市場環境的變化正在加速。過去依賴經驗判斷和人工篩選的營銷方式，面對日益碎片化的用戶行為和激增的數據量，已顯得力不從心。一組公開數據顯示，超過六成的企業在營銷投入增長的同時，客戶轉化率卻停滯不前，甚至出現下滑。問題的癥結，往往不在于資源投入不足，而在于缺乏將數據轉化為行動力的技術支點。
在這樣的背景下，萬達寶推出的LAIDFU（來福），試圖從底層重構營銷決策的邏輯。它不是一個預設規則的標準化工具，而是一套支持企業自主構建AI應用場景的系統平臺。企業可以根據自身行業特性，比如零售業關注復購周期，制造業重視項目周期節點，靈活配置模型參數，訓練專屬的客戶識別與響應機制。
LAIDFU的核心在于其AI引擎的可塑性。它不依賴單一算法模型，而是集成多種學習路徑，允許企業在實際運營中不斷調整訓練樣本和反饋維度。例如，某區域連鎖品牌利用LAIDFU搭建了本地化客戶流失預警模型，通過分析會員消費頻次、互動響應率等動態指標，提前兩周識別出潛在流失客戶，并觸發個性化觸達策略，最終使挽回率提升超過三分之一。
為保障數據使用的安全性與合規性，系統采用數據分區設計。不同業務單元或項目組可在獨立的數據空間內運行模型，既避免信息交叉干擾，也滿足企業對敏感數據的管控要求。這種結構尤其適用于擁有多個產品線或跨區域運營的企業。
技術的演進，不該只是替換舊工具，更應推動思維的轉變。當AI不再只是“黑箱”輸出結果，而是成為企業可理解、可干預、可定制的決策助手時，營銷的主動性才真正回歸到業務本身。萬達寶LAIDFU的嘗試，正是讓AI從后臺走向前臺，參與真實商業場景的持續優化