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qiaoxinjiu 0e85cb0d10 docs: 初始化如愿知识库

2026-05-26 15:08:20 +08:00

44 KiB

Raw Blame History

USER 评价业务闭环 — 第三步：数据流与中间对象设计 v3

文件信息

文件名称：20260517_USER评价业务闭环_第三步_数据流与中间对象设计_v3.md
项目路径：C:\XCODE\USER
当前版本：v3
最近更新：2026-05-17
上游文档：
- 工作基线 v1.2 — 业务规则与额度口径
- 共用能力图与渠道专属流程 v2.2 — 每个节点的查/写/状态/提醒/拦截
前置版本：
- 数据流与中间对象需求_v1（Codex，六层架构骨架）
- 数据流与中间对象设计_v1.1（Codex，字段字典最全版）
- 第三步_数据流与中间表设计_v1（字段级展开 + 流转时序）
- 第三步_数据流与中间表设计_v2（吸收 Codex 优点的合并版）
合并策略：以 Codex v1.1 为主骨架（保留其完整字段字典和免评对象），补入 v2 的流转时序表、写入顺序图和快照策略。
文件目的：作为第三步最终主稿，后续数据库物理设计、接口设计和页面点击读写设计均以此为准。

1. 第三步的目标

第三步不再回答"流程怎么走"，而是回答：

现有系统里已经有哪些数据可以复用。
为什么仅靠现有 users / amazon_orders / review_plans / push_tasks / support_tickets / fraud_events 不够。
必须新增哪些中间对象。
哪些是正式事务表，哪些只是快照，哪些可以先做成视图。
从需求形成到结果回流，数据怎样一层一层往下走。

2. 本步先给出的结论

2.1 不能再只围绕单一账号建模

后续所有关键判断都应围绕 真实人，而不是只看 JOYHUB ID / 邮箱 / 电话 / Amazon 账号 / 单次订单。JOYHUB 用户只是身份线索之一，真实人才是额度、历史、风险、跨渠道去重和客服上下文的主对象。

2.2 现有表能承载业务记录，但承载不了跨流程判断

既有表更接近"某一模块自己的账"，但前两步已确认的新需求需要额外的中间层：真实人跨账号归并、每次互动重判、人群入选/排除解释、额度预占与跨渠道去重、客服上下文、评价提交与展示拆分、退款比对。

2.3 第三步最重要的是把对象分层

本文件把数据对象分为六层：

源数据层 → 主实体层 → 桥接层 → 事件层 → 快照与决策层 → 结果回流层

3. 数据设计原则

原则	说明
先识别真实人，再做额度与风险	否则 4/4/12 规则都会被多账号绕开
事件与快照分离	事件是原始事实，快照是某个时点的判断结果
当前态与历史态分离	当前视图可重算，历史决策必须留痕
计划、渠道、客服、风险状态分离	不能压成一个字段
用户提交与平台展示分离	真实提交计额度，Amazon 展示计计划完成
能解释"为什么"	入选、排除、拦截、转人工都要能追溯
先复用现有对象，再补最小中间层	不为了建模漂亮重造全部旧表
对敏感数据分层处理	原值、标准化值、哈希/指纹、脱敏展示值应区分

第一部分：现有数据源分析

4. 现有数据源盘点

数据源	当前可用内容	主要缺口
现有 ERP 用户管理	用户 ID、用户名、注册时间、最近活跃、国家、性别、邮箱、绑定产品数、标签	仍是账号视角，不是真实人视角
APP / 用户数据库	JOYHUB ID、邮箱、设备号、设备型号/类型、系统版本、APP版本、绑定玩具、活跃与点击行为	需要设备变更轨迹和与订单/客服联动
Amazon 订单	订单号、ASIN、站点、购买时间、订单状态、Profile ID、收件人姓名、收件地址等	需要标准化姓名/地址和收件人指纹
Amazon 评价/Listing	ASIN、评分、评价数、差评数、评价缺口、展示结果	用户真实提交与平台展示要拆成两条事实
推送系统	Push 计划、素材、任务、打开、点击、回复、投诉、退订	IM/EDM/APP 语义不同，不能只用一套粗糙 push 结果
客服/TEL	工单、通话、售后、答应配合、问题处理	需要和上下文卡、风险复检、跟进状态联动
黑名单/诈骗资料	黑名单、诈骗事件、双重退款、强弱关联	需要把风险信号与确认案件拆开
OA 返款/Amazon 退款	内部返款与 Amazon 退款	缺统一比对对象
JOYCOLLAB	KOC/KOL、内容、Code、点击、订单、转化、佣金	需要和 USER 计划/ASIN 结果打通

4.1 Amazon 订单字段明细（结合表头.xlsx）

字段	主要用途	涉密
订单号	订单核验、真实人关联、退款比对	是
订单状态	判断是否撤销、退款、退货、换货	-
买家姓名 / 买家邮箱	身份关联	是
收件人 / 电话	真实人归并、风险判断	是
地址 / 城市 / 州 / 邮编	收件人归并、同址异名识别	是
ASIN / MSKU / SKU / 品名 / 标题	产品匹配、计划归属	-
订购日期 / 发货时间 / 结算时间	时序判断	-
数量 / 单价 / 订单总金额 / 销售额	交易画像	是
是否退款 / 退款总金额	双重退款检测	是
请求评论状态	评价缺口判断	-
店铺 / 国家 / 销售渠道	站点匹配	-
Order Item ID	订单行级关联	-

4.2 订单侧必须补的派生字段

字段	说明
`recipient_name_normalized`	标准化后的收件人姓名
`recipient_address_normalized`	标准化后的地址
`recipient_fingerprint`	由标准化姓名+地址生成的稳定指纹
`address_fingerprint`	仅地址指纹，用于识别同址异名

5. 全局数据流

flowchart LR
    subgraph S["源数据层"]
        S1["现有ERP用户/标签/身份"]
        S2["APP/设备/行为"]
        S3["Amazon订单/评价/Listing"]
        S4["IM/EDM/APP Push/TEL"]
        S5["客服/工单/售后"]
        S6["黑名单/OA返款/Amazon退款"]
        S7["JOYCOLLAB"]
    end

    subgraph M["主实体与桥接层"]
        M1["真实人 person_profiles"]
        M2["身份关联 person_identity_links"]
        M3["订单/ASIN/计划/工单"]
        M4["订单关联/路由/去重"]
    end

    subgraph D["快照与决策层"]
        D1["画像快照 person_feature_snapshots"]
        D2["上下文卡 contact_context_snapshots"]
        D3["额度台账/预占"]
        D4["风险信号/风险案件"]
        D5["人群快照/排除快照"]
        D6["互动复检/路由决策"]
    end

    subgraph E["事件层"]
        E1["渠道事件"]
        E2["客服/TEL事件"]
        E3["退款事件"]
        E4["评价提交事件"]
        E5["免评执行事件"]
    end

    subgraph R["结果回流层"]
        R1["评价展示核验"]
        R2["退款比对结果"]
        R3["免评结果"]
        R4["ASIN健康/计划完成"]
        R5["绩效/审计/下一轮需求"]
    end

    S1 & S2 & S3 --> M1
    S1 & S2 & S3 --> M2
    M1 & M2 & M3 --> D1
    M1 & M2 & M3 --> D2
    D1 --> D5
    D3 & D4 --> D5
    D5 --> D6
    D6 --> E1
    S4 --> E1
    S5 --> E2
    S6 --> E3
    E1 & E2 --> E4
    S7 --> E5
    E3 --> R2
    E4 --> R1
    E5 --> R3
    R1 & R2 & R3 --> R4
    R4 --> R5
    R5 --> M3

第二部分：数据对象分层总表

6. 对象分层总表

分层	对象	说明
源数据	`users`、`devices`、`amazon_orders`、`asin_listings`、`push_tasks`、`support_tickets`、`fraud_events`、JOYCOLLAB 数据	现有或外部事实来源
主实体	`person_profiles`、`request_tickets`、`review_plans`、`exemption_plans`、`risk_cases`、`blacklist_entities`	核心业务主体
桥接	`person_identity_links`、`user_order_links`、`plan_task_links`、`channel_route_decisions`、`channel_dedup_records`	跨主体关系
事件	`im_interaction_records`、`im_flow_tags`、`edm_message_events`、`app_touch_events`、`tel_call_records`、`review_submission_records`、`amazon_refund_records`、`oa_refund_records`、`support_assignment_logs`	不可丢失的事实
快照/决策	`person_feature_snapshots`、`contact_context_snapshots`、`person_quota_ledgers`、`quota_reservations`、`audience_snapshots`、`audience_exclusions`、`interaction_recheck_records`、`edm_user_behavior_profiles`、`channel_route_decisions`、`channel_dedup_records`	为某次决策保留当时依据
结果/回流	`review_display_checks`、`refund_match_results`、`exemption_result_snapshots`、`listing_health_snapshots`、`support_performance_snapshots`	结果与复盘
治理	`interaction_audit_logs`、`manual_review_tasks`、`export_logs`、`audit_logs`	审计、复核、导出

7. 现有对象如何处理

7.1 可以直接复用

现有对象	处理
`request_tickets`	保留，继续作为需求入口
`amazon_orders`	保留，补标准化姓名/地址与收件人指纹
`asin_listings`	保留，继续作为 ASIN/Listing 主档
`support_tickets`	保留，拆出跟进、分派和风险状态辅助表
`fraud_events`	保留，上游增加 `risk_signals`，下游衔接 `risk_cases/blacklist_entities`
`audit_logs`	保留

7.2 需要扩展

现有对象	需要补的能力
`users`	不再承担真实人主档，只保留 JOYHUB 账号层信息
`devices`	补设备型号、系统版本、APP版本、首次/最近出现、设备变化
`review_plans`	增加计划族或与 `exemption_plans` 分离
`push_tasks`	被更细的渠道事件表补充
`support_tickets`	增加与上下文卡、答应配合、风险复核、TEL 记录的关联

7.3 必须新增

对象	原因
`person_profiles`	真实人主档
`person_identity_links`	多线索归并
`person_feature_snapshots`	画像解释
`contact_context_snapshots`	客服一屏上下文
`person_quota_ledgers`	4/4/12 统一额度
`quota_reservations`	并发占用与预警
`audience_snapshots`	人群生成留痕
`audience_exclusions`	排除原因留痕
`channel_route_decisions`	渠道路由解释
`channel_dedup_records`	跨渠道去重
`interaction_recheck_records`	每次有效互动重新判断留痕
`refund_match_results`	双重退款识别
`review_display_checks`	评价展示拆分

第三部分：P0/P1/P2 优先级

8. P0：没有它们，主流程就不可靠

对象	类型	关键用途
`person_profiles`	主实体	真实人主档
`person_identity_links`	桥接	账号、邮箱、电话、设备、Profile、收件人归并
`person_feature_snapshots`	快照	画像依据
`contact_context_snapshots`	快照	客服上下文卡
`person_quota_ledgers`	台账	4/4/12 统一额度
`quota_reservations`	台账	计划并发占用
`risk_signals`	事件	风险原始信号
`risk_cases`	主实体	风险案件
`blacklist_entities`	主实体	确认拦截对象
`audience_snapshots`	快照	某次人群生成结果
`audience_exclusions`	快照	排除原因
`channel_route_decisions`	决策	渠道路由
`channel_dedup_records`	决策	跨渠道去重
`interaction_recheck_records`	决策	每次有效互动重判

9. P1：主流程可走，但没有它们会粗糙且难复盘

对象	类型	关键用途
`im_interaction_records`	事件	IM 细节
`im_flow_tags`	事件/派生	IM 流程流转
`edm_message_events`	事件	EDM 打开/点击/回复/退订
`edm_user_behavior_profiles`	快照	EDM 画像
`app_touch_events`	事件	APP Push 触达
`tel_call_records`	事件	电话全记录
`support_followups`	事务	答应配合跟进
`support_assignment_logs`	事件	分配与升级
`review_submission_records`	事件	用户真实提交评价
`review_display_checks`	结果	Amazon 展示核验
`exemption_plans`	主实体	免评计划
`exemption_plan_tasks`	事务	免评任务
`creator_content_records`	事件	KOC/KOL 内容
`exemption_result_snapshots`	结果	免评结果
`amazon_refund_records`	事件	Amazon 退款
`oa_refund_records`	事件	OA 返款
`refund_match_results`	结果	双重退款比对

10. P2：管理、效率与治理增强

对象	类型	关键用途
`attendance_records`	事务	出勤
`shift_schedules`	事务	排班
`support_goal_records`	事务	目标
`support_performance_snapshots`	快照	绩效
`manual_review_tasks`	事务	人工复核
`interaction_audit_logs`	审计	高敏动作审计

第四部分：完整字段字典

11. 真实人与身份层

11.1 `person_profiles`

字段	类型	说明
`person_id`	PK	真实人唯一标识
`created_at`	datetime	首次识别时间
`updated_at`	datetime	最近归并更新时间
`merge_confidence`	enum	高/中/低
`status`	enum	正常/观察中/已确认风险
`primary_country`	string	当前主要国家
`primary_language`	string	当前主要语言
`latest_active_at`	datetime	最近活跃时间
`lifetime_review_submitted_count`	int	累计真实提交评价数（跨账号合并）
`current_risk_level`	enum	当前风险等级

11.2 `person_identity_links`

字段	类型	说明
`link_id`	PK	关联记录 ID
`person_id`	FK → person_profiles	所属真实人
`identity_type`	enum	JOYHUB_ID / EMAIL / PHONE / DEVICE / AMAZON_PROFILE / NAME_ADDRESS / PAYMENT / ORDER
`identity_value_hash`	string	匹配索引
`identity_value_encrypted`	string	仅在必要时保存的加密原值
`link_strength`	enum	强/弱
`confidence_score`	decimal	归并置信度
`evidence_summary`	text	命中依据摘要
`first_seen_at`	datetime	首次发现时间
`last_seen_at`	datetime	最近确认时间
`source_type`	enum	AMAZON_ORDER / JOYHUB / MANUAL / TEL / EMAIL / CS_TICKET
`is_active`	bool	是否仍有效

11.3 归并口径

场景	数据处理
标准化后姓名+地址完全一致	直接归并到同一真实人，link_strength=STRONG
地址一致但姓名不同	记录弱关联，不直接合并
多个线索交叉命中	形成候选归并，记录证据和置信度
只有单个弱线索	不做直接归并，只写风险信号

11.4 `contact_context_snapshots`

字段组	字段	来源
快照元数据	`snapshot_id`、`person_id`、`snapshot_at`、`trigger_event`	系统
当前身份	`joyhub_ids[]`、`emails[]`、`phones[]`、`devices[]`、`amazon_profile_ids[]`	身份关联
归并摘要	`standardized_name_address`、`linked_person_count`、`merge_confidence`	真实人/身份关联
历史交易	`total_orders`、`last_order_at`、`total_refunds`、`total_oa_refunds`、`target_asin_purchases[]`	订单/返款
历史服务	`total_tickets`、`last_ticket_at`、`total_calls`、`last_call_at`、`open_promises[]`	工单/电话
历史风险	`blacklist_hits`、`strong_associations`、`weak_associations`、`fraud_cases`、`double_refund_flags`	风险层
当前设备	`device_count`、`latest_device_model`、`app_version`、`recent_device_change`	APP/设备
触达历史	`im_recent[]`、`edm_recent[]`、`app_recent[]`、`tel_recent[]`	渠道事件

12. 画像、额度与人群层

12.1 `person_feature_snapshots`

字段组	代表字段
快照元数据	`feature_snapshot_id`、`person_id`、`snapshot_at`、`feature_version`
基础画像	`country`、`marketplace`、`language`、`gender`、`age_band`、`registered_at`
产品关系	`bound_toy_count`、`bound_categories[]`、`target_product_relation`
交易画像	`total_orders`、`last_order_at`、`purchase_frequency`、`bought_target_asin`
行为画像	`activity_score`、`open_rate`、`click_rate`、`reply_rate`、`review_rate`、`cooperation_rate`
触达画像	`im_reachable`、`edm_reachable`、`app_reachable`、`tel_reachable`、`last_touch_at`
风险画像	`risk_level`、`blacklist_hit`、`strong_link_count`、`weak_link_count`、`refund_anomaly_flag`
计划画像	`joined_plan_types[]`、`last_plan_result`、`lifetime_review_submitted_count`

12.2 三类画像用途

用途	说明	示例
硬过滤	决定能不能进入人群池	黑名单、退订、强关联、超额、站点不符
匹配条件	决定适不适合当前计划	国家、性别、年龄段、绑定玩具、是否买过目标 ASIN
排序权重	决定优先触达谁	活跃度、历史配合率、最近互动、打开/点击行为

12.3 `person_quota_ledgers`

HANDOFF：用户运营核心控制规则。 "4+4+12"全部按真实人统计，跨所有关联账号合并计算。一个人不管有几个 JOYHUB ID、几个 Amazon 账号——只要归并到同一个真实人，都受同一套额度控制。

示例：真实人关联 3 个 JOYHUB ID（A/B/C），A 上提交 5 个 + B 上提交 4 个 + C 上提交 3 个 = 累计 12，全部账号停回评/测评，后续仅免评。

字段	类型	说明
`ledger_id`	PK	台账记录 ID
`person_id`	FK → person_profiles	真实人
`period_key`	string	自然月，如 `2026-05`
`quota_type`	enum	MONTHLY_REVIEW / MONTHLY_EXEMPTION / LIFETIME_REVIEW
`quota_limit`	int	4 / 4 / 12
`used`	int	已完成
`in_progress`	int	进行中
`reserved`	int	已预占
`available`	int	剩余可用 = limit - used - in_progress - reserved
`updated_at`	datetime	最近更新

12.4 `quota_reservations`

字段	类型	说明
`reservation_id`	PK	预占记录
`person_id`	FK	真实人
`plan_id`	FK	关联计划
`quota_type`	enum	测评/免评
`reserved_count`	int	预占数量
`reserved_at`	datetime	预占时间
`expires_at`	datetime	过期释放时间
`status`	enum	已预占/已使用/已释放/已过期

12.5 `audience_snapshots`

字段	类型	说明
`snapshot_id`	PK	人群快照 ID
`plan_id`	FK	计划
`batch_id`	string	生成人群批次
`person_id`	FK	真实人
`match_score`	decimal	匹配得分
`match_reasons`	JSON	命中画像条件
`quota_status`	enum	充足/预警/超限
`risk_status`	enum	正常/弱风险/强风险
`priority_rank`	int	触达优先级
`feature_snapshot_id`	FK	当时引用的画像快照
`snapshot_at`	datetime	快照时间

12.6 `audience_exclusions`

字段	类型	说明
`exclusion_id`	PK	排除记录
`plan_id`	FK	计划
`batch_id`	string	批次
`person_id`	FK	真实人
`exclusion_reason`	enum	BLACKLIST / UNSUBSCRIBED / QUOTA_EXCEEDED / FREQ_EXCEEDED / OPEN_TICKET / WRONG_COUNTRY / STRONG_RISK
`excluded_at`	datetime	排除时间

12.7 为什么一定需要这些中间表

对象	如果没有会怎样
`person_feature_snapshots`	无法解释当时的画像依据
`audience_snapshots`	无法复盘某次计划到底选中了谁
`audience_exclusions`	无法解释为什么用户没被选中
`person_quota_ledgers`	4/4/12 规则无法跨账号统一计算
`quota_reservations`	多个计划并发时会重复占用同一人额度

13. 路由与互动复检层

13.1 `channel_route_decisions`

字段	类型	说明
`route_decision_id`	PK	路由决策 ID
`plan_id`	FK	计划
`batch_id`	string	人群批次
`person_id`	FK	真实人
`candidate_channels`	JSON	候选渠道
`selected_channel`	enum	实际选中渠道
`excluded_channels`	JSON	被排除渠道及原因
`decision_factors`	JSON	活跃、绑定、可达性、工单、额度、风险
`decided_at`	datetime	决策时间

13.2 `channel_dedup_records`

字段	类型	说明
`dedup_id`	PK	去重记录
`person_id`	FK	真实人
`plan_id`	FK	计划
`selected_channel`	enum	保留渠道
`suppressed_channels`	JSON	被抑制渠道
`reason`	text	去重原因
`created_at`	datetime	去重时间

13.3 `interaction_recheck_records`

每次有效互动后，记录本次重新做过哪些检查、结果是什么、为何继续或拦截。这是"每次互动重判"的落地证据。

字段	类型	说明
`recheck_id`	PK	复检记录
`interaction_type`	enum	IM / EDM / APP / TEL / CS / REFUND
`interaction_id`	string	触发互动
`person_id`	FK	真实人
`context_snapshot_id`	FK	上下文快照
`quota_snapshot_ref`	string	额度快照引用
`risk_case_id`	FK	关联风险案件
`identity_result`	enum	正常/新增关联/冲突
`history_result`	enum	无变化/有更新
`quota_result`	enum	充足/预警/超限
`risk_result`	enum	正常/弱风险/强风险
`final_action`	enum	继续/降级/转人工/暂停
`checked_at`	datetime	复检时间

14. 风险层

14.1 `risk_signals`

字段	类型	说明
`signal_id`	PK	风险信号 ID
`person_id`	FK	真实人
`signal_type`	enum	STRONG_HIT / WEAK_HIT / DOUBLE_REFUND / DEVICE_ANOMALY / ADDRESS_ANOMALY / BLACKLIST_HIT
`hit_dimensions`	JSON	命中维度
`source_event_id`	string	触发事件
`created_at`	datetime	产生时间
`resolved_at`	datetime	解除时间
`resolution`	enum	确认风险/误报/观察中

14.2 `risk_cases`

字段	类型	说明
`case_id`	PK	风险案件
`person_id`	FK	真实人
`source_type`	enum	CS_TICKET / TEL_CALL / PUSH_RESPONSE / REFUND / MANUAL
`source_id`	string	来源对象
`status`	enum	待复核/复核中/确认诈骗/排除/已同步黑名单
`reviewer_id`	FK	复核人
`reviewed_at`	datetime	复核时间
`sync_status`	enum	未同步/同步中/已同步/同步失败

14.3 `blacklist_entities`

字段	类型	说明
`blacklist_entity_id`	PK	黑名单实体
`entity_type`	enum	邮箱/电话/设备/Profile/收款信息/真实人
`entity_hash`	string	匹配索引
`risk_level`	enum	风险等级
`source_case_id`	FK	来源案件
`synced_at`	datetime	同步时间
`status`	enum	生效/失效/待复核

14.4 `manual_review_tasks`

字段	类型	说明
`task_id`	PK	人工复核任务
`person_id`	FK	真实人
`source_type`	enum	风险/额度/渠道/退款
`source_id`	string	来源对象
`task_reason`	text	复核原因
`status`	enum	待处理/处理中/已完成/已关闭
`owner_id`	FK	负责人
`created_at`	datetime	创建时间

15. 渠道事件层

15.1 `im_interaction_records`

字段	类型	说明
`im_record_id`	PK	IM 记录
`person_id`	FK	真实人
`joyhub_id`	FK	JOYHUB 账号
`plan_id`	FK	关联计划
`action_type`	enum	PUSH_CARD / USER_SUBMIT / USER_REPLY / REMINDER / NOTIFICATION
`card_type`	enum	REVIEW_CARD / EVALUATION_CARD / EXEMPTION_CARD / REMINDER_CARD
`user_submitted_data`	JSON	订单号/返款账号/截图链接（涉密加密存储）
`order_validation_result`	enum	通过/非测评单/非公司产品/格式错误/已撤销/已退款
`tag_changes`	JSON	本次产生的标签变化
`created_at`	datetime	事件时间

15.2 `im_flow_tags`

字段	类型	说明
`flow_tag_id`	PK	流程标签记录
`person_id`	FK	真实人
`tag_code`	string	流程标签
`source_im_record_id`	FK	来源 IM 事件
`effective_from`	datetime	生效时间
`effective_to`	datetime	失效时间

15.3 `edm_message_events`

字段	类型	说明
`edm_event_id`	PK	EDM 事件
`person_id`	FK	真实人
`email_hash`	string	邮箱索引
`campaign_id`	FK	邮件任务
`event_type`	enum	SENT / DELIVERED / OPENED / CLICKED / REPLIED / BOUNCED / UNSUBSCRIBED / COMPLAINED
`event_at`	datetime	事件时间
`click_target`	string	点击目标

15.4 `edm_user_behavior_profiles`

字段	类型	说明
`profile_id`	PK	EDM 行为画像
`person_id`	FK	真实人
`latest_open_at`	datetime	最近打开
`latest_reply_at`	datetime	最近回复
`open_count_total`	int	累计打开次数
`zero_open_last_3`	bool	最近 3 次 0 打开
`zero_open_last_5`	bool	最近 5 次 0 打开
`clicked_review_link_without_reply_hours`	int	点击评论链接但未回复时长
`monthly_receive_count`	int	当月收信次数
`mail_type_counts`	JSON	各邮件类型发送次数
`mailbox_domain`	string	邮箱后缀
`is_unsubscribed`	bool	是否退订
`has_hard_bounce`	bool	是否硬退信
`snapshot_at`	datetime	快照时间

15.5 `app_touch_events`

字段	类型	说明
`app_event_id`	PK	APP 事件
`person_id`	FK	真实人
`joyhub_id`	FK	JOYHUB 账号
`push_type`	enum	PUSH / IN_APP / BANNER / POPUP
`event_type`	enum	SENT / DISPLAYED / CLICKED / DISMISSED / UNINSTALLED
`landing_page`	string	落地页
`event_at`	datetime	事件时间

15.6 `tel_call_records`

字段	类型	说明	涉密
`tel_record_id`	PK	电话记录	-
`person_id`	FK	真实人	-
`ticket_id`	FK	关联工单	-
`call_direction`	enum	INBOUND/OUTBOUND	-
`call_source`	enum	AMAZON_PAGE/MANUAL/PLAN_TASK/FOLLOWUP	-
`phone_hash`	string	电话索引	是
`call_at`	datetime	通话时间	-
`duration_seconds`	int	通话时长	-
`call_result`	enum	CONNECTED/NO_ANSWER/WRONG_NUMBER/DECLINED	-
`has_after_sale_issue`	bool	是否有售后	-
`issue_type`	enum	问题类型	-
`issue_description`	text	问题描述	-
`solution`	text	处理方案	-
`is_resolved`	bool	是否解决	-
`is_satisfied`	bool	是否满意	-
`invited_review`	bool	是否邀请回评/测评	-
`user_accepted`	bool	是否接受	-
`agent_id`	FK	客服	-

16. 客服层

16.1 `support_tickets`

字段	类型	说明
`ticket_id`	PK	工单
`person_id`	FK	真实人
`ticket_type`	enum	差评跟进/测评跟进/回评跟进/紧急Listing/电话/售后/诈骗样品/KOL进度
`source`	enum	AMAZON_OP/BRAND_OP/SYSTEM_AUTO/PUSH_ESCALATION/USER_REPLY/TEL_INBOUND
`source_id`	string	来源对象
`ticket_status`	enum	待分配/已分配/处理中/等待用户/等待内部/已解决/疑似诈骗/已关闭
`assigned_team`	FK	客服组
`assigned_agent`	FK	客服
`created_at`	datetime	创建时间
`first_response_at`	datetime	首次回复
`resolved_at`	datetime	解决时间
`closed_at`	datetime	关闭时间
`context_snapshot_id`	FK	创建时上下文快照

16.2 `support_followups`

字段	类型	说明
`followup_id`	PK	跟进
`ticket_id`	FK	工单
`person_id`	FK	真实人
`followup_status`	enum	已答应配合/待分配/待提醒/等待提交/已提交评价/已提交反馈/超时/需再次联系/已关闭
`promised_at`	datetime	承诺时间
`reminder_count`	int	已提醒次数
`last_reminder_at`	datetime	最近提醒
`deadline_at`	datetime	截止时间
`submitted_at`	datetime	实际提交
`submission_type`	enum	评价/反馈

16.3 `support_assignment_logs`

字段	类型	说明
`assignment_log_id`	PK	分配日志
`ticket_id`	FK	工单
`from_owner_id`	FK	原负责人
`to_owner_id`	FK	新负责人
`assign_type`	enum	自动分配/组长分派/转派/升级
`reason`	text	原因
`created_at`	datetime	分配时间

16.4 `plan_task_links`

字段	类型	说明
`link_id`	PK	桥接 ID
`plan_id`	FK	计划
`task_type`	enum	IM_TASK/EDM_TASK/APP_TASK/TEL_TASK/CS_TASK/KOC_TASK
`task_id`	string	各渠道任务 ID
`created_at`	datetime	创建时间

17. 评价与退款结果层

17.1 `review_submission_records`

字段	类型	说明
`submission_id`	PK	提交记录
`person_id`	FK	真实人
`plan_id`	FK	计划
`channel`	enum	IM/EDM/APP/TEL/CS
`source_event_id`	string	来源事件
`submitted_at`	datetime	提交时间
`submission_evidence`	JSON	截图/链接
`order_number_hash`	string	订单索引
`quota_counted`	bool	是否已计入 12（提交时即为true）

17.2 `review_display_checks`

字段	类型	说明
`check_id`	PK	核验记录
`submission_id`	FK	提交记录
`asin`	string	ASIN
`check_at`	datetime	核验时间
`is_displayed`	bool	是否展示
`is_verifiable`	bool	是否可核验
`display_status`	enum	展示确认/未展示/待核验
`plan_completed`	bool	是否计入计划完成（展示确认后才为true）

17.3 `amazon_refund_records` / `oa_refund_records` / `refund_match_results`

对象	关键字段
`amazon_refund_records`	`refund_id`、`order_number_hash`、`asin`、`refund_amount`、`refund_at`、`refund_reason`
`oa_refund_records`	`oa_refund_id`、`person_id`、`order_number_hash`、`refund_amount`、`refund_at`
`refund_match_results`	`match_id`、`order_number_hash`、`amazon_refund_id`、`oa_refund_id`、`match_status`、`amount_diff`、`matched_at`

18. 免评结果层

18.1 `exemption_plans`

字段	类型	说明
`exemption_plan_id`	PK	免评计划
`source_request_id`	FK	来源需求
`asin`	string	ASIN
`marketplace`	string	站点
`goal_type`	enum	内容发布/引流/带货/权重
`target_metrics`	JSON	目标点击、Code、订单、销量、权重
`status`	enum	草稿/待审批/执行中/已完成/已关闭

18.2 `exemption_plan_tasks`

字段	类型	说明
`task_id`	PK	免评任务
`exemption_plan_id`	FK	免评计划
`task_type`	enum	KOC/KOL/IM/EDM/APP/内容协同
`owner_id`	FK	负责人
`status`	enum	待执行/执行中/已完成/异常
`created_at`	datetime	创建时间

18.3 `creator_content_records`

字段	类型	说明
`creator_content_id`	PK	内容记录
`exemption_task_id`	FK	免评任务
`creator_id`	string	KOC/KOL
`content_url`	string	内容链接
`published_at`	datetime	发布时间
`code_usage_count`	int	Code 使用量
`click_count`	int	点击量
`order_count`	int	带货订单
`sales_amount`	decimal	销售额

18.4 `exemption_result_snapshots`

字段	类型	说明
`snapshot_id`	PK	免评结果快照
`exemption_plan_id`	FK	免评计划
`snapshot_at`	datetime	快照时间
`content_published_count`	int	内容发布数
`click_count`	int	点击
`code_usage_count`	int	Code 使用
`order_count`	int	订单
`sales_amount`	decimal	销售额
`weight_change_summary`	text	权重变化摘要

19. 客服管理支撑层

对象	关键字段
`attendance_records`	`record_id`、`agent_id`、`date`、`scheduled_hours`、`actual_hours`、`status`
`shift_schedules`	`shift_id`、`team_id`、`agent_id`、`date`、`shift_start`、`shift_end`、`max_tickets`
`support_goal_records`	`goal_id`、`agent_id`、`period_key`、`goal_type`、`target_value`、`current_value`
`support_performance_snapshots`	`snapshot_id`、`agent_id`、`period_key`、`tickets_handled`、`messages_sent`、`first_response_avg_sec`、`rso_orders`、`rdo_orders`、`reviews_obtained`、`review_completion_rate`、`monthly_target`、`monthly_completed`

20. 逻辑关系总图

erDiagram
    PERSON_PROFILES ||--o{ PERSON_IDENTITY_LINKS : "归并"
    PERSON_PROFILES ||--o{ PERSON_FEATURE_SNAPSHOTS : "画像"
    PERSON_PROFILES ||--o{ CONTACT_CONTEXT_SNAPSHOTS : "上下文"
    PERSON_PROFILES ||--o{ PERSON_QUOTA_LEDGERS : "额度台账"
    PERSON_PROFILES ||--o{ QUOTA_RESERVATIONS : "额度预占"
    PERSON_PROFILES ||--o{ RISK_SIGNALS : "风险信号"
    PERSON_PROFILES ||--o{ RISK_CASES : "风险案件"
    PERSON_PROFILES ||--o{ AUDIENCE_SNAPSHOTS : "人群入选"
    PERSON_PROFILES ||--o{ AUDIENCE_EXCLUSIONS : "人群排除"
    PERSON_PROFILES ||--o{ CHANNEL_ROUTE_DECISIONS : "路由"
    PERSON_PROFILES ||--o{ CHANNEL_DEDUP_RECORDS : "去重"
    PERSON_PROFILES ||--o{ INTERACTION_RECHECK_RECORDS : "互动复检"
    PERSON_PROFILES ||--o{ IM_INTERACTION_RECORDS : "IM"
    PERSON_PROFILES ||--o{ IM_FLOW_TAGS : "IM标签"
    PERSON_PROFILES ||--o{ EDM_MESSAGE_EVENTS : "EDM"
    PERSON_PROFILES ||--o{ EDM_USER_BEHAVIOR_PROFILES : "EDM画像"
    PERSON_PROFILES ||--o{ APP_TOUCH_EVENTS : "APP"
    PERSON_PROFILES ||--o{ TEL_CALL_RECORDS : "TEL"
    PERSON_PROFILES ||--o{ SUPPORT_TICKETS : "工单"
    PERSON_PROFILES ||--o{ SUPPORT_FOLLOWUPS : "跟进"
    PERSON_PROFILES ||--o{ REVIEW_SUBMISSION_RECORDS : "评价提交"
    PERSON_PROFILES ||--o{ MANUAL_REVIEW_TASKS : "人工复核"
    REVIEW_SUBMISSION_RECORDS ||--o{ REVIEW_DISPLAY_CHECKS : "展示核验"
    SUPPORT_TICKETS ||--o{ SUPPORT_ASSIGNMENT_LOGS : "分配"
    RISK_CASES ||--o{ BLACKLIST_ENTITIES : "同步"
    AMAZON_REFUND_RECORDS ||--o{ REFUND_MATCH_RESULTS : "退款比对"
    OA_REFUND_RECORDS ||--o{ REFUND_MATCH_RESULTS : "退款比对"
    EXEMPTION_PLANS ||--o{ EXEMPTION_PLAN_TASKS : "任务"
    EXEMPTION_PLAN_TASKS ||--o{ CREATOR_CONTENT_RECORDS : "内容"
    EXEMPTION_PLANS ||--o{ EXEMPTION_RESULT_SNAPSHOTS : "结果"
    REVIEW_PLANS ||--o{ PLAN_TASK_LINKS : "计划任务"
    SHIFT_SCHEDULES ||--o{ SUPPORT_TICKETS : "排班分配"
    ATTENDANCE_RECORDS }o--|| SHIFT_SCHEDULES : "出勤关联"

第五部分：数据流转

21. 关键流转时序

阶段	读（查）	写	说明
真实人识别	person_identity_links（已有线索）	person_profiles + person_identity_links（新线索）	每次互动都先跑
画像生成	person_profiles + 七组画像数据 + 各渠道事件	person_feature_snapshots	定期或触发式刷新
人群生成	person_feature_snapshots + person_quota_ledgers + risk_signals	audience_snapshots + audience_exclusions + quota_reservations	快照当下状态
路由决策	audience_snapshots + 用户状态 + 渠道可达性	channel_route_decisions + channel_dedup_records	选定渠道+去重
渠道发送	channel_route_decisions + quota_reservations + risk_signals（最新）	各渠道事件表	发送前终校
用户回应	person_identity_links + person_quota_ledgers + risk_signals（全部重读）	interaction_recheck_records + 渠道事件表更新 + im_flow_tags	每次互动复检留痕
评价提交	person_quota_ledgers（累计额度）	review_submission_records + person_quota_ledgers（+1）	提交即计12
Amazon 展示确认	review_submission_records	review_display_checks + 计划完成度更新	展示才计完成
退款/返款	amazon_refund_records + oa_refund_records	refund_match_results + risk_signals（如命中）	双重退款检测

22. 每次有效互动的标准写入顺序

flowchart LR
    A["互动发生"] --> B["解析真实人<br/>读 person_identity_links"]
    B --> C["生成/更新上下文卡<br/>写 contact_context_snapshots"]
    C --> D["读取最新额度<br/>读 person_quota_ledgers"]
    D --> E["执行风险判断<br/>读 risk_signals + blacklist"]
    E --> F["写 interaction_recheck_records"]
    F --> G{"结果"}
    G -->|正常| H["继续业务"]
    G -->|预警| I["继续 + 高亮提醒"]
    G -->|拦截| J["暂停 + 转人工/风险链路"]

适用场景：主动推送后回复、用户再次联系、补充订单号、客服回访、TEL 来电、退款/返款/再次触达前。

第六部分：设计决策与边界

23. 对象分类

类型	对象	原因
正式事务表	`person_profiles`、`person_identity_links`、`support_tickets`、`support_followups`、`risk_cases`、`review_submission_records`、`quota_reservations`	需要增删改和业务状态流转
不可变事件表	`im_interaction_records`、`edm_message_events`、`app_touch_events`、`tel_call_records`、`amazon_refund_records`、`oa_refund_records`、`support_assignment_logs`、`im_flow_tags`	事实一旦发生不应被覆盖
快照表	`person_feature_snapshots`、`contact_context_snapshots`、`audience_snapshots`、`support_performance_snapshots`、`exemption_result_snapshots`	需要保留某一时点状态以便复盘
决策表	`channel_route_decisions`、`channel_dedup_records`、`interaction_recheck_records`、`refund_match_results`	保存系统当时为什么这样判断
聚合画像	`edm_user_behavior_profiles`	由事件聚合推导，定期刷新
可先做视图	当前剩余额度、当前风险摘要、当前上下文卡、当前人群统计看板、当前绩效看板	可由底层对象实时聚合

判断法

问题	如果答案是"是"
后续需要追责"当时为什么这么做"吗	建正式表或决策表
数据后来会变，但历史判断不能跟着变吗	建快照
只是为了当前页面展示吗	优先做视图
一旦发生就不该被覆盖吗	建事件表

24. 当前还不能只靠"老表扩列"解决的事情

问题	为什么不能只扩列
一个真实人多个账号	`users` 是账号级，不是人级
每次互动重判	不是用户静态属性，而是一次次决策事实
人群为什么入选/排除	不是计划表字段，而是某一批次结果
多计划并发占额度	需要独立预占
用户提交与展示拆分	不是一个布尔值能表达
退款比对	需要两个来源事实加一个比对结果
客服上下文	不是工单表本身，而是跨源聚合视图+快照

25. 当前可以先不做成物理表的内容

内容	当前建议
当前剩余额度	先由 `person_quota_ledgers + quota_reservations` 聚合成视图
当前风险摘要	先由 `risk_signals + risk_cases + blacklist_entities` 聚合成视图
当前客服上下文卡	前台读当前视图，关键接入动作时写 `contact_context_snapshots`
当前人群统计看板	先基于 `audience_snapshots / exclusions` 聚合
当前绩效看板	先基于工单、通话、跟进事件聚合，后续再沉淀快照

26. 外部数据引用原则

外部数据	所属系统	USER 当前做法
Amazon 订单全量明细	Amazon API/报表	导入关键字段，不把 USER 做成全量订单数仓
JOYHUB 用户行为明细	APP/用户系统	取摘要或增量同步，用于画像与上下文
黑名单全量数据	黑名单系统	引用并缓存关键维度，不重复建设
JOYCOLLAB 全量内容与带货明细	JOYCOLLAB	同步 USER 闭环所需结果摘要
财务/人事原始表	财务/人事系统	导入必要摘要，不替代源系统

27. 涉密字段处理

涉密字段	建议存储	建议查询
订单号	哈希索引 + 加密原值	常规用哈希匹配
邮箱	哈希索引 + 脱敏展示	普通页面不暴露明文
电话	哈希索引 + 加密原值	仅授权角色可揭示
姓名/地址	标准化值 + 哈希/指纹	归并与风险用指纹
设备号	哈希索引	归并/风险用哈希
IP	脱敏存储	仅用于弱关联
收款信息	加密存储	财务/风险授权查看
返款金额/提成	权限控制	财务角色优先

28. 快照策略

快照对象	生成时机	保留策略
`person_feature_snapshots`	定期刷新 + 人群生成前触发	保留最近 N 版 + 每次人群生成引用的版本
`contact_context_snapshots`	用户接入/工单创建/拨打前/风险升级	每次生成新快照，保留全量历史
`audience_snapshots`	人群生成时	每次计划保留
`edm_user_behavior_profiles`	EDM 画像定时刷新	按刷新批次保留
`support_performance_snapshots`	每日/每周/每月	按周期聚合保留
`exemption_result_snapshots`	免评执行阶段性同步	按结果周期保留

第七部分：谁写谁读

29. 读写矩阵

对象	主要写入方	主要读取方	依赖它的动作
`person_profiles`	身份归并服务	用户运营、客服、风险	所有真实人级判断
`person_identity_links`	身份归并服务	风险、客服、订单核验	真实人识别
`person_feature_snapshots`	画像任务	人群生成、客服	画像筛选
`contact_context_snapshots`	上下文聚合服务	客服、用户运营	接入处理
`person_quota_ledgers`	额度服务	人群生成、渠道、客服	4/4/12 判断
`quota_reservations`	人群/计划服务	渠道、额度服务	发送前拦截
`audience_snapshots`	人群生成服务	计划、复盘	解释入选
`channel_route_decisions`	路由服务	推送、复盘	选渠道
`interaction_recheck_records`	互动复检服务	客服、风险、审计	决定继续/拦截
`review_submission_records`	客服/IM/TEL	额度、计划、客服	计入12
`review_display_checks`	运营/系统	计划、ASIN看板	计入完成
`refund_match_results`	退款比对服务	风险、客服、财务	拦截双重退款

30. 还需要确认但不阻塞第三步的事项

事项	影响
Amazon 订单同步频率最终是否为 10 分钟	影响订单/退款数据新鲜度
黑名单系统最终通过 API、表格还是消息同步	影响 `blacklist_entities` 同步方式
Amazon Profile ID 是否稳定获取	影响强关联覆盖率
APP 设备型号能否拿到具体型号还是只到类型	影响客服展示颗粒度
年龄字段来自注册资料还是推断	影响画像可信度
KOC/KOL 结果同步周期	影响免评结果快照频率

31. 第四步入口

把数据对象转成逻辑 ER 图：以 §20 的 Mermaid ER 图为基础，明确主键、外键、1对多/多对多关系，区分复用旧表和新增表。
按关键链路补接口读写：
1. 真实人识别与上下文链路
2. 人群/额度/路由链路
3. 互动复检/风险链路
4. 评价提交/展示与退款比对链路
5. 免评结果链路
回到页面，把每一个点击绑定到明确的数据读写。

32. 本版结论

v3 以 Codex v1.1 完整字段字典为主骨架，补入 v2 的流转时序表、写入顺序图和快照策略，形成最终统一主稿：

用 真实人 统一账号、订单、设备和风险
用 画像快照 解释人群生成
用 额度台账+预占 保护 4/4/12 规则（跨账号合并）
用 路由决策+去重记录 控制多渠道协同
用 互动复检记录 落实"每次有效互动都重判"
用 退款比对结果 识别双重退款
用 评价提交记录+展示核验 拆开用户事实和平台结果
用 免评计划→任务→内容→结果快照 让 KOC/KOL 闭环完整进入 USER 系统

44 KiB Raw Blame History Unescape Escape