Use when designing filters, su…
Use when designing filters, suppression logic, and personalization cohorts
segmentation能帮你做什么
不说虚话——S7880 交付的是能直接拿去用的成品，不是“AI 能做”的空话。
先给分析框架（市场/竞品/财务），再往里填数——不是一堆数字没结论。
每份分析落到“所以该做什么”，不是正确的废话。
假设、数据来源、计算口径写清楚，老板问得起。
“竞品这块再拆细”——顺着你的问题继续下钻。
真实任务实跑产出
下面是真实任务由 S7880 实际生成的内容节选——不是宣传文案，是它真的干出来的活。
segmentation · 实跑样例
任务：帮我把小红书上近30天下过单但最近14天没打开App的母婴用户做分层，针对5000人设计一套召回推送策略。
# 母婴用户分层召回推送策略（5000人）
一、用户分层模型（按“下单行为×沉默时长×用户价值”交叉切分）
A层：高价值沉睡用户（预估占比15-20%）
- 近30天下单≥2次且客单价处于同类用户中上区间
- 沉默14天，历史打开频次高
B层：普通沉睡用户（占比约40-50%）
- 近30天下单1次，中低客单价
- 历史活跃度中等
C层：低粘性/新客流失用户（占比约20-30%）
- 首次下单后即沉默，浏览行为少
- 可能是活动型/比价型用户
D层：风险流失用户（占比约10%）
- 下单后有退换货、投诉或差评记录
- 沉默前有负面行为信号
> 建议先跑数据确认各层真实占比和下单品类分布（奶粉/纸尿裤/玩具等复购周期差异大）。
二、分层推送策略
A层：尊享召回
- 推送：会员权益升级、专属客服、新品优先购
- 文案示例：“您专享的XX品类宠粉礼包已到账，3天后失效”
- 渠道：Push + 站内私信 + 短信（预算允许时）
B层：利益+场景驱动
- 推送：基于上次购买品类的复购提醒（如纸尿裤用尽周期）
- 文案示例：“宝宝的纸尿裤该补货啦，老客专享券已放入账户”
- 渠道：Push为主，配额度适中的优惠券
C层：破冰唤醒
- 推送：高热度内容种草笔记 + 小额无门槛券
- 文案示例：“近期母婴爆款清单来了，进店即领新客礼”
- 渠道：Push + 内容Feed双触点
D层：信任修复
- 先推服务补偿（售后关怀、运费券），而非营销信息
- 文案避免“催促回购”，语气以关怀为主
- 若14天仍无响应，降频处理，避免骚扰
三、执行与迭代
1. 发送节奏：分3批灰度发布（每批间隔2-3天），对比各层打开率
2. 时间优化：母婴用户推送黄金时段建议早上7-9点、晚上20-22点（哄睡后时段），按数据微调
3. A/B测试：每层至少2版文案对比，测试券面力度梯度
4. 防疲劳：单人14天内推送不超过2-3次，设置全局静默规则
5. 效果指标：打开率、召回率、召回后7日下单率、退订率四项核心看板
> 注意：Push文案需符合平台规范，优惠券具体面额建议结合GMV和毛利测算后确定。
三种做法,一比就知道
| 咨询顾问 | 自己拉表 | 萬安云 S7880 | |
|---|---|---|---|
| 价格 | 按项目数万起 | 半天到数天 | $1.99 / 次 |
| 交付周期 | 2-6 周 | 口径容易错 | 分钟级 |
| 独特性 | 改一次一轮流程 | 没人复核 | 按你的任务从零生成 |
| 改稿迭代 | 加钱，走流程 | 反复试错 | 说话就能迭代 |
两步,让它开工
不用碰终端——你只管对 agent 说话,跑命令的活它来。
对你的 agent 说:
对你的 agent 说:
以上 Agent 均可接入萬安云 · OpenAI 兼容接口 · 装好 AIXX 即可调用全部技能
你可能想问
segmentation怎么安装使用？
三步：终端执行 npx aixxai 安装 AIXX；对您的 AI 说「安装编号 S7880」；交代任务背景与要求，segmentation即刻开工。
segmentation多少钱？怎么付费？
$1.99 一次买断（参考价，实际以平台标价为准）——永久使用，无订阅、无月费；该技能由萬安永久维护迭代，更新对已购用户免费。
产出内容能商用吗？
可以。产出为普通数字文件，归购买者使用，可用于商业场景。
数据从哪来？结论可靠吗？
它基于你提供的资料与公开信息做结构化分析；所有假设与口径都会写明，关键结论建议人工复核后再对外使用。
能出图表吗？
可以输出结构化的表格与数据要点（Markdown/HTML），可直接粘进你的报告或 PPT 再美化。
一价买断,没有套路
永久使用 · 无订阅无月费 · 永久维护迭代