Marketingforce迈富时案例

该Agent案例由Marketingforce迈富时投递并参与金猿组委会×数据猿×上海大数据联盟共同推出的《2025中国大数据产业年度Data Agent创新应用》榜单/奖项评选。

在美妆行业竞争日趋激烈、用户需求愈发多元的当下，某美妆企业积累了亿级规模的用户交易、行为及多渠道互动数据，传统数据分析模式的局限性日益凸显：一方面，静态数据看板难以应对动态变化的市场与用户需求，导致决策滞后，无法及时捕捉业务增长机会；另一方面，传统分析多聚焦于群体特征归纳，难以突破“服务一个群体”的局限，无法实现对个体用户的深度理解与精准响应，且交易数据与用户情感心智数据相互割裂，使得策略制定缺乏全面支撑。

在此背景下，Data Agent作为新一代智能数据分析的核心载体，成为解决企业痛点的关键。该美妆企业亟需一款具备主动感知、智能推理、策略生成能力的Data Agent应用，打破传统工具的被动性与数据壁垒，实现从“数据呈现”到“决策赋能”的升级。迈富时打造的AI平台，正是以Data Agent为核心架构的智能解决方案——该Data Agent不仅具备24小时不间断运行的高效性，更构建了适配美妆行业的“词汇表”与“世界观”，通过价值轴、行为轴、偏好轴三个维度解析用户，同时整合交易数据与小红书等社媒舆情数据，让Data Agent既能读懂用户“买了什么”，更能理解“为何喜爱、为何吐槽”。

此外，面对企业对“实时掌控业务全貌”“精准提升核心指标”“挖掘潜在增长空间”的核心诉求，该Data Agent被赋予动态洞察诊断、目标拆解、策略生成等核心推理能力，通过构建What-Why-How的决策闭环，将亿级零散数据转化为可懂、可用的决策依据，彻底改变了企业被动查看数据的传统模式，让Data Agent成为业务团队随叫随到的专业参谋，为企业实现“决策先行、精准运营”提供了核心支撑，也标志着美妆行业在Data Agent应用领域实现了从“工具辅助”到“智能伙伴”的重要跨越。

时间周期：

项目开始时间：2025年1月

中间重要时间节点：2025年8月

项目完结时间：长期存续状态，未确定结束时间

Data Agent应用需求及解决方案拆解

该美妆企业在业务规模化扩张过程中，积累了亿级用户交易、行为及多渠道互动数据，传统数据分析工具已无法匹配其精细化运营与快速决策的核心诉求，进而提出了明确的Data Agent类核心需求，具体可概括为四大维度：

第一，实时动态的决策支撑需求。企业亟需Data Agent打破传统静态数据看板的局限，不再被动等待人工查询与分析，而是能24小时主动感知业务动态，整合全维度核心经营指标，实时呈现业绩进度、活动表现、区域分布等关键信息，同时针对核心业务目标（如会员节参与率提升），自动诊断问题、拆解目标并生成可落地的优化策略，解决“决策滞后”与“策略落地慢”的痛点。

第二，个体级深度洞察需求。面对“从服务一个群体到理解每一个个体”的转型诉求，企业要求Data Agent突破传统群体画像的模糊性，基于多维度用户特征构建精细化认知体系，精准识别高价值用户、具备升级潜力的准用户及流失风险用户，同时挖掘个体用户的需求偏好与行为逻辑，为差异化运营、用户培育提供精准依据，实现“千人千策”的运营目标。

第三，数据融合与情感解读需求。企业发现传统CRM仅依赖交易数据，无法全面理解用户决策动因，因此要求Data Agent打破数据壁垒，将交易行为数据与小红书等社媒平台的社群心智数据深度融合，不仅能分析用户“买了什么”，更能解读“为何喜爱、为何吐槽”，通过情感动因挖掘，让策略制定既具备数据支撑的精准性，又拥有情感共鸣的温度，解决“只知其然，不知其所以然”的运营困惑。

第四，主动赋能的增长探索需求。企业需要Data Agent超越“数据呈现工具”的定位，成为具备主动思考能力的“策略伙伴”，通过智能机会识别，主动挖掘品类交叉销售潜力、最优触达渠道、最佳营销时机等潜在增长空间，构建What-Why-How的决策闭环，减少盲目试错，为业务增长提供清晰的方向指引与落地打法。

针对上述需求，迈富时首先明确了对Data Agent的核心认知：Data Agent并非简单的“智能数据分析工具”，而是具备“行业语境理解能力、动态推理能力、主动决策能力”的业务伙伴——它需要掌握行业的“生意语言”与“决策逻辑”，能将零散数据转化为有价值的业务洞察，从“被动响应查询”升级为“主动预判需求、提供解决方案”。

基于这一认知，迈富时推出了AI智能数据分析平台作为Data Agent核心载体，通过三大核心能力拆解并满足客户需求：其一，搭建“价值轴、行为轴、偏好轴”三维认知体系，为Data Agent构建理解用户的“词汇表”与“世界观”，精准响应个体级洞察需求；其二，赋予Data Agent动态洞察诊断、目标拆解与策略生成两大核心推理能力，实时整合全维度经营数据，形成“问题识别-策略生成-效果预判-优先级建议”的闭环，满足实时决策支撑需求；其三，独家整合社媒舆情数据，打通交易数据与社群心智的融合通道，让Data Agent具备情感解读能力，回应数据融合需求；其四，通过What-Why-How决策框架，让Data Agent主动挖掘潜在增长机会，提供具体打法与时机建议，实现主动赋能的增长探索需求。

最终，该Data Agent解决方案彻底改变了企业传统数据应用模式，使其从 “被动查看数据”转变为“主动对话智能伙伴”，真正实现了“数据可懂、策略先行”的核心目标。

该美妆企业引入Data Agent解决方案时，遭遇组织、系统、数据、认知、人员等多维度交织的严峻挑战，直接制约Data Agent核心价值释放，具体如下：

1.组织“部门墙”割裂Data Agent需求协同

企业内部业务、数据、技术部门壁垒森严，缺乏统一需求对接机制。各部门对Data Agent诉求分散：销售聚焦实时业绩监控，运营侧重个体用户洞察，市场关注社媒舆情解读，碎片化需求导致优先级混乱，且无专职角色协调，易造成Data Agent功能冗余或核心诉求缺失。同时跨部门数据申请流程繁琐，Data Agent所需全链路数据难以快速归集，严重影响其“实时响应”属性落地。

2.legacy系统异构阻碍Data Agent数据接入

企业多套老旧业务系统（CRM、ERP、POS等）技术架构差异大、接口标准不统一，部分系统无开放接口，仅支持线下导出。数据格式混乱（编码规则、统计口径不一致）增加Data Agent数据清洗难度，且部分系统数据更新为T+1/T+3模式，与Data Agent“24 小时实时动态感知”核心需求冲突，直接削弱其“动态导航”能力。

3.数据问题动摇Data Agent能力根基

数据孤岛现象突出，交易、行为、社媒数据分散割裂，Data Agent无法获取全维度数据构建完整用户认知；数据存在缺失、重复、错误等质量缺陷，导致其智能推理输出“失真”；用户隐私与社媒数据合规边界模糊，进一步增加Data Agent数据整合难度，影响决策准确性。

4.需求拉通与行业适配难度大

企业内部对Data Agent认知偏差：业务人员视其为“高级数据看板”，管理层期望直接解决增长问题，预期不一致导致需求拉通困难。同时美妆行业品类多、会员体系复杂、营销场景多元，缺乏统一行业术语库与业务规范，Data Agent难以快速适配行业语境，策略输出易与业务脱节。

5.人员适配不足制约价值落地

员工长期依赖传统人工决策模式，对Data Agent“主动对话、智能赋能”模式存在抵触，部分人员缺乏数字化操作能力，难以发挥其“随叫随到”优势。且企业未建立配套培训与激励机制，人员能力与工作模式转型滞后，导致Data Agent难以深度融入业务流程。

这些挑战形成恶性循环，既考验Data Agent解决方案的技术成熟度，更对服务方的协调、数据治理、行业适配能力提出极高要求。

本项目引入Data Agent的核心战略目标，是推动该美妆企业从“经验驱动”全面转向“Data Agent赋能的智能决策”，构建企业专属“数字大脑”，实现业务增长与用户价值的双重升级。

首要顶层目标是达成“数据驱动决策”的组织文化转型，让Data Agent深度融入各业务环节，取代传统人工分析模式，使实时数据洞察、智能策略输出成为决策常态，让各部门围绕统一数据口径协同行动。其次，聚焦“极致个性化客户体验”，依托Data Agent的个体级深度洞察能力，打破“服务群体”的局限，实现“千人千策”的精准运营，提升用户留存与生命周期价值。

同时，战略目标包含打破数据壁垒，通过Data Agent整合交易、行为、社媒舆情等全维度数据，让策略制定兼具数据精准性与情感温度，构建差异化用户关系。最终，通过Data Agent的主动增长探索、动态优化能力，建立企业长效竞争优势，在美妆行业同质化竞争中，以更快的市场响应速度、更精准的运营策略、更具共鸣的用户连接，抢占市场先机，实现业务可持续增长与品牌价值提升。

本项目以“构建该美妆企业智能决策中枢”为核心目标，通过科学的阶段规划、严谨的技术落地、高效的跨团队协同，完成了Data Agent从需求拆解到规模化应用的全流程部署。实施过程始终围绕“数据打通、能力沉淀、业务融合”三大核心，确保Data Agent不仅具备技术先进性，更能深度适配美妆行业业务场景，真正实现“实时感知、动态优化”的核心价值。以下是具体实施与部署细节：

一、前期筹备阶段：奠定项目落地基础

1.项目启动与需求深度对齐

项目启动之初，组建由甲乙双方核心成员构成的专项小组，包含乙方的架构师、算法工程师、产品经理、数据分析师，以及甲方的业务负责人（销售、运营、市场）、IT总监、数据合规专员。通过为期10天的“需求共创工作坊”，完成三大核心动作：

·拆解Data Agent核心诉求：基于前期需求调研，将“实时决策、个体洞察、增长探索、心智融合”四大核心需求，转化为可落地的功能指标（如：数据响应延迟≤3秒、用户画像维度≥80个、策略生成准确率≥85%）；

·明确Data Agent职能边界：定义其“业务参谋+数字大脑”的核心定位，明确不替代人工决策，而是通过数据洞察与策略建议，为业务人员提供决策支撑；

·制定量化成功标准：设定关键指标（如：决策周期缩短50%、会员运营效率提升30%、跨部门数据协同效率提升60%），作为项目验收核心依据。

2.组织协同机制搭建

针对甲方“部门墙”问题，搭建三层协同机制，保障Data Agent需求拉通与数据获取：

·成立“Data Agent专项协调委员会”：由甲方高管牵头，每月召开需求优先级评审会，解决跨部门需求冲突；

·设立“业务数据联络官”：每个业务部门指定1名专职人员，负责本部门需求收集、传递及Data Agent使用反馈，成为甲乙双方的沟通桥梁；

·简化数据申请流程：搭建临时数据共享通道，对Data Agent所需的核心数据（交易、行为、会员）开通“绿色通道”，审批周期从原来的72小时缩短至8小时，确保数据获取效率。

3.数据资产盘点与合规梳理

数据是Data Agent的核心燃料，此阶段重点完成“数据盘点-合规梳理-标准制定”三大动作：

·全链路数据资产盘点：对甲方内部异构系统（CRM、ERP、POS、电商中台、小程序后台）及外部社媒平台（小红书）的数据进行全面盘点，共梳理出12大类、89个子项数据，涵盖交易数据（订单、支付、退款）、行为数据（点击、浏览、收藏）、会员数据（等级、积分、标签）、社媒数据（评论、笔记、舆情），总数据量达1.2亿条；

·数据合规风险排查：联合甲方数据合规专员，对用户隐私数据（手机号、消费记录）、社媒公开数据的采集与使用进行合规审核，明确“数据采集-存储-分析-应用”全流程合规要求，如：对敏感数据进行脱敏处理（手机号中间4位替换为*）、社媒数据采集仅获取公开内容并标注来源；

·数据标准统一制定：针对数据格式不统一问题，制定《Data Agent数据接入标准规范》，明确用户ID编码规则（统一采用“会员ID+渠道标识”组合）、日期格式（YYYY-MM-DD HH:MM:SS）、指标统计口径（如“业绩”统一定义为“实际支付金额”，剔除退款数据），为后续数据整合奠定基础。

二、Data Agent职能角色与系统架构设计

1.Data Agent核心职能角色定义

基于项目目标，明确Data Agent在企业运营中的三大核心职能角色，形成 “感知-分析-决策-执行”的闭环支撑：

实时业务参谋：24小时监控业务动态，整合全维度经营指标，响应业务人员即时查询，替代传统人工数据整理，让业务人员实时掌握业绩、活动、会员动态，决策效率提升50%。

个体洞察专家：基于多维度数据构建用户认知，识别高价值用户、潜力用户及流失风险用户，打破群体画像局限，实现“千人千策”，支撑精准运营与用户培育。

智能策略伙伴：基于What-Why-How决策闭环，挖掘增长机会，生成可落地的运营策略与优先级建议，减少盲目试错，为业务增长提供清晰方向，降低运营成本。

2.系统架构设计：分层构建Data Agent技术底座

为支撑Data Agent的核心职能，设计“四层架构”体系，确保系统具备高可用性、扩展性与实时性。

架构设计核心原则：松耦合、高内聚、可扩展，确保各层级独立迭代，同时支持亿级数据的高效处理与实时响应。

·三维认知立方体构建（Data Agent的“词汇表”与“世界观”）：

基于价值轴、行为轴、偏好轴三大维度，构建用户全维度认知体系，具体实现如下：

维度定义：价值轴包含用户消费金额、客单价、复购频次等15个指标；行为轴包含浏览路径、点击偏好、活动参与次数等28个指标；偏好轴包含产品品类偏好、功效需求、社媒互动倾向等37个指标，总计80个核心维度；

指标计算：采用“静态指标+动态指标”结合模式，静态指标（如会员等级）每日更新，动态指标（如实时消费热度）秒级更新；

算法支撑：通过K-means聚类算法完成用户价值分层，通过决策树算法识别行为偏好核心因子，通过协同过滤算法挖掘潜在需求，最终形成“每个用户专属的三维认知档案”，支撑个体级洞察。

·智能推理引擎（Data Agent的“决策逻辑”）：

构建“动态洞察-问题诊断-目标拆解-策略生成-效果预判”的推理闭环，核心算法如下：

动态洞察算法：基于时间序列分析（ARIMA模型）监控业务指标波动，当指标偏离预设阈值（如会员节参与率低于预期30%）时，自动触发预警；

问题诊断算法：采用归因分析模型（SHAP值算法），结合交易数据与社媒数据，定位问题核心原因（如“参与率低”源于“触达渠道不当”或“活动权益吸引力不足”）；

策略生成算法：基于强化学习算法，结合历史成功案例（如过往高参与率活动的策略组合），生成多套候选策略，并通过蒙特卡洛模拟预测各策略的业务影响（如“优化触达渠道可提升参与率15%”）；

优先级排序算法：采用AHP层次分析法，从“实施难度、投入成本、预期收益”三个维度对策略进行打分，输出优先级排序（如“优先优化微信社群触达，其次调整活动权益”）。

▶应用层：Data Agent业务落地载体（核心目标：让业务人员“易用、能用、爱用”）

应用层以AI平台为核心，设计“自然语言交互+可视化看板+策略输出”三大交互方式，覆盖全业务场景，具体模块部署如下：

·动态导航模块：

功能设计：整合全维度核心经营指标，提供“业绩总览-活动明细-节奏监控-区域分布”四大可视化看板，支持按时间（日/周/月）、维度（城市/品类/渠道）自由筛选；

部署逻辑：基于ECharts可视化框架开发，数据实时同步自Redis缓存层，确保看板刷新延迟≤1秒；

应用场景：业务人员通过自然语言查询（如“查看今日业绩进度”），Data Agent自动生成可视化报表，并标注异常指标（如“某城市业绩低于昨日 20%”）及初步原因提示。

·个体理解模块：

功能设计：提供会员等级分布、转化漏斗、价值分析、行为洞察四大核心功能，支持“高价值VIP识别-准VIP培育-流失风险预警”三大场景；

算法落地：通过逻辑回归算法构建VIP升级预测模型（准确率达88%），通过生存分析模型识别流失风险用户（提前7天预警准确率达90%）；

应用场景：运营人员查询“某会员是否具备升级潜力”，Data Agent输出该会员的三维认知档案、升级关键障碍（如“消费频次不足”）及针对性培育方案（如“推送专属满减券，刺激复购”）。

·策略伙伴模块：

功能设计：基于What-Why-How决策闭环，提供“增长机会识别-策略生成-落地指导-效果预判”全流程服务；

核心逻辑：通过关联规则挖掘算法（Apriori算法）识别品类交叉销售潜力（如“购买粉底液的用户80%会搭配卸妆油”），通过时序关联算法推荐最佳营销时机（如“会员消费后3天推送复购券转化率最高”）；

应用场景：市场人员提出“提升会员节参与率”需求，Data Agent自动诊断核心问题（如“触达渠道单一”），拆解目标（如“触达率提升20%、转化率提升15%”），生成3套策略方案，并预判实施效果。

·社群心智融合模块：

功能设计：整合社媒舆情数据，提供“情感倾向分析-用户心声解读-活动效果归因”三大功能，支持交易数据与社媒数据联动分析；

技术实现：采用BERT预训练模型进行情感分析（准确率达92%），搭建“交易行为-社媒反馈”关联图谱，实现“现象-原因”的深度解读；

应用场景：业务人员查询“某次活动复购率波动原因”，Data Agent不仅呈现数据变化，更能输出社媒舆情分析（如“30%用户吐槽活动权益缩水”），为策略优化提供依据。

为美妆品牌重构了CRM的玩法与体验，实现了从传统模式到智能体系的全面升级。它以“动态导航、个体理解、策略伙伴”为三个核心转变，打破了过往营销的静态局限：在活动推进中能实时调整策略，替代了固定的监测看板；能深入触达每个用户的个性化需求，而非仅依赖群体画像；更借助AI生成具体的营销方案，让数据从“展示工具”变成了“决策助手”。

同时，项目还打通了交易行为与用户情感心智的关联，让品牌不仅能基于消费数据做判断，更能捕捉用户的情绪偏好，让营销既精准又有温度。它构建的专属AI策略脑，整合了智能感知、内容生成等能力，把数据转化为全链路的营销行动力；后续还通过AI Agent体系，搭建起闭环的增长生态，让品牌从“单维数据应用”走向“全局智能经营”，真正实现了更深度、更贴合用户生活场景的智能营销升级。

·Marketingforce迈富时

Marketingforce迈富时，是全球领先的AI应用平台。成立于2009年，总部位于上海，全球分布20余家分支机构，累计申请软件著作和专利800余项。公司聚焦人工智能，提供有竞争力的产品与服务，持续为客户创造价值。现已累计服务超21万家企业，涵盖零售消费、汽车、金融、B2B制造、医药大健康、企服、跨境电商等行业领域。在国内开创性研发AI-Agentforce企业级智能体中台，打造出覆盖研发、生产、供应链、营销、销售、服务、经营决策、组织人才赋能等全链路的AI Agent应用。

点击文末“阅读原文”链接还可查看迈富时官网★以上由Marketingforce迈富时投递申报的Agent案例，最终将会角逐由金猿组委会×数据猿×上海大数据联盟联合推出的《2025中国大数据产业年度Data Agent创新应用》榜单/奖项。

该榜单最终将于1月上旬上海举办的“2025第八届金猿大数据产业发展论坛——暨AI Infra & Data Agent趋势论坛”现场首次揭晓榜单，并举行颁奖仪式，欢迎报名莅临现场。