小红书售后自动化产品经理（AI方向）

主导机器人行业趋势与市场需求洞察，结合技术可行性与商业价值，挖掘高潜力应用场景，输出差异化产品定义与竞争策略。 主导用户需求挖掘，将抽象需求转化为具体的产品功能、交互逻辑与形态设计，确保产品定义兼具创新性与落地性。 与技术产品经理、技术团队高效协同，推动技术攻关与方案优化，确保关键模块（如结构、运控、电子电气传感器、环境感知与理解、导航规控等）的研发落地符合产品定义。 制定并管理研发计划，覆盖需求分析、原型开发、测试验证、量产交付等阶段，确保项目按期按质交付且BOM成本达标。 为产品商业成功负责，进行产品全生命周期管理，协调内外部资源如供应链、市场、售后，确保产品从概念到上市的成功。 沉淀产品方法论与技术资产，推动团队能力升级，提升产品线整体竞争力。

-​智能客服系统设计 -负责商家与消费者双端IM客服系统的产品设计，结合AI技术提升智能问答、多轮对话、自助服务等能力，优化售前咨询转化率及售后问题解决效率 -设计AI客服与人工客服协同机制，建立智能工单分配、会话转接、服务质检等全流程解决方案，降低人工客服负荷 -咨询解决方案的产品化落地 -深入分析商家经营场景（如订单处理、退换货、营销咨询等），输出标准化产品功能模块，通过自动化工具提升客服响应速度 -搭建客服数据分析体系，监控咨询热点问题、用户满意度、会话转化率等核心指标，驱动产品迭代优化 -​跨部门协同与创新 -联动AI算法、客服团队，推动智能知识库建设、情感分析、智能推荐等创新功能落地

1、搭建并迭代用户端退换货体系，优化申请、举证、审核、退款全流程，明确场景化规则并实现自动化落地，提升用户售后体验。 2、设计退货到仓后质检、分类、入库流程，实现质检标准数字化、异常件闭环处理及库存联动，搭建退货物流轨迹可视化系统，双向提升用户与仓储效率 3、推动洗护维修业务产品化，设计需求提报、报价、进度跟踪、返还 / 入库链路，搭建服务商管理系统，保障服务效率与质量 4、构建二手回收与二次售卖闭环，设计回收估价、渠道对接、质检标准、动态定价功能，搭建二手售卖专区及履约、质保体系，实现闲置资产变现 5、联动多跨团队明确协作流程，建立全链路数据监控体系，通过数据分析定位瓶颈并推动产品迭代优化 6、设计恶意退货、假货等风险防控机制，完善合规功能，平衡用户权益与平台成本

我们是Accio Work——电商领域的AI产品。不仅具备“龙虾”的通用能力，还深耕生意经营、电商运营等垂直场景。它能理解你的意图、调用工具、执行任务、操作你的整个工作空间。我们正在做的事情是：让每个人都拥有一支属于自己的AI团队。 想象一下，一个从未做过电商的人，打开Accio Work，AI帮他选品、写Listing、投广告、盯数据、处理客服——从第一天起就拥有资深运营团队的能力。这不是未来，这是我们正在构建的产品。我们将在Amazon、eBay、TikTok Shop、Shopify、Walmart等主流平台上落地，目标是成为全球数百万中小卖家的AI运营伙伴。 为什么这个岗位值得加入： - 巨大的AI落地机会之一：万亿美元的北美电商市场 × 最热的AI Agent技术，这是当下少有的"技术成熟度"和"市场规模"同时到位的交叉点。你不是在做实验，而是在打造一个真正改变数百万人工作方式的产品。 - 你的经验会被放大无数倍：过去你的运营能力服务一家店、一个品牌；在这里，你的每一条实战经验都会变成AI的能力，同时赋能成千上万的卖家——这是个人影响力的指数级跃迁。 - 定义一个全新品类：真正做到"AI替你开店赚钱"。你将参与从0到1定义这个品类的核心场景和体验标准，这样的窗口期不会太久。 - AI原生的工作方式：我们的团队本身就在用Agent工作。加入这里，你不只是做电商，而是获得"电商 × AI"的稀缺复合能力——这是未来3-5年最有价值的职业资本。 作为应用市场与生态部的电商运营专家，你将是AI产品与真实电商世界之间的"翻译官"和"教练"——把你多年实战中摸爬滚打的经验系统化、结构化，与算法团队一起转化为AI的产品能力，大幅降低电商运营门槛。 核心职责： 1. 电商平台AI应用模块从0到1建设 - 负责Amazon、eBay、Shopify、TikTok Shop、Walmart等电商平台AI应用模块的内容研发，梳理各平台从开店到盈利的全链路运营SOP； - 将每个环节拆解为可被AI执行的标准化流程，标注关键决策点、常见坑点、以及核心运营策略； - 覆盖核心链路：选品调研→竞品分析→Listing优化→定价策略→广告投放→库存管理→客服售后→复购增长。 2. 协同算法团队推动AI应用落地 - 与算法工程师hand-in-hand协作，将运营SOP转化为可被AI执行的产品能力； - 参与AI应用的端到端测试验证，确保产出结果符合实战标准； - 基于真实运营数据反馈，持续迭代优化产品的决策逻辑和策略参数。 3. 运营指标体系与数据分析 - 梳理电商运营核心指标体系（GMV、转化率、ACOS、利润率、退货率等），定期对运营数据进行分析和结论产出； - 为产品改进和策略升级提供数据驱动的决策支持； - 建立和维护品类知识库（利润率、竞争度、季节性、合规风险等）。 4. 美国市场应用场景拓展 - 基于对北美电商生态的深度理解，持续挖掘和定义新的应用场景，推动产品覆盖更多美国卖家的真实需求； - 持续跟踪北美电商市场趋势、平台政策变化、热门品类机会，输出选品方法论和运营策略； - 沉淀标杆案例，助力美国市场的用户增长和口碑传播。 5. 本地用户洞察与需求采集 - 深入美国本地卖家社群和生态（如Amazon Seller Forums、Reddit、本地卖家Meetup等），采集第一手用户需求和痛点； - 以本土用户视角审视产品体验，确保功能设计、交互逻辑和内容表达符合美国卖家的使用习惯和预期； - 参与产品需求评审，从运营专业角度和本地市场角度提出优化建议。