交互式营销系统：基于用户行为意图营销

1 背景

传统营销方法依赖于数据分析和挖掘技术，广泛收集并整理用户数据。通过分析历史数据与行为模式，制定个性化的营销策略。然而，在捕捉用户的即时兴趣及提供迅速反馈方面，传统方式往往表现出一定的滞后性或不足。此外，传统营销通常侧重于显性的“正反馈”行为，如点击和购买，而较少关注隐性的“负反馈”信号——例如曝光但未点击的行为，因为这些行为在历史记录中频繁出现，相比点击而言显得噪音较大。

交互式营销系统聚焦于通过用户的实时行为来探索曝光与点击行为序列间的关联，旨在识别那些犹豫不决的潜在客户。这种方法有效解决了营销响应延迟的问题，并增强了与用户的互动深度，为营销策略提供了更为及时和精准的支持。

2 问题与挑战

• 即时响应用户行为序列 ： 不同于传统的营销模式，交互式营销强调根据用户的实时行为序列进行即时触发。为了实现这一点，系统需具备高效的数据捕捉能力和智能分析机制，以识别用户的行为模式，并迅速作出个性化反馈
• 多策略协调与用户体验优化 ： 当多个营销策略同时针对同一用户时，如何确保不会过度打扰用户成为了一个重要考量。系统应能智能评估不同策略的适用性和优先级，选择最合适的时机和方式展示给用户，从而达到最佳的用户体验与营销效果
• 精准把握交互时机与形式 ： 确定最佳的互动触发点是提升营销效率的关键。这不仅涉及选择恰当的时间窗口，还涵盖了决定采取何种类型的交互——无论是推送通知、个性化推荐还是其他形式的内容呈现。系统应当能够基于用户的行为历史和当前情境，动态调整其响应策略，以确保每次交互都是有意义且有价值的

3 系统设计

系统架构

• 意图识别 ： 系统通过云端部署的规则引擎，结合终端侧已有的行为追踪数据进行匹配、过滤与聚合处理。经过端侧引擎初步处理后，将提炼出的用户意图信息上传至云端，为后续分析提供依据
• 策略中心 ： 依据预设的策略组合及规则信息，整合从终端上传的意图数据与用户档案信息。通过提取关键要素，并经由计算引擎处理及频率控制机制，决定是否对用户发起交互以及选择何种交互方式，确保每次互动都是精准且适时的。
• 交互方案 ： 交互主要分为两大类别。首先是异步交互，比如触达类包括短信、站内信、PUSH和智牛等，或者权益类，包括优惠券、话费券、JD卡等，用于为用户提供特定权益。其次是同步交互，比如顶部全站提醒、页面弹窗展示，限时优惠任务下发等等

示例流程

• 需求 ： 标签1的用户在30秒内进入页面并输入信息后，展示弹窗信息。
• 流程 ： 如下图所示，APP内的用户发生一系列行为，这些行为会进入端侧引擎。端侧引擎根据下发的规则计算出符合条件的用户群体B，并上报用户的意图信息。策略中心会对上报的意图信息进行处理，按照行为、人群标签和计算规则将用户分流。在当前示例中，用户群体B经过处理后被分成B1、B2、B3几类，其中仅B1人群需要在页面中出现实时弹窗。策略中心将此交互结果下发至端侧，端侧实时响应交互指令，并作出反馈。
• 系统流程示意图  ：

3.1意图识别

• 快速应变  ： 通过利用端侧已有的行为埋点信息进行直接整合，该模块能够迅速适应业务变化，灵活响应业务变化;
• 成本效益 ： 借助边缘计算技术，有效减少数据传输的通信成本，并降低云端处理负荷，从而实现成本节约;
• 精准定制 ： 结合通用规则与用户的历史行为反馈，该模块支持为每位用户量身定制规则，提供更加精细化的服务体验;
• 即时响应 ： 端侧实时处理能力确保了最低延迟的用户体验，使系统能够在第一时间对用户行为作出反应;

云端将规则推送给端侧，端侧解析规则并结合本地行为数据，实现实时的用户意图识别。

3.2 策略中心

• 行为规则 ： 系统支持定义正向和负向行为，并设置行为间的组合逻辑与顺序规则。这使得可以精确捕捉用户的行为模式，为后续的分析和响应提供坚实基础
• 人群规则 ： 基于用户的详细行为模式及标签信息，策略中心能够组合不同的标签和模型评分，从而制定出更加精准、个性化的营销方案，确保每个用户群体都能获得最适合的内容
• 策略组合 ： 通过评估各营销策略之间的优先级、互斥关系、权重分配以及历史执行效果，策略中心智能选取最合适的营销策略。这一过程不仅考虑了策略的有效性，还兼顾了避免重复打扰用户，确保每次互动都是高效且有意义的

为了让策略的执行流程可以被编排走不同的处理逻辑，我们引入了LiteFlow，帮助我们处理简易策略的流程编排。

4 总结与展望

交互式营销系统是信也在用户实时行为反馈上的一次探索实践，并且在核心指标上取得了较为显著的效果。通过行为匹配，补充了现有营销的延迟反馈等问题，从而带来对用户更及时的召回。

未来可以探索优化的方向还包括：

1. 建模更精确、多样的触发控制策略，对于端上实时用户意图感知的决策，当前的控制策略还比较简单。后续我们会考虑结合用户反馈信号等特征输出更灵活的预判信号，同时请求云端，获取更多符合用户当前意图的候选结果
2. 深入研究如何在端侧实现更加丰富、灵活的应用场景，特别是针对不同用户群体进行模型的个性化定制，力求达到“千人千模”的极致个性化体验。这不仅能够提高用户参与度，还能进一步增强营销效果
3. 增加策略效果反馈可视化，用于直观展示策略执行情况及其效果。基于这些可视化数据，可以快速评估策略表现，并根据实际反馈做出及时调整，确保策略始终处于最优状态