从锁定目标客群、设计运营策略，到评估方案效果、创建执行画布，客户经营全链路涉及多个复杂环节。AI 技术目前能介入哪些节点？又能将自动化推进至何种程度？
10 月 29 日，神策数据通过实操直播，在 WorkBuddy 平台展示了「神策 AI」的专业能力及其协同工作流。本次演示以连锁餐饮行业“新客首购转复购”为场景，围绕客群研究、策略设计、模拟评价、创建画布四大核心步骤，呈现业务人员如何通过自然语言指令，驱动 WorkBuddy 调用神策数据、专业 Agent 及产品能力，实现从分析到落地的全流程闭环。
第一步：客群研究，精准锁定高价值人群
演示始于一份新客经营分析报告。数据显示，不同首购客单价及品类的用户，其二购表现存在显著差异。提升复购率的关键，在于精准识别这些差异背后的规律。
在“客群发现”模式下，业务人员上传报告并提出需求：基于首购数据预测二购倾向，筛选重点运营人群。在此过程中，AI 调动了神策的数据分析与机器学习能力。
值得注意的是，初始预测模型效果接近随机，AI 经自我验证后主动调整策略，转而采用基于消费特征的规则分层方法，最终成功识别出“高客单尝鲜”等高潜力客群。研究结果不仅包含具体的分层规则和数据支撑，AI 还通过对话直接将目标客群转化为神策系统中的用户分群并完成计算，为后续策略制定沉淀了可直接复用的人群资产。
第二步：策略设计，将思路转化为执行流程
锁定目标客群后，核心问题转向如何促成复购。WorkBuddy 基于前述研究结果，初步给出了涵盖人群、渠道、权益及预算的运营建议，并设置了对照组。
随后，系统调用“运营策略专家”角色，将宏观方案细化为可执行的微观流程。包括进入条件、用户分流逻辑、触达时机、节点参数及文案内容等均被纳入设计范畴。这种细化得益于 Sensors AI 对业务方法论与神策智能运营产品能力的深度融合，使得策略设计阶段即兼容系统配置要求，大幅减少了人工拆解方案的工作量。
至此，运营思路已转化为可映射至神策智能运营画布的标准化流程结构。
第三步：模拟评价，前置排查策略风险
方案成型后，直播演示了“虚拟用户评价”功能。系统基于目标客群数据特征，模拟不同类型用户对营销内容、优惠权益及触达时机的反馈，辅助排查潜在问题。
鉴于同一文案或权益对不同用户的接受度存在差异，模拟评价为运营人员提供了上线前的预演视角。AI 汇总模拟反馈并结合实际数据进行校对，针对性地优化文案与触达时机，形成更完善的策略方案。
需明确的是，模拟评价仅为辅助手段，最终效果仍需通过上线后的 A/B 实验及业务数据验证。运营人员可在交互中补充判断，确保方案贴合真实经营环境。
第四步：创建画布，实现方案系统化落地
策略确认无误后，AI 读取相应技能并调用神策产品能力，将方案自动创建至智能运营系统中。生成的画布涵盖人群圈选、分流、延迟及触达等关键节点，且同步了模拟评价阶段的优化内容。
在创建过程中，AI 执行了自动核对机制，并对发现的部分错误进行了修正。最终交付的是一份保存于神策智能运营中的画布草稿。正式上线前，运营人员仍需对具体节点进行最终检查与配置确认。
从客群研究到策略讨论，再到画布创建，前序工作成果被无缝衔接至后续环节，逐步沉淀为系统内可管理、可复用的数字资产。
让专业增长能力融入日常作业
除逐步对话外，直播还展示了“专家团”协作模式。面对“寻找增长机会”等开放性任务，由团长规划路径，组织各领域专家分工分析并汇总建议。
神策与 WorkBuddy 的合作旨在让企业员工通过日常 AI 入口，直接调用企业内部数据与专业能力，打通研究、决策与执行的全链路。建议企业从目标明确、数据完备且易于验证的场景切入，逐步将此类能力常态化。既有的用户分群、运营画布及研究成果，均可在神策体系内持续管理与复用。
Sensors AI 1.0 正式发布
当运营说出"帮我找出可能流失的用户"，机器学习自动开始了
从查数据到做增长，神策 AI 能力进入 WorkBuddy
