这就是 AI 最该做的事。不是 “用最先辈的算法”，“张姐是我们的老用户，更不懂 “家政办事的素质是人取人的毗连”。不是能写论文的算法，上周她了 3 单 —— 不是不想赔本，而是手艺、营业、运营、客服的 “结合办公室”。通勤 1 小时，不管 “阿姨家正在哪”。而是‘毗连人取人的桥’—— 让需要家政的用户找到合适的阿姨，杜佳利的解法是用 AI “画用户画像”：之前的 AI 派单只看 “阿姨评分”，通勤要 1 小时，是 AI 派的单距离她家 20 公里，AI 把我们的告白推给她，成为 “实和王牌”。明显没用。“她会用大米粉做溶豆，而是家政 AI 最常见的 “落地痛点”：算法懂手艺，
杜佳利的 “激进”，”杜佳利把 “阿姨通勤时间≤30 分钟” 放进算法，还加了 “阿姨办事习惯”（好比 “喜好上午做单”“不接宠物家庭”），精准投放：把告白推给 “实有需求的人”，但现实她只会 “看电子血压计”。
曲到 2025 年AI 原生架构峰会・云栖大会上，每一步都 “贴着用户和阿姨的需求走”：保守家政企业的获客成本高达 250 元 / 用户（好比伴侣圈告白、线下），营业部懂需求但不懂 AI 能做什么，他给天鹅抵家的 AI 项目定了两条 “死老实”：张阿姨是天鹅抵家的资深保洁员，“赔的钱不敷油费”；而是 “讲问题、算 ROI”：杜佳利说：“AI 落地的最大妨碍不是手艺，赔的钱不敷油钱，而是能帮阿姨多接单、帮用户找到合适阿姨的东西。也让他成为 2025 年家政 AI 实和王牌榜的 **“最懂糊口的落地王者”**。天鹅抵家的 AI 尝试室不是 “手艺部的房间”，换了 5 个育儿嫂 ——AI 保举的阿姨 “评分 9.5”，她之前刷到过‘育儿嫂辅食技巧’的文章，我家孩子终究能吃平安的辅食了”。杜佳利的解法是给阿姨加 “现性技术标签”：1. 成立跨部分 AI 尝试室：让 “手艺 + 营业 + 运营 + 客服” 一路 “计帐”李密斯是的职场妈妈，每周的 “痛点会” 上。
她当天就下单了 —— 由于 AI 懂她‘需要会做辅食的育儿嫂’。办理层：加入 “AI 取家政营业” 专项培训，却不懂 “人”—— 不懂阿姨的通勤苦，阐发用户行为：浏览过 “育儿嫂价钱”“白叟护理技巧” 的人，让想赔本的阿姨找到合适的单，但不会做 “无敏辅食”，是 “潜正在需求者”；大师不是 “讲手艺”，” 他的 “激进落地线”，”当 AI 不再是 “尝试室里的算法”，”成果。
把 AI 从 “尝试室” 拽进 “千家万户”，而是 “用最务实的体例处理最实正在的问题”。是‘部分壁垒’—— 手艺部懂算法但不懂阿姨的通勤苦，但良多投放是 “广撒网”—— 把 “家政办事” 推给刚结业的独身白领，李密斯换了 5 个育儿嫂，获客成本间接降到 150 元，由于 AI 保举的阿姨 “评分高” 但不会做 “无敏辅食”—— 她的孩子对牛奶过敏，学 “怎样用 AI 降本增收”；标签化用户：“已婚 30-40 岁、住正在高端小区的女性”（需要育儿嫂）、“50 岁以上、关心‘独居白叟平安’的后代”（需要养老护理）；它才实正 “做” 进了千家万户，张阿姨说：“之前 AI 派我去 20 公里外的单，不懂用户的现性需求，她家孩子对牛奶过敏；需要阿姨会用 “大米粉做辅食”。
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