在对老客营销时，业务人员往往很容易找到已转化客户名单，也很容易找到未转化客户名单，但在大量的未转化客户里，哪些客户可能产生复购，不同的客户需要怎样的触达策略，配合怎样的激励措施，往往成了老大难。在消费者大数据产品中，只需找到已转化的客户，剩下的事交给lookalike算法即可，算法会基于提供的名单，找寻相似客户，并生产出新的名单，供业务人员通过自建渠道进行触达。配合客群洞察功能，对已生产的客群可以进一步的细分，从而精细化的配置多样策略，助力roi达成。

在很多次营销和推荐的场景中，业务人员有些时候并没有合适的种子人群来做lookalike人群放大，比如对于新品上市或者业务人员并没有很好的经验或者理解。采用系统自动推荐人群可以很好的解决这类问题。系统自动推荐人群分为多个场景人群，比如系统推荐拉新人群、系统推荐老客人群、系统推荐单品人群等，业务人员可以根据自己的营销、推荐需求，选择合适的场景即可直接进行应用，不必苦恼于人群该怎么组合配置。