维度一：哪些场景真的在用
不是"开了多少功能"，是"每周实际用了几次"。
如果一个场景一周用不到一次，说明它不是真需求。
维度二：哪些结论真的被采纳
AI 说"物流问题占 39%"，团队有没有去改物流流程？
如果只是看了一眼，那这个分析等于没做。
维度三：省了多少时间
具体算：质检从几小时到几小时、周报从几小时到几小时。
没有数字的收益，很难持续。
维度四：哪些地方 AI 答不准
记录下来。这是调整提问方式的依据。
三个月后，团队还会主动用它吗？
如果只是第一个月新鲜，之后要人催着用，说明它没解决真问题。
只复盘"用了什么"，不复盘"解决了什么"。
"我们用了 AI 做质检、做周报、找客户"——这是清单，不是结果。
要问的是：做了这些之后，客户投诉少了吗？跟进效率高了吗？周报质量变好了吗？
复盘之后，通常会发现两种情况：
情况一：某个场景特别好用
加大投入，做成固定流程。
情况二：某些场景用不起来
要么是需求不真，要么是流程没配套。判断清楚，然后砍掉或者改。
复盘的目的不是证明"这个工具值得买"。
是为了找到"下一步该怎么做"。如果结论是"只有两个场景有用"，那就集中做这两个，比什么都试一遍好。
一个团队上线一个月复盘，结论是有两个场景真的在用，三个场景开了但没用。他们没有硬推那三个，而是把精力放在优化那两个上。第二个月，那两个场景的效率又提升了一截。
补充一点：复盘的目的是找到下一步该怎么做，不是证明这个工具值得买。如果结论是只有两个场景有用，那就集中做这两个，比什么都试一遍好。
复盘是为了找到下一步怎么做，不是证明工具值得买。如果只有两个场景有用，就集中做这两个。
实操上，复盘要记录答不准的地方，那是调整提问方式的依据。不复盘这部分，第二个月还会犯同样的错。
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