豆包ai可实现用户分层建模与策略匹配：一、定义分层维度并提取标签；二、调用聚类模型生成动态分群；三、绑定分群与自动化触达策略；四、实时监测分群稳定性与策略响应率。
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如果您希望基于用户行为特征实现差异化运营，豆包AI可协助完成用户分层建模与策略匹配。以下是具体实施路径：
一、定义分层维度并提取用户标签
用户分层需依托可量化、可追踪的行为与属性变量，豆包AI支持从多源数据中自动识别关键标签。该步骤旨在构建结构化用户画像基础，确保后续分群具备业务解释性与执行可行性。
1、在豆包AI控制台选择“用户分析”模块，点击“新建分层任务”。
2、勾选系统预置标签，包括最近7日登录频次、近30日订单总额、首次访问来源渠道、设备类型、地域城市等级。
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3、上传自定义字段CSV文件，补充会员等级、客服投诉次数、优惠券核销率等业务特有变量。
4、点击“生成标签集”，等待AI完成变量相关性分析与冗余过滤。
二、调用聚类模型生成动态分群
豆包AI内置K-means与DBSCAN两种无监督算法，可根据数据分布特征自动推荐最优聚类数，并支持人工干预调整边界阈值。该过程避免主观经验主导，提升分群客观性。
1、在标签集页面点击“启动智能分群”，选择“RFM扩展模型”作为基础框架。
2、设置权重滑块：将R（最近一次消费间隔）权重设为40%、F（消费频次）为35%、M（消费金额）为25%。
3、开启“异常值隔离”开关，使高价值但低频次用户不被合并至大众群体。
4、点击“运行分群”，系统输出5个主群及2个边缘子群，命名示例：高唤醒沉睡客、即时响应新客、价格敏感囤货族。
三、绑定分群与自动化触达策略
分层结果需与运营动作强关联，豆包AI提供策略模板库与AB测试通道，确保每类用户接收匹配其行为偏好的内容与节奏。
1、进入“策略编排”界面，拖拽已生成的分群至画布左侧节点。
2、为“高唤醒沉睡客”群配置策略：推送专属回归礼包（含满减券+优先发货权益），触发条件为“分群更新后2小时内未打开APP”。
3、为“价格敏感囤货族”群配置策略：推送周期购提醒+历史比价弹窗（显示当前价较30日前低12.6%），发送时段锁定在每日20:00–22:00。
4、点击“启用策略流”，系统自动同步至消息中心与CRM系统。
四、实时监测分群稳定性与策略响应率
用户行为持续变化，分群需动态校准。豆包AI提供滚动窗口监测机制，当某一群体特征偏移超阈值时自动触发重分群流程。
1、在“分群看板”中查看各群7日留存率、策略点击率、转化率三项核心指标。
2、定位到“即时响应新客”群，发现其7日复访率下降至18.3%（低于基线22%），系统标记为“需干预”状态。
3、点击该群右侧“诊断”按钮，获取AI归因报告：指出首单后48小时未触发个性化教程引导是主因。
4、立即编辑对应策略流，在订单完成节点后插入3步短视频教学卡片（平均完播率91%）。
