天工ai可识别“高潜力但未激活的z世代技术尝鲜者”：需导出含手机号、注册时间等9字段的结构化csv（utf-8 with bom），拆分浏览品类为三列；在智能洞察中配置5簇聚类，勾选消费金额、browse_cat1/2、app版本、设备型号；融合nlp提取的客服语义标签（如“sdk集成障碍”）与聚类结果；最终筛选第4簇生成带溯源证据的唤醒短信。
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你需要用天工AI对现有客户数据做深度分群和画像生成，不是简单打标签，而是要识别出“高潜力但未激活的Z世代技术尝鲜者”这类可行动的细分群体。
准备可被天工AI解析的结构化数据
从CRM导出近90天客户数据，字段必须包含：手机号（去重）、注册时间、最近一次下单时间、累计消费金额、浏览品类TOP3、APP版本号、设备型号。缺失值统一填“未知”，不要留空单元格。
用Excel把“浏览品类TOP3”拆成三列：browse_cat1、browse_cat2、browse_cat3，每列只填一个中文类目名，如“智能硬件”“AI工具”“开发者社区”。【若保留原始“/”分隔格式，天工AI将无法识别为独立行为维度】
保存为CSV，编码选UTF-8 with BOM，否则中文字段会变乱码。
在天工AI中配置聚类分析任务
登录天工AI企业版→进入“智能洞察”模块→点击“新建客户分群任务”。
上传上一步生成的CSV文件，系统自动识别字段类型。手动确认以下字段为数值型：累计消费金额、注册天数（用当前日期减注册时间算出）、最近一次下单距今天数；其余均为文本型。
勾选聚类变量：累计消费金额、浏览品类1、浏览品类2、APP版本号、设备型号。不勾选手机号和注册时间——前者是唯一标识，后者不参与行为建模。
设置聚类数量为5组。天工AI默认使用改进型DBSCAN算法，对异常值鲁棒性强，无需手动调参。
使用 Model Studio DashScope SDK，调用通义万象图像生成模型（qwen-image、qwen-image-plus、qwen-image-max 及快照版）生成图像。适用于实现图像生成功能。
提取动态语义标签并融合画像
方法一：用天工AI内置NLP引擎处理客服对话文本
将过去30天全部用户咨询记录整理为TXT，每行一条原始消息，例如：“这个API文档里没写Python SDK怎么装”“模型响应延迟超过2秒，测试环境也这样”。上传至“语义标签提取”功能区，选择预置模型“B2B技术用户意图识别”。
方法二：对接企业微信API直取未结构化聊天流
在天工AI后台开通“企微对话实时接入”，填写企业微信可信域名和回调Token，开启“用户问题关键词自动打标”。该方式能捕获语音转文字后的原始表述，比人工整理的TXT覆盖更全。
两种方式生成的标签表（含“SDK集成障碍”“性能压测需求”“多租户权限困惑”等）会自动与前序聚类结果按手机号关联。此时每个客户既有统计分群ID，又有行为动因标签。
生成可执行的细分策略建议
第一步：在天工AI看板中筛选第4簇（系统命名“高活跃技术评估者”），查看其共性特征：平均年龄26.3岁、87%使用Android 14+、72%浏览过“开源模型”频道、近7天无下单。
第二步：点击该簇→右键“生成运营建议”→选择场景“唤醒沉睡高潜用户”。天工AI调用本地Qwen2-1.5B模型，结合其浏览路径与未解决的客服问题，输出三条可直接下发的短信文案草稿。
第三步：勾选“附带溯源证据”，系统自动插入两条原始依据：① 用户A在6月5日咨询“LoRA微调显存占用计算方式”；② 用户B于6月8日反复打开“ModelScope部署指南”页面但未滚动到底部。这两条证据嵌入短信末尾，供运营人员核验真实性。
