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AI赋能营销领域应用及启示_ai赋能教育心得体会

发布时间:2024-02-02 04:16:12  来源:互联网     背景:

通信世界网消息(CWW)近年来,AI技术快速发展,成为推动科技和经济社会发展的重要力量。随着人工智能大模型的突破和生成式人工智能的兴起,AI正从单点应用向多元化应用、从通用场景向行业特定场景不断深入,加速迈向全面应用新阶段。在数字化营销领域,AI已成为提升营销效能、加速业务发展的关键。

AI推动营销进入智能化全域营销阶段

营销在信息技术的升级突破下逐步发展,从上世纪90年代开始经历了传统营销、互联网+营销、大数据+营销、AI+营销阶段,并随着AI技术日渐成熟进入了智能化全域营销阶段。

图1 技术驱动营销发展历程

早期的传统营销以触达客户为核心,利用大众媒体将营销信息覆盖广大的客户群体;随后互联网的发展让营销在广泛覆盖性的基础上有了更多交互的可能性,从单向信息传播转变到与客户互动沟通;20世纪初大数据技术成熟应用,更加关注营销对用户触达的精准度;2010年之后AI技术在营销领城逐渐渗透,营销各个场景和环节更加智能化,营销效率不断提高;如今的AI技术不仅在提高客户精准触达效率方面有显著作用,在拓展新营销场景、创新交互体验、内容生产模式等方面也具备了落地条件,支持客户全时全场景价值挖掘,实现智能化全域营销。

AI赋能营销的五大应用

 1. 全域场景超个性化营销 

AI在自然语言处理、模式识别等方面的能力为全域场景的超个性化营销提供了无限可能。

在全域场景营销方面,企业通过智能产品覆盖各类用户场景,拓展时间、空间、情景、关系等多维场景,借助AI技术进行虚实融合的智能化、场景化营销。在AI赋能或构建的场景中,通过计算机视觉或自然语言能力,自动感知识别场景信息,并加以理解挖掘出场景中的需求。基于不同的场景需求,创造与该场景高度匹配的原生化的内容,让用户完成沉浸式互动。例如,在出行场景中,推出AI定制品牌语音包、基于LBS的AR互动营销等;在虚拟世界中,基于AI、VR/VR技术创造品牌场景及丰富的品牌交互内容,包括建造品牌展厅、体验空间、互动游戏等,并将品牌信息和产品服务融入到购物、娱乐、观展等不同场景中,实现虚实联动的场景营销。

在超个性化营销方面,由于AI技术的加持,每个个体在接受服务时,都会得到与自身特性、需求和习惯高度匹配的体验。这种个性化能深入到行为、情绪、认知、喜好、审美、预期等层面,实现深度个性化,强化用户体验、个性化及定制化推荐效果。随着个性化大模型的发展,每个人都将拥有自己的AI分身,品牌和个人都将有自己的GPT。专属的个人模型和通用大模型进行智能融合后能够发挥两者的优势,实现营销效果最优化。

 2. 智能内容生产与沟通 

AI通过自动生成内容,助力营销人员快速生成大量高质量的内容,满足不断增长的营销需求,并通过丰富的表达形式与客户完成生动有趣的互动沟通。

AI技术从三方面助力内容生产与互动实现创新突破。一是全知识获取,打破了学科壁垒。以ChatGPT为例,它具有“全知”功能,能够获取并了解各个领域的所有知识和信息,与各个领域相结合,这为营销要进行海量不同内容的创作提供了有效工具。

二是“PUA”多端产效激活和互融。在AI赋能之下,内容生产的PGC、UGC、AIGC(PUA)多端实现相互激发和融合,从而使内容生产更丰富高效。AI赋能PGC,使内容生产更高效;AI加持UGC,创新出AI网红、达人推荐、用户种草、口碑营销、虚拟直播;AIGC自身可生成智能客服、虚拟代言人等新模式。

三是实现多传播形态融合表达。利用AI语音、AI视觉等技术,可以生成文本、图片、音频、视频、3D模型等融合的内容表达形式,创造符合客户兴趣、引起情感共鸣的营销。

 3. 智能洞察与分析 

ai赋能英文

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企业精准捕获各类数据,结合AI技术,融入各类营销理论模型,完成行业、品牌、用户全方位智能化营销洞察与分析。首先汇聚线上线下、内外部、合作伙伴数据,构建覆盖全域数据的数据银行,其次从市场宏观指标、行业用户行为、行业竞争格局等多重维度洞悉行业走势及发展趋势,然后从搜索份额、市场竞争、市场潜力、消费者决策偏好、搜索特征等多重维度挖掘品牌现状,同时洞察品牌与其他品牌或竞品之间的市场关系,预测品牌未来发展,最后通过海量用户行为标签体系、语义归类、知识挖掘等,精准定位目标人群,全方位感知用户行为和意图。

 4. 智能投放与优化 

以AI技术赋能广告投放,对顾客行为和诉求进行深度理解与匹配,完成“智能定向-智能出价-智能创意-智能优化”全流程智能化投放,并借助大数据和算法来完成智能竞价、精准化拓量、稳控成本等策略,实现前期自动探量、中期智能盯盘、长期稳定获客,提高营销广告的定向精准性和投放效果。

随着深度整合AI技术,智能化投放将有三方面提升。一是加强稳控成本,通过结合AI模型对数据的精准调控能力,升级系统模型对投放成本的前期预估准确性,提升对成本的整体掌控感知能力,缩短成本调控周期。二是全局智能投放调控,通过对智能化投放策略的迭代升级,提高智能策略在全局预算和出价择优分配上的调控逻辑及自主能动性,进一步优化定向拓量的精准性,探索更低成本且更大转化的可能性。三是智能化投放诊断,提供闭环诊断分析,产出投放优化方案,深层次改善投放效果。

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 5. 智能经营与管理 

依托AI智能化的工具或平台,链接用户全生命周期,为企业赢得长期的营销阵地,目前有三类主流应用。一是为用户提供轻量化服务的AI工具,基于产品和服务所在行业领域,洞察到消费者的某个痛点,使用Al技术开发小程序工具,例如AR试妆、AI测肤、宝宝哭声识别等。二是与用户进行人格化沟通与服务的数字人,企业以自然语言技术为底层驱动的数字人为沟通界面,过对机器输入业务和服务知识,给用户提供人格化的业务服务,或是作为品牌IP代言与用户进行情感层面的互动沟通。三是用于用户运营与商品管理的智能经营工具或平台,以AI技术作为底层技术,集成各类智能化功能,如各类智能化的SaaS工具、智能店铺运营工具,社群运营工具等。

对运营商的启示

 1. 加快推进营销全流程数字化 

以数据和AI技术为驱动,建设数字化营销洞察、策划、执行、评估、管控能力,持续开展营销全链路数字化赋能。对内开发智能化营销模型与应用,提升市场前端营销及管理效能,对外推进生态合作,加强优质资源导入和先进技术研发应用。

 2. 加强智能化内容生产与交互应用 

运用AI技术推进数字内容的创意性生成,以人机协同的方式释放内容生产与交互价值。加快打造行业领先的数字人生产、驱动、渲染、数资管理能力,支持将现有技术标准化地快速赋能到各类应用和快速复制输出至新的数字人形象。

 3. 打造超个性化AI营销服务能力 

基于不断更新和积累的客户个人数据,打造具备自我学习和调整能力的AI营销服务能力,实现对客户需求变化的动态适应。建设专属个人模型,通过虚拟身份互动满足个体需求,最大化贴合个人偏好,为客户提供量身定制的体验。


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