一客一策：Data Agent 如何重构大模型时代的智能营销
在 AI 时代，智能营销已成为企业提升获客效率与优化用户体验的关键手段。面对海量数据与日益强烈的个性化需求，传统营销模式难以实现精准触达与高效转化，AI 驱动的智能营销正逐步成为企业数字化转型的核心竞争力。
“一客一策”是火山引擎旗下 DataAgent-智能营销 Agent 基于大模型与数据挖掘技术，专为企业精细化客户运营场景打造的新一代产品能力。
其核心在于深度融合与客户强相关的多维度数据，结合企业知识库与实时联网信息进行智能分析与推理，为企业输出更全面、精准的客户侧写，并生成完整的个性化营销策略。
本文整理自火山引擎 DataAgent 技术专家-陈鑫伟的演讲分享，将系统解析智能营销 Agent“一客一策”引擎的定位与核心技术架构。
为什么要做一客一策引擎？
首先，我们来谈谈为什么要开发“一客一策”引擎。
今年，火山引擎在营销领域推出了多款智能体产品，包括营销策略智能体和会话助手智能体等。在这些智能体的优化打磨和客户落地实践中，我们逐渐形成了几个深刻的认识。
随着大模型和智能体技术的不断演进，智能体正在越来越多地参与甚至主导营销中的多个环节，它们凭借自主决策与行动能力，逐步推动营销从传统的分析洞察向直接交付效果转变。
具体来说，不论是辅助运营人员提升效率的任务——比如营销方案的设计、人群的智能圈选，还是直接面向终端用户、促进转化和提供服务的场景——例如在线导购和智能客服，智能体都在承担越来越重要的职能。因此，智能体的专业能力高低，将直接影响到企业的营销成效和实际收益。
当前，行业已基本达成共识：能否为模型提供高质量的上下文和精巧的工具使用能力，是提升智能体水平的关键。基于这一共识，我们将更多精力聚焦于如何让模型更懂客户、如何融入更多可用的营销经验，以及如何提供更高效的策略工具。
这些努力最终促成了“一客一策”引擎的诞生。我们相信，该引擎将成为下一代智能营销系统的核心支撑，重新定义客户画像与策略生成机制。
其中，“一客”是指通过对每个客户的全域数据档案进行融合、提炼与分析，实现对每一个用户的深度理解，构建出全方位、立体化的用户画像。值得注意的是，这里所提到的“一客”不仅局限于用户主体，我们还对业务闭环中至关重要的其他对象——如商品和门店——进行了深度融合与解析。
而“一策”则是基于上述深度理解，综合运用大模型推理、精准推荐算法和 AIGC 等技术，为每一位用户生成专属的营销方案。我们致力于推动营销朝着更加个性化、更具人性化的方向迈进，真正实现“千人千策”的智能营销愿景。
应用架构
在引入“一客一策”引擎之后，我们的智能营销应用架构也发生了相应变化。
整个架构的底层是主体知识引擎，这里所说的“主体”即包括用户、门店、商品等商业运营中的核心对象。
主体知识引擎能够接入企业多方面的业务数据，包括内部积累的知识与经验、第三方来源信息以及互联网公开数据，并对这些数据进行统一的接入、加工与融合处理，最终构建基于不同主体的统一数据视图。
“一客一策”引擎在这一体系中承担承下启上的关键角色：
它一方面能够基于知识引擎中融合后的主体数据，提取和挖掘关键信息，例如用户短期意图的识别，以及商品的核心卖点等。通过对这些信息的深度融合，系统能够形成更为立体和深度的用户画像与商品理解；在此基础上，我们还提供了一系列策略生成工具，包括精准商品推荐、优选权益策略和专业营销话术生成等原子能力。这些能力通过 MCP、Agent 等形式进行封装和输出，方便上层应用调用。
而上层的各类营销应用可以充分运用这些数据与策略能力，结合具体业务场景进行构建，最终实现营销效果的落地。举例来说，通过对用户的深度理解，我们可以更精准地识别出适合某场活动或某款新品的潜在用户；通过对短期意图的实时捕捉，系统能够及时生成有效的营销策略。后续我们也将通过实际案例进一步说明。
一客一策核心能力
基于“一客一策”引擎在架构中的关键定位，我们认为它应具备以下几项核心能力。
知识融合与服务能力：系统需要充分整合多源数据与知识，构建统一的数据视图，并依托丰富多元的存储介质，提供灵活的数据探查与精准知识检索服务。
个性化策略生成能力：在融合数据的基础上，系统应对用户进行更深层的理解与挖掘，包括判断消费意图，并结合个性化推荐、权益策略等工具，生成真正贴合用户需求的营销方案。
持续迭代升级能力：在实际业务运行中，系统应能够持续收集真实反馈、积累运营经验，并不断沉淀到营销知识库中，实现越用越智能、效果持续优化的良性循环。
开放与集成能力：在 ToB 业务场景中，系统需具备足够的开放性与灵活性，能够适配不同企业的业务需求，并可被集成到各类营销系统中，支撑多样化的落地应用。
用户数据构建 &深度理解
接下来我们将首先介绍用户数据构建与深度理解部分。这一环节涉及大量数据接入、加工、知识沉淀、提炼与融合工作，是支撑整个系统运行的基础。
整个流程可分为三个关键环节：
环节一：数据与知识的导入与整合
依托成熟的数据接入与处理工具，我们能够高效灵活地处理各类结构化与非结构化数据，并充分运用大模型与大数据技术，对这些信息进行提炼与总结，最终形成基于业务主体深度融合的统一数据视图。
环节二：主体特征的加工与提炼
由于初步整合得到的数据规模庞大且多为明细数据，若直接输入模型，极易引发 Token 溢出或指令偏离等问题，影响系统效果与稳定性。因此，我们对这些原始数据实施深度加工，提取包括用户关键行为记忆、行为与特征指标、商品卖点等高信息密度的核心内容，确保数据重点突出、结构清晰。
环节三：对已提炼的数据展开深度洞察，构建立体的用户画像
画像内容涵盖用户行为习惯，例如访问时段与频次变化、决策路径偏好、品牌倾向、对促销活动的敏感度等。最终，这些多维画像将被存储于向量数据库、图数据库及分析型数据库等多种混合存储系统中，以支持后续智能体进行知识检索、关联查询与多维分析。
相比传统的标签工程，新链路更能保障用户信息的完整性、一致性与理解深度。传统方法往往对信息进行压缩与归一化，容易导致标签间存在矛盾，不利于大模型的理解与应用。而新方法则以一种 Deep Research 的方式，对用户、商品等关键对象进行全面剖析，生成结构化报告并妥善存储，为上层营销应用提供更深层、更丰富的数据支持。
为高效落地这一技术方案，我们引入了知识构建、主体特征加工和用户深度理解三类智能体，大量复用了 Data Agent 底层的数据查询分析能力，并借助一套编排调度系统，实现从数据接入、知识构建到用户洞察的全流程自动化与智能化。
生成式营销策略
在拥有多维画像的基础上，我们还提供丰富的策略工具以支持个性化策略生成，包括精准商品推荐。除了引入先进的推荐算法，我们还开发了基于用户意图的大模型推荐方法：通过深度用户理解预测其偏好与潜在购买标签，再借助商品检索引擎进行精准检索与排序。
这一机制对数据稀疏的传统企业尤为友好，可快速构建个性化推荐能力，同时对已具备推荐系统的企业形成有效补充。此外，系统还支持基于业务目标对推荐结果进行干预，如新品推广保量或同类商品去重。
在权益设计方面，大模型能够依据推荐商品候选和权益池，结合用户个性化偏好，生成多种权益方案，以实现成本与收益的平衡。在触达策略上，基于对用户行为偏好与深层意图的理解，系统可自动生成商品卖点与营销文案，选择合适渠道与触达时机，从而最大化打开率与转化率。
从用户理解到个性化策略生成
以某美妆电商客户的实际案例为例，系统某用户近期对彩妆关注度显著上升。结合历史购买行为，进一步推断该用户关注护肤与美妆的实用性，属多功能性皮肤，重视妆容持久性与仪式感。
适逢其生日临近，策略引擎生成了生日专属权益与高端彩妆组合的复合策略，精准匹配其偏好品牌中的商品与小样套装，再根据用户活跃时段与渠道打开率设计触达方案，最终生成富有仪式感且切中小样偏好的文案，整体策略兼具个性化与人性化。
策略生成、效果跟踪、调整优化的闭环
除深度用户理解与个性化策略生成外，“一客一策”引擎还能够持续从策略执行中收集反馈，进一步深化对用户的认知与判断，评估策略质量，沉淀营销知识，形成持续优化的正向循环。
系统内部还设有双循环机制，以实现持续的优化与学习。
外层则设计了营销策略中心模块，通过持续的效果评估与经验沉淀，不断丰富策略知识库与运营经验，推动整体运营水平不断提升，真正实现“越用越智能”的目标。
开放与集成
最后一项核心能力是开放与集成。作为企业级产品成熟度的重要体现，该系统依托火山引擎数智平台长期积累的数据体系，具备强大的数据接入与复杂大规模任务处理能力。
在用户理解与策略生成方面，系统所提供的三个智能体均支持高度可配置的策略调优能力。例如，只需输入企业业务背景与目标，大模型便可基于现有数据自主选择待提炼的知识内容与算法特征，自动生成相应提示词与代码，并完成自动化执行。
在应用层，系统通过 MCP、Agent、API 等多种插件化方式，将“一客一策”引擎的数据与策略能力无缝集成到各类智能系统中，为其提供更优质的上下文支持、更深度的用户洞察以及更实用的策略工具。这一系列的开放与集成能力，使我们能够快速适配不同企业的多样化场景，助力其高效落地并实现业务增长。
未来设想
让模型更懂用户、更会营销、更善执行
展望未来，大模型技术仍在持续迭代升级。作为智能体应用的研发者，我们始终注重架构设计，避免过度工程与流程控制，以确保第一时间应用最新、最优的模型，充分享受技术迭代带来的红利，防止出现“上线即落后”的局面。
因此，我们将持续聚焦于智能体架构优化、上下文工程、工具增强、数据建设与知识积累等高收益领域。同时，性能与成本的控制、模型幻觉与偏见的抑制，也是关键挑战。我们已在内部展开多项研究与实践，期待后续与大家进一步交流。
归根结底，“人服务模型，模型服务用户”已成为不可逆的趋势。营销的本质未曾改变——仍需深度理解用户、通过个性化策略打动人心，但在数据的运用方式、内容的精度、知识的深度及个性化的程度上，我们正提出全新要求。
这也正是“一客一策”引擎努力突破的方向。我们希望它能够助力火山引擎的客户在这场智能营销升级中抢占先机，赢得新一轮增长。
