母婴电商需构建ai客服分析系统，自动识别对话中的月龄、复购、升级三类信号，打标至crm或数据库，并按类型触发限频营销动作。
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一家母婴电商发现，每天有近2000条客服对话中隐藏着未被挖掘的购买信号——比如“宝宝快6个月了”“上次买的奶粉快喝完了”“想换一款更轻便的婴儿车”。这些不是标准咨询，而是天然的复购线索和精准画像片段。他们需要一个能自动识别、归类、打标并触发营销动作的AI客服分析系统，而不是再堆砌一堆人工看数报表。
第一步：让Agent自动识别对话中的高价值业务信号
进入Dify控制台→【应用】→选择已上线的客服Agent→点击右上角【编辑工作流】。
在流程起始节点后，插入一个【条件判断】节点，命名为“提取用户生命周期信号”。
在该节点的提示词中输入：请严格按以下格式输出JSON：{"age_hint": "是/否", "reorder_hint": "是/否", "upgrade_hint": "是/否", "reason": "不超过20字的判断依据"}。只输出JSON，不加任何说明或前缀。示例输入：“宝宝5个月大，现在可以吃米粉了吗？”→{"age_hint": "是", "reorder_hint": "否", "upgrade_hint": "否", "reason": "含明确月龄"}。
这一步必须用JSON强约束格式，否则后续无法被下游节点解析。自由文本输出会导致整个分析链路中断。
第二步：将信号打标并写入客户档案
方法一：对接内部CRM API（推荐）
在条件判断节点后接一个【自定义代码】节点，选择Python运行时。
填入如下代码（需替换YOUR_CRM_API_URL和auth token）：
import requests
data = {"customer_id": workflow_input["user_id"], "tags": []}
if workflow_input.get("age_hint") == "是": data["tags"].append("baby_age_0-6m")
if workflow_input.get("reorder_hint") == "是": data["tags"].append("reorder_due_soon")
requests.post("YOUR_CRM_API_URL", json=data, headers={"Authorization": "Bearer xxx"})
方法二：写入Dify内置数据库（轻量级场景）
使用【数据库操作】节点→选择“插入记录”→表名填customer_signals→字段映射：user_id → workflow_input.user_id，signal_type → 条件节点输出的key，timestamp → {{now}}。
【注意】数据库节点需提前在Dify后台启用并授权，否则保存时报错“表不存在”。
第三步：按信号类型自动触发营销动作
步骤一：配置三个独立的营销分支路径
从条件判断节点拖出三条分支线，分别标注为“年龄线索”“复购线索”“升级线索”，每条线连接一个【发送消息】节点。
步骤二：为每类线索设置差异化话术
“复购线索”分支的发送内容：{{user_name}}您好！您上次购买的【{{product_name}}】预计下周将用完，现在下单享专属复购价¥{{discount_price}}，还送辅食试用装～点击直达>>
“升级线索”分支需额外调用一次订单API获取最近购买型号，再生成对比话术，例如：“您当前使用的婴儿车（型号A12）已上市2年，新款A20减重35%、新增一键收车，点击查看升级方案>>”
步骤三：限制发送频次
在每个【发送消息】节点前，插入【限流器】节点，设置“同一用户7天内最多触发1次”，避免重复打扰。
