产品诞生背景
扫楼小助手是一款用于运营商业务推广的辅助工具，这个项目最早衍生于“智慧地产”的概念，某运营商研究院跟物业门禁公司合作，搞了一个智慧地产项目，实现了数据互联互通，希望可以利用数据做个内部使用的工具（主要由于数据敏感，不敢做外部工具）。研究院这边希望可以基于物业公司提供小区住户数据构建一套供内部业务推广的辅助工具，帮忙业务人员推销各类电信增值套餐，从而提升业绩。
因为当时智慧地产的工作内容主要针对客户（开发商/物业公司）需求本身，对最终用户的电信业务推广或营销服务有所欠缺。同时电信内部已有的用户中，绝大部分为非电信用户，社区经理缺乏精准营销的有力武器，无法迅速找到异网目标客户进行业务推广或策反。因此，希望利用外部数据结合电信自身的数据资源开发一个实用的策反工具。
产品设计
首先，确定了项目的核心需求，是解决业务人员上门推广不清楚业务信息的问题，同时帮助业务经理了解整个片区的状况，可以清晰制定销售策略。
因为这两个需求所面对的群体是不同的，因此，我们把他拆分为两个形态的应用：
1、一个是给业务经理使用，侧重点是各类数据分析和图表的展示，为了他能够更好地从总体把握情况；
2、一个是给一线业务人员使用，侧重点是要求简单方便，主要用来查询信息，可以快速了解客户的状况，根据不同住客应用不同的话术推销，同时可以记录客户的意向和拜访情况；
在形态上
由于业务经理一般在办公室办公，同时需要大量图表，其展示形态以PC端形态呈现；而一线业务人员经常在外面跑，一般携带手机等移动端设备，因此业务版以移动应用形态呈现；
高保真图
PC端：经理版
移动端：员工版
技术选型
在技术选型上，后端采用 Django ，前端采用 AngluarJS，数据库采用了图数据库 neo4j 和关系型数据库 mysql。
那为什么会用到 图数据库 neo4j 呢，主要是由于每间房的人员数量不固定，一般是一对多的关系，而我们那时候希望可以通过住房确定一个关系网，比如房子h1属于房东A，同时住着 B,C,D, 房子h2也属于房东A，同时住着 F,G, 那么用图数据去查询这种关系就会很快了。
