要用阶跃ai完成客户画像分析并支撑精准营销，必须先打通企业内部多源数据通道，再通过阶跃ai平台特有的语义理解引擎与动态标签系统，将原始行为日志、交易记录、客服对话等转化为可计算、可调度的用户特征向量，跳过人工规则建模环节，直接输出带置信度评分的细分人群包。
☞☞☞AI 智能聊天, 问答助手, AI 智能搜索, 多模态理解力帮你轻松跨越从0到1的创作门槛☜☜☜
接入阶跃AI前的数据准备
第一步：从CRM导出近12个月客户主表，字段至少包含客户ID、注册时间、最后一次登录时间、累计消费金额、订单数、退换货次数、会员等级；【必须保留原始时间戳，不能转换为“X天前”等相对表述】
第二步：将APP埋点日志（含页面路径、停留时长、点击坐标、事件类型）按客户ID归并，压缩为每人一条JSON格式行为序列；这一步不做聚合统计，阶跃AI需要原始行为时序。
第三步：整理近3个月客服工单文本，剔除工号、坐席ID等无关字段，仅保留用户ID、问题描述、处理结果、满意度打分；文本中保留口语化表达，如“快递太慢了”“赠品没收到”，不要标准化为“物流时效不满”。
在阶跃AI平台创建画像任务
方法一：使用「智能画像向导」快速启动
登录阶跃AI控制台 → 点击「客户洞察」→ 选择「新建画像任务」→ 勾选「自动识别高价值行为模式」→ 上传前述三类文件（主表CSV、行为JSON、工单TXT）→ 系统自动解析字段映射关系 → 点击「开始构建」。
方法二：自定义特征工程路径
进入「特征实验室」→ 新建特征集 → 手动添加「7日内重复访问商品详情页≥3次」作为触发型行为标签 → 设置「最近一次差评后72小时内未复购」为流失预警信号 → 将NLP模块接入工单文本，启用「情绪-意图联合识别模型」→ 保存特征集并绑定至画像任务。
【注意：自定义特征中若引用第三方数据接口，需提前在「数据源管理」中完成OAuth2.0授权，否则任务将卡在预处理阶段】
生成可投放的客户分群结果
① 等待阶跃AI完成建模（通常耗时8–22分钟，取决于数据量级）；建模完成后，平台自动输出「基础画像报告」，含人口属性分布热力图、行为聚类雷达图、标签共现矩阵。
② 进入「人群圈选」面板 → 左侧拖拽已生成的标签组合，例如：“价格敏感型+夜间活跃+近30天搜索竞品≥5次” → 右侧实时显示该人群数量、历史转化率、LTV预测值 → 点击「导出人群ID列表」生成加密CSV。
③ 将导出的ID列表直接对接至企业微信SCRM或程序化广告平台；阶跃AI默认启用「动态刷新开关」，该人群包每6小时自动重算一次，无需手动更新。
④ 若需导出完整画像字段用于BI看板，点击「结构化导出」→ 选择「含置信度得分」选项 → 下载Parquet格式文件；该格式支持直接被ClickHouse或Doris读取，避免CSV乱码或精度丢失。
