VeCDP 平台的自然语言圈群功能运用对话交互，助力用户快速界定目标客户特征。用户描述需求后，系统智能生成初步圈选规则，用户可按需调优，或通过追问完善规则，最终系统生成精准人群包，实现营销活动的高效精准定位。
与传统圈选方式相比，传统圈选组件规则存在使用门槛，同时客户对元数据理解有限，导致创建符合预期的分群往往耗时较长。自然语言圈群功能显著降低了使用难度，简化分群流程，使用户无需深入了解元数据，就能快速获得精准分群，有效提升了工作效率。
对比维度 | 传统圈选方式 | 自然语言圈群功能 |
|---|---|---|
使用门槛 | 圈选组件规则存在一定使用门槛 | 大幅降低使用门槛 |
对元数据的依赖 | 客户需对元数据有较深入理解，否则难以创建符合预期分群 | 用户无需深入了解元数据即可操作 |
分群耗时 | 创建符合预期分群耗时较长 | 可快速获取精准分群 |
目标定位精准度 | 精准度受元数据理解和圈选规则影响 | 系统基于用户描述自动构建精准人群包 |
- 付费功能，需开通使用权限
以下将介绍 VeCDP 平台自然语言圈群功能的操作流程，其中涉及的数据均为非真实示例数据，仅用于演示说明。
3.1 选择业务线及圈选的主体
进入自然语言圈群模块，选择集团业务线，再选择对应业务线下需要构建分群的主体（目前仅支持单主体）。
3.2 输入需求
通过自然语言描述圈选需求，系统自动解析并理解用户意图。
说明
CDP人群创建助手会引导您描述想圈选的人群。为了让大模型能更精准地理解您的意图，给出理想的圈选条件，在描述问题时请注意以下要点：
- 表述清晰准确：尽量详细地阐述人群特征，避免模糊不清的表述。比如，不要只说 “有购买意向的客户”，而是明确指出 “近 xx天内在平台浏览过产品详情页，且收藏过至少 x 件商品，表现出购买意向的客户”。
- 合理使用逻辑关系：利用 “且”“或” 等逻辑词清晰界定条件之间的关系。例如 “在过去 x 个月内有过消费记录，且消费金额累计超过 xxx 元，或参与过 x 次以上线上促销活动的客户”。
- 明确限定范围：如果涉及到地域、时间、金额等范围，要给出具体的界限。例如 “在 xxxx 年 xx 月 xx 日至 xxxx 年 xx 月 xx 日期间有过购买行为的客户”。
- 参考示例提问：您可以参考CDP助手给出的案例提问方式，按照这种模式结合您的实际需求进行提问。
3.3 自动生成圈群规则与手动优化
系统根据用户输入自动生成圈群规则，支持用户在生成后手动编辑和调整，用户可在指定区域点击编辑，修改已有条件，同时也能通过 「添加筛选条件」 按钮，添加标签、行为、人群包、明细数据、主体属性等筛选条件，精准完善规则 。
3.4 支持追加圈选条件
用户可在已有圈群规则基础上追加新的筛选条件，系统自动合并并生成新规则。
3.5 支持对圈选条件进行组合
在圈选条件设置中，您能将多个筛选条件进行灵活组合。可按需选择 “或”“且” 逻辑关系嵌套，快速生成复合筛选规则，精准定位目标人群。
3.6 分群生成
确认圈群规则后，一键生成分群。
保存人群后，点击生成的人群包，可跳转用户分群详情页，支持查看分群详情，包括用户规模及分群规则。
Q1:该功能依托哪些底层大模型来实现？
功能底层依托方舟平台上的多种模型，包括但不限于豆包、deepseek 等。同时，该功能支持与私有化部署模型进行对接，满足不同用户对模型选择的多样化需求。
Q2:若圈选效果未达预期，如何优化提升？
若圈选效果未达预期，您可从以下方面优化。首先，重新审视输入描述，尽量使用更精准、详细的语言表述人群特征，如明确行为发生的时间范围、具体数值区间等。其次，检查筛选条件的组合逻辑，是否合理运用了 “或” 与 “且” 关系，可适当调整条件优先级。再者，尝试添加更多维度的筛选条件，像补充不同类型的标签、更多样化的行为数据等。此外，还能参考过往成功案例中的圈选规则，对当前规则进行对比调整，以此提升圈选效果 。
Q3:权限控制方面是如何设置的？
目前支持功能权限的控制，可开放给指定的用户该功能，数据权限暂未做控制，后续将支持。