XP Inc. 用 Databricks 预测模型与 Hightouch 重建客户获取投放链路

XP Inc. 是巴西起家的拉美金融平台，服务超470万活跃客户。此前其广告投放以开户注册为转化信号，但八成新用户最长要14天才完成首笔投资，按开户出价会错过后投入的高价值用户。做法上，数据科学团队在 Databricks 上依据浏览行为、注册流程回应与区域趋势等早期信号，训练预测客户投资行为的模型，Lakehouse 兼作数据科学与治理底座；再经 Hightouch 以服务端转换 API 取代客户端像素，把预测结果直接同步进广告平台，按预测投资行为而非开户数出价，并据此做受众分层，被预测将大额投入的用户被路由给专家顾问或定制 onboarding 内容。官方自述：线索合格率提升62.5%，效果媒体带来3800万美元增量收入，AI 受众分层另贡献2800万美元，合计约6600万美元；内部业务人员还用 AI/BI Genie 自助取数。案例阶段在整理口径中未明，数字为 Databricks 客户故事自述，未见独立核验。