利用 AWS Step Functions 集成现有系统快速实现个性化邮件触达

背景

业务运营过程中，我们需要通过各种方式增强用户关系，邮件是必不可少的一种。尤其对于海外用户，他们大多都有定期使用邮件的习惯。做好与用户的邮件触达，可以提升产品的点击和转化，也能提高客户忠诚度，优化营销效果。

问题

需要注意的是，因为邮件营销的成本较低，所以用户很容易被来自各类发送方大量的邮件所骚扰。如果邮件让用户反感，引起客诉，不但达不到好的运营效果，反而会造成客户流失。

优化邮件内容，确保邮件的个性化，会让用户感到贴心，这是避免上述问题的重要方法之一。但当用户数量和触达内容都很多时，个性化每一封邮件将会是一件繁重的任务。

方案

大多数企业在长期运营的过程中，已积累了个性化的数据资源，如：用户和产品数据库，交互日志，推荐系统等，本文试图利用低代码的 Step Functions 平台，整合企业现有系统能力，再结合 GenAI，为企业快速构建个性化邮件发送的能力。

系统整体架构如图：

实现步骤

准备测试数据

为了方便测试，本文使用全托管的数据库 Amazon DynamoDB，你也可以集成 RDS 或其它数据库，只需要修改后续流程中的相应节点。

新建表 user 和 product 表如下：

表中数据大致如下：

User 表：

Product 表：

Amazon Simple Email Service 设置

你可以使用任一邮件系统来发送邮件，本文使用 Amazon Simple Email Service (SES)，它在发送营销邮件时，有很多辅助合规性功能。

在 SES 控制台主页上选择 “开始使用”，将会有向导引导您完成 SES 帐户设置步骤。

我们只要完成创建发送身份并验证后即可使用。

StepFunctions 设置

使用 StepFunctions，可以创建工作流（也称为状态机），以构建分布式应用程序、自动化流程、协调微服务等。

创建 State machines

您可以进入 Step Functions 控制台，进入 State machines 菜单，点击 Create State machines 按钮。因为我们将构建一个全新的流程，你可以从一个空模版开始。

你可以按照流程图通过节点选择编辑流程，也可通过将下面的代码（JSON），复制到图示的 Code 编辑器，快速生成本文的示例流程。

{
  "Comment": "Distributed map that reads CSV file for order data and detects delayed orders",
  "StartAt": "参数输入",
  "States": {
    "参数输入": {
      "Type": "Pass",
      "Next": "并行处理用户和产品"
    },
    "并行处理用户和产品": {
      "Type": "Parallel",
      "Branches": [
        {
          "StartAt": "GetRecommendations",
          "States": {
            "GetRecommendations": {
              "Type": "Task",
              "Parameters": {
                "CampaignArn": "<这里填入推荐系统的CampaignArn>",
                "UserId.$": "$.UserId",
                "NumResults.$": "$.NumResults"
              },
              "Resource": "arn:aws:states:::aws-sdk:personalizeruntime:getRecommendations",
              "Next": "Map推荐结果"
            },
            "Map推荐结果": {
              "Type": "Map",
              "ItemProcessor": {
                "ProcessorConfig": {
                  "Mode": "INLINE"
                },
                "StartAt": "提取商品ID",
                "States": {
                  "提取商品ID": {
                    "Type": "Pass",
                    "End": true,
                    "Parameters": {
                      "id": {
                        "S.$": "$.ItemId"
                      }
                    }
                  }
                }
              },
              "Next": "获取推荐产品详细信息",
              "ItemsPath": "$.ItemList"
            },
            "获取推荐产品详细信息": {
              "Type": "Task",
              "Parameters": {
                "RequestItems": {
                  "product": {
                    "Keys.$": "$"
                  }
                }
              },
              "Resource": "arn:aws:states:::aws-sdk:dynamodb:batchGetItem",
              "End": true
            }
          }
        },
        {
          "StartAt": "获取用户基本信息",
          "States": {
            "获取用户基本信息": {
              "Type": "Task",
              "Resource": "arn:aws:states:::dynamodb:getItem",
              "Parameters": {
                "TableName": "user",
                "Key": {
                  "id.$": "$.UserId"
                }
              },
              "End": true
            }
          }
        }
      ],
      "Next": "Bedrock生成邮件文案"
    },
    "Bedrock生成邮件文案": {
      "Type": "Task",
      "Resource": "arn:aws:states:::bedrock:invokeModel",
      "Parameters": {
        "ModelId": "arn:aws:bedrock:us-east-1::foundation-model/anthropic.claude-3-sonnet-20240229-v1:0",
        "Body": {
          "anthropic_version": "bedrock-2023-05-31",
          "max_tokens": 1024,
          "system": "你的名字是‘AI小乖’，你的任务是编写HTML格式的产品推广文案，收件人信息以JSON格式描述在<receiver>标签中，待推广的产品以JSON格式描述在<products>标签中。\n我们发送邮件的原因是他已经三个月没有访问我们的网站了，我们想表达对他的关心和期待他回归。\n邮件内容必须是HTML格式，分三个部份：\n1。问候和说是来信原因\n2。根据商品信息，分析他的兴趣，说明商品被推荐的原因，文案风格是幽默的且简洁的\n3展示商品：商品水平展示在一行，每个商品展示格里包含：商品图片，名称，价格三个信息，其中，商品图片大小200X200, src为产品信息的img_uri字段, 窗格里的所有内容加超链接，链接的href都设为https://xxx.com/prd/<id>\n4。祝福并期待用户来xxx.com看更多新商品\n\n 必须直接输出HTML格式的邮件内容",
          "messages": [
            {
              "role": "user",
              "content": [
                {
                  "type": "text",
                  "text.$": "States.Format('<receiver>\n{}\n</receiver><products>\n{}\n</products>', $[1].Item, $[0].Responses)"
                }
              ]
            }
          ]
        }
      },
      "Next": "SES发送Email",
      "ResultPath": "$[0].Item"
    },
    "SES发送Email": {
      "Type": "Task",
      "Parameters": {
        "Destination": {
          "ToAddresses.$": "States.Array($[1].Item.email.S)"
        },
        "Message": {
          "Body": {
            "Html": {
              "Charset": "UTF-8",
              "Data.$": "$[0].Item.Body.content[0].text"
            }
          },
          "Subject": {
            "Charset": "UTF-8",
            "Data": "xxx.com期待您的回顾"
          }
        },
        "Source": "<您测试的发件人地址，应和SES的发件身份保持一致>"
      },
      "Resource": "arn:aws:states:::aws-sdk:ses:sendEmail",
      "End": true
    }
  }
}

创建好的 StateMachine 如图示：

状态机代码解释

StateMachine 应用场景，设定为用户召回（长期未访问网站时执行）
通过推荐系统，根据用户以往访问产品的行为，为用户推荐 3 款商品
从数据库取回商品的详细信息和用户的详细信息
用 Amazon Bedrock 调用 Claude LLM 模型生成个性化邮件（提示词已在“Bedrock 生成邮件文案”节点）
调用 SES 发送邮件

执行权限

流程创建好后，点击“Create”，此时，系统会将节点中的权限为执行角色添加，“Confirm”即可。

注意：如果运行时报权限不足的 Exception，请通过 IAM 为 StateMachines 的执行 Role 添加相应的权限。

运行测试

点击“Start execution”

邮件效果

邮件效果（内容）主要由 LLM 模型的 Prompt 决定，您可以按真实场景的要求再优化，本文主要展示它进行个性化营销的可能性和便捷性。

总结

1. 企业已有系统和数据可以通过串联集成，产生新的业务价值。
2. AWS Step Functions 可以用流程编排的方式快速集成现有系统，实现复杂的企业应用。
3. 集成 LLM（Claude3/3.5）的文字理解和生成能力，可为业务带来新的可能性，如千人千面的个性化营销。

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