刘好仃一早走进办公室，手里拎着个塑料袋，里面是几根油条和两杯豆浆。他把袋子往桌上一放，香味立刻在屋里散开。
“来来来，先吃点东西。”他说，“今天咱们得动真格的了。”
小林刚泡好咖啡，抬头看了眼他：“刘哥，您这是要开工了？”
“对，开工。”刘好仃拉开椅子坐下，顺手把一杯豆浆推到阿芳面前，“你昨天不是说整理好了几个技术方向吗？今天咱就一条一条过。”
阿芳一边喝豆浆一边点头：“嗯，我昨晚又加了点新资料，特别是那个客户试用AI模型后的反馈报告，挺有参考价值的。”
“好啊。”刘好仃擦了下手，“那就从这儿开始。”
会议室里，白板上贴满了便利贴，上面写着各种关键词：AI质检、数据整合、行为预测、系统接口、客户轨迹……
老陈站在白板前，手里拿着记号笔，眉头微皱：“这些技术听起来都挺好，但咱们现在最缺的是什么？”
“是数据。”小林脱口而出，“我们连销售和服务的数据都没打通，谈AI预测有点像拿锅盖当盾牌。”
“那你说怎么办？”刘好仃问。
“先做基础。”小林指了指白板上的“数据孤岛”四个字，“先把各个系统的接口打通，让数据能跑起来，不然再先进的模型也喂不饱。”
“可问题是，等你把这些做完，人家已经跑远了。”阿芳插话，“客户那边已经开始试用AI流失模型了，效果不错。”
“这我知道。”刘好仃点点头，“但我们不能光看别人跑得多快，得知道自己穿的是不是合脚的鞋。”
老陈笑了笑：“刘哥这话说得实在。”
“所以，”刘好仃拿起笔，在白板上画了个圈，“今天我们不谈大跃进，只谈下一步怎么走。”
讨论很快进入白热化阶段。
有人主张优先引入AI质检系统，理由是它见效快，能直接提升生产效率；
也有人认为应该先打通数据接口，否则任何高级功能都是空中楼阁；
还有人提出可以同时推进两条线，但被老陈当场否决：“资源有限，得集中火力。”
“你们说得都有道理。”刘好仃听了一会儿，开口道，“但我还是那句话——技术不是炫技，而是为了让每个客户都被记得。”
他顿了顿，看着大家：“我们现在的系统，记录的是客户说了啥，而不是他们经历了啥。我们要做的，是把他们的‘经历’变成我们可以理解的数据，这样才不会错过那些沉默的变化。”
阿芳点点头：“就像张伟那次回访，他没说什么表扬的话，但其实已经在心里点了头。”
“没错。”刘好仃指着白板上“客户轨迹”那几个字，“我们要做的，不只是记住客户的订单，而是记住他们是怎么一步步走到今天的。”
会议进行到中午，谁也没提吃饭的事。
阿芳干脆从抽屉里翻出几包饼干，分给大家垫垫肚子。
“我觉得，我们可以先搞一个小范围试点。”她一边嚼饼干一边说，“比如选五个重点客户，把他们的所有数据串起来，看看能不能跑出一个初步的行为模型。”
“这个主意不错。”小林点头，“而且门槛不高，不需要马上投入太多资源。”
“那就这么定了。”刘好仃在白板上写下“试点先行”四个字，“第一步，打通销售、服务、生产的系统接口；第二步，尝试引入AI质检和客户行为建模。”
“那具体怎么分工？”老陈问。
“销售这块交给阿芳，服务这边小林负责，生产那边老陈你牵头。”刘好仃一一安排，“我来协调整体节奏。”
“行。”老陈在笔记本上记下任务，“我下午就跟It那边碰一下，看看他们那边有没有现成的工具可以用。”
“别急着开工。”刘好仃提醒，“先确认目标，再找工具。不然又是白忙一场。”
窗外阳光正好，照在玻璃上反射出细碎的光斑。
阿芳忽然想起什么：“刘哥，我刚才看到一份报告，有个海外客户试用了AI流失预测模型，准确率超过85%。”
“哦？”刘好仃来了兴趣，“你怎么看？”
“我觉得可以考虑。”她说，“虽然我们现在数据还不全，但如果从试点客户开始积累，说不定明年就能搭起自己的模型。”
“嗯。”刘好仃沉思片刻，拿起笔在纸上写了几个字：
客户轨迹 = 数据整合 + 行为预测 + 服务反馈
他写完后抬头看向阿芳：“这句话你觉得咋样？”
“挺准的。”阿芳笑着点头，“以后要是做个手册，这句可以印扉页。”
“那就先留着。”刘好仃合上笔记本，“今天就到这里，明天继续。”
会议室里慢慢安静下来。
阿芳收拾着材料，小林关掉投影仪，老陈则把白板上的内容拍照存档。
刘好仃站在窗边，望着楼下厂区忙碌的身影，轻轻叹了口气。
手机震动了一下，是一条新消息。
他没有点开，只是把它放在掌心，感受着那份轻微的温度。
外面传来机器运转的声音，像是某种节奏分明的心跳。
咔哒一声。
门关上了。
屋里的灯光还亮着，映出桌面上摊开的纸张，上面密密麻麻写满了思路与设想。
一只蝴蝶从窗外飞进来，停在窗台边缘，翅膀微微颤动。
下一秒，它振翅而去，消失在阳光里。
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