USER JOURNEY · 用户旅程 · 许村找布

许村找布的
半句面料问询

她在浙江嘉兴。她刷到一条美式家具视频，
留下了半句「你好。休闲椅面料有」 — 然后世界这一端，Akke 用 2 小时 42 分把破冰打到了她屏幕上。

中意向 · 评分 40 产品咨询 · 面料嘉兴（自报）等首次回应

→ 抖音个人主页

刷视频

留评论

AI 评分

起草破冰

DM 触达

等首次回应

跟进 / 加微

完整对话 · 1 条 AI 破冰

2026-05-01 晚 · 单通道 DM · 等首次回应

本案目前只有 #1 一条消息。下方 ACT 在拆解时用 #N 引用回这里。

2026-05-01 · AI 破冰（等首次回应）

许村找布姐～
浙江这边我们和杭州宁波的几家布艺工厂有合作，棉麻绒布科技布都能做。

休闲椅面料中端档位3-8千/套，高端定制上不封顶。你这椅子是搭配客厅风格还是书房？预算大概卡在哪档？

#1📱 2026-05-01 21:17 CST · 评论后 2h42m 触达 · AI 由账号「零星」推送

客户首次回应 · 等待中　· 已经过 ≈18 天
stage 仍在 ice_break，messages 表暂无 role=customer 行。

ACT 01 · 起点 2026-05-01　18:35 CST

她留下了半句话

在小刘厂长美式家具（号源池里的一个成都本地号）发的某条视频底下，许村找布留下了 7 个字 — 还是没说完的半句：「你好。休闲椅面料有」。但比评论本身更值得说的是她的昵称 — 「许村」是浙江海宁的全国家纺布艺集散地，业内人才会用这种名字。她大概率是行业里的人，刷到一条美式家具视频留下半句话试探，结果落在 Akke 的评论侦测网里。

许村找布 📍 浙江 · 嘉兴

你好。休闲椅面料有

2026-05-01 18:35 · 评论于「小刘厂长美式家具」的视频

📹 评论所在视频（在抖音打开）

📍 地区粒度 · 三层信号全可用（跨城）

自报市存在 · 号源跨城 · is_same_city = false

省 · IP 属地

浙江

来源 comments.ip_location · 抖音 IP 反查

市 · 自报现居

嘉兴

来源 comments.city · USER_DETAIL 已捕获

号源服务市

成都

来源 source_accounts.city · 本地号 · is_same_city = false

省级

跨城场景下的省级软同城 · 见 #1
浙江这边我们和杭州宁波的几家布艺工厂有合作
号源在成都、客户在嘉兴 — 严格同城判定为 false。AI 没硬打"成都本地"牌，而是切换到客户视角的近场（"浙江 + 杭州宁波工厂"），这是 region prompt 处理 跨城但客户自报市可用 场景的标准回退。

市级

市级信号在 chip 中可见，话术暂未直接使用
嘉兴是「许村」（家纺重镇海宁）的辐射圈。当前破冰话术走了省级 + 行业泛化路径，嘉兴市级 + 许村昵称组合的更细颗粒度软同城 是后续 region prompt 的优化方向。

ACT 02 · 被看见 2026-05-01　21:16 CST · 评分 cron 命中

系统给她打了 40 分

Akke 的分析 cron 把新评论喂给 LLM 评分。模型看到三件事：评论是半句话、带"你好"的友好开头、没暴露场景 / 预算 / 时间 — 给出 40 分中意向。这个分对应"她想了解，但还没准备进入决策"。conversation 仍被建出来，进入 ice_break，但后续触达策略应该更轻 — 不报价、不问预算、先探需求。

40/100

中意向

type · 待分类 specificity · 低 freshness · active keyword · 材质

评分理由：问询型 · 低具体度 · 进行中。
半句话本身就是"低具体度"的标记。comment_type 为 NULL 说明本条评论命中的是 V1 评分链路，新一轮 type / specificity 升级前打的分。即便如此，"中意向"档位下走 ice_break 也是合理路径 — 只是 opener 应更克制。

ACT 03 · 第一句话 2026-05-01　21:17 CST · 由账号「零星」发出

Akke 拟了一段破冰

AI 起草、运营批准、通过本地真机自动化把消息打到她的抖音私信里。
这条破冰文案（见 #1）走了四段式：昵称 → 跨城软同城 + 业务覆盖 → 报价档位 → 连环反问。系统记录 sent_at 21:17:24 CST，距评论留下 2 小时 42 分钟。

① 招呼 + 省级

跨城软同城

「许村找布姐～浙江这边…杭州宁波的几家布艺工厂」

② 业务覆盖

面料品类

「棉麻绒布科技布都能做」

③ 报价档位

中端 / 高端

「中端档位 3-8 千/套，高端定制上不封顶」

④ 连环反问

场景 + 预算

「搭配客厅风格还是书房？预算大概卡在哪档？」

破冰文案 V3 · 四段式定型

四段式 ice_break 的标准结构 — 不结束在客气话，而是结束在问题上。本案是个边缘场景：客户评论是半句话、号源是美式家具、客户疑似 B 端布商。AI 选择了"先建立业务覆盖感（浙江工厂合作） → 再用价格档位试水 → 反问场景 + 预算"的路径 — 这是中意向（40 分）下偏激进的话术选项。结果仍由客户下一步决定。

ACT 04 · 触达路径本地真机 · 不走抖音 web

这条 DM 是怎么发出去的

抖音对 web 端陌生人 DM 的封锁极严（Fly Tokyo 出口 IP 在 IM 入口直接挂掉）。Akke 现在的发送路径绕过 web 完全走真实物理设备 + 系统级自动化，让风控判定路径几乎等同于「一个真人在自己手机上发消息」。本案端到端流水线（抓评论 → LLM 评分 → 起草 → 真机推送）耗时 2 小时 42 分钟，三条同期案例中触达最快的一个。

发送账号

零星

messaging 类型号池

通道

真机自动化

本地物理设备 · 非 web

触达延迟

2 小时 42 分

评论 18:35 → DM 21:17

ACT 05 · 等首次回应已等 ≈18 天

她还没回

系统记录 messages 表里仅有 #1 一条 AI 消息，没有 role=customer 行。这是 ice_break 阶段常见的中间态 —— 客户读到 DM、把对话停在话术第一回合，等她下一次主动发声或被纳入冷启动归档。Akke 不会在没回应时主动追问，避免把 sec_uid 烧成陌生人 DM 黑名单。

ACT 07 · 现在 stage = ice_break · 已沉默 ≈18 天

她还没回

对话还在 ice_break 阶段 · 已沉默 ≈18 天。
followup_policy = standard，但 18 天窗口已超过常规跟进时机；后续会归档为 cold_no_reply_14d+。本条线索的价值在训练数据 — 「半句话评论 + B 端嫌疑昵称 + 跨城本地号」三个变量同时出现的场景，是 opener prompt 身份识别分支的样本。

复盘 · 这条线索教会我们的

5 个可复用的系统观察

昵称是免费的身份信号。"许村找布" 暴露三件事：地理（嘉兴海宁辐射圈）+ 行业（家纺布艺）+ 身份（采购/B端）。本案 opener 没分流到 B 端话术，但案例库的存在让"昵称语义识别"成为下一轮 opener prompt 的可加分支。

自报市存在时 region panel 三层都可读。本案是 living example 矩阵里少见的 跨城但客户自报市可用 场景：浙江（省）+ 嘉兴（市）+ 成都（号源） + is_same_city=false 同时存在。AI 用了省级软同城回退（"浙江这边 + 杭州宁波工厂"），跳过了"成都本地"硬牌。

40 分中意向也走 ice_break 流水线，但 opener 应更克制。评论是半句话、没暴露场景 — 模型给 40 分对应"想了解但还没准备进入决策"。本案 opener 直接报价 + 反问预算，是当前 prompt 不分级的体现；后续优化方向是 <60 分走"轻探测"路径。

触达延迟 2 小时 42 分 = 端到端流水线时延。评论 18:35 留下、DM 21:17 推过去 — 抓评论 → 评分 → 起草 → 真机推送整条线路的最快端到端可观测延迟。

stage 真实卡在哪显示哪。ice_break 没继续推进就显示 ice_break，sec_uid + sent_at + comment_id 都可追溯 — 案例库不为"完整结局"而隐藏当下真实状态。18 天窗口下，本条线索已进入冷启动归档候选。

SYSTEM SNAPSHOT · 这条记录在 Akke 数据库里长什么样

conversation: a2e95dda-f665-…-f06212541a80
stage: ice_break
created_at: 2026-05-01 21:16 CST
触发评论: 59f9c7eb-…-a18a00ceac9b

抖音昵称: 许村找布
sec_uid: MS4wLjABAAAAYpaCZo4q…C9JE
IP 属地: 浙江
自报市: 嘉兴

intent_score: 40 / 100
intent_label: 中意向
comment_type: null（V1 评分）
身份推断: 疑似 B 端布商

发送账号: 零星（messaging）
号源: 小刘厂长美式家具 · 本地号 · 成都
DM 已发出: 1 条
客户回复: 等首次回应