AAR最早是美国陆军所进行的一项任务后的检视方法，对美国陆军来说，使用这种方法的好处是当新的理解被产生时，可以马上响应到行动上，他们使用AAR解决了许多问题。美国陆军使用AAR的成功因素包括：结构化、有目地的对谈；打破层级的藩篱；能迅速反映至行动中；将学习的成果记录下来等。
在美国陆军的成功使用经验之后，Analog Devices公司T&IPD (Transportation & Industrial Products Division)部门产品线经理 Curtis Davis为了触发各部门团队内与团队间的学习及沟通，使用了AAR这个可以反映在他们所执行工作上、并从中获得学习的方法。
彼得·圣吉（Peter Senge）等学者于1999年所合作之《The Dance of Change》一书，即反复地提及AAR这个机制达九次之多 (Senge et al., 1999, P.19, 23, 44, 119, 309, 364, 425, 443, 470-77)。
Baird, etc.(2000)指出，AAR是一种个体或群体在行动中能够反映及学习的方法与机制，目标是让人们在行动过程中就能学习：了解行动意图是什么、为何此意图、意图是否达成、过程中发生了什么、可从中得到什么教训、可如何将此教训带入下次行动中等。
Baird等亦对AAR“不是什么”进行澄清：
AAR之目的不是在评定对错、成败与奖惩，而是在于学习，人们需要相信他们的谈话是导向于学习，而非作为惩罚之用，AAR与检讨会是不可彼此替代，因为二者各有不同的功能； AAR并非品质管理PDCA循环的替代品； AAR并非进行幕僚分析或群体问题诊断，AAR是将朝向于尽快地缩短行动与学习间的差距与速度，是要人们变得更行动导向，而非做更多的分析。

在历程层面上，Baird等依据美国陆军的经验而强烈建议，AAR的讨论历程（前四步骤）最好是根据结构化步骤来进行，包括：
步骤一：当初行动的意图是什么(What was the intent)
当初行动的意图或目的为何？当初行动时尝试要达成什么？是怎样达成的？
步骤二：发生了什么(What happened)
实际上发生了什么事？为什么？怎么发生的？真实地重现过去所发生的事，并不是容易的，人类的知觉与推论历程是有很多偏误的，而且不同人所看到的常是不同的。有两个方法是常被使用的：
依时间顺序重组事件； 成员回忆他们所认为的关键事件，并优先进行分析。 　

步骤三：从中学到什么(What have we learned)
我们从过程中学到了什么新东西？如果有人要进行同样的行动，我会给他什么建议？
步骤四：可如何将学习转化为行动 (What do we do now)
接下来我们该做些什么？哪些是我们可直接行动的？哪些是其它层级才能处理的？是否要向上呈报？另外，可采三种时间长度来辅助思考：
短期行动-可以被快速采行、并可立即产生效益的行动； 中期行动-影响系统、政策、以及组织的行动； 长期行动-与基本策略、目标、及价值观有关的行动 　
步骤五：采取行动(Take action)
知识是存在于行动中的，知识必须透过应用才会发挥效用，必须产生某些改变才是所谓的学习。
步骤六：分享给别人(Tell someone else)
谁需要知道我们生产的这些知识？他们需要知道什么？杠杆性地把“有用知识”有效地传递给组织其它“有用的人”。

原则：

在AAR的讨论历程中，带领AAR的领导者其任务乃是营造与维护一个聚焦、开放、安全、客观的对话环境，亦即，领导者的角色是扮演一个促进者(leader as facilitator)，而非答案的提供者。

案例1：大促期间服务器崩溃

目标：顺利完成大促活动，保证用户流畅购物体验。

实际发生情况：大促首日服务器不堪重负，导致网站响应慢甚至崩溃。

原因分析：

  • 计划不足：未充分估计活动期间的流量峰值，服务器资源准备不足。
  • 监控不到位：未实时监控服务器负载情况，未能及时预警并扩容。
  • 应急预案执行不利：虽有预案，但在实际压力骤增时，扩容操作响应迟钝。

教训与改进措施：

  • 在下次大促前，提前进行压力测试，准确预测流量峰值，确保服务器资源充足。
  • 强化实时监控机制，一旦发现服务器负载超过阈值，立即启动预案进行资源扩充。
  • 定期演练应急预案，确保在关键时刻能够快速、准确执行。

案例2：退款处理效率低下

目标：提供高效、快捷的退款服务，提升用户满意度。

实际发生情况：用户申请退款后，处理时间过长，导致大量用户投诉。

原因分析：

  • 流程复杂：退款流程环节过多，涉及多个部门协作，效率低下。
  • 系统支持不足：退款管理系统功能不完善，无法自动流转和追踪退款状态。
  • 客服响应慢：客服团队人手不足，对退款申请处理速度慢。

教训与改进措施：

  • 简化退款流程，尽可能实现自动化处理，减少人工介入。
  • 升级退款管理系统，实现退款申请自动流转，实时反馈给用户。
  • 加强客服团队培训，提高处理退款事务的效率，必要时增加客服人员。

案例3：订单错发问题频发

目标：准确、快速地处理和配送用户订单，确保零差错率。

实际发生情况：多起订单配送错误，用户收到的实物与下单商品不符。

原因分析：

  • 拣货环节错误：库房人员在拣货时误拿或扫描错误。
  • 包装环节疏漏：包装工人核对商品信息不仔细。
  • 物流交接不清：与物流公司交接环节存在信息传递误差。

教训与改进措施：

  • 强化库房人员的培训，严格执行拣货流程，引入条码或RFID技术减少人为错误。
  • 增设订单核验环节，确保商品在包装前的准确无误。
  • 优化与物流公司的交接流程，确保订单信息准确无误地传递，可考虑引入数字化交接系统。

通过After Action Review复盘法，电商平台能够在每一个问题发生后，从实际结果出发，深刻分析背后的原因，总结经验教训，有针对性地制定改进措施，从而不断提升服务质量，满足用户需求。