观察近年企业营销方式的变化，可以发现单一渠道投放的回报率普遍趋于平缓。分析多个行业案例显示，消费者从接触到转化的路径变得更长，触点也更为分散。数据显示，用户往往需要经过社交媒体、搜索平台、私域内容等多次交互才形成购买决策。在这样的背景下，万达宝推出的LAIDFU（来福）系统被部分企业用于整合推广动作，尝试通过技术手段提升营销过程的连贯性与响应精度。
推广不再是单点作战
过去常见的做法是按渠道划分任务，比如专人负责微信、专人运营电商平台广告。这种方式容易导致信息割裂——某位客户在短视频平台点击了产品介绍，但后续并未在私域收到相关内容，错失跟进机会。
LAIDFU的设计思路是将不同渠道的互动数据汇集到统一视图。当用户在任一触点产生行为，系统可识别其状态，并协调其他渠道做出响应。例如，客户在官网停留时间较长，邮件系统可自动推送详细参数文档，同时客服端标记该用户为高意向对象。
多渠道互动的统一调度
该系统支持接入社交媒体、官网表单、线下活动签到、电商平台评论等多个入口。不同来源的用户行为被归集到同一标签体系下，形成动态更新的互动档案。
比如，一位客户先通过公众号文章了解产品，随后在电商平台咨询客服，两天后参加线上直播。这些动作在传统模式下可能被视为三个独立事件，而LAIDFU会将其识别为同一用户的连续探索过程，并据此调整后续内容推送的深度和频率。
智能回顾：捕捉被忽略的信号
营销过程中，许多细微信号容易被忽视。例如某位客户反复查看某一功能说明，或在直播中多次提问同类问题，这些行为背后可能隐藏着特定需求。
系统具备智能回顾功能，可定期复盘用户历史行为序列，识别出高频关注点或未被满足的疑问。基于这些分析，自动补充针对性内容，如发送使用案例视频、安排技术顾问对接，而不是重复推送通用广告。
数据自我优化：规则随实践演进
多数推广工具依赖人工设定投放规则，比如“点击广告后24小时内发送优惠券”。这类规则一旦设定，往往长期不变，难以适应用户行为的变化。
LAIDFU引入数据自我优化机制。系统会持续记录不同策略下的转化效果，比如某类人群在收到图文推送后打开率高，而另一群体对短视频响应更积极。这些反馈信息被用于动态调整内容分发逻辑，无需人工频繁干预。
这种优化不依赖外部模型训练，所有学习过程在企业本地数据范围内完成，确保客户信息不外流。
营销动作的节奏感
实际应用中，一些企业发现，提升转化的关键不在于增加推送次数，而是把握互动节奏。过于频繁的信息可能引发反感，间隔过长则容易被遗忘。
借助LAIDFU的调度能力，企业可设定不同用户阶段的沟通密度。新接触者以教育类内容为主，频率适中；进入比较期的客户则提供竞品对比、客户证言等决策支持材料，节奏相应加快。整个过程由系统根据行为反馈自动调节，保持适度的接触张力。
工具背后的目标
智能推广系统的意义，不只是提高点击率或降低单次获客成本。更重要的是，它帮助企业建立起对用户旅程的持续感知能力。每一次互动都成为理解需求的线索，而非孤立的交易前奏。