嚴選為什麼要建全渠道觸達系統？
「全渠道策略是繼今年嚴選明確品牌化發展方向後的非常自然的戰略選擇。對於消費品牌來說，每乙個能夠觸達我們目標消費群體的渠道，都是非常重要的基礎設施。嚴選也將利用好包括主站、淘系、京東、b端、線下零售等在內的全渠道通道，將我們的商品滲透到更廣泛的消費群體。」 -- 嚴選事業部
綜合以上三個原因，嚴選自己建設全渠道觸達能力是最佳選擇。
整體的業務目標：
實現全渠道使用者的統一管理
實現使用者全生命週期管理的roi全域性最優
實現使用者觸達提效減量，提公升使用者體驗
主要動作：
根據業務目標確定觸達使用者
自動計算成本最低的動作
定位最及時的觸點
選擇效率最高的時間
匹配個性化的內容
總的來說，就是在給定的業務目標和預算成本約束下，系統能智慧型化決策，圈定使用者群體，並根據每個使用者狀態個性化地安排何時、何地、以何種形式、傳送何種內容、設定多少花費，把roi做到最大化。
全渠道觸達專案啟動前，在使用者觸達方面存在四方面的問題，下面來一一梳理：
在嚴選使用者運營工作中存在大量觸達場景，比如對於新註冊還未下單的使用者，要做新客的轉化觸達；對於老使用者但演算法判斷流失概率較高時，要做使用者促活的觸達；對於已經流失的老使用者，要做流失召回的觸達；演算法判斷使用者對某個商品購買概率高時，要做實時的轉化觸達；對潛在超會使用者，要做超會開卡觸達。以上只是主站的部分場景，再加上各個渠道的使用者觸達場景，不同場景一般屬於不同團隊人員負責，因此觸達任務之間往往是不能互相感知的，會造成干預措施脫節。
我們要做到打通主站和外渠之間的使用者流動，感知使用者所處的生命週期，能及時給到適合的干預措施，並且對於每個使用者不會過多或過少干預，最大化營銷經費的roi。嚴選的資料產品團隊研發的dmp和使用者資料匯流排，用來儲存和查詢使用者的屬性和狀態資料，打通了主站和各個外部渠道之間使用者對映關係，並且能儲存使用者的生命週期和實時狀態。演算法團隊主導的ai智慧型排程服務，根據使用者所處生命週期，利用意圖識別模型判斷轉化或流失概率，決策是否干預；在給定的整體預算約束下，通過運籌優化選擇干預措施，生成匹配的權益（紅包等）；最後系統根據使用者最可能的活躍時間進行訊息推送；整體達到roi最大化。
傳統的使用者運營是給人群打標籤，根據標籤圈定人群，再設計權益進行觸達。這往往需要大量的人工投入，因此絕大部分是t+1操作，甚至每週每月一次操作。等使用者滿足了某個標籤才能進行相應的群體干預，而不能實時進行干預。比如流失召回的場景，原來是定義兩個月無訪問為流失，因此當使用者被定義為流失狀態時，已經有兩個月沒來訪問了。現在我們可以根據所有流失使用者的歷史行為和正常使用者進行訓練，得到乙個意圖識別模型，實時判斷使用者接下來即將流失的概率，當概率達到一定數值，系統立刻進行干預，真正做到對每個使用者的及時干預。
由於多渠道多場景對使用者進行觸達，且干預措施互相無感知，原來常常發生一天給同乙個傳送多條簡訊或push的情況，在雙十一等大促期間尤其嚴重，收到了很多使用者反饋。因此我們要做兩點：一是減少投放打擾，二是開闢新的引流路徑。首先資料產品團隊搭建了使用者疲勞度管理系統，防止給使用者過多觸達。其次演算法團隊自建的dsp廣告投放系統，接入了網易域**和廣大外部**的流量，相比與簡訊，廣告在長期的引流效果和減少使用者打擾等方面都有優勢。簡訊、push更適合大促時短期集中觸達，幾個能力形成了良好的互補，也減少了使用者打擾。
傳統的基於人群標籤的流量運營模式，往往是針對人群進行投放，做到了人群的個性化，而無法做到千人千面的個性化，開啟率、轉化率等指標還有很大提公升空間。在當前的投放中，利用個性化演算法匹配使用者最感興趣的商品，同時利用nlp技術生成商品的賣點文案，以及通過智慧型合圖能力合成廣告素材。
整體方案架構基於嚴選的crm系統和dsp系統整合重組，自底向上系統四層結構分別是：
第一層：資料產品和平台層
包含了儲存使用者實時狀態和當下權益的使用者資料匯流排服務，管理觸達次數限制的使用者疲勞度服務，管理使用者畫像和商品畫像的dmp，管理營銷活動和商品優惠資訊的營銷中臺，以及管理投放素材的創意平台。
第二層：演算法服務層
包含管理使用者生命週期和干預措施排程的ai排程服務，統籌預算全域性最優化分配的預算分配實時服務，千人千面匹配商品、文案、時間等的個性化服務，自動合成高質量素材圖的智慧型合圖服務，實時判斷使用者轉化或流失等概率的意圖識別服務，以及自動化生成使用者權益的動態權益服務。
第三層：應用系統層
第四層：業務層
包含了拉新、促活、超會開卡和銷售轉化四大營銷業務。
該方案有三個優勢，第一是精準定向的個性化投放，利用了集團/嚴選/外渠的資料支撐，做到千人千面的個性化素材、文案和權益。第二是全渠道覆蓋，並根據使用者生命週期智慧型化排程，做到全域性最優。第三是實時優化預算分配，根據不同渠道、素材和權益的轉化效果，模型實時調整預算，實現roi最大化。
目前系統還在持續建設中，自動化任務的比率達到了60%，其中非規則的智慧型化任務佔比34%，轉化效果整體增長113%。當然，也存在一些問題需要優化。比如還有部分場景可遷移到智慧型化觸達提公升效果，需要做整體梳理和逐個遷移。目前演算法可用的創意集數量偏少，一是需要運營人員提供更多素材和文案，二是加大自動化合成素材和文案的能力進行投放。
根據福格使用者行為模型，要促成某種行為，觸發、動機和能力三者缺一不可，動機要合乎常理，行為要易於實施，觸發要顯而易見。全渠道使用者觸達屬於使用者的外部觸發能力，還有更多工作需要不斷去研究優化：如何培養使用者內部觸發（心智和習慣養成），如何降低使用者購物門檻（時間、金錢、體力、腦力），如何刺激使用者購物動機（稀缺效應--庫存有限；環境效應--環境影響認知；錨定效應--打折；贈券效應--先給乙個好的開頭）。
作者簡介
aj，網易嚴選人工智慧部技術總監。2023年組建嚴選演算法團隊，負責搭建電商領域營銷、倉配、**、nlp四大場景的演算法體系。
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