平台建设背景与核心痛点 - 公司在推进多业务线精细化运营过程中面临两大核心挑战 [1] - 用户画像与细分能力不足 具体表现为缺乏完善的用户标签体系 缺乏高效的人群细分工具 以及从用户画像到实际运营的转化能力缺失 [1] - 工具割裂与运营效率低下 具体表现为跨平台操作导致流程繁琐 圈选人群及策略调整耗时 且精细化运营的价值难以量化 投放效果提升缺乏数据支撑 [1] 智能运营平台架构与核心能力 - 公司构建了“万象·智能运营平台”作为集团智能化运营底座 以“场景化、闭环化、智能化”为核心 提供一站式解决方案 [1] - 平台打通“数据-策略-执行-优化”全链路 其数据根基建设包括整合用户、客户、企业、帖子等多维度标签形成全域数据资产 并依托OneID服务构建统一用户基础数据实现跨业务线数据互通 [1] - 平台具备场景化运营能力 基于AARRR模型覆盖用户行为旅程 例如在拉新场景过滤老客拓展新流量 在促活场景针对垂类老客进行触达 在流失召回场景基于用户特征生成召回人群包 [1] - 平台通过“万象”实现人群圈选、文案生成、渠道配置的一站式操作 解决了传统模式中目标拆解难、策略制定难、效果分析难的痛点 [1] - 平台构建了闭环化运营体系 投前通过流量地图、业务交叉分析制定策略 投中实时监测CTR、CVR等数据并动态调整 投后自动化生成效果报告并基于AI算法迭代优化策略 [1] - 平台应用了多项智能化技术 包括结合LLM大语言模型与AutoML算法实现智能圈人 基于用户画像与场景需求实现智能文案生成 以及通过时序模型、序列模型实现智能迭代与策略持续进化 [1] 组织协同与实施路径 - 平台采用“1+N+1”组织协同模式 即1个大数据团队负责底层架构与AI能力输出 N个业务线提出需求并参与执行 1个业务中台整合数据并推动能力产品化 [1] - 通过联合立项、项目制协作 实现从需求调研到效果复盘的全流程协同 确保平台能力与业务目标深度绑定 [1] 实践效果与案例 - 在效率提升方面 人群圈选与策略配置耗时减少50%以上 智能文案生成效率提升300% 人均素材产出量从每日5条增至20条 [1] - 在效果增长方面 某租房业务通过智能圈选与精准投放 CTR提升超100% 老客促活转化率提升45% 在流失召回场景中 基于AI模型生成的人群包召回率较传统方式提升60% [1] 未来规划与展望 - 公司未来规划包括完善全域标签体系以实现人群数字化 打通“人群-内容-渠道”自动化链路以实现运营自动化 以及深化AI技术应用如动态定价、智能推荐以实现决策智能化 [2] - 平台旨在解决传统精细化运营的效率与效果瓶颈 实现从“粗放式投放”到“智能化增长”的跨越 未来将持续强化智能分析与全域营销能力 [3]