设计需求背景:银行的营销触点分散在 App、微信、短信、网点、外呼、企微等多个渠道,活动各自为政、客户体验割裂、效果难以归因。运营人员手握丰富能力,却缺乏一个能把「人群 × 渠道 × 内容 × 时机」编排清楚的系统——营销大脑正是为此而生。
设计需求背景:运营人员最终是怎么「编排一次投放」的?为降低决策瘫痪、同时保留专业可控性,我们设计了 3 种差异化的编排路径。
智策直接给出渠道判断与内容方案,上手最快,但专业人员感到控制权被剥夺。
人群 × 渠道 × 内容 × 时机自由组合,专业可控,但门槛高、易决策瘫痪。
系统给出可解释默认值与待确认清单,运营逐项确认。
策略推导:营销大脑本质是「策略操作系统」。难点是把多维策略变成可理解、可编排、可复盘的东西——我同样用三条主线概括,并各自说清验证方式。
设计需求背景:策略系统里最危险的不是「推荐不准」,而是「推荐得没道理」。我的做法是让 AI 负责铺开候选与解释,人负责设定边界与最终拍板。
把历史活动效果、渠道特性与人群画像交叉分析,产出「人群 × 渠道 × 时机」的匹配度候选矩阵。
这一步拿到的是「路径结论 + 核心依据」两项;判定标准先立,最终再结合实际投放数据完成路径定稿。
让「为什么推荐这个渠道 / 这个时机」成为界面上的常驻元素,而不是藏在帮助文档里。
产出说明:同一套策略中枢,在两个角色上落成两种界面:经营端(PC)承载策略规划、运行监测、经营总览、渠道归因与素材生成;管理端(移动)把经营问数、同比对照、指标归因与督办闭环带到手机上。以下为真实设计稿(经营端 / 管理端)。












为什么放这一页:AI 最容易把「对话」做成一问一答的空壳——聊得下去,但落不了地。我把初稿的典型问题和最终稿并排,逐条说明我改了什么、为什么改。
左图为按 AI 初稿典型问题反向重绘的示意图(非真实 AI 输出),用于说明人工收敛的具体动作;右图为最终交付的真实设计稿。
结果说明:营销大脑已在管理端上线并承接日常投放配置。活动响应率与预算效率属内部经营数据,不便披露明细,这里改用可对外表述的落地事实与设计侧可验证项。
活动响应率、预算效率等属内部经营数据,未对外披露;此处以已上线的落地事实与设计侧可验证项替代,避免给出无法核实的数字。
我的判断:设计营销大脑时,我坚持「让运营做选择题,而非填空题」。这两条决策决定了整个配置流程的形态。
编排能力就绪后:下一阶竞争在实时与边界。