环节拆开的运营建议，我都能找到对应的数字依据。
在对话里提出创建看板，Agent返回看板创建结果。
打开产品工作台，观看分层、付费对照等报表集中在同一张看板里。
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