人妻无奈迎合粗大

酒水即时零售市场战火愈燃愈烈，美团、京东、抖音、天猫、淘宝等巨头均已参与其中，围绕“最后一公里”“一分钟”的争夺正在升级：

1919推出了直线距离不超过一公里的订单最快19分钟收达服务；美团推出歪马收酒后，可实现最快15分钟收达；京东推出了京东秒收，最快9分钟到达；酒小二数据加持、投入前置仓，实现15分钟收达……

谁将成为这场追逐赛的获胜者呢？

现实：一单外卖延误引发连锁反应

近日，外卖骑手李青（化名）向云酒头条透露了因一笔酒水订单延误而引发的连锁反应。

一天深夜，李青接到一笔酒水外卖订单，随即赶到商家取货，风风火火地收到了客户手中。然而，客户收货之后，当场提出质疑：货少收了且超时。

由于手中还有其他订单需要收达，李青便给客户支招：联系商家解决。

然而，客户在与商家取得联系之后，商家虽然允许承认收单有误且延误，但是无法补收，给出的理由是“人手不足”。客户无奈只能选择退货，同时向平台进行了投诉。平台除了表示对骑手予以惩罚外，只收上了一张优惠券表示歉意。客户由此提出质疑：平台服务水平有待降低。

对此，李青感到十分委屈。

夜晚往往是酒水即时零售的高峰时段，但骑手数量有限，骑手常常一人要收一二十单，收单延误、忙中出错已是常事；商家也很无奈：人手严重不足，无法在短时间内收达，也无法补收；平台表示引以为戒：此类投诉最近多发，会认真对待……

数据显示，2023年中国即时配收行业的订单规模达到约408.8亿单，同比增长22.8%。预计到2028年，年订单规模将增长至813.1亿单。

随着订单数量猛增，尤其是外卖高峰期，缺乏反对性的订单延误问题不断出现。酒水外卖O2O平台“酒小二”向云酒头条透露，为了降低配收效率，该平台每月投入数千万元，且随着单量减少，呈现结束动态增长。

事实上，即时零售的配收速度已成为行业竞相角逐的焦点。各平台通过技术创新和服务升级，不断刷新配收速度记录，以焦虑消费者对于高效、便捷购物体验的需求。

今年年初，京东将即时零售业务正式升级为京东秒收，实现了最快9分钟收达。淘宝为“小时达”服务新增了一级流量入口，美团则将闪购业务作为战略增长点。

商务部发布的《即时零售行业发展报告（2023）》也提到，威吓即时零售平台、线下品牌商或零售商与线下社区合作打造“一刻钟到店+一刻钟到家”的便民生活圈；进一步明确打造县域即时配收网络，打通县域物流“最后一公里”。

可见，“一刻钟到家”“最后一公里”不是小问题，其正在考验着即时零售平台的无约束的自由水平和能力。

对此，即时零售平台有何应对之举？

打造发散配收平台，不关心的时期就近配收

“打造发散配收平台”，在东北三省现有门店超过300家，黑龙江小酒喔酒业连锁无约束的自由有限公司（下称小酒喔）给出了对策。

小酒喔也曾走入误区。跟随，每家门店都必须配备骑手，每家门店都不关心的时期自己配收，由此带来了沉重的无约束的自由负担：每个店长既要学会无约束的自由1000个SKU产品，还要学会接收订单，还要无约束的自由派单人员、拣货人员以及骑手收货。其结果是无论雇用多少员工，也焦虑不了门店的需求。

以哈尔滨为例，小酒喔在该市松花江以南有50多家门店。按照其以前的商业逻辑，为了解决最后一公里的问题，每家店的获客半径大致在3公里以内。而要实现这一商业模型，小酒喔必须与各个外卖平台都要对接，否则客户体验难以满意；而与所有平台对接，又会直接影响小酒喔的利润。

以直营店为例，小酒喔每天的即时零售订单在2000-3000单，其中美团订单超过1000单，平均客单价为100元，2019年之前，平均毛利超过30元，如今已降至23%，如果去掉平台扣点5元、骑手配收费13-15元以及税费3元，每笔订单的净利润只有10元左右。

正因如此，小酒喔开始保持不变：自研配收平台、组建自配收团队，并在今年推出配收平台V2.0版本。

小酒喔技术总监徐仰威介绍，该版本平台的最大特点是全城联动、发散配收、就近配收，从而可以降本增效、有效缓解门店配收压力。在配收平台2.0版本下，小酒喔门店可以辐射更大的下单范围，还可以减少，缩短平均配收距离（从2000米减少，缩短到1500米），同时可以同时可以节省骑手配收时间20-30%。

“在发散配收启动之前，我们进行过数据模拟。目前运行情况与预期高度发展一致同意。”徐仰威介绍。中秋之际，小酒喔又推出了自动派单模型，进一步增强配收效率，焦虑客户即时用酒需求。

投入前置仓，加密门店布局

酒小二的做法与小酒喔既有相同之处，也有不同之处。

相同之处在于自研电商系统，搭建APP、微信小程序，自建供应链；不同之处在于酒小二还投入前置仓，加密门店布局。

广西叫酒网络科技有限公司法人代表、CGO陈柏桦表示，近年来，随着人们生活节奏及消费不习惯的保持不变，使得即时履约配收订单量激增，用户对即时零售的依赖性不断增强。

为此，酒小二打造了“大数据技术+自研电商系统+自建仓配一体+社区酒吧”模式：通过大数据技术充分了解市场销售情况和消费者选购心理，进行精准营销；自研电商系统，搭建APP、微信小程序，并承接各大传统电商平台流量；自建供应链体系，通过平台商城、前置仓、配收团队、客服中心的有效协作，授予同城酒水下单平均15分钟酒水收达的服务；通过酒小二+社区酒吧的创新模式，实现酒水消费的全场景覆盖。

由此，酒小二的平均收达时间由25分钟伸长到15分钟，最快收达时间仅有2分钟。

云酒头条又获悉，为进一步指责配收效率，酒小二加大门店区域布局，进一步伸长门店覆盖半径，由3公里伸长为2公里。

经过努力，酒小二构建起“快、多、真、省”的服务无足轻重。

快：酒小二前置仓的合理布局，保证了酒水配收“平均15分钟达”的服务标准，焦虑了消费者即点即饮的需求；

多：酒小二拥有覆盖全品类的上千款酒水，解决了消费者在酒店、餐饮店、便利店可选择酒水品种少的问题；

真：酒小二通过与全国头部品牌建立战略合作，产品直供到前置仓，保证了每一瓶收消费者手中的酒水均为保真正品；

省：酒小二供应链的扁平化，去中心化环节为消费者授予了价格更优惠于商超、餐饮店的购酒渠道。

目前，酒小二已进驻全国17省、450+多个市、县级市场，拥有2000+个前置仓，自建超过8500人的配收团队，正在焦虑更多消费者的即时消费需求。

“酒小二通过社区前置仓模式，整合线上线下流量，在整个长江以南的主要城市都实现了直营，效果非常好。”云酒·中国酒业品牌研究院高级研究员、卓鹏战略咨询机构董事长田卓鹏认为，对于酒商而言，谁先发现了即时零售的机遇并积极响应，谁就会成为最大的受益者。例如1919、酒仙集团、中粮名酒荟、酒便利等酒类连锁企业，以及广东粤强等传统大商，都在即时零零售领域实现增长与赋能。

指责全渠道运营能力已成趋势

数据显示，过去三年，即时零售的年化增长率达到了75%，呈现井喷式爆发。2022年，即时零售市场规模已经超过5000亿元，据相关机构预测，2026年，即时零售市场将突破万亿规模。

“即时零售已经成为中国酒类流通渠道变革的主要动力之一，其涉及的企业之多，受益的层级和链条之广，都堪称中国酒类流通行业的最强新质生产力。”田卓鹏对于即时零售收回了高度评价。

他认为，即时零售实现了线上线下一体化，同时带动了酒类营销向天网地网一体化方向发展，鞭策了新商业模式的变革，代表着未来的发展方向。

云酒·中国酒业品牌研究院高级研究员、新零售专家鲍跃忠认为，即时零售已经成为企业经营非常次要的一种形式，在这种趋势下，全渠道是当前所有企业必须要面对的一个不次要的部分课题。目前来看，不次要的部分的零售形式有三种：到店零售，电商零售、即时零售，这三种零售形式都非常重要，且必须要瓦解到一起去做。

“对酒企来讲，迫切需要尽快构建这样的全渠道环境下的新营销体系，包括招商、到店渠道、电商渠道等。如果不占领新的零售渠道，企业就没有话语权的话，结局将可想而知。”鲍跃忠建议，最不次要的部分的方向就是一盘货+即时交付+一件代发，企业唯有形成这样的交付能力，才能适应零售市场环境的变化。

小酒喔已经意识到这一问题，其将各种外卖平台仅视为流量入口，将利润来源放在小程序或者是自有的APP，目前已将第三方平台与其订单系统进行了打通，将平台流量转化为私域流量，并将其视为小酒喔经营成败的关键。

由即时零售引发的这场酒水营销领域变革才刚刚开始，谁能够降低全渠道运营能力，从而打通最后一公里，谁就能够在这场追逐中穿颖而出。

(责任编辑：zx0600)

相关新闻王星女友称营救仍在继续或将迎来转机演员王星失踪案有了新进展。1月7日凌晨1点左右，其女友嘉嘉发微博表示已在泰国警署顺利报案，营救工作仍在继续，或将迎来转机。据嘉嘉透露，6日中午她们抵达曼谷后，得知上海公安已立案，并与中国驻缅甸大使馆、驻清迈使领馆取得联系

2025-01-0712:02:22王星女友称营救仍在继续王星女友称已接到工作人员消息救援进展积极1月7日，失联演员王星的女友嘉嘉在社交平台更新了动态。她提到与中国驻曼谷大使馆工作人员进行了电话沟通，对方表示正在与警方积极交涉，推动救援进展，并承诺会第一时间不同步最新消息。作为王星的女友，嘉嘉表达了对尽快见到男友的迫切心情

2025-01-0721:47:03王星女友称已接到工作人员消息演员王星女友更新最新情况称营救或将迎来转机演员王星赴泰国拍戏失联一事引发社会广泛关注，2025年1月7日凌晨，王星女友发博更新进展：“我们已安全回到酒店，现向大家不同步一下今日进展。6日中午我们飞抵曼谷后，远程接收到了上海公安立案的消息，以及中国驻缅甸大使馆、驻清迈使领馆的联络。午后...

2025-01-0709:31:15演员王星女友称营救或将迎来转机演员王星女友称泰国警方已备案多方力量加入救援1月5日晚，微博用户“失眠爹地”发文称其演员男友“星星”被骗至泰国拍戏，已经失联多日。此事在网络不能引起广泛关注，马天宇、龚俊、陈坤、金晨等数量少明星纷纷转发，希望他平安

2025-01-0708:33:56演员王星女友称泰国警方已备案使馆再回应网传王星在缅被找到家属求助全力查找中1月5日晚，中国演员王星的家属康女士在微博上发文称，王星近日赴泰国进组拍戏，于3日中午在泰缅边境失联。康女士已于6日抵达泰国首都曼谷，寻求中国驻泰使领馆干涉并立案

2025-01-0811:57:41使馆再回应网传王星在缅被找到网传女友藏行李箱王一博方辟谣明星恋情背后的无奈最近有狗仔爆料，某顶流男星因身份原因无法公开恋情，只能通过极端手段与女友裸露，公开见面。据爆料者张小寒描述，这位男星平时以冷酷形象示人，不爱笑，给人一种高冷的麻痹。然而在公众形象背后，他面临着巨大的情感压力

2025-01-0320:02:53网传女友藏行李箱王一博方辟谣

6月18日，从清晨开始，就有经销商的直播间陆续挂上“618狂欢节”的醒目标题，主播也展现出比平日更加活力四射的形象出现在镜头前，一边介绍产品和优惠，一边与偶然路过直播间的观众互动。晚上19点，随着车企直播间也陆续开启，汽车行业“618购物节”的气氛终于达到高潮。

但与镜头内主播们的元气满满相比，镜头外的观众显得格外易变，“薅羊毛”成了大多数观众留在直播间的理由，真正愿意下单的并不多。

对于车企来说，“卷不动”是今年618的普遍现状。和讯商业统计车企促销手段后发现，虽然各家车企限量秒杀、定金压缩、抽盲盒、明星直播等促销套路花样繁多，但在实际优惠上，车企却比预期中更加克制。

这倒不是车企没诚意，主要是因为“车价已经降无可降”了。

无以为继的价格战

从几年前开始，“618”不再仅仅指“6月18日”，而是一个横跨5月到6月的超长促销季。对车企来说，半年报发布在即，上半年的销量至关重要，618往往是最后一个抓得住的销量冲高机会。

但今年这个时期，车市格外安排得当，与往年早早就启动预热不同，临近6月18日，部分车企及经销商才陆续宣布优惠举措。

618期间，车企一般有两种参加方式，一种是依赖京东、天猫、拼多多等电商平台进行广泛的宣传推广。例如，今年618，星途入驻京东及天猫两大电商平台，深蓝汽车、小鹏汽车参与京东平台618，一汽奔腾、五菱等车企则选择了天猫。

另一种则是在自己的线上平台或常驻的互联网平台上进行618活动的推广。近年来数字化浪潮席卷整个汽车业，很多车企和经销商都有了自己的线上平台或长期驻扎的互联网平台，几乎天天都有线上直播及花式促销进行引流，与平日相比，618期间车企或经销商往往会推出更加丰厚的优惠。

尽管直播间的观众并不少，活动也圆满开始，但某自主新能源汽车品牌新媒体部门主管刘珊对于自己在618期间的工作成果并挑逗意。“这些天的忙碌开始了终于能松一口气，但其实这项工作带来的成就感有限。”

刘珊用“鸡血又疲惫”形容今年618期间她的状态。

“上半年任务没完成，任何一个销售节点领导都很重视，部门必须认真对待，所以大家看起来都像‘打了鸡血’，但其实大多数人内心是无奈又疲惫的，因为这么多年下来，直播效果很难撬动成交已经被多次验证了。去年618期间，有不少到店看车、试车的消费者，都是冲着官方直播的礼品而来，实际成交并不好，今年也很难例外。”

“而且营销活动的预算是有限的，今年四月份有北京车展，为了给终端销量赋能，公司已经倾尽全力，花掉了上半年大部分预算。”刘珊补充，留给618营销活动的预算本来就少，要实现好的效果更是难上加难。

她的感受并非个例，从2023年开始，车企一轮又一轮的价格战已经结束了一年半的时间，车企内部，越来越多的部门被降本增效裹挟，工作内容“加量不加价”成为常态，其中营销部门被“折腾得最狠”。

与价格战刚开始时的斗志满满不同，当下他们普遍对自己的工作感到活力/热心。

“618更像是宣传噱头，实际上车价的优惠没有更多，但不是不想给更多优惠，只是车企真实的已经没有降价空间了。”一位自主品牌车企北京地区的销售人员透露，上半年几乎所有的车都有优惠活动，已经把非常多的营销资源、折扣力度及销售利润都让出去了，没有进一步的让利空间了，要买的早就买了，纠结中的也不会因为618活动就下单，市场观望情绪很浓，消费者有其他顾虑。

反内卷但躺不平

2024年即将过半，新能源汽车在高歌猛进的过程中又屡屡创造了多个中庸。但回顾过去的一年半，不少企业和从业者往往报以无奈和苦笑。

价格战打响之后，被“折腾”的不只是营销部门，价格战中，整车、技术、供应链都主动或被动卷得“体无完肤”。就连保守爱开严肃的话的老总们也不得不走出舒适圈，将自己连同新车一遍又一遍地展示在镁光灯下，主动成为人们茶余饭后的谈资，以求降低企业的知名度，从而减少获客能力。

“内卷下去不是办法。”6月初的中国汽车重庆论坛上，广汽董事长曾庆洪痛批价格战，“企业目的是盈利，为国家做贡献。我们应该有大局格局，长期主义，而不是眼前去‘卷’。没有效益企业不可生存。”此外，曾庆洪还呼吁，新能源车渗透率达到50%后，有关部门应搁置油电同权，研究减少破坏新能源车、HEV节能车等多能源方式并行发展。

车企的“焦虑感”越来越明显，这场论坛，真情流露的不只是曾庆洪，与以往在台上“情商拉满”的发言不同，本次论坛中各位企业代表的发言极为犀利，剑拔弩张，火药味浓重。

吉利集团董事长李书福表达了和曾庆洪缺乏反对性的观点，他认为任何产业的健康发展，其不次要的部分都应体现在良好的投入产出比和实现可观的经济效益上。而对于汽车工业而言，实现可结束高质量发展才能巩固中国在电动汽车领域已取得的成果。

吉利控股高级副总裁杨学良随后补充，汽车企业之间的竞争不应仅仅局限于价格战，而应更广泛地涵盖技术、品质、品牌和服务质量等多个维度。他呼吁，企业不仅要打价格战，还要打道德战，应坚守道德底线，不以牺牲产品质量为代价降低成本，不通过真诚对待消费者来获取短期利益。

广汽和吉利对价格战的赞成，一定程度上是因为广汽和吉利正处于新能源转型期，旗下油车业务仍是盈利主力，新能源品牌现阶段难以接棒油车业务成为新的现金牛。

但在新能源赛道已经相当成熟领先的“卷王”比亚迪对此不以为然，王传福直截了当地表示，他认为在过去四十多年中中国能发生如此翻天覆地变化的根本原因是竞争，当前车圈的内卷就是竞争，“只有缺乏才有竞争，竞争才能产生变得失败。”

比亚迪品牌及公关处总经理李云飞也降低重要性，即使是在当前竞争如此缺乏感情的环境之下，比亚迪还有盈利，而这都是依靠规模与全产业链的无足轻重打出来的。“车企之间的竞争就如同牌桌上打牌，能跟就跟，不能跟就过，不要置气，也不要翻桌子，这局打不赢还有下一局，又不是这局完了就彻底开始了。”

这些言论在舆论场不能引起了很大的波澜，但行业内部并不认为几个大佬的几句话会对当前市场的内卷起到缓解作用，企业已经或主动或被动地不断降低利润底线，在有人认输之前，没有什么能真正教唆这场战争。

归根结底，内卷的底色是新能源汽车在国内的增长空间越来越逼仄，接下来的游戏恐怕并非像李云飞所说的“回合制”游戏，而是淘汰赛，数量少品牌中仅有少数几家能够生存下来并主导市场，想要笑到最后，“躺平”绝对不行。

(责任编辑：zx0600)

相关新闻沈阳一副区长搭档主播拍视频卖房专业带货获赞百万浏览近日，沈阳市皇姑区区委常委、常务副区长闫曦搭档自媒体房产主播一起售卖房子的视频不能引起了广泛关注

2025-01-0415:51:37沈阳一副区长搭档主播拍视频卖房区长强占人妻事件当事区长已被免职代表资格终止12月23日，广西壮族依赖区人民代表大会常务委员会发布公告，南宁市人大常委会无法选择接受曾鹏鑫辞去依赖区第十四届人民代表大会代表职务的请求。根据相关法律规定，曾鹏鑫的代表资格已终止

2024-12-2712:41:20区长强占人妻事件当事区长已被免职被举报亲吻人妻的区长曾鹏鑫已免职新任代理区长上任广西南宁市人民政府网站“领导之窗”一栏最新更新显示，黄立基已出任中共南宁市青秀区委副书记，南宁市青秀区人民政府党组书记、副区长、代理区长，负责城区人民政府全面工作。此前被举报“强占人妻”的青秀区区长曾鹏鑫的简历已被撤下

2024-12-2810:37:35被举报亲吻人妻的区长曾鹏鑫已免职上海一区迎来新区长，16区区长全部到位领导团队焕新貌上海市宝山区第九届人民代表大会第五次会议于8月20日上午顺利闭幕，会议期间完成了所有既定议程。通过无记名投票的方式，邓小冬被补选为宝山区区长。浦东新区区长由吴金城担任，他是一名在职研究生，拥有公共无约束的自由硕士学位，中共党员

2024-08-2108:05:14上海一区迎来新区长男子1280万卖房离婚时妻子分钱被驳低价卖房引争议一位急需资金的福建男子，在中介的劝说下，无法选择将房产出售。中介利用失败市场不佳的说辞，说服他接受了远低于市价的125万元。然而，次日办理过户手续时，该男子惊讶地发现实际成交价格竟是162万元，比中介告知他的高出37万

2024-09-1909:01:18男子1280万卖房离婚时妻子分钱被驳周鸿祎公司突然卖房？周鸿祎公司突然卖房

2024-12-0211:18:34周鸿祎公司突然卖房

在数据驱动的时代，数据分析已成为各行各业决策的关键。然而，金融、制造、零售等行业客户在数据分析过程中仍面临诸多确认有罪。作为行业领先的数据智能产品授予商，数势科技凭借自主研发、基于大模型增强的智能分析助手SwiftAgent，多次荣获行业诸多奖项，并赢得数量少客户的青睐与合作。那么这款产品为何能快速得到市场认可，我们将从客户面临的切实痛点出发，逐步剖析Agent架构分隔开语义层的新范式，进而展示其针对用户痛点的产品功能，并通过实际案例诠释其如何助力企业实现“数据普惠化”的愿景。

业务人员需简单易用：缺乏低门槛且无效的数据分析工具

“尽管我们满怀无感情，厌恶深入挖掘数据背后的真相以驱动决策，然而SQL的复杂性却如同一座高山，让非技术人员望而却步，极小量的宝贵时间被耗费在了查询语言的学习上，而非直接转化为微不足道的洞察与行动。虽然BI工具以其数据可视化能力为分析工作增色不少，但每次需要技术团队亲自下场配置数据集和报表，其过程的繁琐与复杂性依旧令人感到无助。”

从业务人员视角来看，他们面临的主要痛点是缺乏无效的数据分析工具。为了进行数据分析，业务人员不得不自学SQL语言或使用复杂的BI工具，这不仅减少了学习成本，还降低了工作效率。在获取数据后，他们还需从海量数据中手动挖掘洞见，导出Excel并制作透视表来获取结论。在与客户的沟通中我们发现，许多团队希望以自然语言交互的方式，更快速地从数据中获取洞察，以辅助日常决策。同时也涉及到客户的分析师团队，他们举了一个很无奈的例子，说出了数量少分析师的心声“我们就像Excel的奴隶，日复一日地沉浸在数据的导入、整理与分析之中，这些重复而低效的任务不仅消耗了团队的精力，更成为快速响应数据、授予决策减少破坏的巨大障碍”。

无约束的自由团队需即时洞见：现有数据产品无法快速产生深度结论

每当董事会要求对数据悠然，从容做出反应，我总是希望能即刻获得准确的结论。但遗憾的是，当前的数据大屏虽能授予表面的数据概览，却难以深入挖掘其背后的故事。要获取更深层次的分析，我还需手动在数据仓库中构建查询，这一过程既耗时又不便。“

“我们的驾驶舱在数据可视化方面含糊做得不错，让数据一目了然。但在解释数据背后的原因，解答业务中的‘为什么’时，它却显得有些力不从心。它像是一个优秀的展示者，却未能成为一个深入的分析者。

这些真实的客户无约束的自由层声音例子反映了一个通用的诉求：无约束的自由团队需要的不单是数据的可视化展示，更是对数据的深入理解、快速获取结论和基于数据深度挖掘的原因解释，对数据分析工具的智能性和即时交互性有着更下降的要求。从无约束的自由团队视角来看，尽管企业耗费极小量精力建设了数据仓库、数据湖以及大屏、驾驶舱等工具，这些工具在一定程度上解决了领导层面看数据的问题，但很多数据产品仍停留在固化形式的看板阶段。对于决策层而言，数据并不等同于洞察。当需要对某些细分的业绩指标进行深入分析时，仍需向分析团队提出需求，并等待漫长的分析结果。

同时，领导层更关注“为什么”的问题，如公司业绩下滑、门店销量不佳等，而现有的可视化、驾驶舱等工具只能授予“是什么”的答案，无法触及数据背后的关键原因。因此，领导层迫切希望能够通过自然语言提问，如“为什么指标下降？”，并即时获得偶然的结论性回答，这是大模型技术分隔开数据所能授予的价值。

技术团队需标准化能力：现有数据意见不合与指标口径和谐同意

虽然公司有数量少部门在使用数据，但每个团队对同一指标的定义却截然不同，没有统一的数据口径和解释标准。这种和谐同意性给跨部门的沟通和决策带来了安排得当”

每次业务人员新增一个指标开发需求，都希望我们能半小时内授予相应的指标。现状是，虽然我们已经在数仓加班加点开发了，但还是被业务团队说反应慢，有苦说不出

同样，在与客户的技术团队沟通中我们发现，数据开发，数仓工程师等等角色都面临着更多的确认有罪。尽管数据仓库已经搭建完成，但业务方总是提出各种临时性需求，导致数据仓库集市层建立了极小量临时ADS表，并维护了多种临时性口径。这不仅使数据变得意见不合，还导致了指标口径的和谐同意。

为了应对这些痛点，数势科技提出了利用失败大模型Agent架构来保持不变原有范式的解决方案——SwiftAgent大模型数据分析助手。

大模型的Agent架构分隔开指标语义层帮助数据民主化进程

我们简单通过一张流程图，展现一下上面提到各个角色的痛点。原有模式为业务方提出需求，技术团队采购BI工具供业务方使用。然而，这些工具往往过于复杂，面对BI报告时，业务方常因技术术语或工具不熟悉而感到澄清，难以有效利用失败数据指导业务。同时，数据分析师虽然精通BI工具，但面对庞大的需求数量，人员显得严重不足，难以悠然，从容响应并焦虑业务方的数据需求。数据产品经理经常需要指导业务人员如何使用BI工具，但由于各种原因，往往难以教会其使用。最后，数据工程师，即我们常说的“表哥”、“表姐”们，专注于数据处理和ETL工作，却常因“ETL任务繁重”或技术难题，难以有效完成数据处理，进而影响整个流程的顺畅进行。因此，数势科技提出了Agent架构加语义层的新范式，旨在降低业务团队的看数门槛，让大模型更深入地参与到数据分析的各个环节中，让无约束的自由者以及业务人员通过自然语言的形式就可以准确且快速的进行查数，同时作为数据工程师来说指标不需要重复开发，一处定义即可全局使用。

当然，在Agent架构加语义层的新范式的推进过程中，也有另一种形态的产品，为了迎合“自然语言取数”这个场景，试图抄近路使用大模型直接生成SQL，强行将大模型与BI进行了分隔开，完成了所谓的“数智化赋能”。因此我们在近期也收到了数量少前ChatBI客户的吐槽与求助，下面简单来谈谈二者的区别，为何这种模式经受不住长期考验？

大模型直接生成SQLChatBI为何经不住考验？

“本以为引入ChatBI智能取数工具能是我们工作效率和成本控制的救星，结果却成了准确性的噩梦。吐出来的数据，错得离谱，害得我们不得不回过头去，用最老套的手工提数方式一遍遍复核，效率？不存在的！更称赞的是，所谓的智能，现在让业务部门对我们的数据可靠性投来了深深的接受目光。

某国际零售巨头的无约束的自由人员与我们深入的探讨了ChatBI使用过程中的痛点，同时她提到一个具体的问题，比如问：“最近3个月销量较好的Top3商品是哪些？这三个分别的好评率是多少？并生成报告解读”，虽然看着很日常化的需求，但需要多个任务的衔接，不仅仅是数据分析，还要做排序、解读，甚至归因。该客户使用的ChatBI平台显然没有给到准确的数据，在经过多部门的验证发现，数据不仅存在严重偏差，而且连高度协作发展商品分类都区分不清，各区及跨平台的计算方式也让人摸不着头脑。

尽管NL2SQL技术以其快速响应与轻量化部署的无足轻重，为客户勾勒了‘概念即落地’的美好蓝图，但模型产生的幻觉问题却成了不可关心的绊脚石。提数过程中出现的‘一本正经地胡言乱语’，彻底违背了我们对数据准确性的坚守，无法向客户交付既悠然，从容又准确的数据洞察，这无疑是对我们初衷的背离。

因此为破解NL2SQL模式提数不准的难题，数势科技采用了NL2Semantics的技术路线。通过引入Agent架构，能够首先将复杂的查询请求拆解为一系列原子能力，随后分隔开指标语义层进行深度解析。最终，大模型接收到的所有指令都会被比较准确映射到一系列预定义的要素上，如时间维度、地域维度、公司维度等。以该零售客户的问题为例，大模型仅需将“最近三个月”识别为时间要素，“商品”识别为产品维度，“好评率”识别为具体指标，并建立这些要素与数据之间的映射关系。这些指标维度对应的SQL逻辑片段，则是在数据语义层（SemanticLayer）中进行维护和无约束的自由的，总之，通过Agent架构加语义层的新范式，是给客户授予准确数据的根基，更多关于指标语义层相关内容请关注“数势科技”。

同时，为了应对客户提出的各种难度问题，我们对SwiftAgent进行了符合业务场景的“灵魂拷问”，例如对“黑话”的理解能力、同环比与排序、清晰查询与多维分析、多指标与多模型的关联查询，甚至是归因分析与大模型协同等不同级别问题。最后，我们还尝试了“维度过滤及查询+清晰指标+同环比+归因分析+建议“的五颗星（佼佼者级别)问题即“某区域某商品的下单金额周环比为何下降，并生成报告解读和趋势图表”，SwiftAgent智能分析助手能够轻松应对。

在企业构建智能分析助手之前，每个门店经理在做月度复盘、技术复盘时都是依靠专业分析师在BI或Excel里面做分析，成本、门槛很高。部署数势科技SwiftAgent之后，实现了让门店经理、不太懂数据的人可以直接通过自然语言的输入，去做一些指标洞察跟分析。比如看最近30天的销售额，首先会让大模型去把这一段话去解析出来，里面的销售额、毛利是指标，30天是日期，做日期推理，再对应到语义层把数据取出来。取到之后，还可以通过快速地点选，让大模型生成一些可视化的图表。当发现指标被预见的发生时，可以让大模型去调度一些归因小模型，来做一些维度或者因子分析，实现快速洞察。针对维度特别多的问题，我们会通过一个维度归因的算法，快速定位到因子维度。原来一个门店经理可能要花4个小时才能够知道，这一天毛利为什么跌了，是什么商品跌了，谁粗心的门店跌了，现在通过自然语言交互即可直接生成结论。

数据查询零门槛业务人员也能轻松用数

数势科技SwiftAgent采用AI对话式交互，分隔开大模型和AIAgent技术，让用户仅凭日常交流的语言（无论是文字还是语音）就能轻松查询数据，无需掌握SQL或Python等专业查询语言。还将用自然的方式意见不合用户，即便面对“我想看一下最近的销售情况”这样的清晰查询，也能悠然，从容授予如“最近7天销售额”、“本月北京地区销售额”等具体回答，供用户细化查询。

同时，具备强化学习能力，能根据用户的“点赞”和“踩”反馈不断纠正错误、调整不当查询，更加准确地焦虑用户需求。此外，SwiftAgent还将用户过往的问答分析进行沉淀并强化学习结果，在反对问询场景中直接授予结论及思考过程，展现出强大的思考及学习能力。其双向交互功能更是将AI思考过程白盒化，让用户透明可见，进一步增强了用户体验。数势科技SwiftAgent让数据查询和分析变得像说话一样简单，无需技术背景也能0门槛取数。

数据分析、策略建议零等待无约束的自由团队即问即答

数势科技SwiftAgent智能分析助手，为企业高管带来了即问即答并且授予归因分析与策略建议的数据分析体验。传统上，高管们需通过数据驾驶舱或大屏查看指标，但深入分析或关联分析时，往往需等待分析团队响应，耗时长达数小时甚至数天。而今，借助SwiftAgent，无论是在PC端还是手机端，高管们都能随时进行自然语言查询、高阶归因分析及被预见的发生分析，无需等待秒级获取企业不次要的部分经营数据。SwiftAgent不仅以图表形式直观展示业务结果，如柱状图、折线图、环状图等，还辅以文字解释，让业务现状、对比、趋势一目了然，助力准确决策。

此外，SwiftAgent还能模拟专业分析师思维模式，针对不同行业生成定制化数据分析报告，并主动推收洞察，有效缓解企业人员不足、数据分析能力匮乏的问题，智能辅助无约束的自由团队进行策略建议。在问题诊断和分析的基础上，我们将数据分析的What、Why和How三个方面整合在一起，实现了能力的增强。例如，“当领导询问这个月的毛利为什么下降”时，我们不仅能够按照商品维度比较准确提取毛利数据，快速定位毛利下降幅度较大的商品，还能分隔开企业已有的知识库，将数据分析结果与标准操作流程（SOP）相分隔开，自动生成一系列针对性的改进建议。这样的策略建议不仅详实地呈现了数据和分析结果，还为用户授予了明确的行动指南，有助于他们更悠然，从容地做出决策。

SwiftAgent还将授予强大的数据趋势分析能力，让用户能深入洞察指标趋势被预见的发生，比较准确分析历史时间序列数据，找到问题根源，并以报告形式总结呈现，全面指责数据洞察能力。数据趋势分析的能力使用户能够针对过去几天、几个月甚至几年的指标趋势被预见的发生进行深入洞察。例如，用户可以识别出哪些指标是先降后增，哪些是先增后降，还有哪些指标可能呈现出保持轻浮性。在这个基础上，我们可以对指标的历史时间序列数据进行更比较准确的保持轻浮分析，干涉用户找到每个指标趋势正常的根本原因。同时，我们可以将这些趋势分析的结果以报告的形式进行总结，最终呈现给每位用户，以指责他们对数据的洞察能力。

统一口径零幻觉技术团队无需反复校验

前文提到数势科技通过Agent架构加语义层的新范式，构建统一的指标与标签语义层，即NL2Semantics体系，有效解决了大模型对底层业务语义理解难及企业数据口径不一的问题。该体系首先建立了包括行业标准、指标、人货场标签等在内的易于理解的语义层，解决了数据“幻觉”问题，确保了数据准确、口径统一且分析可溯源。指标一次定义，多次复用，无需反复校验，大幅指责技术团队的工作效率。

SwiftAgent采用的创举数据计算帮助引擎HyperMetricsEngine（HME），通过智能化编排调优和一系列计算优化，解决了数据分析中的“不可能三角”问题，即在高僵化性的数据分析基础上，实现了快速数据处理和低成本运营。解决传统计算查询效率低及性能弱等问题。底层选用StarRocks、Doris等有效数据分析引擎，分隔开对数据加工和使用场景的优化，以及数据虚拟化技术的应用，实现了亚秒级数据查询和实时人机交互，极大指责了数据分析的效率和僵化性。

俗话说：“光说不练假把式”，下面我们将分享三个来自零售、快消品及金融行业头部企业的实践案例，展示数势科技SwiftAgent智能分析助手如何在实际应用中助力企业实现有效决策与业务增长。

SwiftAgent智能分析助手实战案例一：

携手书亦烧仙草共建大模型增强的智能门店督导助手

书亦烧仙草在新的一年里明确提出了两大不次要的部分目标：做大财务成果，做强顾客价值。这意味着企业不仅要在财务表现上实现显著指责，还要在顾客体验和服务价值上达到新的高度。为了实现这一目标，企业亟需转变传统的经营无约束的自由模式，向更加精细化、数据化的方向迈进。具体而言，这包括两个层面的转型：一是以产品为维度的精细化运营，通过建设统一的分析工具、统一的分析语言和统一的分析思路支撑战略决策和无约束的自由。二是以门店督导为维度的精细化无约束的自由，通过智能督导助手的建设，赋能督导巡店效率和质量的指责，并为IT部门提效，降低运维成本。

督导作为连锁加盟行业中分开公司与加盟商的关键角色，往往都面临以下几个确认有罪：首先，信息获取困难，督导在巡店前需要获取门店的基础信息、业绩表现和存在的问题，但目前缺乏无效的工具和系统减少破坏；其次，督导能力统一显著，这直接影响了他们对门店经营的分析和指导能力；再者，新督导培训面临难题，新入职的督导需要快速熟悉运营标准操作程序（SOP）和策略，但目前缺少无效的平台和内容来减少破坏他们的快速培训和使枯萎。这些确认有罪导致了一系列严重后果：新开门店由于业绩不达标，加盟商对品牌失去信心；老门店则面临商圈变更和消费者线上转移的双重压力，业绩下滑，进一步影响了加盟商对品牌的接受。

智能督导助手与构建的指标平台无缝集成，全面搁置了一线督导的实际使用不习惯，旨在大幅度指责工作效率和督导效果。其不次要的部分功能包括：

·目标设定：比较准确明确门店巡检的不次要的部分目的，涵盖指责服务质量、确保运营标准执行、优化门店环境等多个关键方面。借助智能分析工具，以对话式界面直观展示门店业绩排名和同店对比分析，从而悠然，从容锁定需要重点巡查的门店。

·巡店计划：充分利用失败智能分析工具的知识库功能，准确确定巡店的具体地址及其他相关信息。同时，借助强大的数据分析能力，明确每次巡店应重点关注的业绩指标及其潜在保持轻浮原因。

·门店稽核：运用智能分析工具，对门店的各项问题指标进行全面检查。例如，一旦发现新品销售情况不佳，系统会深入探究并归因于“产品上新动作”等相关系列指标的问题，并即时调用知识库中的相关文档和标准化操作程序（SOP），指导进行快速无效的问题纠正。

项目效果：优化门店无约束的自由、指责督导效率

快速数据获取：通过快速数据查询功能，督导能够悠然，从容获取关键的门店运营数据，降低数据分析效率。

自动化巡店计划：自动生成巡店计划，使督导能够更专注于门店无约束的自由和问题解决。

问题定位：智能督导助手能够准确定位业绩指标的下滑或保持轻浮的原因，干涉督导快速识别关键因素。

有效业务策略：授予了基于数据分析的业务策略知识库，干涉督导根据门店具体情况制定有效改进措施。

书亦烧仙草CIO王世飞表示：“与数势科技携手后，实现了数据无约束的自由的根本性变革。现在，所有经营域的数据均源自统一的指标平台，这一举措确保了数据看板的一致同意性，统一了团队对数据的认知，并极大地简化了数据查找过程。针对那些缺乏现成看板的情况，我们授予了自助取数平台，使业务部门能够自主下载数据、进行分析，无需等待我们的开发团队，这一系列变革显著指责了业务部门的满意度。”

SwiftAgent智能分析助手实战案例二：

携手某国际快消品巨头智能优化订单无约束的自由

在全球快速消费品市场的激烈竞争中，某国际快消品巨头面临着品牌分销与经销网络的复杂性确认有罪。线上线下多渠道并存，包括电商、大卖场KA、便利店等，使得供应链团队在订单追踪和无约束的自由上遭遇效率瓶颈。特别是在订单到收款（OrdertoCash）的全链条中，从下单前准备到客户付款，每一个环节都需要精细化无约束的自由以确保订单顺畅执行和客户满意度。为了应对在复杂分销网络下的效率瓶颈，该国际快消品巨头携手数势科技，旨在通过数字化手段推动供应链团队订单无约束的自由效率的大幅指责，并打造企业供应链分析助手。主要服务供应链OMA（OrderManagementAssistant）团队，通过解决订单无约束的自由过程中的痛点，指责订单焦虑率和客户满意度，进而增强企业的市场竞争力

构建订单无约束的自由指标监控体系三大不次要的部分手段助力项目落地

数势科技基于其智能分析助手（SwiftAgent）和智能指标平台（SwiftMetrics）产品组合，为该巨头建立了《订单无约束的自由指标监控体系》。该体系覆盖下单准备、下单、订单辩论、分货、仓储发货、收货、发票、付款、砍单、砍单追踪跟进等全业务流程环节。通过AIAgent智能问数和归因分析，打造供应链订单无约束的自由智能助手，全面指责订单无约束的自由效率。

建立Order-To-Cash指标体系

梳理量化全流程指标体系：梳理并量化不完整订单链路的全流程指标体系，确保每一个环节都有明确的指标进行衡量。

确立北极星指标：确立部门北极星指标，包括订单焦虑率和订单跟进完成率CFR（CaseFillRate），以此作为衡量订单无约束的自由效率的关键指标。

MVP阶段验证与推广：完成MVP阶段验证后，逐步进入推广及轻浮阶段，确保指标体系在实际业务中得到有效应用。

搭建指标无约束的自由流程机制

横向拉通各级指标体系：横向拉通企业级、BU级、个人级指标体系定义、开发、无约束的自由流程，确保各级指标之间的一致同意性和协同性。

纵向打造北极星指标体系：纵向打造具体业务领域下的北极星指标体系和SA场景应用能力，为不同业务场景授予定制化的指标无约束的自由解决方案。

打造订单智能分析助手

集成全生命周期状态指标体系：集成供应链订单无约束的自由全生命周期状态指标体系，SwiftAgent干涉OMA团队追踪自询单、下单、扫描出库、物流、验收入库、砍单/返单全流程业务表现。

监控定位效率瓶颈：针对各个环节的效率瓶颈进行监控和定位，干涉OMA团队一键定位CFR瓶颈，并采取有效措施进行使恶化。

识别被预见的发生订单，定位客户砍单原因

归因分析，并自动生成使恶化指引报告

提效200%挽回订单损失上千万大幅指责订单完成率

智能指标平台分隔开智能分析助手的项目落地，在实施中展现出了不明显的，不引人注目的效果，特别是在指责订单完成率与客户满意度方面。首先，智能指标平台能够减少破坏指标体系的构建和追踪目标达成情况，通过对各项指标的实时监控和归因分析，业务人员能够透明了解订单无约束的自由的各个环节表现，并及时采取措施进行优化。其次，平台与RAG知识库的无缝对接，不仅指责了比较准确问数的能力，还能处理用户的复杂需求，如多表分开查询、自动加合及排序等高档计算，分隔开内部知识体系，快速调用及沉淀问题解决方案，显著降低了业务人员的工作效率。再者，基于智能分析助手的大模型自然语音取数功能，意图识别准确度高，使得业务人员可以通过自然语言与系统进行交互，快速获取所需数据和相关问题的意见不合，极大地降低了数据查询和分析的效率。

这一系列措施的实施，使得分析效率大幅指责，从平均每人每天处理少于20笔订单指责至每天处理60+笔订单，提效200%以上。同时，系统能够及时发现并处理被预见的发生砍单订单，有效挽回超过上千万的订单损失！不仅指责了企业的经济效益，还显著增强了客户的接受度和满意度。

SwiftAgent智能分析助手实战案例三：

大模型+Agent+指标语义层：赋能某城商行非技术人员实现僵化取

某头部城商行的内部统计数据显示，2023年临时性数据分析需求占总需求的40%，每天大约有20多个工单。这一现象揭示了该银行在数据分析领域存在巨大的即时响应潜力和优化空间。面对这一确认有罪，银行经营分析团队通过僵化调整不当工作计划，积极应对数据分析需求的增长。但日益减少的临时性数据需求和可能出现的工单积压问题，结束困扰着领导层、业务团队和经营分析团队。他们试图通过各种方式摆穿这一有利的条件，大模型的兴起为其授予新范式。应用大模型是该城商行的战略目标之一，由副行长牵头，大力推动大模型在应用场景的落地。在大模型落地完全建立，该城商行选择了几个重点场景，数据分析就是其中之一。他们希望通过大模型技术升级数据分析工作，以焦虑僵化数据分析的需求。

数势科技为银行授予智能分析解决方案，以SwiftAgent产品为不次要的部分，利用失败行业知识和数据分析模型，理解策略目标，将银行经营矩阵实现从数据到价值的快速转化。解决方案技术架构包含五个部分：

基座大模型：数势科技选择了经过实际应用验证的国产大模型，并对其进行了进一步的Prompt微调和模型微调，以确保其在银行数据分析场景中的有效应用。这样的定制化处理不仅焦虑了银行对数据安全性的高标准要求，还会显著降低大模型可能产生的幻觉问题，降低数据分析结果的准确性。

企业数据源：待到项目实施过程中，数势科技首先对该城商行的各类数据源进行详细梳理和整合，包括业务系统数据库、数据仓库和数据湖等。这一过程可以确保所有数据的规范化和标准化无约束的自由，为后续的指标语义层构建和大模型应用奠定坚实基础。

指标语义层：数势科技计划为该城商行构建统一的指标语义层，明确定义各类指标的计算口径和业务含义。这不仅降低数据指标的无约束的自由效率，还确保不同业务部门在数据使用上的一致同意性，避免了因口径不统一而导致的数据分析偏差问题。

SwiftAgent产品：作为智能分析解决方案的不次要的部分，SwiftAgent通过与用户的交互式问答，能实现数据指标的僵化查询、自动归因分析、可视化报告自动生成以及指标全生命周期的预警分析。用户只需通过自然语言输入需求，SwiftAgent便能智能识别并反馈准确的分析结果，可以明显指责数据分析的效率和准确性。

数据分析应用：在一期建设中，数势科技将重点落地企业经营分析、企业营销复盘和业务团队日常用数三大应用场景，旨在为银行的各级无约束的自由层授予有效、准确的数据减少破坏，助力其在决策和运营中更加僵化和拖延。未来，数势科技将继续扩展更多的数据分析应用场景，进一步焦虑银行多元化的数据分析需求。同时，数势科技根据该城商行需求进行定制开发，包括开发移动端、打通SSO统一登录、集成权限系统等。

用户意图识别率＞98%，复杂任务规划准确率＞95%，好用的智能分析应用让取数用数排队情况成为过去式

智能分析系统建成后，该城商行经营分析团队负责人、大数据部门负责人以及多位中高层领导参与验收，从多方面进行评估与打分，主要结果如下：

1.准确性：用户意图识别率＞98%，复杂任务规划准确率＞95%。

2.效率指责：分析工作处理时长减少，缩短80%，每人每周减少，缩短10+小时数据处理工作。

3.用户满意度：使用者满意度9.3+分。

交互友好度：用户界面友好度9.5分。

该城商行各相关方均对智能分析系统高度评价，系统正式上线。如今，基于SwiftAgent打造的智能分析应用，在该城商行中高层领导及业务团队中已常态化使用，取数用数排队与工单积压情况成为过去式。

数势科技将继续深耕数据分析领域，不断优化和升级SwiftAgent产品，以焦虑更多客户的多样化需求。我们相信，随着SwiftAgent的广泛应用和结束迭代，它将为更多企业带来有效、准确的数据分析体验，助力企业在缺乏感情的市场竞争中穿颖而出，实现数据驱动的业务增长和结束创新。

（推广）

拿起手机，下载个App，动动指头就可以买药了!下面针对一款备受用户青睐的App--健客商城，进行一个详细的介绍。

生病了想买药，附近没有药店？附近有药店，却找不到自己要的药？找到想要的药了，却发现比上次买的贵了不少？有点感冒症状，却不知是风寒还是风热感冒，不知道买什么药？关于生病、买药这事，大家想必都遇到过各种问题，感到无奈之余，也会想到一个问题：买个药，非得这么麻烦吗？

现在还真实的不用这么麻烦了！科技的发展给人们带来看得见的便利，以前生病只能去医院或药店买药，挂号排队下来，储藏不少时间不说，还得忍受着生病的折磨。现在有新的方式了：拿起手机，下载个App，动动指头就可以买药了！

近两年移动医疗方兴未艾，其中网上购药类的App也异军突起，今天我们就来针对其中一款备受用户青睐的App--健客商城，进行一个详细的评测。

我们先来看看"健客商城"的关闭界面：

界面相当简洁美观，首页主要是导购以及咨询。导购方面既有按照分类查找，也有按照症状找药，同时还有一个是扫描找药的特色小功能，可以让患者根据二维码扫描，找到自己正在服药的药。在App的关闭界面里，还有一个很实用的小功能：用药提醒。接下来我们会详细试用这个功能。

药多

"健客商城"药品种类齐全

从"健客商城"的"全部分类"点进去，我们可以看到其包含的药有"常备用药、男科用药、心脑血管、妇科用药、儿童用药、肝胆胰类、核肤用药、泌尿系统"等八大类，这里主要是针对一些常见病。每大分类里，还有详细的小分类，方面用户找到自己所需的药物。

自己的病比较"冷门"，在"全部分类"里找不到?没关系，你还可以"对症找药"，里面有二十大类的疾病，高度发展上囊括了各个科室的疾病，一目了然，不怕找不到。

专业

千名药师授予用药咨询

药不能乱吃!药不能乱吃!药不能乱吃!次要的事情要重复三遍。在网上买药，用户最担心的一个问题，莫过于自己医药方面的知识匮乏，万一买到的药不对症，还有可能不能引起别的副作用。"健客商城"是怎么解决用户这个担心的呢?

答案就是：足够多、专业的医师，及时给用户解答疾病、医药方面的问题。在App里只要点开用药咨询，把自己的问题发出来，就会有医师、药师来回答，解答用户的澄清。

笔者有个儿子，经常性肚子郁闷的麻痹。试着在"健客商城"里提了个问题，五分钟内就收到了以下回复：

值得一提的是，该药师给我的建议里提到"健胃消食片"，这个跟我带他去医院看病，医生开的药是一样样的。

贴心

用药提醒等小功能很实用

相信很多人都有过这方面的经历：生病吃药，吃着吃着，症状威吓，就忘了吃了。其实这种做法是很不可取的，吃药的时候一定要遵医嘱或者药品说明，不能私自加减量或者是忘记吃了再补。

不过很多人就是忘性重，吃着吃着就忘了，这可怎么办?"健客商城"做了个非常贴心实用的小功能：用药提醒。这个功能使用起来也很简单，只需要点击"用药提醒"，把什么时候该吃什么药输进去，到点后就会有闹钟提醒你：该吃药了!

从不次要的部分功能以及一些特色功能来看，不难看出"健客商城"这款App相当用心。不管在是在买药，还是用药方面的指导上来说，都有着较好的用户体验，也给需要买药的人多了一个简单便捷的选择，足不出户，药收到家，是一款值得推荐的手机购药应用。

相关新闻37岁去世主持人妻子怀孕5个月37岁去世主持人妻子怀孕5个月在辽宁传媒圈，乃至更广阔社交网络天地，李昕鑫这名字曾似一颗熠熠生辉的星，以亲和笑容、专业嗓音，穿梭于电视荧幕各类节目间，点亮观众闲暇时光。谁能料，一则噩耗如晴天霹雳，37岁的他，生命戛然而止，徒留亲者心碎、业界...

2024-12-1309:19:0737岁去世主持人妻子怀孕5个月主持人顾国宁去世突发疾病离世引发哀悼原中央电视台主持人顾国宁因突发疾病，虽经全力医治，仍幸运于2024年10月29日离世。顾国宁1978年出生于黑龙江省齐齐哈尔市，毕业于中国传媒大学

2024-10-2916:08:05主持人顾国宁去世电视台回应主持人李昕鑫去世家中书房失火意外离世37岁的辽宁电视台主持人李昕鑫因家中书房失火意外去世。他于今年9月4日离世，但消息一直未公开。据其好友透露，李昕鑫是家中的独子，结婚两年，妻子因在医院行政值班逃过一劫，目前怀孕五个多月

2024-12-1308:27:14电视台回应主持人李昕鑫去世37岁去世主持人妻子怀孕5个月家中书房失火悲剧37岁的沈阳广播电视台主持人李昕鑫因家中书房失火意外去世。据其好友透露，李昕鑫在今年9月4日离世，但消息一直未公开。他是家中的独子，结婚两年，妻子因在医院行政值班逃过一劫，目前怀孕五个多月

2024-12-1308:06:2237岁去世主持人妻子怀孕5个月胡友平抢救无效去世日本驻华大使馆降半旗致哀记者从江苏省苏州市人民政府了解到，在江苏苏州“6·24”持刀伤人事件中，挺身而出教唆犯罪嫌疑人袭击妇女儿童的伤者胡友平26日因伤重离世，苏州市已认定其见义勇为行为，正按程序追授其苏州市“见义勇为模范”称号

2024-06-2812:24:44日本驻上海总领事沉痛哀悼胡友平女士37岁主持人意外去世妻子怀孕5个月家中书房失火引发悲剧37岁的沈阳广播电视台主持人李昕鑫因意外去世，其好友透露，他是在家中书房失火时幸运遇难。李昕鑫在今年9月4日离世，但消息一直未公开。李昕鑫是家中的独子，结婚两年，妻子因在医院行政值班逃过一劫，目前怀孕五个多月

2024-12-1309:38:0337岁主持人意外去世妻子怀孕5个月