那半年我们一直在转圈
我们是一家做宠物食品的公司，2021 年靠电商起家，2023 年开始做线下，2024 年遇到了一个很典型的成长期困境：
电商增速在放缓，线下铺货在烧钱，同时在做三个品类，每个品类都不上不下。团队在内部争论了半年：到底是聚焦一个品类做深，还是继续多品类扩张？是继续押注电商，还是加大线下投入？要不要做海外？
这些问题开了无数次会，每次都有道理，每次都没有结论。
为什么选择 TrekLab
说实话，一开始对"AI 战略推演"这个概念是有疑虑的。战略这件事，以为必须靠人的判断，AI 能做什么？
但当时的状态是：内部讨论已经陷入死循环，每个人都在用自己的经验和直觉说话，谁也说服不了谁。需要一个外部视角，而且需要的不是一份报告，而是一个能帮我们把问题想清楚的过程。
第一次和 MT 沟通，他说了一句话让我印象很深："你们现在不是缺答案，是缺一个能让所有人都接受的决策框架。" 这句话说到点上了。
10 天里发生了什么
TrekLab 的标准周期是 10 天。当时以为 10 天能做什么，后来发现这 10 天的信息密度超出了预期。
前 3 天： 山途远智的团队把历史数据、竞品数据、行业数据全部拉进来做了一次系统性的梳理。他们用 AI 跑了一个市场机会评估，把宠物食品赛道里每个细分品类的增速、竞争格局、头部品牌的策略都拆解了一遍。这些数据我们自己也有，但从来没有被这样结构化地放在一起看过。
第 4–7 天： 针对三个战略方向（聚焦电商、加大线下、出海），分别做了推演。每个方向都给出了：在什么条件下成立、需要什么资源投入、最大的风险点在哪里、如果走这条路 18 个月后的状态会是什么样。这个过程不是 AI 替我们做决策，而是 AI 帮我们把每个选项的"如果……那么……"说清楚了。
第 8–10 天： 基于推演结果，给出了一个决策建议，以及一个分阶段的行动计划。
最后我们做了什么决定
选择了聚焦电商 + 一个核心品类的路径，同时把线下铺货收缩到 3 个城市做精细化运营，暂缓出海。
这个决定在内部推行的阻力比预想的小很多。原因是：TrekLab 的推演过程是透明的，每个结论背后的逻辑都是可以被看到的。团队成员不是被"说服"了，而是自己看完推演之后，觉得这个方向是对的。
这是最有价值的地方——不是结论本身，而是让团队对结论有共识的过程。
6 个月后的结果
做完决策之后的 6 个月，聚焦的那个品类在电商的 GMV 增长了 67%，毛利率提升了 8 个百分点（因为不再为了铺货做低价促销）。线下的 3 个城市运营也跑出了一个可复制的模型。
没有办法说这 100% 是 TrekLab 的功劳，因为执行还是自己做的。但可以说：如果没有那 10 天，可能还在转圈。
一个给同类公司的建议
如果你的公司也在面临"方向想不清楚、团队对不齐"的困境，我的建议是：不要等到问题更大了再找外部帮助。我们当时拖了半年，这半年的机会成本比 TrekLab 的项目费用高多了。
| 项目周期 | 核心成果 | 服务模块 |
|---|---|---|
| 10 天 | GMV +67%，毛利率 +8pp，线下模型跑通 | TrekLab 战略推演 |