零售的两条命脉是"接住顾客"和"看清货盘"，但客服话术靠人、选品靠感觉、评价散在各平台。零售数字员工把客服与评价、销售数据接进统一工作台，AI 应答咨询、挖掘评价、辅助选品，并把结论推给运营。
高峰咨询排队，不同客服答复口径不一致，体验与转化受损。
上新决策依赖经验，缺少对评价、销量、竞品的系统分析。
评价散在多个平台，负面原因靠人工翻，整改滞后。
店铺、评价、库存数据各在一处，想看全局要先拼表。
接入商品与订单知识，按统一话术应答咨询、查单、处理退换，复杂问题转人工并附上下文。
聚合多平台评价，提炼高频词与负面归因，输出整改清单并 @ 运营。
结合销量、评价、库存与竞品，给出上新 / 淘汰建议与依据。
跨店铺汇总流量、转化、评价与库存，定时推送运营看板。
以现有电商 / 客服 / ERP 为真相源，数字员工在协作层承接应答、评价挖掘与选品分析，不替换原系统，0 改造接入，全程留痕。
应答基于你提供的商品与订单知识，复杂或高风险问题（如赔付、特殊退换）转人工并附完整上下文，口径统一、可追溯。
能。数字员工聚合各平台评价，提炼高频词与负面归因，输出可执行的整改清单。
建议基于销量、评价、库存与竞品数据生成，并给出依据，最终上新决策由运营确认。
不需要。以现有电商 / 客服 / ERP 为数据真相源，0 改造接入。