购买间隔建模—流失概率分层—复购动作编排法

输入字段和模型输出高度结构化，适合自动分层；促销动作必须通过对照实验和隐私规则复核。

Agent负责订单特征生成、时间验证、概率分层和漂移报告；触达名单必须经过许可过滤，默认不给出个体敏感推断。

开源项目贡献了BG/NBD购买次数预测和Gamma-Gamma顾客价值估计的可执行模型、字段要求及示例。迁移时应按淘宝、拼多多店铺订单统一顾客标识，模型结果仅用于分层，不应跨店或违规合并个人数据。

输出格式：顾客级预测表及分层动作表：30/90天购买概率、预期订单数、预期价值、建议动作、禁触达标志和置信度

执行示例：用过去12个月尿布收纳袋及替换耗材订单训练模型，将未来30天高自然复购顾客保留为低补贴组，对购买概率下降但历史价值较高的顾客测试内容提醒，并设置10%不触达对照组评估增量利润。