在數字經濟蓬勃發(fā)展的當下，企業(yè)用戶運營正遭遇前所未有的復雜挑戰(zhàn)。流量紅利逐漸消退，粗放式增長模式難以為繼，精細化運營成為了企業(yè)突破增長瓶頸的關鍵路徑。然而，傳統(tǒng)運營模式高度依賴人工經驗，面對海量數據和快速變化的市場需求，企業(yè)往往陷入“經驗失效、數據孤島、迭代滯后”的困境，難以找到有效的增長策略。

具體而言，企業(yè)在用戶運營中面臨三大核心痛點。首先，經驗主義失效，試錯成本飆升。傳統(tǒng)運營依賴人工經驗制定策略，但市場變化速度遠超人工響應能力。某零售品牌的高管坦言，盡管每月投入大量活動成本，用戶增長卻停滯不前。據統(tǒng)計，經驗驅動的策略試錯成本平均增加了40%，而有效性卻持續(xù)下降。其次，數據孤島林立，實時分析滯后。多平臺數據支離破碎，企業(yè)難以及時整合分析，導致實時分析延遲，錯失增長黃金窗口。最后，迭代速度落后，GMV持續(xù)流失。人工分析決策周期長，難以實現精細化場景覆蓋。數據顯示，策略每延遲一天，GMV損失可達2%。

面對這些挑戰(zhàn)，AI技術的爆發(fā)式發(fā)展為企業(yè)運營帶來了新的曙光。尤其是大模型在商業(yè)決策中的應用，正在重塑企業(yè)運營模式。在此背景下，神策數據正式推出了“AI智能運營師”，依托大模型技術，結合服務2500+企業(yè)的行業(yè)知識庫與實時數據分析能力，為企業(yè)提供從智能圈人、策略生成到效果優(yōu)化的全鏈路AI運營解決方案，助力企業(yè)實現數據驅動、智能決策和高效增長。

神策AI智能運營師并非簡單的自動化工具升級，而是基于大模型技術，結合行業(yè)知識庫與實時數據，實現了運營范式的革新。它能夠實現策略智能生成和效果動態(tài)優(yōu)化，讓有效增長策略自動生成并智能優(yōu)化。通過過去運營陪跑的經驗形成的營銷策略庫，神策數據幫助企業(yè)提升運營效果。

智能圈人是神策AI智能運營師的一大亮點。傳統(tǒng)模式下，采用人工分層和規(guī)則圈人，耗時較長且強依賴人員數據分析能力和業(yè)務經驗。而神策AI智能運營師可實現AI智能圈人，速度從數天進化至秒級處理。只需以自然語言交互輸入目標與場景，它便可基于歷史數據和行業(yè)數據，自動分層客戶數據，匹配畫像與特征值，找到目標匹配的潛在增長人群，生成人群包。

策略生成方面，神策AI智能運營師同樣表現出色。傳統(tǒng)模式下，策略生成需要經驗支撐來人為判定與編排，強依賴人員業(yè)務經驗，且需要反復驗證對比。而神策AI智能運營師可實現AI智能生成策略。只需以自然語言交互輸入目標與場景，它便可自動匹配業(yè)務數據與行業(yè)營銷庫生成推薦策略，并根據品牌業(yè)務數據自動計算優(yōu)惠力度門檻，也可根據品牌調性自動生成文案與圖片。個性化更強，效果可預測。

效果評估環(huán)節(jié)，神策AI智能運營師同樣能夠提供有力支持。傳統(tǒng)營銷活動前缺乏效果預測，全憑經驗猜測；活動后評估維度不全面，人工耗時長。而神策AI智能運營師可在活動開始前就進行規(guī)模與增量預測，并在活動結束后一鍵評估與診斷，不斷迭代企業(yè)營銷庫。實現精準預算分配、合理人力安排、實時調整策略、提供數據支持、降低決策風險，并形成成熟營銷庫。

以某零售品牌新客復購活動為例，神策AI智能運營師展現了其強大的能力。首先，通過智能圈人解決“增長空間定位難”的問題。系統(tǒng)根據目標首次圈選人群并達成運營目標，提升首次消費客戶的復購轉化率與購買金額。其次，通過策略生成解決“增長策略制定難”的問題。匹配行業(yè)策略庫，根據行業(yè)經驗與客戶數據生成營銷元素推薦。再次，通過內容調整解決“策略匹配推理難”的問題。結合流程畫布信息和行業(yè)實踐，推薦個性化觸達內容，并進行智能調整，適配用戶分群特征。最后，通過效果預測和自動生成流程畫布，解決“效果預測迭代難”的問題。活動前預測復購率提升空間，自動生成執(zhí)行流程。