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Cases
这些案例不是拿来展示漂亮页面的，而是让你看到 CloudCode 怎么把原本很乱的流程，重新变成能看、能复盘、能继续放大的能力。
Customer Cases
以下案例均基于试点实施与业务复盘口径整理，便于你对照自身场景评估落地范围。
云码工场在做什么
售后工单散在多个系统里，备件和工程师调度也主要靠人工经验。网络越大，响应越慢，SLA 也就越难统一。
CloudCode 做法
我们围绕工单主数据重新编排流程，把意图分类、知识检索、备件建议和调度回写放进同一条服务链路，让一线团队不用再在几个系统里来回切。
改造前后（基于试点实施与业务复盘口径）
前：平均处理时长 6.2h；一次解决率 61%。
后：平均处理时长 3.8h；一次解决率 78%。
大促一来，客服前台就会被咨询洪峰冲垮。政策解释、退换货和订单异常问题特别集中，人工席位很容易被重复问题拖住。
CloudCode 做法
我们直接在现有客服工作台里放进建议回复、知识检索和工单创建能力，再把高风险会话自动升级给督导，尽量把高峰压力挡在流程入口。
改造前后（基于试点实施与业务复盘口径）
前：人均会话量 42/班；质检覆盖率 12%。
后：人均会话量 56/班；质检覆盖率 35%。
销售跟进太依赖个人习惯，阶段推进也不透明，预测和复盘口径长期失真，管理层很难及时看清到底哪些机会是真的。
CloudCode 做法
我们在 CRM 里生成结构化跟进要点、阶段建议和风险提醒，再把关键变更同步到协同和 BI，让很多原本靠感觉做的判断，慢慢回到真实数据上。
改造前后（基于试点实施与业务复盘口径）
前：销售周期中位数 48d；预测偏差高。
后：销售周期中位数 39d；预测稳定性提升（业务复盘口径）。
全形态交付
同一套产品判断与工程体系，覆盖 Web 端 / App 端 / 客户端 / 移动端全场景。
“我们真正在意的，不是模型名字有多新，而是上线以后，一线是不是少跑了很多冤枉路，管理层是不是终于看见了真实流程。CloudCode 的交付方式正好对齐了这一点。”
数字化负责人 · 制造业客户
Proof Before Pitch
欢迎来聊，我们会按你的行业、场景和系统现状，给你更接近真实决策的参考材料。