如何实现智能化用户增长策略部署与自动化运营
用户洞察
传统的用户洞察体系大多使用RFM模型作为基础框架，通过用户历史购物行为的统计特征实现用户分层，从而对不同类型的用户采用更加具有针对性的运营策略。零售用增团队提出的用户洞察方法论，基于目前行业流行的用户生命周期分层理论及社会学分群理论，结合面向用户价值的量化模型体系，形成了靶群+生命周期+洞察属性+用户价值的全域用户档案体系，将用户划分为更加精准的上千个“小格子”，从而实现在用户运营过程中目标人群的细粒度拆解，有效的将运营模块的解空间控制在了一个合理的计算量级范围内。
运营规划
众所周知，用户运营过程中的核心要素包括：人群、资源及目标。人群的定义在上述01模块中已经详细介绍，不再赘述。资源要素包括利益点、触点以及内容，其中利益点就是人货场理论的“货”维度的推广，它包括备选商品池、促销形式、补贴金额等，通过不同力度的优惠商品与用户建立连接；触点指的是人货场理论的“场”维度的广义概念，包括触达方式（例如付费的广告、短信，或者免费的EDM、APP PUSH等）和触点（即黄金交易流程中的各个环节）；而内容则是创意素材、文案、社交玩法等。
目标是指当前运营活动的业务宏观方向。以最简单的用户增长公式拆解为例，GMV=用户数x ARPU，通常情况下乘法公式很难实现运营动作上的双赢局面，那么目标就可以拆解为：以用户数为导向的广义新拉新目标（适用于季度用户增量业绩的达成）和以ARPU值提升为导向的老客促活目标（适用于大促冲量）。通常情况下，我们会把目标拆解为增长黑客理论中所谓的“北极星指标”，它是上述目标的量化拆解，通常只有一个值，但可以根据业务层次结构进一步拆解为多个具有逻辑关系的指标集合。
在传统人工运营的过程中，上面各个要素都需要运营人员基于自己的经验进行手动配置或使用系统进行半自动化部署，而运营规划器的目标就是利用工程化技术将输入的各要素进行标准化定义，然后基于AI算法将这些输入自动编排为标准的运营任务进行输出，从而大大减少人工成本。
冲突决策引擎
显然，上述02模块自动生成的各种运营任务在不加任何约束条件时，会产生大量的人群与资源匹配的冲突，在多目标场景下，甚至会带来全局层面的零和博弈，或者称为策略“内卷”。因此，用增团队投入了大量的算法人员在庞大的解空间中使用大规模最优化OR算法来寻求全局最优解。
端外智能触点引擎
端外触点是用户与运营策略建立连接的最重要环节，根据多重曝光理论，用户平均被触达干预6次以上才会形成1次有效转化，如何在触点资源有限且不会对用户产生过度打搅的情况下实现最优的触达策略，这是端外智能触点引擎所承担的任务。
在离线的日常的活动中，通常以人工配置或者是自动化投放进行站外触达，无法有效的收集到用户对本次活动的投放反馈，因此借助算法模型将活动与人联动起来，通过投喂反馈机制，即利用活动投放中和投放后的一段时间内用户产生的行为作为反馈数据，定义该活动或权益的奖赏，使得人群匹配权益达到全局最优。
实时触点策略引擎
最后，当用户被各种触达手段吸引进站后，如何使用序列化策略串联的方式实时的对用户发出营销动作，这便是实时触点策略引擎所做的工作。该模块将强化学习、在线学习、序列化策略最优组合等技术融合在一起，在引导层、促转化层、离站拦截层等环节进行多触点干预，并综合考虑了目标人群的增益特性，实现了运营资源与成本的最优组合。
以上便是用户增长“机器”的5大模块架构，这套系统框架为2020年京东零售用户增长目标的达成发挥了巨大的支撑作用。2021年，零售用户增长的业务依然任重而道远，目前零售用增团队正在全力以赴的升级用户增长“机器”2.0版本，未来的用增“机器”将会更好的致力于营销转化率提升目标，在全局最优方面探索前沿的人工智能算法与大数据工程技术，相信在不久的将来，京东主站用户数会直逼行业领头羊的用户体量，创造一个关于京东零售的行业奇迹。