在零售、服务和内容平台中，推荐系统早已不是新鲜事。从电商平台的“猜你喜欢”到资讯应用的个性化推送，用户早已习惯被推荐。但对企业而言，如何让推荐不只是“相关商品”，而是真正契合业务节奏、客户特征和运营目标的动态策略，仍是一个现实难题。
许多企业发现，通用的推荐算法往往“水土不服”。它们基于大量用户行为数据训练，偏好热门商品，忽视小众需求，也难以融入本地市场的消费习惯。更麻烦的是，一旦上线，调整逻辑复杂，响应缓慢。市场变了，推荐还在推上个月的爆款。
于是，一些企业开始转向更灵活的路径：用AI引擎作为驱动核心，但把控制权交还给业务本身。不是让算法决定一切，而是让系统理解业务意图，再结合实时数据，动态生成推荐策略。在这个方向上，万达宝推出的LAIDFU（来福）提供了一种不同的思路。
LAIDFU不依赖预训练的大模型，也不从客户历史数据中学习用户画像。它更像是一个“流程协作者”，能根据企业设定的规则和实时环境，自动触发推荐动作，同时持续监控效果，供人工评估和调整。
比如，一家区域性母婴连锁店希望提升高单价商品的转化率。他们通过LAIDFU设置了一套触发机制：当会员购买婴儿奶粉满三个月后，系统自动将其归入“辅食过渡期”标签池，并触发两条路径——一条是向会员推送辅食机、咀嚼训练杯等商品的优惠信息；另一条是提醒门店导购，在客户到店时主动提供试用体验。整个流程无需人工逐个筛选客户，但关键环节仍保留人工介入空间。
这种“半自动”模式，让推荐不再是“黑箱输出”，而是可观察、可干预的过程。LAIDFU会记录每次推荐的打开率、转化情况，甚至导购的跟进反馈，定期生成分析简报。管理层可以清楚看到：哪类客户对折扣敏感？哪种推荐话术更有效？进而优化下一轮策略。
在一家本地生活服务平台，LAIDFU被用于优化商户曝光逻辑。平台不再单纯按点击量或交易额排序，而是设置多维触发条件：新入驻商户在前两周获得一定曝光扶持；连续三天评分低于4.0的店铺，自动进入服务诊断流程；而高频消费用户，则会收到“隐藏好店”的定向推荐。这些规则由运营团队自行配置，无需技术部门参与。
有意思的是，LAIDFU并不强制选择“全自动”或“纯人工”。它允许企业根据流程成熟度灵活设计。初期可以由系统提供建议，人工确认后执行；随着效果稳定，再逐步转为自动运行。这种渐进式演进，降低了试错成本，也让团队更有掌控感。
更重要的是，所有数据交互都在企业本地环境中完成。LAIDFU不会收集用户行为用于模型训练，也不会将商业策略上传至公共系统。每一次推荐的生成，都是基于当下规则与实时数据的即时响应，而非长期学习的结果。
当推荐系统不再追求“猜中用户心思”，而是专注于支持业务逻辑的灵活表达，它的价值才真正落地。LAIDFU这类工具的意义，或许不在于多聪明，而在于它让企业能用自己的语言，定义什么是“合适”的推荐，并在运行中不断校准方向。