AI技术如何在营销场景价值化落地

来源:创略科技 时间: 2021-01-06

在营销领域,应用最多的AI技术是偏数据分析和深度学习方面,在企业与用户实时互动的同时,更好地实现营销精准化、个性化,最大化挖掘客户全生命周期营销价值。

AI技术在哪些行业的营销场景可实现技术价值最大化

虽然AI技术几乎可广泛应用于各行各业,但不同行业乃至企业的应用领域互不相同:因为每个行业的业务痛点不同,并且也会受到如数据可用性与现有技术的匹配程度,以及诸多技术和算法解决方案的适用性等一些其他因素的影响。比如,在制造业等以运营驱动的行业中,AI最大的应用价值来自供应链、物流和制造环节;而在“以用户为中心”的零售、汽车出行、金融等消费行业,纷繁复杂的用户触点产生了海量用户数据,因此在这些行业通过AI赋能可以带来更大的想象空间,而助推行业整体价值增长。

AI技术在不同行业的营销应用

 在零售行业,通过IQ进行AI算法建模,引入节假日、促销活动等影响因子,构建特征,搭建合适模型。在充分理解业务的基础上持续参数调优,输出精准度高于人工的预测结果,建立增长。

• 在电商行业,个性化推荐系统在大数据分析、机器学习和深度学习算法的基础上,结合用户特征、物品特征和场景特征(时间、空间等)构建用户兴趣模型,从海量的商品匹配到用户的需求商品,提升用户购买效率和客户体验。

在汽车行业,通过AI模型分析,预测新线索的销售转化率,定义跟进优先级,及时实现销售转化,提高投入产出率;基于车联网,云服务平台实时监测汽车使用情况,并且通过AI算法发现其中的细微变化,进行实时评估,在问题影响车辆运行之前发出预警,为整个品牌汽车提供预测性维护。

在金融行业,银行可借助AI技术和智能算法通过人脸识别、客户画像、文本分析和OCR(光学字符识别技术)等技术手段,实现更加精准全面的客户服务、营销管理、业务运营及风险管理。

实现AI营销价值的潜力释放,在数据层面依然面临诸多挑战

• 大量的人工投入作为监督学习(supervised learning)的重要步骤,数据标记通常需要人工判断、手动完成,企业需要投入大量人工成本,而强化学习、流内监督等一些新兴技术正在逐步投入实践,以解决此类问题。

• 数据资源匮乏在某些应用场景下,企业对于用户数据的采集数量和类型,难以完全达到人工智能技术实施的需求,导致AI模型的实施效果不佳。应用高效的数据管理工具,是解决问题的关键。

• 模型结果难以解释这会对产品认证造成明显阻碍,在监管严格、标准明确的行业中尤其如此,比如汽车、航空航天等领域。目前只能以有效提高模型透明度的算法技术来解决这一痛点。

• 模型学习泛化能力不佳:应用场景发生变化时,AI模型难以将自身特性平移,企业需再次投入资源训练新模型,产生大量的重复工作。目前比较被认可的解决方案是转移学习(transfer learning),即训练人工智能模型完成对某项特定任务的学习,并将学习结果用于具有相似性的不同活动中。

• 数据和算法可能带来潜在的偏差与安全风险:当模型训练样本无法代表模型应当覆盖的多数对象时,可能会引起意想不到的偏差,这就需要提升模型所基于数据的广泛性,并联合各方以更广泛的手段辅助技术创新。

由此可见,AI技术的落地基于数据应用和场景化应用,对于数据性能有着很高要求,人工智能要在营销领域更好地发挥价值,结合高效地数据管理平台及数据治理工具,是最佳解决方案。国内领先的CDP解决方案提供商创略科技,以客户数据中台为基础,以AI算法赋能,可以有效地将线上线下多维度的客户数据进行有机融合并赋能前端业务,帮助客户缩短整个营销链路。

高效AI模型助力企业最大化发挥用户全生命周期营销价值

创略科技通过AI技术,建立AI驱动的全客户生命周期智能管理,围绕企业客户生命周期,将数据更好的赋能于企业决策中,对应的模型分别是Look-alike模型、营销计分模型、客户生命周期价值模型、流失预警模型、沉睡客户识别模型等。以此在用户生命周期不同阶段进行有针对性的产品服务推送,实现营销个性化,为用户提供更好的服务体验,从而加强用户黏性,避免用户流失。

创略科技如何帮助企业实现在存量时代下降本增效、持续创新增长

1. 提高决策效率及准确性,降低营销成本

首先,传统企业模式中要对获得的海量异构数据进行清洗、筛选、打通以及分析洞察等工作,必须由大量IT人员历经很长时间才能完成,而如果通过创略科技的数据中台+AI技术来处理,所有环节都是基于产品化、工具化以及模型应用的体系进行,有80%-90%的工作是用软件或者更自动化的流程完成,大大节省了企业的人工成本。

其次,对数据的有效管理、分析和应用,可以帮助企业设立数据评估标准和体系,根据用户的基本信息、行为偏好、购买习惯以及使用偏好等,快速制定相应策略并提高决策准确性。

最后,企业内部数据的打通和输出口径的统一,为各部门间的数据共享和调用提供了极大便利,避免了资源浪费,减少了重复工作量,从而降低企业各部门间的沟通成本。

2. 实现数据向可衡量的数据资产转化,提升经济效益

很多中大型企业每天都会从不同渠道不同触点获得大量数据,但因缺少有效工具而难以对其进行深度分析及有效应用,数据价值难以发挥。创略科技通过NEXUS数据中台将企业获得的海量异构数据进行汇集、识别、清洗并打通,构建360°用户画像,同时结合AI预测模型,对用户行为偏好进行深入洞察,准确分析判断用户对购买和使用的需求,进行有针对性的活动推送和产品推荐,实现营销智能化、个性化,大幅提升ROI。

创略科技专注于数据和智能驱动的营销转化和运营绩效提升,已累计服务超过300家国内外大中型企业,覆盖汽车出行、零售、金融、旅游、教育等行业,在AI技术应用方面有着丰富的行业经验。要最大化释放AI技术在营销领域的价值潜力,必须有效解决人工智能技术付诸应用时面临的局限和挑战。创略科技一直致力于大数据和AI技术在各领域的场景化落地,沉淀了丰富的垂直行业经验,在今后的发展中,会持续帮助更多行业企业克服阻力,实现智慧营销,打造更多创新增长。