从用户问题出发，建立可持续的反馈闭环

项目挑战

• 原有入口分散，数据口径与同步效率不一致。
• 桌面端反馈留在后台，用户无法感知跟进状态。
• 机器人反馈分类杂乱，难以确定处理责任。

我的角色

梳理现状入口与漏洞，设计收集表字段、分类标准和负责人映射；推动点踩标签升级与桌面端反馈迁移，按优先级分阶段落地。

经验沉淀

先统一数据口径，再配置流程和看板。早期方案范围过大，后续以轻量化收口拆解，避免重复建设；下一步补充状态提醒和例行复盘。

项目挑战

• 不同来源、不同口径的数据需要映射为统一指标。
• 既要服务管理层全局扫描，也要支撑执行者逐条跟进。
• 部分字段为空，影响类型细分与长期趋势判断。

我的角色

搭建 NIO Chat 用户反馈整体看板与需求池，设计指标、筛选维度和统计周期，并将看板用于日常追踪及阶段复盘。

经验沉淀

看板的价值不在展示数据，而在驱动行动。下一步补充处理时效、重复问题、高频主题和需求类别，让复盘能够直接指导优先级。

项目挑战

• 群聊语境复杂、消息干扰多，容易误触发或过度打扰。
• 问题类型多样，需要划定机器人、人工和工单的边界。
• 未命中时必须确保用户问题仍会被持续处理。

我的角色

作为 PO，盘点典型提问和人工处理方式，梳理机器人介入范围与优先级，设计处理链路及后台配置、任务机制。

经验沉淀

群聊机器人设计的关键不是“能否回答”，而是“何时回答”。后续以命中、未命中和人工介入数据，持续校正触发策略。

项目挑战

• 历史消息混杂有效解答、无关讨论与不完整结论。
• 需要平衡自动化效率、内容质量和敏感信息边界。
• 知识的准确性、时效性与适用范围需要持续维护。

我的角色

作为 PO，设计用户群聊历史沉淀流程，定义有效问答、重复问题和无效信息的识别原则，明确反馈表与 QA 文档写入规则。

经验沉淀

以“问题 - 标准答案 - 适用条件”作为知识最小单元。自动沉淀不能取代人工判断，后续补充质量抽检、版本管理和失效处理。

项目挑战

• 桌面端功能与配置持续迭代，不同用户环境和权限路径不同。
• 需要在信息完整度与阅读效率之间取舍。
• 部分更新依赖人工感知，版本同步时效仍有提升空间。

我的角色

更新 NIO Chat 使用手册、桌面端手册与群聊历史记录；梳理高频咨询，重构“产品能力 - 安装配置 - 使用指引 - FAQ”内容结构。

经验沉淀

使用手册也是用户研究入口。后续将结合高频问题、搜索词和评论，建立“反馈 - 补充 - 验证”的内容迭代机制。