新客次月留存从 10% 提升至 18%，分层→个性化→自动化的留存闭环
京东超市拉新规模上来了，但新客次月留存仅 10%。核心问题不是首次下单（靠补贴容易完成），而是第 2-3 单的「续单断崖」。需要一套「分层→个性化→自动化」的留存机制，让用户从「用完即走」变成「持续消费」。
用户拿了首单补贴就走，怎么让他留下来买第 2 单、第 3 单？关键在于——不是所有用户「缺」的东西都一样：有的缺品类兴趣、有的缺价格敏感度、有的缺信任感。一刀切的运营策略本质上是在浪费预算。
用户增长专家，留存策略设计，统筹分层运营体系搭建与自动化触发机制落地
AI 分层：RFM + 用户行为聚类
基于 RFM 模型 + 用户行为聚类做 AI 分层——高价值用户推品类相关权益、低价值用户推高折扣权益。不是所有用户「缺」的东西都一样，AI 让每个人看到最适合他的权益
用户旅程阶梯 + 自动解锁机制
按用户下单次数（0→1→2→3）逐层设计权益钩子，每完成一单解锁更高价值权益——用「进阶感」驱动用户主动买第 2 单、第 3 单
事件驱动架构 + 实时决策引擎
搭建基于用户行为的实时触发体系：不下单→自动推送权益；下单了→自动推送下一单钩子。从「定时批量推送」升级为「实时行为触发」，转化效率大幅提升
新客次月留存从 10% 提升至 18%（提升 80%），覆盖全量 0-3 单新客
一刀切权益包，高价值用户不用、低价值用户不领
一开始给所有 0-3 单用户统一权益包，发现高价值用户领了不用、低价值用户根本不领。改成 AI 做分层后——高价值用户推「你常买的品类专属券」，低价值用户推「满 10 减 9」这样的大折扣，效果明显提升。一刀切的运营策略本质上是在浪费预算。