【营销大模型-2】打造生成式营销平台

在当前网络环境、消费习惯之下，大众口味逐渐刁钻，大数据营销愈来愈趋向于精细化个性化营销。因此在内容创意、广告投放、数据与策略、公域流量转化为私域流量，私域流量管理这五个细分方向需要实现更加精细化运营、低成本转化，才能抢占流量高地。以下将从客群管理、策略制定、场景智库、事件管理、用户触发、内容创意、营销物料等方面简单举例如何应用AI实现用户管理。

目前比较常规的客群管理方式是通过建立用户标签体系，采用静态、动态、组合方式全选客群，全面刻画客群画像，再通过客群分析、客群比对，深入掌握客群特征。

【AI赋能】在这个阶段，我们可以引入客群AI模型去圈选人群，可以用的AI工具包有多变量相关性分析、单变量分析、异常检测、重要特征AI建议。

营销策略核心围绕活动主题、确定活动目标，拟定营销活动方案。营销方案包含内容如下：

（1）明确客户群体：通过选择单标签/组合标签用户、客户群组、AI群组、EXCLE导入客群

（2）确定营销触发时机：等待一定时间、等待某个事件发生、等待到某个时间（如圣诞节、情人节等）

（3）重组规则设定：按渠道响应分流、按客群分流、按事分流、随机分流、客群汇聚、按标签分流

（4）确定渠道管理：微网信云-短信、客户经理crm、短信、人工客服、手机银行push

（5）设置资源：内容、活动、权益

营销活动发布后，需要持续性对营销效果进行监测。从各类型活动数量、活动覆盖人数、活动人次；机构活动数排名；从各渠道检测活动触达响应效果，从营销-》执行-》触达-》响应-》成功，分别从执行率、触达率、响应率、营销成功率进行活动效果评估。

针对效果较好的营销活动策略我们可以沉淀为基础模版，作为场景智库，便于营销经验的沉淀和复用。

【AI赋能】通过AI Agent可实现自动化编写营销方案，通过调用营销画布相关接口，由运营人员进行审核之后发布营销活动。

完成渠道触达所需要的事件、渠道、通道、触达状态管理、通道授权管理、渠道结果查询、渠道组建管理、渠道防打扰、属性管理等配置

（1）事件管理：通过对指定数据源、任务类型、交易维度、客户维度下选取特定变量并设置变量统计周期、统计方法（计数、求和、最大值、最小值、平均值）、变量筛选方法定义事件。事件例如：代发薪、持续浏览理财产品等事件

（2）渠道管理：维护渠道，如短信、push、智能外呼、微信、CRM并完成通道建设，支持可触达

分别对消息模版、图文模版、图文素材模版、音频素材、h5页面进行管理

【AI赋能】通过AIGC的方式自动生成消息文案、图文模版、音频、数字人等

设置权益以及权益礼包。

以上是营销管理所需要覆盖的内容，此时以及未来，大数据营销的舞台势必有AI浓墨重彩的一笔。

当前营销链路正面临重重挑战：专家级能力培养慢、个性化创意批量难、精细化运营成本高。在此背景下，基于大模型展开的自然语言理解、AIGC创意生成、多模态场景推理三大能力，助力前链路品牌广告和后链路效果运营。

传统单纯的运营方案存在着用户洞察不完整、人工决策主观化、效率低、运营水平参差等问题，运用大模型的世界知识可以辅助每一位运营。在世界知识和营销知识的加持下，通过对话式界面实现零基础住那佳绩数据洞察的实时生成，通过多模态自然语言交互，构建“所说即所得”的全链路营销方案：仅需交互式对话，实事生成全流程投放规划；基于行业知识对目标进行精准洞察；过程中基于多模态场景对话，完成对爆款素材的更优决策。

为大批广告创意存在的人力投入大，产出效能低、个性化创意稀缺等困境，基于大数据实时处理、大算力基础设施、多模态大模型和Stable Diffusion应用视觉生成等技术基础，打造AIGC创意工作台。通过综合分析产品、人群、历史素材和投放情况，形成多模态prompt，实现图片批量生成和视频自动混剪，创意效果和效能实现双向提升。

广告后链路效果需求与日俱增，广告审核和点击率预估却面临众多挑战。营销大模型推理平台打造的Zero-Shot自然语言广告审核系统，通过创意定制模型解析和营销大模型推理审核决策，有力提升对广告素材的识别精准度，实现广告误屏蔽降低40%。基于多模态语义理解的效果评估模型，更精准的触达用户，实现用户互动效率提升11%，长尾曝光率提升18%。

新常态下，后链路营销面临重重挑战：用户数据尚未真正资产化、个性化用户运营落地难、实事主动营销技术不可达。借助大模型的智能解决方案是基于语音技术、语义理解等关键技术，打造会话资产化、会话洞察、会话营销三大产品方案，覆盖电话沟通、线下到访、私域会话及企微客服、文字客服和语音客服六大应用场景，有效提升营销后链路转化。

会话资产化： 在大模型的加持下，沉淀全链路用户服务数据，实现从会话数据到数据资产化。线上覆盖电话、文本对话、企微私域、评论等企业全触电，进行会话信息管理，通过多模态数据解析形成结构化文本，从而实现数据全量资产化；

会话洞察：基于营销过程化与情景化分析，通过消费者和员工双轮驱动，双向提升营销转化。针对消费者，通过对原始对话进行关键信息提取，构建用户标签，识别用户购买意图；通过对用户的结构化意图描摹，实现盘客事件下降50%和100%个性化行动建议，提升盘客跟单效率；

同时基于消费者真实评价有效反哺营销决策，提升营销科学性。针对员工，通过对服务链路的全复盘，实现规范性大幅提升和违规率有效降低；构建员工能力评估模型，实现从“做没做”到“好不好”的关键评估；萃取销冠经验，实现金牌话术的持续复制。

会话营销：基于大模型服务打造的星火营销客服系统通过三大产品，重塑传统智能客服交互体验：话术助手沉淀优秀服务话术，专家经验实时加持；营销客服基于大模型+RPA技术，具备一句多问、AI Agent跨系统链接及上下文关联等关键能力，实现自然处理率提升40%；导购数字人通过营销模型对话学习达到Top30%人员水平，成功打造个性化、人格化的AI线上导购，提供1V1个性化营销服务，有效提升留资转化。

1.模型算法能力全面升级

大模型凭借智能化的用户洞察，个性化的需求预测、系统化的数据分析、效率化的营销决策以及实实化的全域检测支持，为营销行业更加准确地把握市场动态和消费者需求提供了强大支持。可以预见的是未来在AI的支持下，营销领域将实现数字化营销的全面升维，让更高质量的“精细化营销”从概念走向现实。

2.内容生产能力全面提升

2024年将是营销内容生成能力全面跃升的一年。

生成式AI通过多模态内容生成能力，可以根据不同的需求和偏好，生成具有针对性的、具有差异化的文案、图片、视频、音频等逛该创意内容，精准触达消费者的需求痛点。

3.数字人和AI客服的出现，为数字营销与互动带来了颠覆性的变化

数字人和AI客服可以模拟人类的思维和情感，与用户进行自然、流畅、灵活的对话和交流，提供及时专业的服务，同时根据用户的反馈和行为数据，不断优化服务流程和策略，有效解决传统客服人力不足、响应速度慢等问题。

4.AI+融合发展

AI的出现和发展，已悄然改变了行业发展格局。

未来AI将与更多如物联网、区块链等新兴技术领域融合发展，开拓更多应用场景，迈向AI+发展时代。

1.对传统数据智能应用模式赋能显著

（1）数据层面：大模型使数据分析更加智能化，能够以对话的形式高效完成具备一定深度的分析

（2）知识层面：大模型对免洗那个知识的数据智能应用提升效果显著，对知识的归纳、加工、解读和整合具备原生优势

（3）创意层面：数据智能正在重塑设计工作，从辅助设计向智能生成的阶段演进，包括但不限于文字、图片、代码、音视频等

2.新业态、新模式仍需探索

目前大模型对数据智能应用的提升仍以对传统模式赋能为主，一些新业务、新模式如虚拟主播、数字员工等数据智能应用不断涌现，但仍具备广阔的探索空间。

目前普遍存在的问题和挑战：前序数据治理工作缺失，数据的体量、质量和丰富程度不足；实施门槛及前期投入较高，投入产出比难达预期；应用场景不明确，缺乏方法论和参考案例；技术能力同国外数据智能企业仍存在差距