01 · 会员
会员流失预警评分卡
- 业务问题
- 哪些会员将在未来 90 天停止购买？
- 建模方法
- 基于购买频次、间隔、品类广度与互动行为的流失评分卡（WOE 分箱 + 逻辑回归）。
- 交付物
- 会员流失分数与分层名单，挽回策略的分数阈值。
行业挑战
快消营销的三个老问题
01
数据多，口径乱
会员、电商、门店 POS 与经销商进销存各有口径，同一个“活跃会员”在不同报表里有不同定义，模型无从下手。
02
营销费用难归因
补贴和券常常发给了“本来就会买”的人；没有对照与增量评估，费用越花越多，却说不清带来了多少增量。
03
渠道风险看不见
经销商赊销额度靠经验、窜货与虚假核销靠事后稽查，风险往往在回款逾期或价格体系被打乱之后才暴露。
应用场景
六类核心模型，覆盖会员、营销与渠道
每一类模型都走 SAM 同一条十四步流水线：先签数据契约，再做变量分析、分箱、拟合与独立验证，最后由有权人签字发布。
02 · 营销
营销响应与增益模型
- 业务问题
- 谁会因为收到优惠才购买，谁本来就会买？
- 建模方法
- 响应模型与增益（Uplift）模型，区分“被打动”的客户与“本来就会买”的客户。
- 交付物
- 分人群投放名单与预期增量，减少无效补贴。
03 · 渠道
经销商与门店信用评分卡
- 业务问题
- 给哪些经销商赊销、给多少额度与账期？
- 建模方法
- 基于进货、回款、库存周转与历史逾期的信用评分卡，额度与账期按分数分层。
- 交付物
- 信用等级、建议额度与账期规则，定期复评。
04 · 营销
促销效果与价格弹性分析
- 业务问题
- 哪些促销真正带来了增量，价格还能怎么调？
- 建模方法
- 对照组与双重差分分析、价格弹性估计，全部统计量由确定性代码计算。
- 交付物
- 促销投入产出复盘报告与下期方案建议。
05 · 供应
新品与区域需求预测
- 业务问题
- 各区域、各门店应该铺多少货、补多少货？
- 建模方法
- 分层时间序列与机器学习预测，模型部署在 DH S1 上滚动更新。
- 交付物
- 门店 × 品规 × 周的需求预测与补货建议。
06 · 渠道
窜货与返利核销异常识别
- 业务问题
- 哪些订单和核销单存在窜货或虚假核销？
- 建模方法
- 迁移弘犀反欺诈的团伙识别与关联网络分析，结合规则与异常检测。
- 交付物
- 风险评分与待核查清单，交由渠道与稽核团队复核。
为什么用评分卡
业务团队看得懂、用得上的模型
评分卡把复杂的模型变成“每个特征得几分、总分过线怎么做”的规则，市场、销售与渠道团队可以直接理解和执行；每一个分箱与权重都能追溯到数据与代码，模型上线后由 SAM-07 持续监控分布与表现。
- 分数可解释：每个特征的得分一目了然
- 阈值可调：按预算与目标调整策略线
- 上线可监控：分布漂移自动开工单、由人决定处置
平台协同
四个平台，在快消营销中的分工
SAM
建模与评分卡
六类模型的分析、建模、验证与发布，全部在十四步流水线上完成。
了解平台
VDC
会员与渠道变量
把订单、会员与进销存明细衍生为可解释的时间窗口变量。
了解平台
DH S1
部署与内容理解
模型滚动预测与更新；营销文案生成、门店陈列图片与促销政策文档理解。
了解平台
AGENT
运营智能体
营销活动复盘、返利核销单据初审等智能体，在 Harness 治理下运行。
了解平台
变量怎么来：“时间＋产品＋状态＋值＋统计”
VDC 的衍生方法同样适用于快消数据。以会员流失模型为例，一个变量由五个维度组合而成：
时间近 90 天
产品饮料品类
状态已完成订单
值订单金额
统计环比变化率
常用数据会员与积分电商订单门店 POS 销售经销商进销存促销日历与费用返利与核销单据终端巡检记录
- 私有化部署：会员与交易数据留在企业自有环境，建模在受控沙箱内完成。
- 授权与拒绝：用于营销的个人信息须取得合法授权；依据《个人信息保护法》第二十四条，通过自动化决策进行商业营销时，应同时提供不针对个人特征的选项或便捷的拒绝方式。
- 公平定价：模型不用于在交易价格等交易条件上实行不合理的差别待遇。
- 内容审核：大模型生成的营销文案须经人工审核后发布，符合《广告法》要求。
- 全程留痕：每次建模生成不可变的运行清单，数据、代码、参数与签字可完整重演。
