一客一策：Data Agent 如何重構大模型時代的智能營銷？
在AI時代，智能營銷已成為企業提升獲客效率與優化用戶體驗的關鍵手段。面對海量數據與日益強烈的個性化需求，傳統營銷模式難以實現精準觸達與高效轉化，AI驅動的智能營銷正逐步成為企業數字化轉型的核心競爭力。
“一客一策”是火山引擎旗下DataAgent-智能營銷Agent基于大模型與數據挖掘技術，專為企業精細化客戶運營場景打造的新一代產品能力。其核心在于深度融合與客戶強相關的多維度數據，結合企業知識庫與實時聯網信息進行智能分析與推理，為企業輸出更全面、精準的客戶側寫，并生成完整的個性化營銷策略。
本文整理自火山引擎DataAgent技術專家-陳鑫偉的演講分享，將系統解析智能營銷Agent“一客一策”引擎的定位與核心技術架構。
為什么要做一客一策引擎？
首先，我們來談談為什么要開發“一客一策”引擎。
今年，火山引擎在營銷領域推出了多款智能體產品，包括營銷策略智能體和會話助手智能體等。在這些智能體的優化打磨和客戶落地實踐中，我們逐漸形成了幾個深刻的認識。
隨著大模型和智能體技術的不斷演進，智能體正在越來越多地參與甚至主導營銷中的多個環節，它們憑借自主決策與行動能力，逐步推動營銷從傳統的分析洞察向直接交付效果轉變。
具體來說，不論是輔助運營人員提升效率的任務——比如營銷方案的設計、人群的智能圈選，還是直接面向終端用戶、促進轉化和提供服務的場景——例如在線導購和智能客服，智能體都在承擔越來越重要的職能。因此，智能體的專業能力高低，將直接影響到企業的營銷成效和實際收益。
當前，行業已基本達成共識：能否為模型提供高質量的上下文和精巧的工具使用能力，是提升智能體水平的關鍵。基于這一共識，我們將更多精力聚焦于如何讓模型更懂客戶、如何融入更多可用的營銷經驗，以及如何提供更高效的策略工具。
這些努力最終促成了“一客一策”引擎的誕生。我們相信，該引擎將成為下一代智能營銷系統的核心支撐，重新定義客戶畫像與策略生成機制。
其中，“一客”是指通過對每個客戶的全域數據檔案進行融合、提煉與分析，實現對每一個用戶的深度理解，構建出全方位、立體化的用戶畫像。值得注意的是，這里所提到的“一客”不僅局限于用戶主體，我們還對業務閉環中至關重要的其他對象——如商品和門店——進行了深度融合與解析。
而“一策”則是基于上述深度理解，綜合運用大模型推理、精準推薦算法和AIGC等技術，為每一位用戶生成專屬的營銷方案。我們致力于推動營銷朝著更加個性化、更具人性化的方向邁進，真正實現“千人千策”的智能營銷愿景。
應用架構
在引入“一客一策”引擎之后，我們的智能營銷應用架構也發生了相應變化。
整個架構的底層是主體知識引擎，這里所說的“主體”即包括用戶、門店、商品等商業運營中的核心對象。主體知識引擎能夠接入企業多方面的業務數據，包括內部積累的知識與經驗、第三方來源信息以及互聯網公開數據，并對這些數據進行統一的接入、加工與融合處理，最終構建基于不同主體的統一數據視圖。
“一客一策”引擎在這一體系中承擔承下啟上的關鍵角色：
它一方面能夠基于知識引擎中融合后的主體數據，提取和挖掘關鍵信息，例如用戶短期意圖的識別，以及商品的核心賣點等。通過對這些信息的深度融合，系統能夠形成更為立體和深度的用戶畫像與商品理解；在此基礎上，我們還提供了一系列策略生成工具，包括精準商品推薦、優選權益策略和專業營銷話術生成等原子能力。這些能力通過 MCP、Agent 等形式進行封裝和輸出，方便上層應用調用。
而上層的各類營銷應用可以充分運用這些數據與策略能力，結合具體業務場景進行構建，最終實現營銷效果的落地。舉例來說，通過對用戶的深度理解，我們可以更精準地識別出適合某場活動或某款新品的潛在用戶；通過對短期意圖的實時捕捉，系統能夠及時生成有效的營銷策略。后續我們也將通過實際案例進一步說明。
一客一策核心能力
基于“一客一策”引擎在架構中的關鍵定位，我們認為它應具備以下幾項核心能力。
- 知識融合與服務能力：系統需要充分整合多源數據與知識，構建統一的數據視圖，并依托豐富多元的存儲介質，提供靈活的數據探查與精準知識檢索服務。
- 個性化策略生成能力：在融合數據的基礎上，系統應對用戶進行更深層的理解與挖掘，包括判斷消費意圖，并結合個性化推薦、權益策略等工具，生成真正貼合用戶需求的營銷方案。
- 持續迭代升級能力：在實際業務運行中，系統應能夠持續收集真實反饋、積累運營經驗，并不斷沉淀到營銷知識庫中，實現越用越智能、效果持續優化的良性循環。
- 開放與集成能力：在ToB業務場景中，系統需具備足夠的開放性與靈活性，能夠適配不同企業的業務需求，并可被集成到各類營銷系統中，支撐多樣化的落地應用。
用戶數據構建&深度理解
接下來我們將首先介紹用戶數據構建與深度理解部分。這一環節涉及大量數據接入、加工、知識沉淀、提煉與融合工作，是支撐整個系統運行的基礎。
整個流程可分為三個關鍵環節：
環節一：數據與知識的導入與整合
依托成熟的數據接入與處理工具，我們能夠高效靈活地處理各類結構化與非結構化數據，并充分運用大模型與大數據技術，對這些信息進行提煉與總結，最終形成基于業務主體深度融合的統一數據視圖。
環節二：主體特征的加工與提煉
由于初步整合得到的數據規模龐大且多為明細數據，若直接輸入模型，極易引發Token溢出或指令偏離等問題，影響系統效果與穩定性。因此，我們對這些原始數據實施深度加工，提取包括用戶關鍵行為記憶、行為與特征指標、商品賣點等高信息密度的核心內容，確保數據重點突出、結構清晰。
環節三：對已提煉的數據展開深度洞察，構建立體的用戶畫像
畫像內容涵蓋用戶行為習慣，例如訪問時段與頻次變化、決策路徑偏好、品牌傾向、對促銷活動的敏感度等。最終，這些多維畫像將被存儲于向量數據庫、圖數據庫及分析型數據庫等多種混合存儲系統中，以支持后續智能體進行知識檢索、關聯查詢與多維分析。
相比傳統的標簽工程，新鏈路更能保障用戶信息的完整性、一致性與理解深度。傳統方法往往對信息進行壓縮與歸一化，容易導致標簽間存在矛盾，不利于大模型的理解與應用。而新方法則以一種Deep Research的方式，對用戶、商品等關鍵對象進行全面剖析，生成結構化報告并妥善存儲，為上層營銷應用提供更深層、更豐富的數據支持。
為高效落地這一技術方案，我們引入了知識構建、主體特征加工和用戶深度理解三類智能體，大量復用了Data Agent底層的數據查詢分析能力，并借助一套編排調度系統，實現從數據接入、知識構建到用戶洞察的全流程自動化與智能化。
生成式營銷策略
在擁有多維畫像的基礎上，我們還提供豐富的策略工具以支持個性化策略生成，包括精準商品推薦。除了引入先進的推薦算法，我們還開發了基于用戶意圖的大模型推薦方法：通過深度用戶理解預測其偏好與潛在購買標簽，再借助商品檢索引擎進行精準檢索與排序。
這一機制對數據稀疏的傳統企業尤為友好，可快速構建個性化推薦能力，同時對已具備推薦系統的企業形成有效補充。此外，系統還支持基于業務目標對推薦結果進行干預，如新品推廣保量或同類商品去重。
在權益設計方面，大模型能夠依據推薦商品候選和權益池，結合用戶個性化偏好，生成多種權益方案，以實現成本與收益的平衡。在觸達策略上，基于對用戶行為偏好與深層意圖的理解，系統可自動生成商品賣點與營銷文案，選擇合適渠道與觸達時機，從而最大化打開率與轉化率。
從用戶理解到個性化策略生成
以某美妝電商客戶的實際案例為例，系統某用戶近期對彩妝關注度顯著上升。結合歷史購買行為，進一步推斷該用戶關注護膚與美妝的實用性，屬多功能性皮膚，重視妝容持久性與儀式感。
適逢其生日臨近，策略引擎生成了生日專屬權益與高端彩妝組合的復合策略，精準匹配其偏好品牌中的商品與小樣套裝，再根據用戶活躍時段與渠道打開率設計觸達方案，最終生成富有儀式感且切中小樣偏好的文案，整體策略兼具個性化與人性化。
策略生成、效果跟蹤、調整優化的閉環
除深度用戶理解與個性化策略生成外，“一客一策”引擎還能夠持續從策略執行中收集反饋，進一步深化對用戶的認知與判斷，評估策略質量，沉淀營銷知識，形成持續優化的正向循環。
系統內部還設有雙循環機制，以實現持續的優化與學習。
外層則設計了營銷策略中心模塊，通過持續的效果評估與經驗沉淀，不斷豐富策略知識庫與運營經驗，推動整體運營水平不斷提升，真正實現“越用越智能”的目標。
開放與集成
最后一項核心能力是開放與集成。作為企業級產品成熟度的重要體現，該系統依托火山引擎數智平臺長期積累的數據體系，具備強大的數據接入與復雜大規模任務處理能力。
在用戶理解與策略生成方面，系統所提供的三個智能體均支持高度可配置的策略調優能力。例如，只需輸入企業業務背景與目標，大模型便可基于現有數據自主選擇待提煉的知識內容與算法特征，自動生成相應提示詞與代碼，并完成自動化執行。
在應用層，系統通過 MCP、Agent、API 等多種插件化方式，將“一客一策”引擎的數據與策略能力無縫集成到各類智能系統中，為其提供更優質的上下文支持、更深度的用戶洞察以及更實用的策略工具。這一系列的開放與集成能力，使我們能夠快速適配不同企業的多樣化場景，助力其高效落地并實現業務增長。
未來設想
讓模型更懂用戶、更會營銷、更善執行
展望未來，大模型技術仍在持續迭代升級。作為智能體應用的研發者，我們始終注重架構設計，避免過度工程與流程控制，以確保第一時間應用最新、最優的模型，充分享受技術迭代帶來的紅利，防止出現“上線即落后”的局面。
因此，我們將持續聚焦于智能體架構優化、上下文工程、工具增強、數據建設與知識積累等高收益領域。同時，性能與成本的控制、模型幻覺與偏見的抑制，也是關鍵挑戰。我們已在內部展開多項研究與實踐，期待后續與大家進一步交流。
歸根結底，“人服務模型，模型服務用戶”已成為不可逆的趨勢。營銷的本質未曾改變——仍需深度理解用戶、通過個性化策略打動人心，但在數據的運用方式、內容的精度、知識的深度及個性化的程度上，我們正提出全新要求。
這也正是“一客一策”引擎努力突破的方向。我們希望它能夠助力火山引擎的客戶在這場智能營銷升級中搶占先機，贏得新一輪增長。
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