主用例说明：私域个性化推荐（Personalized Social Commerce Recommendations）

背景概述

社交渠道具有强互动、强信任的优势，通过个性化推荐可以提升客户黏性与转化。若推荐依赖人工经验，难以规模化。本主用例聚焦个性化推荐引擎在企业微信场景下的落地，从数据收集、推荐策略、触达方式到效果评估，构建千人千面的社交电商体验。

目标与价值

• 精准推荐：综合标签、行为、库存、价格等维度推荐商品/服务。
• 多触达形式：卡片、短视频、直播邀请、知识内容等。
• 自动化执行：根据触发条件自动发送，减少人工操作。
• 效果回传：记录曝光、点击、购买、反馈，持续优化模型。

参与角色

• 数据科学团队：构建推荐模型、策略与评估体系。
• 运营团队：配置推荐场景、内容、频次。
• 销售/客服：在对话中使用推荐结果。
• 供应链/商品团队：提供可推荐商品、库存、价格。
• 合规团队：审核推荐内容与触达权限。

主场景 User Story

作为 私域运营，我希望根据客户画像自动推送合适的商品或内容，从而 提升成交率与客户满意度。

子场景详解

子场景 A：推荐策略与模型配置

• 角色与触发：数据团队上线新策略。
• 主要流程：
  1. 定义推荐场景（如首购、加购、复购、售后）。
  2. 选择模型（协同过滤、规则、库存优先）并设置权重。
  3. 配置过滤逻辑（已购买、库存不足、敏感品）。
  4. 发布策略并在沙箱验证。
• 成功标准：策略易配置；模型可解释；上线平滑。
• 异常与风控：模型输出异常自动回退；库存缺失时降级；记录版本。
• 指标建议：策略上线时长、模型稳定性、覆盖率。

子场景 B：推荐触达与呈现

• 角色与触发：客户满足触发条件。
• 主要流程：
  1. SCRM 触发推荐任务，选择合适的内容形式（卡片、视频、搭配）。
  2. 在私聊、群聊或朋友圈自动发送，附带个性化文案。
  3. 客户点击后进入小程序详情或客服对话。
  4. 对话侧展示推荐理由，提升信任感。
• 成功标准：触达准确；体验流畅；推荐理由清晰。
• 异常与风控：频次控制防骚扰；敏感人群需审批；支持一键停止。
• 指标建议：推荐触达率、点击率、下单率。

子场景 C：推荐结果反馈与学习

• 角色与触发：推荐执行后需要收集反馈。
• 主要流程：
  1. 记录客户的点击、下单、收藏、反馈等数据。
  2. 计算推荐效果指标（GMV、转化、用户满意度）。
  3. 将结果反馈至模型，更新权重或黑名单。
  4. 生成报告给运营和数据团队，指导规划。
• 成功标准：反馈数据完整；模型迭代及时；报告可用。
• 异常与风控：数据延迟有补偿；转化归因清晰；效果不佳的策略自动暂停。
• 指标建议：模型迭代周期、效果提升幅度、策略保真度。

子场景 D：人工辅助与客服联动

• 角色与触发：客服/销售在会话中需要推荐。
• 主要流程：
  1. 聊天窗口显示实时推荐列表与理由。
  2. 一键发送推荐卡片，系统记录发送行为。
  3. 客服可反馈“不适合”“需调优”，系统学习。
  4. 高潜客户被标记，提醒后续跟进。
• 成功标准：推荐易用；人工反馈被采纳；客户体验好。
• 异常与风控：推荐命中敏感信息需遮蔽；人工可选择禁用；日志可审计。
• 指标建议：人工采纳率、反馈处理时长、客户满意度。

场景级测试用例示例

测试准备：搭建推荐模型、触达渠道、反馈机制、客服插件；准备测试客户与商品。

用例 A-1：复购推荐效果（正向）

• 前置条件：客户上次购买奶粉，模型支持相似推荐。
• 操作步骤：
  1. 触发复购场景。
  2. 查看推荐卡片与客户行为。
• 预期结果：
  • 客户收到个性化推荐（奶粉补货、相关辅食）。
  • 点击率、加购率达到预期；客服可查看推荐理由。
  • 日志记录推荐策略与效果。

用例 B-1：推荐异常回退（逆向）

• 前置条件：模拟推荐模型输出空结果。
• 操作步骤：
  1. 执行推荐任务。
  2. 观察触达与日志。
• 预期结果：
  • 系统自动降级使用基础规则或暂停发送。
  • 运营收到告警，提示检查数据源/模型。
  • 客户未收到无效推荐，体验不受影响。

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