市场环境的变化正在加速。过去依赖经验判断和人工筛选的营销方式，面对日益碎片化的用户行为和激增的数据量，已显得力不从心。一组公开数据显示，超过六成的企业在营销投入增长的同时，客户转化率却停滞不前，甚至出现下滑。问题的症结，往往不在于资源投入不足，而在于缺乏将数据转化为行动力的技术支点。
在这样的背景下，万达宝推出的LAIDFU（来福），试图从底层重构营销决策的逻辑。它不是一个预设规则的标准化工具，而是一套支持企业自主构建AI应用场景的系统平台。企业可以根据自身行业特性，比如零售业关注复购周期，制造业重视项目周期节点，灵活配置模型参数，训练专属的客户识别与响应机制。
LAIDFU的核心在于其AI引擎的可塑性。它不依赖单一算法模型，而是集成多种学习路径，允许企业在实际运营中不断调整训练样本和反馈维度。例如，某区域连锁品牌利用LAIDFU搭建了本地化客户流失预警模型，通过分析会员消费频次、互动响应率等动态指标，提前两周识别出潜在流失客户，并触发个性化触达策略，最终使挽回率提升超过三分之一。
为保障数据使用的安全性与合规性，系统采用数据分区设计。不同业务单元或项目组可在独立的数据空间内运行模型，既避免信息交叉干扰，也满足企业对敏感数据的管控要求。这种结构尤其适用于拥有多个产品线或跨区域运营的企业。
技术的演进，不该只是替换旧工具，更应推动思维的转变。当AI不再只是“黑箱”输出结果，而是成为企业可理解、可干预、可定制的决策助手时，营销的主动性才真正回归到业务本身。万达宝LAIDFU的尝试，正是让AI从后台走向前台，参与真实商业场景的持续优化