自己的一些思考，mark一下。 基于用户画像系统的，因为以前研究过用户运营这块，所以有些进一步的思考，希望留下来做以后进一步深挖的素材，毕竟大家都得自己干（这点我觉得华子人真是人间清醒，几乎人人都知道自己到年纪了，公司就不会续签合同，卷归卷，心里可太有B数了）。 这个需求有些疑问，希望可以探讨下 Agent会自动分析用户画像，结合用户的需求，为他生成合适的商品关键词，这看着更像是一种初始化状态的功能 1、用户首次进站——>问卷形式——>Agent基于用户画像推荐商品/内容 这里问卷形式其实就是门槛一种 传统电商是 首页+检索模式，其中检索是核心，用户自带目标商品来筛选商品并下单 兴趣电商是 内容+小黄车模式，内容是核心，没有问卷，直接基于内容数据给用户打标签，推送相关内容 2、用户产生浏览、点击行为——>如何基于这些行为迭代用户画像？这里类似抖音里打标签机制。 3、画像管理体系需要支持人工校准 用户需要分级，可以先按照消费金额这种粗暴方式来对用户进行分级，人工可以定期筛选高等级用户，对Agent打标进行校准，依次来建立迭代飞轮。 4、粗放运营与精细化运营需兼容 粗放运营如抖音，一套算法机制对所有用户 精细化运营如小鹅通，可以对每一个用户做如发券、触达等精细化运营 前者适用大平台机制，运营落地难度极大；后者适用各种商业私域场景，门槛小得多。