主用例说明：智能触达推荐（AI-driven Outreach Recommendation）
背景概述
面对庞大的客户池，选择何时、用什么内容触达客户是难题。AIGC 与机器学习可根据客户画像、行为和外部环境推荐最佳触达策略。本主用例聚焦 AI 触达推荐，从建模、推荐发布、采纳追踪到持续学习，实现“给谁、在什么时候、说什么”一体化建议。
目标与价值
- 智能策略：AI 综合数据输出触达时间、渠道、话术建议。
- 效率提升：减少人工判断，提高响应效率与转化。
- 持续学习：根据反馈优化模型与话术库。
- 合规可控：推荐建议可解释、可审计。
参与角色
- 销售/客服/运营：接收并执行 AI 推荐。
- 数据科学团队：构建模型、评估效果。
- 内容团队：提供话术模板与素材。
- 合规团队：审核敏感内容，确保符合政策。
- IT 中台：维护推荐服务与接口。
主场景 User Story
作为 销售代表，我希望 系统告诉我何时联系客户及推荐话术，从而 提升转化并减少试错。
子场景详解
子场景 A：推荐模型训练与上线
- 角色与触发：数据团队需要发布新模型。
- 主要流程：
- 收集历史触达数据（时间、渠道、内容、效果）。
- 特征工程：客户画像、行为、季节、活动。
- 训练模型，输出推荐策略与置信度。
- 通过 A/B 测试验证后上线。
- 成功标准：模型准确；解释性足够；上线平稳。
- 异常与风控：模型偏差告警；输出无结果时降级；保留版本。
- 指标建议：模型命中率、置信度、A/B 提升度。
子场景 B：推荐建议推送与执行
- 角色与触发：客户达到触发条件。
- 主要流程：
- 系统推送推荐卡片，包含“预计最佳联络时间”“建议渠道”“话术草稿”。
- 销售可一键采纳或修改。
- 执行后记录实际行为与结果。
- 未执行在 SLA 内提醒或转派。
- 成功标准：建议及时；内容相关；执行便捷。
- 异常与风控：建议过多自动合并；敏感客户需二次确认；提供拒绝理由选项。
- 指标建议：建议采纳率、执行率、转化率。
子场景 C：效果反馈与模型迭代
- 角色与触发：收集执行后的反馈。
- 主要流程：
- 统计采纳与拒绝原因、转化结果、客户反馈。
- 模型学习采纳结果，更新权重。
- 业务可给出人工规则补充或覆盖。
- 定期评估模型表现，输出优化报告。
- 成功标准：反馈完整；迭代快速；效果持续提升。
- 异常与风控：反馈缺失时提醒；模型过拟合可回退；记录人工干预。
- 指标建议：反馈覆盖率、迭代周期、效果提升幅度。
子场景 D：合规审查与可解释性
- 角色与触发：推荐涉及敏感话术或客户。
- 主要流程：
- 推荐卡片展示关键理由（如“近期浏览产品 A”“未跟进 14 天”）。
- 对敏感客户或内容触发合规审批。
- 合规团队可查看模型依据与数据来源。
- 审批结果记录，方便审计。
- 成功标准：推荐可解释；审批流程顺畅；合规安全。
- 异常与风控：理由缺失时压制推荐；合规拒绝需重新学习；记录日志。
- 指标建议：理由展示率、合规审批通过率、审计通过率。
场景级测试用例示例
测试准备：准备历史触达数据、模型服务、推荐卡片模板、反馈系统、合规审批流程。
用例 A-1：推荐采纳转化（正向）
- 前置条件：模型已上线；客户有近期浏览行为。
- 操作步骤：
- 接受推荐卡片并执行建议。
- 记录转化结果。
- 预期结果：
- 推荐显示理由（最近浏览、未跟进）。
- 销售复制话术发送，客户积极回应并成交。
- 系统记录采纳和转化数据。
用例 B-1：合规审批拦截（逆向）
- 前置条件：推荐涉及敏感行业客户。
- 操作步骤：
- 触发推荐，等待审批。
- 合规拒绝并提供理由。
- 预期结果：
- 推荐卡片标记“需审批”，未经批准不可发送。
- 合规反馈原因并要求更换内容。
- 模型记录该案例，用于后续优化。