画像 → 推荐 → CTA 的完整决策流程图

目录

下面给你一套可以直接用于产品设计 + 技术实现的「画像 → 推荐 → CTA」完整决策流程图。
我会分三层讲：

  1. 整体决策总览（一张图）
  2. 每一层的决策规则拆解（产品能看懂）
  3. 对应 LangGraph / Multi-Agent 的落地映射

一、整体决策流程总览（逻辑架构图）

这是你 AI 销售助手“像真人销售一样思考”的主干流程

┌───────────────┐
│ 用户触发事件   │
│ (进入会话 /    │
│  定时任务 /    │
│  新品&降价)    │
└───────┬───────┘
        │
        ▼
┌─────────────────────┐
│ 用户画像聚合层       │
│ - 身份画像           │
│ - 行为画像           │
│ - 偏好画像           │
│ - 决策画像           │
│ - FSM 状态           │
└───────┬─────────────┘
        │
        ▼
┌─────────────────────┐
│ 决策判断层           │
│ 1. 是否值得推荐？    │
│ 2. 推荐什么？        │
│ 3. 推荐时机？        │
└───────┬─────────────┘
        │
        ▼
┌─────────────────────┐
│ 推荐策略选择层       │
│ - 商品策略           │
│ - 激励策略           │
│ - 内容策略           │
└───────┬─────────────┘
        │
        ▼
┌─────────────────────┐
│ CTA 路由层            │
│ - 下单               │
│ - 加购               │
│ - 咨询               │
│ - 延迟跟进           │
└───────┬─────────────┘
        │
        ▼
┌─────────────────────┐
│ 执行 & 埋点           │
│ - 发送消息           │
│ - 记录行为           │
│ - AB Test 分桶       │
└─────────────────────┘

二、核心三步拆解（这是最关键的部分）

Step 1：是否进入「推荐决策」？

不是所有用户都值得被主动推荐

决策输入（来自画像）

  • 行为画像：是否有高意向行为
  • 决策画像：成交概率
  • 时间画像：最近是否活跃
  • FSM 状态：是否已明确拒绝

示例规则（你可以直接写成 Rule Engine）

IF
  未成单
  AND 最近7天有以下任一行为：
      - 加购
      - 深度咨询（>3轮）
      - 比价
  AND 成交概率 != 低
  AND 当前 FSM 状态 != 明确拒绝
THEN
  进入推荐流程
ELSE
  进入冷却 / 观望

📌 产品理解版

“这个人不是路过的，也没说不买，值得我再推一把。”

Step 2：推荐「什么」？

这是推荐引擎的核心，但你可以先用规则，不用复杂算法。

推荐策略分 3 类（非常重要）

① 同类强化（最保守、转化最高）

适用用户

  • 已浏览 / 咨询某商品
  • 决策卡在价格或犹豫
推荐 = 同款商品
触发点 = 降价 / 库存 / 限时

② 替代方案（价格 or 风险 Objection）

适用用户

  • Objection = 太贵 / 不确定
IF 价格敏感高
  → 推荐更低价 SKU
IF 风险顾虑
  → 推荐销量高 / 评价好 SKU

③ 新品 / Upsell（提高客单价）

适用用户

  • 老客
  • 低价格敏感
  • 高潜力客单
推荐 = 新品 / 高配版 / 套装

Step 3：配什么 CTA？

推荐≠成交，CTA 决定“下一步动作”

CTA 决策矩阵（你可以直接用）

用户状态 推荐内容 CTA
高意向 + 低 Objection 同款 直接下单
中意向 + 价格敏感 替代 加购 / 领取优惠
有疑虑 社证 咨询 / 看评价
新品兴趣 新品 查看详情
冷淡 任意 延迟跟进

示例规则

IF 成交概率 = 高 AND Objection = 无
  CTA = Buy Now
ELSE IF 价格敏感高
  CTA = Add to Cart + Coupon
ELSE IF 风险顾虑
  CTA = Talk to Agent / See Reviews
ELSE
  CTA = Wait / Reminder

三、把这套流程映射到你的 LangGraph / Multi-Agent

你现在的架构，其实天然适合拆 Agent

Agent 分工建议

UserProfileAgent
  → 聚合画像

DecisionAgent
  → 是否进入推荐

RecommendationAgent
  → 选商品策略

CTAAgent
  → 选 CTA 模板

MessageAgent
  → 生成最终话术

TrackingAgent
  → 埋点 & AB Test

LangGraph 简化节点流（文字版）

[Trigger]
   ↓
[Profile Node]
   ↓
[Decision Node]
   ↓ (Yes)
[Recommendation Node]
   ↓
[CTA Node]
   ↓
[Message Node]
   ↓
[Tracking Node]

四、你作为“小白产品经理”最重要的 3 个认知

  1. 推荐不是算法问题，是决策问题
  2. CTA 比推荐内容更重要
  3. 画像不是越多越好，而是“能不能驱动一个 if else”

下一步我可以继续帮你

你现在已经有「骨架」，下一步可以继续往下落地。我可以直接帮你：

  1. 把这套流程画成 PPT / 架构图（给老板用）
  2. 输出一份 Recommendation + CTA 的规则表（可配置）
  3. 给你一个真实 WhatsApp 聊天案例，跑完整流程
  4. 设计 AB Test：怎么验证推荐 vs CTA 哪个更有效

你选一个，我继续往下拆。

posted @ 2025-12-14 16:01  向着朝阳  阅读(3)  评论(0)    收藏  举报