前    言 大数据与人工智能技术的蓬勃发展，正推动数字经济成为全球经济增长的新引擎。进入21世纪20年代以来，我国数字化进程迈入崭新阶段，其关注焦点与实践重心正经历从“数据化”到“数智化”的新跃迁。在数智时代，管理决策研究视野和应用纵深得到显著拓展，其中一项关键创新方向，在于探索构建新型智能技术方法，以“智能+”驱动价值创造，为管理决策注入新动能。作为一种新兴的营销范式，数智化营销决策不仅关乎技术应用本身，更代表了数智时代营销思维的系统性变革，是企业把握数字经济机遇、实现商业模式创新和转型升级的重要路径。 在数智化技术的发展过程中，学术界和产业界长期致力于提升方法的准确性。然而，伴随高精度智能方法而来的，是日益凸显并备受关注的可解释性问题，这为决策支持技术的研发设计带来了重大挑战。为平衡数智化营销决策的准确性和可解释性，基于理论导向的数据科学范式，将刻画用户心理动态的理论知识引入智能方法的设计，成为一个富有潜力的切入点。一方面，通过对普遍存在的心理规律进行建模分析，能够应对用户行为数据所呈现的混杂性、交错性与多变性，从而精准捕捉其动态需求，生成即时、有效的营销决策；另一方面，在可控的参数规模和模型复杂度下，依托理论知识为智能方法的关键机制赋予显式的含义，可保证其具备内在可解释性，并通过追踪与识别用户心理状态，为商家制定针对性决策提供更丰富的实践启示。 本书围绕数智化营销决策展开系统性探讨，立足用户心理动态分析的理论视角，归纳可解释决策支持技术开发的学理思路，并结合高质量研究成果，具体阐释不同决策场景下问题建模、方法设计和结果检验的有效路径。全书共六章：第一章介绍数智化营销决策的发展背景和内涵特征，梳理基于用户心理动态分析实现可解释决策支持的核心思路；第二、三章分别聚焦面向群体和面向个体两类典型的营销决策场景，依次阐述考虑用户心理目标演化的文本广告优化方法，以及考虑用户心理阶段转移的个性化产品推荐方法；第四章进一步延伸研究深度，从单一时点的营销场景拓展至全生命周期内的持续营销，介绍考虑用户心理时期迁移的追踪服务方法；第五章拓展研究广度，从经典的电子商务场景延伸至更广义的网络招聘场景，探讨考虑用户心理状态转换的职位推荐方法；第六章对全书内容和意义进行总结，并展望值得学术界和产业界关注的未来方向。 本书立足于数智化营销的现实需求，旨在通过智能技术的增强来优化营销决策，解决企业管理中的实际问题，同时也注重剖析方法背后的内在机理及其管理含义。研究内容紧密融合营销情境特征、学科领域知识与人工智能方法设计，深入探索管理学导向的可解释智能技术开发，并以此构建具备内在可解释性的数智化营销决策方法。基于此，该方法既能实现对具体营销场景下用户心理与行为的精准刻画和预测，也使智能方法的学习、推断过程及最终决策结果更易于理解。相关成果拓展了管理领域可解释智能技术研究的方法论，丰富了研究内涵，并对企业不同场景的营销决策具有重要指导意义。一方面，面对商业模式创新和数智化转型的实际需求，智能方法可辅助企业高效挖掘海量用户行为数据中潜在的心理动态模式和规律，支持其提供精确、个性化的服务；另一方面，可理解的决策过程和结果有助于增强企业对智能技术应用的信任，并结合所获得的用户心理与行为洞察，制定更为丰富、多元的实际营销策略。 最后，谨向参与本书内容创作的作者团队，以及在成书过程中给予无私支持与帮助的师长、同仁致以诚挚谢意。本书出版获得国家自然科学基金项目（72302153）和上海市晨光计划项目（24cga34）的资助，在此一并致谢。           作  者        2026年5月