阿里云PAI产研团队AI用户增长全图
核心能力与解决方案
PAI算法能力为核心，为客户训练专属评分模型，实现用户预测和人群筛选，反哺业务决策。结合云通信短信服务打通算法结果，实现敏捷营销触达并回收投放结果，持续优化模型。通过友盟、云通信等三方数据解决数据稀疏问题，实现用户洞察与细分。
用户增长场景化方案：
- 用户召回分析：通过静态和动态数据计算用户付费意愿，模型选出人群消费数据比人工策略高32%。经验证，模型选出人群召回概率比运营策略高18%。
- 购买意向预测：通过模型计算找出付费意愿最高的20%人群，提升运营效果。
- 用户生命周期细分：预测用户不同生命周期，对流失用户进行运营干预，通过模型可视化找到关键行为进行运营活动。
重点功能
- 个性化文案：通过标签兴趣进行模板填空，提升定制化体验。
- 个性化发送时间：根据用户行为记录获取自然活跃度分布，分析召回成功用户活跃度变化，自动为每个用户挑选最活跃时间进行个性化触达。
数据合作方案
- 云通信：客户仅上传发送/转化手机号记录，敏感度低，复用云通信接口，增加模型筛选参数，使用简单，效果空间更大。合作空间包括自有或三方付费push、营销短信补充等，通过无效短信过滤能力提升客户短信投入ROI。
- 友盟：通过友盟数据补充长流失用户特征，进行模型训练，判断长流失用户价值，筛选合适人群进行触达。同时，对新用户进行全局打分，按质量高低排序。
核心技术
- 数据与算法工程链路：已有沉淀一套domain-agnostic的有效特征&模型组合，以及自动化的特征分析、建模调优、模型部署和效果预估工具链。应对多种场景需求，包括用户召回、人货匹配、拉新、RTA、人群放大等。
- 三方数据技术难点：解决大特征、小样本下的有效学习，带噪、不平衡数据下的鲁棒学习，以及面向搜广推领域的建模Bias问题。通过特征分类、自动交叉与筛选，预训练无偏代理任务，构建垂直场景模型。
客户案例
- 视频恋爱相亲App：通过算法筛选自然回流率低的用户，进行个性化触达，百万条短信召回效果提升100%，降低成本1倍。
- 青少年学习服务App：快速识别能带来业务增量的用户，降低运营成本，除数据对接外无其他开发成本，数周内获得计算结果。
- Z世代社交APP：基于云通信发送记录和少量样本构建无效短信过滤模型，过滤每日20%发送量，保证>95%转化，大幅降低发送量但保证转化率。通过三方数据减少客户数据准备时间，提升服务方案效率。
