Meituan · 购票后 AI 出行助手
小团智荐
购票后一站式出行 AI 助手
触发式推荐 · 小团智荐
T+0 触发，从「买票」升级为「买整段体验」—— 购票成功页是零成本高意图流量入口，小团智荐在用户决策意愿最强的时刻，主动承接「吃住行玩」全链路消费。
购票后一站式出行 AI 助手
触发式推荐 · 小团智荐
购票用户在完成交易后，往往陷入「知道要去，却不知道怎么去、怎么玩」的决策真空 —— 这正是小团智荐要解决的核心问题。
购票完成到出行之间，用户处于「攻略真空」—— 不知道吃什么、住哪里、怎么玩
小红书/点评内容海量但分散，与购票场景脱节，决策成本高
传统推荐像广告，用户不知道「为什么推给我」，用户觉得这是广告
用户购买意愿最强的 T+0 时刻，平台未有效承接延伸消费
购票完成页日 PV 千万级，当前仅展示订单信息，未承接延伸消费 —— 巨大的流量洼地
从单一票务 GMV 扩展到「吃住行玩」全链路，单用户 LTV 可提升 40%+
嵌入「问小团」能力，一键生成行程攻略，形成竞争差异化
群体行为数据 → 推荐精度 → 用户信任 → 更多消费数据，正向循环
购票/预订完成即刻，底部上滑卡片（非弹窗），不打断订单确认流程。在用户情绪峰值时刻自然承接延伸消费。
购票成功页 · 底部上滑推荐卡片
非独立「问小团」入口，Agent 作为驱动推荐排序与内容生成的底层引擎，嵌入推荐卡片全流程。
AI 行程助手 · 群体数据 + 攻略生成
基于同场次观众真实住宿数据，推荐距场馆最近、交通最便利的酒店 —— 让用户感受到「同场的人都在住这里」。
住宿推荐 · 群体行为驱动
不只是推荐景点，而是告诉用户「同场观众顺路也会去」—— 群体行为标签让推荐可信可验。
顺路玩法 · 群体行为标签
解决核心痛点：用户觉得这是广告 —— 信任不是话术，是产品机制。
「因为你买了 XX 票」—— 推荐与用户已购行为强绑定，消除「为什么推给我」的疑虑
「同场 83% / 近半数 / 客观属性替代」—— 阈值规则保障可信度，数据不足时诚实告知
点击群体标签可查看画像（年龄、出行类型、消费区间），数据来自匿名聚合行为
同一产品框架，不同场景下推荐模块组合与群体标签策略各不相同。
本地观影为主，去住宿模块。散场后 2 小时决策窗口，推荐餐饮/打车/商圈。
同场次 · 近半数选择周边用餐基于住客真实路线，Day1/Day2 行程串联。AI 攻略一键生成多日路线。
住这里的旅客 · 78% 首日去洱海儿童友好标记、耗时标注。本地用户不推荐住宿，避免广告感。
同景区家庭 · 72% 选择亲子路线住宿 + 餐饮 + 顺路玩法 + AI 攻略全模块覆盖。群体标签「同场 83% 观众也在看」，同场观众 Banner 可视化群体偏好。T+0 购票成功页底部上滑触发。
Agent 不是独立功能入口，而是驱动推荐排序与内容生成的底层引擎。
Score = 群体行为匹配 × 地理距离 × 时间适配性
三维得分模型 · 行为数据优先 · 顺路优先 · 时间窗口匹配
同场次 / 同酒店 / 同景区用户的真实消费偏好聚合，非 AI 臆测
基于 POI 坐标与场馆/酒店/景区的距离衰减函数，顺路优先
结合场次时间、入住日期、游玩时长做动态窗口匹配