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推荐算法模型运用——活动运营沙盘/促活引擎
更新时间：2025-5-4 22:47:34 作者：爱短链
编者按：在营销过程中，我们可以根据用户的兴趣应用推荐算法，从用户生活的各个方面进行相应的推荐，提高转化率和购买率；作者将推荐算法模型应用于用户兴趣，实现活动和转化。
让我们一起看看。
我谈了这么多推荐算法，如何应用于数据产品？这些推荐逻辑只能应用于推荐系统吗？ 我认为用户的兴趣几乎可以渗透到业务逻辑中工作的各个方面。
简单地说：无论什么业务，给他最喜欢的东西是最好的策略吗？ 答案可能不一定，但在大多数领域仍然很有价值。
在本文中，我将与您分享两个常见的应用方向： 1)活动人气、最佳人群/活动推荐: 我们根据经验设计了一个闪闪发光的活动真的符合当前公司的客户群吗？ 最近公司想回馈老客户，运营圈定了一批高价值客户。
这些客户适合什么样的活动或者优惠券？ 公司增加了一个新的合作伙伴，谈了一批新的优惠券，想知道这些新的优惠券适合哪些客户？ 2)把自己喜欢的优惠券推给有异常人群: 最近，该公司的目标是促进和转型。
面对筛选出的异常客户（如活跃不转型、睡眠者和待失败者），应该给他什么样的优惠券来激活他？ 如何解决上述问题？ 成千上万的人有成千上万的想法，本文从算法的角度探索算法的解决方案，该算法模型是：用户兴趣模型——也称为营销响应模型。
因此，在解决问题之前，让我们来看看兴趣模型的构建过程： 一、营销兴趣模式 在挖掘客户兴趣时，我们从推荐系统的常用模型中学习——DeepFM；该模型广泛应用于点击率预测和推荐排名，因为它能有效地深度融合高维和低维的特性。
当我们仔细考虑这个模型时，点击率预测和推荐排名本质上是基于用户对商品的交互行为，混合用户/商品的基本属性，计算用户喜欢商品的概率值，然后推断他们是否会点击。
这个模型构建过程中有一个基本的假设:用户喜欢的时候可能会点击；而且不管这个假设是否一定成立，只看前半部分，模型预测用户是否喜欢某个产品，这部分就足够我们应用了。
在模型构建过程中，我们以活动数据为出发点，获取用户的基本属性、活动的基本属性和活动行为交互数据；整合这三个数据并喂入DeepFM在模型中，计算用户对活动的偏好——即兴趣。
中间有一个有趣的点，就是特征库简化了特征工程的难度。
在正常逻辑下，算法工程师需要进行详细的特征筛选，列出现有的特征，判断哪些特征与目标值相关，然后筛选出强相关特征和相关权重。
这个过程通常需要很长时间，但特征库的出现简化了这项工作，我将在后面的文章中详细描述特征库的工作原理。
在这里，我们简单理解为将y值和x的关键体验值(有些设计会省略x的关键值，只输入y值，这取决于特征库的设计完整性)放入特征库，特征库将返回其他与y值和x体验值强相关的特征和相应的相关权重，如下: 工程师只需对这些特征进行简单的缺失值、离散化等业务相关处理，即可直接喂入模型。
你觉得有趣吗？ 科学技术的力量将逐渐取代劳动力，就像汽车取代马车，机器取代劳动力一样。
聊回正题，DeepFM我在推荐算法系列中描述了模型。
本文探讨了算法在产品设计中的应用。
在算法方面，有兴趣的学生可以深入探索模型的风格： 整个操作过程为： 经过以上讨论，我们得到了用户对某一活动的兴趣对照表： 接下来的工作是用这三张表设计相应的应用场景。
二、战略操作沙盘 在操作过程中，活动设计经常遇到一种问题，即：知识的诅咒，他们自己丰富的经验，使活动设计师认为活动应该设计，客户应该喜欢某个阶段，逐渐忽视新方案的探索和客户的真实偏好。
这个魔咒能打破吗？ 今天，我们试图从用户兴趣的角度给出新的方法。
许多活动的设计理念来自于以往的经验和其他公司的经验，这实际上是我们不断学习的主要方法，即从历史中学习经验，从他人那里获得灵感；这本身没有问题，模型构建本身也遵循这个想法——总结和推断我们的客户喜欢什么，然后为他设计什么样的活动；问题是，人们无法从整个数据集的角度来判断用户的偏好，设计活动计划，一方面是因为计算太大，另一方面是因为太复杂的数据很难从有效的信息中提取出来。
所以有兴趣模型~ 兴趣模型的价值在于借用其强大的计算能力，通过公司n年的有效数据，用股票客户以往的行为来判断当前的偏好；新客户也可以根据与股票客户的相似性来判断当前的偏好，上述人的局限性。
但兴趣模型本身的局限性在哪里呢？ 这很简单。
局限性在于模型不能读新闻。
这是什么意思？ 也就是说，除非你把别人的经验数据喂入模型，否则模型无法从别人那里获得灵感，缺乏想象力；这通常是不可能的，因为其他公司不能为你提供你想要的数据；因此，仅仅依赖兴趣模型往往是不成功的，因为他探索和启发陌生事物的能力远低于人类。
所以有了人机组合~ 人机结合主要是指人们在构思方案的过程中，借鉴兴趣模型挖掘历史数据的能力，整合自己的想法和灵感，形成相对完整的方案理念。
战略运营沙盘应运而生~ 沙盘主要有三种能力： 1. 现有活动是否与客户群相匹配？ 如果正在运营的活动来自于自己的奇思妙想或过去的经验，是否适合当前的公司客户？ 我们可以拆卸活动，确定可识别的活动类型特征，并将其喂入上述兴趣表，圈定一批活跃客户；然后将这些客户群与活动确定的客户群进行比较，检查客户群的兴趣分布；然后确定活动设计是否符合当前客户群。
2. 面对新客户群，哪些活动类型匹配度高？ 这个问题有一些推荐的阴影。
我们根据新客户群体在兴趣表中设置相应的活动特征；根据每个活动特征的兴趣排序，检查每个活动特征的兴趣分布。
兴趣普遍较高的活动特征是为了满足客户群体的活动特征，我们可以围绕这一活动特征发挥想象力。
3. 面对新的优惠券，应该面对哪些客户群体设计活动？ 在兴趣模型中评估兴趣的主要活动特征之一是优惠券。
当产生新的优惠券时，我们可以在兴趣表中筛选类似于现有优惠券的优惠券客户群；并根据兴趣值进行排序，筛选兴趣大于一定阈值的客户群，设计新的活动作为目标客户群。
如果筛选出的客户群数量不够，这部分客户群可以作为种子客户群，扩大客户群数量。
说到这里，战略运营沙盘的三个应用方向就明确了。
欢迎有兴趣的朋友聊聊~ 三、促活/召回引擎 在活动设计过程之前，让我们谈谈促进/召回。
本质上，促进/召回的问题是刺激异常客户变化的问题，主要分为两个步骤： 1. 确定哪些客户是异常客户 作为运营商，我们需要注意的主要异常情况是：活跃客户、不活跃客户、待失去客户；这三种类型的客户是相对理论的认知，结合具体的业务场景，往往有更详细的划分，例如，经常浏览主页上没有深入访问的客户，只做查询动作而不做具体交易的客户，经常使用不涉及其他功能的功能的客户等。
这些异常行为通常反映了客户的心理矛盾。
在一个完整的生命周期中，正常的客户访问通常是：从初步访问到深入浏览，从只查询到完成具体交易，从单一交易到各种交易，从低频访问到高频访问。
随着客户对APP逐渐熟悉，对APP它的使用会逐渐加深，否则会出现异常，这是值得我们反复探索的。
在本文中，我们将探索兴趣模型在三种类型中的应用：活跃客户、不活跃客户和待失客户。
2. 确定异常客户喜欢什么样的优惠券 正如我们上面提到的，区分活动的主要类型是优惠券，这也符合我们的认知；因此，用户对优惠券的兴趣可以从兴趣表中提取出来，然后应用到这里。
确定异常客户，明确这些客户喜欢什么样的优惠券，下一步该怎么办？ 我想已经很清楚了吧？ 向这些客户发送他们最喜欢的优惠券，以最大限度地激活这些客户，以促进异常客户的变化。
在工程方面，我们可以以流程图的形式呈现: 从上面的信息流中，我们基本上可以看到这促活/召回引擎的使用逻辑，即： 在标签库中确定异常客户和感兴趣的优惠券； 将标签库连接到事件中心，按一定规则触发消除平台； 消除平台获取异常客户及相应优惠券，个性化发送； 这个想法有两个亮点: 兴趣模型会根据用户兴趣的变化定期调整感兴趣的优惠券，确保同一客户在不同时间收到不同类型的优惠券，防止客户因为同样的优惠券而反感。
事件中心实时发送优惠券不仅保证了实时性，而且规则配置可以提高消费者推广平台发送优惠券的灵活性（上午或下午对不同客户的影响不同），以满足客户的时间维度。
好了，文章到此结束。
对于兴趣模型，也许你会有更好的应用思路。
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我谈了这么多推荐算法，如何应用于数据产品？这些推荐逻辑只能应用于推荐系统吗？ 我认为用户的兴趣几乎可以渗透到业务逻辑中工作的各个方面。
简单地说：无论什么业务，给他最喜欢的东西是最好的策略吗？ 答案可能不一定，但在大多数领域仍然很有价值。
在本文中，我将与您分享两个常见的应用方向： 1)活动人气、最佳人群/活动推荐: 我们根据经验设计了一个闪闪发光的活动真的符合当前公司的客户群吗？ 最近公司想回馈老客户，运营圈定了一批高价值客户。
这些客户适合什么样的活动或者优惠券？ 公司增加了一个新的合作伙伴，谈了一批新的优惠券，想知道这些新的优惠券适合哪些客户？ 2)把自己喜欢的优惠券推给有异常人群: 最近，该公司的目标是促进和转型。
面对筛选出的异常客户（如活跃不转型、睡眠者和待失败者），应该给他什么样的优惠券来激活他？ 如何解决上述问题？ 成千上万的人有成千上万的想法，本文从算法的角度探索算法的解决方案，该算法模型是：用户兴趣模型——也称为营销响应模型。
因此，在解决问题之前，让我们来看看兴趣模型的构建过程： 一、营销兴趣模式 在挖掘客户兴趣时，我们从推荐系统的常用模型中学习——DeepFM；该模型广泛应用于点击率预测和推荐排名，因为它能有效地深度融合高维和低维的特性。
当我们仔细考虑这个模型时，点击率预测和推荐排名本质上是基于用户对商品的交互行为，混合用户/商品的基本属性，计算用户喜欢商品的概率值，然后推断他们是否会点击。
这个模型构建过程中有一个基本的假设:用户喜欢的时候可能会点击；而且不管这个假设是否一定成立，只看前半部分，模型预测用户是否喜欢某个产品，这部分就足够我们应用了。
在模型构建过程中，我们以活动数据为出发点，获取用户的基本属性、活动的基本属性和活动行为交互数据；整合这三个数据并喂入DeepFM在模型中，计算用户对活动的偏好——即兴趣。
中间有一个有趣的点，就是特征库简化了特征工程的难度。
在正常逻辑下，算法工程师需要进行详细的特征筛选，列出现有的特征，判断哪些特征与目标值相关，然后筛选出强相关特征和相关权重。
这个过程通常需要很长时间，但特征库的出现简化了这项工作，我将在后面的文章中详细描述特征库的工作原理。
在这里，我们简单理解为将y值和x的关键体验值(有些设计会省略x的关键值，只输入y值，这取决于特征库的设计完整性)放入特征库，特征库将返回其他与y值和x体验值强相关的特征和相应的相关权重，如下: 工程师只需对这些特征进行简单的缺失值、离散化等业务相关处理，即可直接喂入模型。
你觉得有趣吗？ 科学技术的力量将逐渐取代劳动力，就像汽车取代马车，机器取代劳动力一样。
聊回正题，DeepFM我在推荐算法系列中描述了模型。
本文探讨了算法在产品设计中的应用。
在算法方面，有兴趣的学生可以深入探索模型的风格： 整个操作过程为： 经过以上讨论，我们得到了用户对某一活动的兴趣对照表： 接下来的工作是用这三张表设计相应的应用场景。
二、战略操作沙盘 在操作过程中，活动设计经常遇到一种问题，即：知识的诅咒，他们自己丰富的经验，使活动设计师认为活动应该设计，客户应该喜欢某个阶段，逐渐忽视新方案的探索和客户的真实偏好。
这个魔咒能打破吗？ 今天，我们试图从用户兴趣的角度给出新的方法。
许多活动的设计理念来自于以往的经验和其他公司的经验，这实际上是我们不断学习的主要方法，即从历史中学习经验，从他人那里获得灵感；这本身没有问题，模型构建本身也遵循这个想法——总结和推断我们的客户喜欢什么，然后为他设计什么样的活动；问题是，人们无法从整个数据集的角度来判断用户的偏好，设计活动计划，一方面是因为计算太大，另一方面是因为太复杂的数据很难从有效的信息中提取出来。
所以有兴趣模型~ 兴趣模型的价值在于借用其强大的计算能力，通过公司n年的有效数据，用股票客户以往的行为来判断当前的偏好；新客户也可以根据与股票客户的相似性来判断当前的偏好，上述人的局限性。
但兴趣模型本身的局限性在哪里呢？ 这很简单。
局限性在于模型不能读新闻。
这是什么意思？ 也就是说，除非你把别人的经验数据喂入模型，否则模型无法从别人那里获得灵感，缺乏想象力；这通常是不可能的，因为其他公司不能为你提供你想要的数据；因此，仅仅依赖兴趣模型往往是不成功的，因为他探索和启发陌生事物的能力远低于人类。
所以有了人机组合~ 人机结合主要是指人们在构思方案的过程中，借鉴兴趣模型挖掘历史数据的能力，整合自己的想法和灵感，形成相对完整的方案理念。
战略运营沙盘应运而生~ 沙盘主要有三种能力： 1. 现有活动是否与客户群相匹配？ 如果正在运营的活动来自于自己的奇思妙想或过去的经验，是否适合当前的公司客户？ 我们可以拆卸活动，确定可识别的活动类型特征，并将其喂入上述兴趣表，圈定一批活跃客户；然后将这些客户群与活动确定的客户群进行比较，检查客户群的兴趣分布；然后确定活动设计是否符合当前客户群。
2. 面对新客户群，哪些活动类型匹配度高？ 这个问题有一些推荐的阴影。
我们根据新客户群体在兴趣表中设置相应的活动特征；根据每个活动特征的兴趣排序，检查每个活动特征的兴趣分布。
兴趣普遍较高的活动特征是为了满足客户群体的活动特征，我们可以围绕这一活动特征发挥想象力。
3. 面对新的优惠券，应该面对哪些客户群体设计活动？ 在兴趣模型中评估兴趣的主要活动特征之一是优惠券。
当产生新的优惠券时，我们可以在兴趣表中筛选类似于现有优惠券的优惠券客户群；并根据兴趣值进行排序，筛选兴趣大于一定阈值的客户群，设计新的活动作为目标客户群。
如果筛选出的客户群数量不够，这部分客户群可以作为种子客户群，扩大客户群数量。
说到这里，战略运营沙盘的三个应用方向就明确了。
欢迎有兴趣的朋友聊聊~ 三、促活/召回引擎 在活动设计过程之前，让我们谈谈促进/召回。
本质上，促进/召回的问题是刺激异常客户变化的问题，主要分为两个步骤： 1. 确定哪些客户是异常客户 作为运营商，我们需要注意的主要异常情况是：活跃客户、不活跃客户、待失去客户；这三种类型的客户是相对理论的认知，结合具体的业务场景，往往有更详细的划分，例如，经常浏览主页上没有深入访问的客户，只做查询动作而不做具体交易的客户，经常使用不涉及其他功能的功能的客户等。
这些异常行为通常反映了客户的心理矛盾。
在一个完整的生命周期中，正常的客户访问通常是：从初步访问到深入浏览，从只查询到完成具体交易，从单一交易到各种交易，从低频访问到高频访问。
随着客户对APP逐渐熟悉，对APP它的使用会逐渐加深，否则会出现异常，这是值得我们反复探索的。
在本文中，我们将探索兴趣模型在三种类型中的应用：活跃客户、不活跃客户和待失客户。
2. 确定异常客户喜欢什么样的优惠券 正如我们上面提到的，区分活动的主要类型是优惠券，这也符合我们的认知；因此，用户对优惠券的兴趣可以从兴趣表中提取出来，然后应用到这里。
确定异常客户，明确这些客户喜欢什么样的优惠券，下一步该怎么办？ 我想已经很清楚了吧？ 向这些客户发送他们最喜欢的优惠券，以最大限度地激活这些客户，以促进异常客户的变化。
在工程方面，我们可以以流程图的形式呈现: 从上面的信息流中，我们基本上可以看到这促活/召回引擎的使用逻辑，即： 在标签库中确定异常客户和感兴趣的优惠券； 将标签库连接到事件中心，按一定规则触发消除平台； 消除平台获取异常客户及相应优惠券，个性化发送； 这个想法有两个亮点: 兴趣模型会根据用户兴趣的变化定期调整感兴趣的优惠券，确保同一客户在不同时间收到不同类型的优惠券，防止客户因为同样的优惠券而反感。
事件中心实时发送优惠券不仅保证了实时性，而且规则配置可以提高消费者推广平台发送优惠券的灵活性（上午或下午对不同客户的影响不同），以满足客户的时间维度。
好了，文章到此结束。
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