加拿大 · 大多伦多 · 2025 – 2026
加拿大邻家网 NearNet
一个按地理位置组织的本地服务平台：用户选位置、搜服务、找到附近商家并直接联系。背后是商家数据库、距离匹配、城市 × 服务 SEO 矩阵和 AI 数据维护流程。
- 位置服务
- 地图与距离排序
- 商家数据库
- Google SEO
- AI 数据处理
- 多城市复制
- ≈24h
- AI 客服接管大部分重复咨询
- 每日
- 自动生成参考建议价
- 自动
- 按退房时间派单给保洁
- 联动
- 订单状态驱动门锁密码有效期
要解决的问题
要解决的问题：民宿运营的日常是大量高度重复的沟通——"怎么入住""停车在哪""能不能早到""退房后几点打扫"。这些事不难，但每天都要有人盯着。
定价也是难点：要参考周边同类房源的价格和自己的入住率，人工每天看一遍不现实，看少了又容易定价偏低。
保洁调度经常出错：客人退房时间和保洁上门时间对不上，客人早退或晚退就乱套。
做法
- 搭建 AI 客服：把房源信息、入住政策、周边配套、常见问题整理成知识库，AI 依据知识库回答，覆盖大部分重复咨询
- 设计人工兜底：AI 遇到不确定的问题自动转人工，并带上对话上下文，不让客人被回复两次
- AI 定价参考：定时抓取周边同类房源价格与自己的订单情况，给出每日建议价，由人确认后生效
- 自动派单：订单状态变化触发派单流程，按退房时间与保洁可用性匹配，通过消息通知保洁
- 自动导航与入住指引：客人确认行程后自动发送带定位的导航链接、图片与视频指引
- 智能锁与订单联动：入住时段内自动下发门锁密码，退房后自动失效
结果
原本每天需要人工盯着的沟通、定价与调度，变成系统按规则自动执行；人只处理 AI 交回来的例外情况。
系统组成
这个项目由哪些模块构成
AI 客服
知识库问答、意图识别、低置信度转人工。
AI 定价
周边行情采集、入住率参考、每日建议价。
自动派单
退房时间与保洁匹配、派单通知、完成确认。
导航与指引
定位链接、图片视频指引、入住须知自动发送。
订单自动化
订单状态驱动后续动作，减少人工传递。
智能锁对接
按入住时段下发与回收密码。
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- 坐标纠偏
- 去重合并
- 批量自动化
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这三个案例的共同点是：都不是从"我要一个网站"开始的，而是从"这件事每天都要人做"开始的。