第二天上午十点，组会。
李姐是个四十岁左右的女人，短发，戴眼镜，看起来很练。她主持会议，先让新人自我介绍。
林默站起来：“大家好，我叫林默，之前做过三年产品经理，主要负责C端产品。很高兴加入二组，以后请大家多多关照。”
组员们鼓掌，李姐点点头：“欢迎。咱们二组现在负责‘智小助’的核心功能迭代，包括对话引擎优化、用户画像、数据分析这几个模块。林默，你先跟着熟悉一下产品，有什么不懂的问大家。”
林默点头。
组会继续，讨论本周的任务。
林默听着，发现他们讨论的问题，跟他昨晚看到的数据下滑有点关系——用户对话满意度下降了5%，转化率下降了3%。
技术说可能是算法问题，产品说可能是交互问题，运营说可能是市场问题。讨论了半天，没个结论。
李姐最后拍板：“小王，你这周重点排查算法。小刘，你优化一下对话流程。林默，你刚来，先熟悉一下，不着急。”
林默张了张嘴，想说什么，但又咽了回去。
他才来第二天，还是低调点好。
散会后，他回到工位，继续研究产品。
越研究越觉得不对劲。
“智小助”的对话引擎，用的是市面上主流的AI对话模型，按理说不应该出现满意度下滑。但数据显示，最近两周用户投诉明显增加，主要集中在“答非所问”、“重复回答”、“无法理解用户意图”这几个问题。
林默想了想，找到王浩：“王工，我想请教一下，咱们的对话志，我能看吗？”
王浩点头：“能啊，数据组那边有接口，我帮你申请个权限。”
下午，权限下来了。
林默开始翻对话志。
几千条，上万条，他一条一条看。
【数据分析·初级】技能发挥作用，他很快发现了规律——出问题的对话，大部分集中在晚上十点到凌晨两点这个时间段。
为什么？
他继续分析。
又发现一个规律——出问题的用户，大部分是新用户，第一次使用产品。
为什么？
他再分析。
终于，他找到了原因。
晚上十点到凌晨两点，是服务器维护时间。为了节省成本，公司在这个时间段会降低服务器资源配置，导致AI响应变慢、质量下降。
而新用户第一次使用产品，往往比较挑剔，遇到响应慢、质量差的情况，很容易就放弃了。
林默把自己的发现整理成文档，但没急着发。
他才来第三天，直接指出问题，会不会太冒失？
他犹豫了一下，决定先观察几天。
接下来的几天，林默一边熟悉工作，一边继续分析数据。
他发现的问题越来越多——
客服系统的知识库很久没更新了，很多常见问题都查不到答案。
用户画像太粗糙，只能区分性别年龄，无法精准推荐。
产品更新志写得像天书，用户本看不懂。
......
林默把这些问题都记下来，但没声张。
周五下午，李姐突然找他：“林默，到我办公室来一下。”
林默心里一紧，跟着她进去。
李姐关上门，看着他：“这几天适应得怎么样？”
“还行，正在熟悉。”
“嗯。”李姐顿了顿，“我听数据组说，你最近一直在看对话志？”
林默愣了愣，点头：“对，想了解一下用户反馈。”
李姐看着他：“有什么发现吗？”
林默犹豫了一秒，决定实话实说：“有几个发现。”
他说了服务器维护时间影响用户体验的问题，说了知识库陈旧的问题，说了用户画像粗糙的问题。
李姐听完，沉默了几秒。
然后她笑了。
“不错。”她说，“你观察得很仔细。这些问题我们其实都知道，但一直没精力解决。现在你来了，正好。”
林默松了口气。
李姐接着说：“下周开始，你负责用户反馈这块。先优化一下知识库，再跟技术沟通一下服务器维护时间的安排。有问题随时找我。”
林默点头：“好的。”
出了办公室，他长出一口气。
还好，没挨骂。
晚上回家，他跟苏晴说了这事。
苏晴听完，眨眨眼：“所以你没挨骂，还接了个新任务？”
“对。”
“那不是挺好的吗？”
“是挺好的。”林默说，“但我总觉得，这事儿没那么简单。”
苏晴不解：“什么意思？”
林默摇摇头：“说不上来，就是感觉。”
他想起系统给他看的那些人——李姐、王浩、数据组的人。每个人都挺友善，但总感觉有什么东西被藏着。
他说不清是什么。
算了，慢慢来吧。
