在用户体验愈发重要的今天，企业越来越关注如何与用户建立“有温度、有针对性”的互动——用户希望获得符合自身需求的内容推荐、服务响应和沟通方式，而非千篇一律的标准化流程。然而，传统互动模式依赖人工经验或简单规则，难以精准捕捉每个用户的偏好；通用型AI工具虽具备一定智能性，却常因缺乏对特定业务的深度理解，导致互动效果不佳。
针对这一痛点，万达宝推出的AI智能体解决方案LAIDFU（中文名“来福”），通过“自主构建AI应用场景、灵活设计数据分区、深度适配用户需求”的能力，帮助企业打造“懂用户”的个性化互动体验。它不仅降低了技术门槛（企业可自行配置AI应用），更通过精细化的数据管理，确保互动既精准又安全。
一、个性化用户互动的核心：从“标准化”到“定制化”
用户互动的个性化，本质是基于对用户特征、行为习惯和需求的深入理解，提供“千人千面”的服务。传统模式的局限性在于：
- 依赖人工经验：客服人员或运营团队根据有限的信息（如用户历史购买记录）判断需求，难以覆盖复杂场景（如用户潜在偏好、情绪变化）；
- 规则单一固化：基于固定逻辑的互动（如“新用户推送优惠券，老用户推送会员活动”）无法适应个体差异（如某些老用户更关注新品而非会员权益）；
- 数据分散割裂：用户的浏览记录、购买行为、客服咨询等信息分散在不同系统中，难以整合分析形成完整画像。
AI智能体的出现，正是为了通过技术手段解决这些问题——它能够动态学习用户特征，结合具体业务场景灵活调整互动策略，让每一次沟通都更贴合用户实际需求。
二、LAIDFU（来福）的三大核心能力：让个性化互动“可落地”
- 自主构建AI应用场景：企业自己的“定制化智能助手”
与传统AI平台需要依赖技术团队深度开发不同，LAIDFU允许企业根据自身业务需求，自主搭建专属的AI应用场景，无需编写代码，只需通过简单的配置即可实现“从需求到落地”的全流程。
- 场景灵活配置：企业可针对不同业务目标创建独立的AI应用。例如：
- 面向电商业务，构建“智能导购AI”——根据用户浏览和加购记录，推荐关联商品或搭配方案；
- 针对售后服务，搭建“智能客服AI”——自动识别用户咨询类型（如退换货、产品使用问题），提供针对性解决方案；
- 针对会员运营，设计“个性化推荐AI”——结合用户消费频次、品类偏好和生命周期阶段，推送专属优惠或内容。
- 低门槛操作：通过可视化的配置界面，业务人员可自主定义AI的行为逻辑。例如，设置“当用户连续3天访问某类产品但未下单时，自动推送限时折扣券”；或“当客户咨询包含‘退货’关键词时，优先引导查看自助退换货流程”。整个过程无需技术背景，销售、运营等一线团队即可独立完成。
这种“自主构建”的模式，让AI应用紧密贴合企业实际业务，避免了通用工具“水土不服”的问题，同时大幅降低了开发成本与周期。
- 数据分区设计：精准画像与隐私安全的双重保障
个性化互动的基础是对用户数据的深度分析，但数据隐私与安全始终是企业关注的重点。LAIDFU采用“数据分区”设计理念，在保障用户隐私的前提下，实现用户特征的精准刻画。
- 按业务场景划分数据：企业的用户数据（如浏览记录、购买行为、客服交互）被分类存储在不同的逻辑分区中，每个分区仅服务于特定的AI应用场景。例如：
- “电商导购场景”的分区仅包含用户的商品浏览、加购和购买数据，用于分析商品偏好；
- “售后服务场景”的分区仅保留用户的咨询记录、退换货历史和维修需求，用于优化服务流程；
- “会员运营场景”的分区聚焦用户的消费周期、积分使用情况和活动参与度，用于制定会员策略。
这种分区方式避免了不同业务场景的数据混杂，确保每个AI应用只使用与其目标相关的最小必要数据，既提升了分析的针对性，也降低了数据滥用的风险。
- 用户授权与合规管理：LAIDFU严格遵循数据隐私法规（如GDPR、个人信息保护法），所有数据的采集与使用均基于用户授权。企业可自主设置数据访问权限（如仅允许特定部门查看某类分区数据），并支持用户随时查看或修改自己的数据使用授权状态。
通过数据分区的精细化设计，LAIDFU既满足了个性化互动对数据深度的需求，又守住了用户隐私的底线，让企业能够“放心用数据，精准做服务”。
- 动态学习与持续优化：让互动越用越贴心
个性化互动不是一次性的“精准推荐”，而是需要随着用户行为的变化不断调整策略。LAIDFU内置了动态学习机制，能够根据用户的实时反馈优化互动方式。
- 行为反馈驱动优化：当用户对AI推荐的内容做出响应（如点击商品链接、完成购买、忽略推荐），系统会自动记录这些行为并分析其背后的意图。例如，如果用户多次忽略某类商品的推荐，AI会降低此类推荐的权重；如果用户对“限时折扣”类信息响应积极，则会增加类似活动的推送频率。
- 多维度特征融合：LAIDFU不仅分析用户的显性行为（如购买记录），还会结合隐性特征（如访问时间段、页面停留时长、咨询问题的语气）构建更立体的用户画像。例如，通过分析发现“某用户通常在晚上8-10点浏览母婴产品，且咨询时更关注安全性而非价格”，AI会在该时段优先推送母婴类安全认证商品，并避免强调促销信息。
- 场景化策略迭代：企业可根据实际运营效果调整AI的互动规则（如修改推荐逻辑、优化服务话术），LAIDFU会实时同步新策略并持续学习。例如，某美妆品牌发现“年轻用户更喜欢通过短视频了解产品”，便在LAIDFU中调整了导购AI的内容形式，将图文推荐改为短视频链接，点击率提升了30%。
这种“学习-优化-再学习”的循环，让AI智能体的互动能力随着时间推移越来越精准，最终实现“比用户更懂自己”的效果。
三、实践案例：LAIDFU如何让互动“更有温度”？
以华南某母婴连锁企业为例：该企业拥有线上线下融合的销售渠道，但此前用户互动较为单一——线上仅推送促销信息，线下导购依赖经验推荐商品，导致部分用户觉得“推荐不相关”“服务缺乏针对性”。
引入LAIDFU后，企业通过以下方式实现了个性化互动升级：
- 自主构建场景：针对线上商城，搭建“智能导购AI”，根据用户浏览的品类（如奶粉、纸尿裤）、宝宝年龄阶段（通过注册信息关联）和历史购买记录，推荐适配的商品组合（如“6个月以上宝宝适用的米粉+餐具套装”）；针对线下门店，配置“导购助手AI”，为店员提供用户到店前的历史偏好摘要（如“该顾客上次购买了有机奶粉，关注无添加成分”），帮助店员快速切入个性化服务。
- 数据分区管理：将线上线下的用户数据按场景分区存储——线上数据用于优化电商推荐策略，线下数据用于提升门店服务精准度，同时通过用户ID关联两类数据，形成完整的消费旅程画像。
- 动态优化效果：系统发现“新手妈妈用户更关注育儿知识而非直接促销”，于是调整推荐逻辑，在用户首次购买后推送“宝宝喂养指南”内容，并附带相关商品链接；针对复购用户，则重点推荐新品试用装和会员专属福利。
实施3个月后，该企业线上商城的点击转化率提升了25%，线下门店的连带销售率（单次购买多件商品）增加了18%，用户满意度调查显示“推荐相关性”评分从3.2分（满分5分）提高到4.1分。“现在用户觉得我们是真的在为他们考虑，而不是单纯卖东西。”该企业运营负责人表示。