DT媒體：下一代數據和AI驅動的營銷自由（40頁）.pdf

1、 目錄 下一代數據和AI驅動的營銷自由 Next Generation of Marketing Freedom Driven by Data and AI PAGE 3 大背景挑戰與機遇 PAGE 6 營銷自由 PAGE 12 AI應用 PAGE 26 平臺和數據應用閉環建設 PAGE 29 合規數據 PAGE 32 實際案例 PAGE 37 專家背書 3 大背景 挑戰與機遇 01 疫情下的“互聯網+”加速的B2C數字化變革： B2C市場競爭環境十分激烈，如何獲取增長迫使企業的營銷手段日新月異：從差別化定價到免費策 略，從打破流量瓶頸到私域流量建設等。我們可以輕易地看到：存量市場成為了企業必

2、爭之地。在 消費體驗升級的時代下，如何拉近消費者和商品之間的距離，促成訂單轉化成了企業最關心的方面 。以人為核心的生態已塵埃落定，消費者向線上大規模遷移，企業的數字化轉型和互聯網+模式的 遷移動作進一步加快，疫情更加速了這一進程。 后疫情時代，企業也在不斷變革，新的營銷格局隨著數字化轉型發生巨大改變。 營銷者的倚仗、數據產生價值而非阻礙 數字化轉型的重任對營銷人也提出了前所未有的考驗，營銷離不開數據支撐，企業需要數據作為瞭 望塔。但是，大多數營銷者和業務人員還是依賴于IT或信息部門提供數據的支撐，本身對數據幾乎 沒有把控，數據因而也無法賦予營銷人去做出數據驅動的決策、獲取及時洞察、或基于數據洞

3、察去 做嘗試，更無法產生價值?，F有數據價值轉化往往要花很長時間。合力數據能量，并如何快速產生 價值是轉型過程中最基礎，也是最優先需要攻堅的課題。 數據現狀、值得深思 數據是開展數字化運營工作的基礎，也是串聯各項業務的紐帶，數據驅動下的運營衡量和效果，因 明確的指標更具可量化性。對于數據的深度應用，我們優先要考慮目前企業的數據現狀是怎樣的： 首先，我們可能要做一輪梳理，現有的數據源是否在一個十分明確應用的層面，有 哪些數據已經在持續應用之中，還有多少比例的數據在無應用的狀態? 其次，歷史數據和新增數據是否在一個整合且持續清洗整合的狀態。例如結構化和非 結構化數據是否進行了合適的處理，數據是否有大

4、量碎片化的情況？從實時行為數據 ，交易數據，CRM數據，到核心業務數據庫數據，打通的程度是怎樣的，是聚合還 最后，考量遺留數據問題的產生因素。是否是由于眾多遺留系統成為打通障礙，（例 如：老的ERP，CRM，或數據倉庫）降低數據打通效率，導致數據治理工作擱置不前 ？我們面對復雜的數據遺留問題，是否有明確的思路逐步解決？ 4 1 2 3 以上問題，可能存在或部分存在、但最終導致的結果必然是數據的價值難以實現：獲取洞察、高精 準度的分析實現困難，數據質量難以估量，數據的實時應用和營銷觸達更是難以企及。 客戶360度畫像、全局營銷的必要驅動力 數字化營銷的必要驅動力在于企業是否將消費者刨析的足夠透徹

5、，并高情商的去處理，運營人同時 需要把用戶的需求（行為特征、偏好呈現出來的需求傾向）具象化，具象成人群特質和場景進行反 饋（個性化的內容、選擇合適的觸點平臺）?？蛻舻?60度畫像是基于全局數據打通而建立的核心 驅動力，通常我們需要在運營人的過程中實現更為智能的內容選擇、創意決策、會員運營方式方法 ，有效的觸達用戶。打造用戶與品牌、與商品的連接、歸屬和粘性。再通過LTV分析（生命周期價 值）對用戶進行不同階段的價值聚類，對其進行有針對性的運營也是數字化的核心運營理念。那么 ，360度的全局用戶畫像必將是基礎、也是關鍵驅動力。 定制的BI商業智能、期望的營銷自由 在數據對上層應用直接賦能的同時，進

6、階的商業智能輔助工具將是必然被期待的。畫像從營銷段可 以解決很多問題，但往往無論大小決策，企業中的運營者都需要能快速的將現有畫像數據進行多維 度的整合，快速準確地提供自定義洞察以及報表，并提出決策依據，幫助企業做出明智的業務經營 決策。當基于客戶的360度畫像，任何需要關聯的業務數據、人群屬性都能快速的連結在一起、并 達到預期的分析效果，將最大程度上提升運營者效率，才能真正意義的實現運營者和業務人員營銷 自由的實時性以及數據轉化成價值的速度。高可用、快速的定制營銷數據分析和BI商業智能報表將 數據價值進一步升級。 5 6 營銷自由 02 激烈競爭催生“營銷自由” 在企業獲取數據的渠道越來越多，

7、同時碎片化的數據也越來越多的時候，如何使用數據驅動營銷，降 低企業數據變現的成本，成為了企業面臨的難題。在“黑天鵝”事件之后，數據驅動營銷變的愈發重 要。 什么是營銷自由 營銷自由指“業務和運營人員可以基于數據驅動自由地選擇合適的營銷方式，在合適的時機，以合適 的方式，對合適的受眾進行實時和個性化的營銷觸達，提升客戶體驗，并實際作用于提升客戶的留存 ，復購?！?疫情后，更激烈的市場競爭驅使企業亟需降低數據驅動的成本，而傳統的以IT輔助營銷已經難以滿足 市場快速、實時響應和變化的需求。更實時，個性化，千人千面的營銷方式已迫在眉睫。 營銷自由必須依賴于統一的數據基礎，并且能基于企業數據完成營銷閉環

8、。而在數據采集體系和智能 數據平臺體系為營銷搭建的數據基礎上，營銷人員將數據達到一個隨時可用的狀態，在此基礎上幫助 客戶完成留存優化，智能促活，精細化運營；圍繞客戶的整個生命周期，洞察客戶旅程，完成多場景 智能推薦，提升客戶忠誠度；最終幫助產品迭代，決策優化，預測性客戶洞察，用場景化機器學習和 AI模塊去把價值延展到營銷價值鏈的頂部，影響到與產品、業務及戰略相關的場景和決策。 營銷自由也依賴于與之對應的技術工具，當大部分營銷數據基礎不再依賴于IT，數據，信息部門過多 參與，就可以僅依靠工具即可幫助營銷部門達到營銷自由的狀態。在“營銷自由工具”的幫助下，營 銷人員可以專注在營銷本質的構思和營銷能

9、力的構建上，解放生產力。 基于營銷工具提供的空間基礎上，營銷者將擁有更大的靈活度來著手對應營銷本身的思考，并且“衡 量”和“量化”再也不會成為一件糟心的指標。數據科學驅動的營銷門檻將變得更易接近和跨越。 建立私域數據池 360度客戶畫像 多維分析和BI 預測性AI 智能 決策 決策輔助 AI引擎 營銷運用 基于ONE ID的數據打通 原始數據 7 傳統IT驅動難以適應趨勢，新變革倒逼轉型 在傳統的B2C業務模式中，往往是業務部門制定計劃，IT部門配合計劃實施。所有的線上營銷監控 ，數字營銷計劃，報表，均需要通過IT部門協助，部門協作成本高，效率低，數據變現的速度慢， 營銷反應速度遲緩，已經不適

10、合當前營銷模式。 在長期的營銷經驗中，不同部門之間，常常對同一個業務指標和業務口徑產生分歧，從而導致數據 口徑難以快速統一，統計維度和指標難以迅速一致，業務部門之間的摩擦導致數據驅動效率低下， 高效的營銷也自然變得不可實現。 當前在迅速變革中的營銷模式促使企業必須走向轉型，需縮短數據變現路徑，從IT輔助式營銷到數 據驅動式的直接營銷，提升營銷的響應速度，賦予營銷個性化、智能化的程度，以及數據對業務人 員的支持程度。 客戶數據中臺(CDP)為營銷自由構建數據基礎 客戶數據中臺（CDP）系統的主要作用在于縮短數據變現路徑，在數據采集，數據集成，數據觸達 的閉環中，促使營銷，運營的工作從“受到諸多限

11、制”轉變為一種真正數據驅動的“自由狀態”。 營銷自由需要依賴于優化的數據治理基礎之上，數據質量、數據快速響應的能力決定了營銷業務的 效率，以及營銷自由的程度，而CDP和為之服務的數據采集工具正為企業提供了面向營銷，集成化 、實時化、高易用性的數據基礎。 營銷自由的數據基礎要素 8 數據營銷價值鏈 數據采集洞見營銷數據采集洞見 營銷，作為一個實時數據的價值鏈，從 數據采集到最終數據應用的閉環，是整個 數據采集到應用后的”Feedback Loop” 的整個生態價值鏈的一個閉環。大數據和 AI是驅動整個營銷閉環的關鍵引擎。 數據準備和集成 需要整合沉淀在多個數據源的零散數據，打通 割裂的數據源，對

12、源頭數據進行治理，幫助企 業統一業務和數據口徑。平臺化集成碎片數據 ，并使數據達到ready-to-use的狀態。 數據實時處理和營銷響應速度 數據的實時處理能力將賦予營銷更高的響應 速度，從T+1營銷，人工決策式營銷，演進 成為場景化營銷、觸達式營銷、體驗式營銷 ，幫助客戶轉化，為企業產生價值。 數據 基礎要素 圍繞數據”價值鏈”的關鍵步驟： 數據采集和接入 通過行為數據埋點采集行為數據、接口數據接入、數據庫抽取清洗接入、聚合營銷類基礎數據至客 戶數據平臺，對目標業務相關數據做好數據的收集，并且做好跨領域&跨渠道的數據關聯打通，構 建數據價值鏈的第一環。 數據接入和整合前，必須要對數據關聯和

13、數據質量做好全面的梳理，并且基于數據基礎構建企業級 統一客戶ID。 賦予營銷人員的強大商業智能工具 基于有效數據采集和接入的基礎上，企業將會對自己數據資產具有更深刻的認知。運營和營銷人員 可依托于商業智能工具，采取便捷的手段，對自己的業務數據進行多維度數倉建模，在業務模型映 射的數據模型基礎上用自定義方式獲取基于企業自有數據資產的商業洞察；透過對自有用戶群體的 核心指標體系進行多維度的分析，使運營和營銷人員可做到心中有數。 360畫像 數據補充 性別 職業 瀏覽 購買 活動 異業合作 標簽 三方 標簽 潛客 評分 轉化 預測潛客 復購 預測 流失 預測 位置 屬性 行為 AI標簽 9 在企業的

14、多維度用戶數據模型中，業務人員可以通過統一的用戶唯一ID關聯客戶在整個營銷域的生 命周期和企業的互動行為，最終生成客戶運營分析、營銷分析的多維圖表?；谝陨蠑祿A，營 銷人員可以自由創建標簽體系，從標簽維度透視客戶的360畫像，也可以從更多的商業智能層面， 如客戶渠道來源和效率，全體系客戶轉化漏斗等方式，獲取更為深入的認知。 深度的AI驅動洞察和業務驅動 營銷數據的大量累計，數據維度的復雜性將遠超過人類經驗的判斷，僅有依靠基于機器學習和深度 學習驅動的深刻洞察，才可以在復雜的數據維度中，尋找數據維度的特征。AI驅動的營銷可以驅動 運營部門更高效的針對于業務運營的每一個階段，作為內核驅動業務的

15、進行。 在營銷的獲客，轉化，復購的各個階段，AI的洞察以及AI驅動業務策略，都會以遠超人類經驗和能 力的的效率，幫助企業更精準的找到目標客戶，判斷客戶價值，幫助企業獲取更加實時的營銷場景 ，使企業能基于AI洞察，完成更智能加場景式的營銷。 數據打破部門壁壘 在企業主營業務中，往往數據部門、業務部門、品牌部門、IT部門存在職能和業務壁壘，導致營銷 響應速率低下。只有基于統一口徑的業務數據，并由業務驅動營銷的形式，才能切實幫助業務部門 對數據資產有清晰的了解，并且促使IT和數據分析部門打破企業內部壁壘，以服務營銷為核心完成 數據驅動。 10 實時敏捷的精準營銷驅動價值最大化 基于數據技術，營銷部門

16、才可以通過CDP提供的營銷工具，采取敏捷化、實時化、個性化的方式， 對企業的目標客群，進行高效率和高回報率的營銷。 基于業務洞察的營銷，才能精確的對客戶進行甄別和判斷，基于行為對客戶表現進行分析，并且對 營銷策略進行實時指導變更，幫助實現客戶觸達、轉化、復購等各個環節的效率提升，實現價值最 大化。 在實際營銷場景中，實時化營銷比定時或基于分析結果的營銷來的更有效率。離線分析常常能為營 銷帶來精確的分析，但在營銷場景中，客戶的行為是即時發生的，那么即時采集獲取、流式分析、 觸發營銷場景的效率比批量計算、離線分析得來的營銷目標結果來的更加直接，有效。在以往的營 銷經驗中，我們清晰可見時效性對于營銷

17、效果可以產生顯著的影響，也對客戶體驗賦予了以往營銷 活動不能達到的效果。 營銷數據監控回收策略 最終營銷數據閉環完成于營銷數據收集和回流，當營銷觸達數據被全量監測，投放數據可以被精準 追蹤時，營銷的效率和效果，渠道的價值才可以被精準計算。 CDP基于MAPPING埋點監測和業務數據庫記錄和抽取的數據，對于營銷效果和渠道效率可以精確 的計算，并且基于場景分析，可以對營銷策略進行敏捷變更。CDP的分析能力，也可以幫助運營人 員，快速洞察營銷活動背后隱藏的數據規律。 觸達效率提升 數據營銷閉環 實時營銷效果分析 全渠道數據采集 精益數據分析 用于營銷 360建立畫像 11 12 AI應用 03 真正

18、驅動價值的AI應用： 盡管擁有了融合所有觸點、來源、設備的客戶數據而產生的360客戶畫像，但如果只利用傳統的多 維度交叉分析，只能停留在一些基礎洞察階段；而且在某些具體的業務場景下，繁多的客戶標簽卻 讓人“霧里看花”，無從下手。 此時借助AI技術，企業可以優化客戶信息篩選的能力，撥開重重迷 霧，鎖定隱藏的影響因素。在更好地了解客戶偏好和行為的同時，也為后期閉環營銷提供有利的決 策支持。同時AI預測分析的應用，可以幫助企業提升客戶洞察力，能夠在客戶產生需求之前進行預 測，并進行相應的場景化設計，掌握產品創新和客戶服務的主動權，滿足并超越客戶的期望，實現 客戶價值的最大化，同時提高企業的獲利能力。

19、 為全局營銷中不同場景而設計 基于AI技術在營銷領域的逐漸滲透落地，營銷各個場景和環節更加智能化，營銷的效率不斷提高。 根據不同客戶和需求，針對不同的客戶分析主題，結合相應的業務場景，通過調研、客戶洞察分析 后量身定制AI客戶分析解決方案。結合各種關鍵客戶數據的輸入，輔助回答客戶生命周期中遇到的 各種問題，精細化客戶關系管理，改善客戶體驗，提升客戶盈利能力。 客戶特征群體細分 并非所有的客戶都是平等的。企業需要找出最有價值的客戶，并為他們提供最合適的體驗，從而在 這部分客戶的生命周期內獲得最高的利潤?？蛻艏毞譀]有統一的模式，根據不同的需要，在客戶生 命周期的任何階段都可以進行。 常見的客戶細分

20、指標有人口統計細分，地理細分，客戶生命周期的細分，價值細分、心理細分、客 戶行為細分等。傳統的單一變量的細分，或固定閾值的多維度細分，信息有限，且分析維度的選擇 及閾值的切割更多地取決于業務人員的分析經驗，有時面對成千上百的客戶標簽，業務人員也會無 從下手，陷入大海撈針的狀態。此時，我們借助AI聚類模型分析，可以揭示隱藏在海量客戶行為背 后的模式與規律，找到適合運營落地的關鍵變量進行“有效”細分。通過客戶細分，企業可以識別 不同客戶群體對企業的價值及其需求，根據不同的細分群體設計相應的溝通策略、互動方式，使營 銷活動更具有針對性，營銷費用優化配置，實現“按需分配”的營銷體驗，更好地維系客戶，提

21、升 滿意度，增強信任，增強客戶盈利能力。 13 流失客戶 忠實粉絲 青少年 特殊渠道 供應商 白領 企業老板投資人 高價值 活躍用戶 智能營銷優化 智能營銷優化，往往與企業精細化運營中的具體營銷活動密切相關。比如為了獲取新客戶、或推廣 新產品、或穩定高價值客戶、提升客戶復購或召回老客戶等，企業會針對潛在客戶推出各種直接的 營銷活動。如果目標客戶的選擇不明確，營銷活動往往花費巨大且取得的實際效益不佳，甚至可能 遭遇活動響應率低而無法收回成本的情況。因此業務人員希望將營銷活動能鎖定在最具有購買潛力 的客戶身上。一方面，減少過度打擾給客戶體驗帶來的負面影響，提升客戶的滿意度，增強客戶的 忠誠度；另一

22、方面能為營銷效果保駕護航，降低活動成本，增加營銷活動的投資回報率，直接給企 業帶來效益的增加。 基于業務經驗加上直覺判讀的人群篩選有時過于籠統（它是假定圈出來的人群具有同樣的響應率） ，缺乏前瞻性（只是簡單地把對你的產品有潛在需求的人都視為你的目標客戶，但只有在做購買決 策時愿意考慮你的人，才是真正的目標客戶）。此時，借助營銷計分模型可以在客戶做出購買決策 前或者是產生需求前，就預測客戶的響應概率，將具有較高響應概率且能給營銷活動帶來收益的客 戶作為營銷名單，同時大數據AI分析也可以幫助我們在眾多指標中識別有用的特征因素，總結具體 客戶的響應規律，以此來優化客戶接觸的流程?；跔I銷響應模型較之

23、傳統經驗模型提供的線索質 量高，且響應率高，可以鼓舞銷售人員的士氣。 客戶忠誠度分析 對企業來說，擁有大批忠誠客戶是為企業獲得最佳利潤增長的良好機會，在客戶生命周期的管理中 ，我們不能僅僅只關注客戶數量的維持和提高，更要注重“顧客質量”的提高，客戶的質量在很大 程度上決定著企業贏利的大小，而客戶的忠誠度能夠反映客戶質量的好壞?？蛻糁艺\度是包含多種 因素的綜合定量指標，衡量客戶對企業產品或服務態度的傾向性的程度，來源于多次愉快的購買或 消費體驗，這些體驗增加了客戶的舒適感、信任感和忠誠感。當他在進行購買決策時，多次表現出 對企業產品或服務有偏向性消費行為。 價值高&激活高率高 VIP權益回饋，重

24、點激活 剛需客戶 新品活動 跨品類消費 中高概率客戶 滿減活動 增加消費 中高概率客戶 立減活動 刺激消費 低概率客戶 高額立減活動 刺激消費 中價值客戶&激活概率高 優惠力度高，加強溝通 低價值客戶&激活概率高 優惠力度中，一般溝通 14 客戶忠誠度具體可以分為行為忠誠、意向忠誠和情感忠誠。行為忠誠是指客戶重復性、持續性的購買 行為，行為指標相對來說比較顯性，可以用RFM模型或客戶價值矩陣模型或復購模型來進行分析；意 向忠誠是指客戶的未來購買意向，可以對關鍵的產品或服務分別建立購買傾向預測模型，不同的購買 概率代表了意向的強烈程度；情感忠誠是客戶對企業產品或服務的認可態度，情感指標是最抽象的

25、， 可以通過構建客戶等級提升模型或客戶流失傾向模型或價格敏感度模型等來間接反映它。根據構建的 各種客戶忠誠度模型，在詳細分析了影響客戶忠誠的前因變量的基礎上，把客戶劃分成多個群體，針 對性地采取措施，提升客戶忠誠度。 交叉銷售 + 智能推薦 交叉銷售以存量客戶為基礎，借助CRM發現客戶的多種需求，并通過滿足其需求而銷售多種相關產品 或服務，努力鼓勵客戶使用同一家公司的產品或服務的一種營銷方式。開展交叉銷售能夠從現有其他 業務線獲取客戶資源，降低客戶的招募成本；隨著交叉銷售的深入，不僅能提升了產品的連帶購買率 ，提高客戶的貢獻度，為企業帶來利潤增長，而且多種產品或服務的綁定，增強客戶了黏性，使客

26、戶 離開的成本增加，在一定程度上延緩了客戶流失，提高客戶留存率，培養了客戶的忠誠度。 交叉銷售在傳統行業應用非常普遍也很成熟。比如銀行內各業務部門之間的交叉銷售：借記卡或信用 卡客戶的相互引流、代發客戶的產品配置組合等。但是隨著客戶信息維度的增多，光靠專家經驗和業 務直覺，越來越難挖掘其中的有效模式或趨勢。此時借助AI模型，通過對客戶歷史行為或消費數據的 分析挖掘，找到有明顯意義和商業價值的產品或服務組合，可以是同時購買，也可以有先后順序，然 后借鑒響應模型的思路，根據找到的這些特性去建模，或者為其中某幾類重要商品分別建立產品購買 傾向預測模型。 個性化智能推薦是交叉銷售在電商領域的一個具體應

27、用。在電商領域，一方面由于信息過載、商品名 目過多，通常會導致用戶難以找到匹配自己的商品，另一方面客戶本身沒有明確購物意圖。個性化推 薦在大數據分析，機器學習和深度學習算法的基礎上，結合用戶特征、物品特征和場景特征（時間、 空間等）來構建用戶興趣模型，從海量的商品中找到用戶感興趣商品，縮短用戶到商品的距離，提升 用戶購買效率和客戶體驗。有效精準的個性化推薦將會對用戶，產品，企業三方都帶來巨大的價值。 用戶的購物需求得以滿足，購物效率得到了提高。在產品的層面，各產品都有機會均衡曝光，用戶的 留存轉化以及復購率可以得到提升。最后從企業電商的角度出發，優質的個性化推薦可以提高推薦內 容的點擊率，增加

28、用戶的活躍度從而吸引更多買家的入駐，帶來更多的廣告和傭金收入。 15 客戶流失分析 隨著市場的逐漸飽和，客戶均已完成基礎的產品或服務加載，新客戶的主要來源其實是離開競爭對 手的人，也就是說新客戶同時也是那部分“流失”客戶。由于新客的獲客成本高，且新客在短期內 產生的利潤遠不如老客戶，所以企業更需要及時關注和管理老客戶，不讓“流失”變成永久的“失 去”。保留存量客戶，防止客戶流失的工作對企業來說越來越重要。 通過AI分析，綜合考慮流失的特點和與之相關的多種因素，從中發現與流失密切相關的特征，并在 此基礎上建立可以在一定時間范圍內預測客戶流失傾向的預測模型，再結合客戶價值分析，對流失 的后果進行評

29、估，篩選出流失傾向強且有保留價值的客戶名單提供給業務部門，業務部門根據這部 分客戶的行為特征，制定恰當的營銷策略，采取有針對性的措施，開展客戶挽留工作，防止因客戶 流失而引發的經營危機。同時，通過客戶流失原因分析，追溯到企業自身產品業務線、客服、經營 管理中的問題，“對癥下藥”，制定有效的控制策略，避免其他客戶的再流失，對新客戶的引流其 實也是一種間接的改進，提升企業的競爭力。 喜歡 推薦 相似 物品A 物品B 物品C 用戶A 用戶B 用戶C 16 時間 消亡 利潤 損失 起始 發展 成熟 利潤 客戶識別 潛在客戶識別 衰退 客戶激活 交叉/提升銷售 客戶生命周期價值（當前價值、潛在價值） 客

30、戶細分、客戶行為分析、客戶利潤分析 客戶流失預測/客戶挽留 提高忠誠度，恢復接受服務 社交媒體輿情分析 渠道分析 隨著互聯網技術的發展，零售業的營銷重點也從線下逐漸轉移到了線上。對于電商來說，如何分配 各線上渠道的運營、推廣費用是一個關乎成本的重大問題。渠道歸因分析能夠識別每個渠道所產生 的廣告效果，通過確定每個節點對于最終轉化的貢獻度，來甄別渠道質量。然而隨著現今新興媒體 的誕生，在媒介端投放選擇的復雜性日益增強，只依靠單渠道歸因分析得到的結果和指導是不科學 的。因此我們需要根據不同業務的特性，選擇合適的AI分析模型（末次非直接點擊/互動模型，首 次互動模型，線型歸因模型，時間衰減歸因模型，

31、U型歸因，馬爾科夫鏈等）來準確衡量每個渠道 的價值，并篩選出轉化率更高的渠道組合。高效的廣告投放不僅能夠節省市場推廣費用，提升銷售 業績，也可以促進用戶增長，幫助企業在市場競爭中脫穎而出。 然而，越來越多的公司開展電商，線上獲客成本越來越高，甚至已超過線下獲客成本。所以企業也 不能忽略了線下銷售渠道，而需積極布局全渠道營銷，推動線上線下融合來推進銷售工作的轉型發 展。線下店鋪的轉型需要在技術，流量，供應鏈等多方位進行支持，從而達到線上線下渠道間的協 同互補。例如，在為店鋪選址時，結合品牌特征，階段需求，找到合適的地域營銷點，打造高價值 店鋪將會在獲得高客流量的同時，為公司帶來巨大收益。通過店鋪

32、分類，店鋪畫像，倉店聚類結果 分析，可以總結高價值店鋪渠道的特點，最終為客戶提供可落地的店鋪布局決策方案。其次，店鋪 內的人員配置也將決定店鋪的營收效率。門店需配置數量合理的管理、導購人員，在盡可能降低用 人成本的基礎上，達到最優的到店轉化率。通過分析店鋪轉化率和人員配置之間的影響因素，并結 合不同營銷時機，最優店員分配模型可以為眾多門店提供科學的人員配置方案。 17 客戶文本分析及及挖掘（NLP） 據統計，大數據平臺中，結構化數據只占15%左右，其余的85%都是非結構化的數據。相較于結構 化數據，非結構化的文本數據主要來源于社交網絡（微博、微信、QQ等）、客戶反饋（客戶抱怨 郵件、社交媒體網

33、站的帖子、開放式問卷調查、消費者點評等）、新聞媒體、銷售人員的拜訪記錄 等，所以其包含的信息量更為豐富。在精準營銷中，越來越多的公司開始重視非結構數據的文本分 析與挖掘，聆聽消費者散落在網絡上“聲音”，通過對用戶的行為和想法進行科學分析，使客戶洞 察由原來的主觀“猜測”轉變為以數據為驅動的精準預測。 自然語言處理(NLP)是人工智能(AI)的一個子領域，它與非結構文本數據深度結合，是客戶文本分 析及挖掘領域中的最常用技術。在商業實踐中，基于大數據的文本分析與挖掘有以下一些應用： 面對互聯網的海量信息，傳統的輿情監測無法滿足需求，人工智能+大數據已經成為目前輿情管理體 系的主流。通過對互聯網海量

34、信息自動抓取、自動分類聚類、主題檢測、專題聚焦，一方面識別其 中的負面信息，知曉事件從始發到發酵期、發展期、高漲期、回落期和反饋期等階段的演變過程， 分析輿情的傳播路徑、傳播節點、發展態勢和受眾反饋等情報，及時通知到相關人員第一時間應急 響應，展開危機公關，快速控制輿情發展方向；另一方面準確地識別出企業或品牌自身及競爭對手 在互聯網上的口碑變化，在消費者洞察、產品研發、運營管理、市場營銷、品牌戰略方面，為管理 決策提供科學依據。 智能問答是NLP技術的一個應用方向，是使用各種NLP處理技術、機器學習、深度學習、強化學習 等智能算法，通過對海量的互聯網信息的學習，將其轉化為知識，使機器理解人類語

35、言，并與人類 進行有效的溝通，進而根據對人類語言中的意圖進行理解并執行特定任務或作出回答的系統。針對 高頻詞、高重復率的提問和海量客戶，它能夠減少用戶查找信息的時間，提高工作效率，降低人工 成本。比如智能客服取代人工工作中高度重復的標準客戶咨詢。 基于文本數據的“情感分析”，也被稱為“觀點挖掘”，利用多樣化、海量的社交媒體做客服，借 助數量龐大的社交網絡平衡語料和新聞平衡語料的機器學習模型，對所獲取文本中的情感傾向和評 論對象進行提取，通過人物發言特征、情感特征、上網行為、人物關聯等繪制用戶畫像及其對產品/ 服務的看法，使運營者更全面、更深入地讀懂用戶的“心聲”，知道用戶喜歡產品/服務的哪些方

36、面 ，對哪些方面不太滿意，以及他們對產品/服務的其他期望，實時掌握用戶偏好隨時間的發展和變化 ，從而準確快速地對用戶的反饋做出積極的回應，制定合理的營銷策略。 18 情感分析 輿情監控 與分析 智能問答系統 為不同行業進行差異化定制 營銷過程中的各個階段和場景，有一些是對于任何行業都需要重點關注并深入挖掘的，比如潛客的 識別、客戶的細分和提升、而有一些是體現行業特點的差異化場景，比如產品的交叉銷售、產品的 響應預測以及供應鏈的優化。 19 汽車行業 客戶特征 群體細分 高 中 智能營銷優化交叉銷售客戶忠誠度 分析 用戶流失渠道歸因 分析 客戶文本 分析挖掘 1. 在入店體驗期，一方面要做好新銷

37、售線索分級，通過AI模型分析，預測新線索的銷售轉化率，定義“高-中-低 ”轉化級別，剔除極低轉化概率線索，優先跟進高概率線索，及時實現銷售轉化，優化人力資源投入，提高投入 產出率。另一方面，借助外部數據，從歷史未轉化線索中挖掘潛在有意向線索，配合營銷執行，與客戶重新建立 連接，為后續營銷提供接觸機會，實現冷線索的銷售轉化。 2. 對已有客戶，深耕存量市場，提升服務質量，切實解決用戶在擁車生活中遇到的問題，使用戶的差異化需求得 到滿足，開展有針對性的客戶關懷活動，幫助客戶實現更加精彩的擁車生活。一方面通過交叉銷售模型，給不同 的客戶推薦更有可能接受的粘性產品，另一方面，基于客戶細分模型和細分群體

38、響應偏好模型，可以優化市場活 動設計，提高活動參與率，市場活動投入和產出比。 3. 基于車聯網，云服務平臺實時監測汽車使用情況，通過AI算法從中發現細微的變化，并實時評估，在問題影響 車輛運行之前發出預警，為整個品牌汽車提供預測性維護。 隨著技術的發展，人們需求的變化，汽車正從傳統的、功能單一的交通工具轉變為大型移動智能終 端和數字空間。數字化、智能互聯、共享出行等新技術、新趨勢正推動著汽車行業形成以“客戶” 為中心的“行業生態圈”。汽車價值鏈覆蓋客戶人群數量極多，汽車廠商正從單純的產品供給者角 色向“行業生態圈”運營者角色轉變。為了實現向經營用戶價值的轉型，車企應從客戶旅程中的關 鍵業務結點

39、出發，從不同維度梳理具備用戶價值的業務場景，將業務場景轉化為數據場景，并以客 戶360數據為驅動力，尋找各個數據場景高度相關的行為數據，構建AI數據模型，定位業務場景相 應人群，同時對模型效果實施監控和持續優化，制定針對性的營銷決策，實現數據價值變現，達到 精準運營，降本增效，業務提升的目的。 20 零售行業 高 中 客戶特征 群體細分 智能營銷優化交叉銷售客戶忠誠度 分析 用戶流失渠道歸因 分析 客戶文本 分析挖掘 1. 消費者深度了解：消費者是零售業的核心，只有徹底的洞察了消費者，了解消費者訴求才能提出合理的解決方 案。運用數據挖掘，分析，深度學習,公司可以構建全面立體的用戶畫像，了解用戶

40、消費習慣，個人偏好，進行行 為預測。有針對性的進行個性化商品推薦，達到精準營銷，增強用戶體驗。 2. 商品智能管理：在商品的層面，建立不同的分析預測模型可以識別客群規模，預測潛在銷量，動態定價。在合 理管理商品流動和控制商品曝光的同時，供應鏈也是不可疏漏的一環。倉庫的選址，庫存分布，人員成分控制也 都可以通過AI技術，搭建模型分析，從而達到空間人力上的效率最大化。 3. 場景布局優化：在AI技術的不斷發展下，許多公司不再滿足于傳統的線下商場，一個新的概念走入了大眾的視 野：“無人零售” 基于數字化和智能化技術，實現店鋪無導購員和無收銀員值守的智慧零售服務之一。無人 智慧門店也是業內AI主要探索

41、的領域，是AI技術綜合應用的集成體現。RFID電子標簽，動作識別防盜系統，智能 商品識別，人臉識別等技術支持，讓無人零售在節省了人力成本的同時，實現用戶的全智能化自主購物，提高購 物效率。 零售行業在面臨互聯網電商的第一輪沖擊后，重心由線下實體業務轉移到線上電商運營和供應鏈管 理。但隨著線上紅利的逐漸消失，線上電商和線下實體零售二者融合協作，共同驅動零售業發展成 了行業里的新趨勢。為此，公司需要借助AI對三大核心要素消費者，商品和場景進行技術升級。 21 旅游業 高 中 客戶特征 群體細分 智能營銷優化交叉銷售客戶忠誠度 分析 渠道歸因 分析 客戶文本 分析挖掘 在數字化快速發展的時代，旅游業

42、營銷也迎來了新的變革。據2020百度旅游行業需求洞察報告 統計，近年來，游客的旅游方式逐漸由“觀光踩點”轉為“體驗為王”，消費需求從過去單純的 “走出去”，逐步上升為享受出行住宿便利的旅游服務、獲得精神滿足和暢游景區的一體化體驗。 游客的興趣隨著時代的變化而發生著變化，游客的消費習慣也在隨著科技的進步而進步。消費需求 的變化也催生了旅游市場的同步變革，同時也蘊含了巨大的技術創新空間。AI技術已經滲透到旅游 業的各個方面： 對上游產業景區景點經營者來說，AI技術可以有效提高旅游信息收集和推送質量、促進解說系統智 能化、提高旅游行政管理效能、智能規劃游覽線路、提升游客的游覽體驗，更好地挖掘景區價值

43、， 提升景點品牌建設。例如很多旅游景區引入了人臉識別技術，通過人、證、票三合一身份驗證通行 管理，不僅提高了驗票速度，而且防止假票作弊，提升景區智慧品質；不少景點也推出了AI導覽助 手，可以通過語音交互互動的方式給游客提供景點介紹信息、規劃游覽線路、衛生間等服務設施信 息以及一些當地相關的趣聞軼事，有效減少因人力不足所帶來的服務質量問題，優化游客體驗，讓 游客在沒有導游陪同下，也能完成“深度游覽”； 對中游產業如線上線下旅行社、出行住宿服務商來說，結合APP用戶檢索、瀏覽旅游行業信息，以 及購買旅行相關服務等行為數據的歸納，通過AI分析可以更好地描繪出旅游人群特點，把握旅游行 業趨勢、發展方向

44、與市場機會、捕捉與激發目標人群需求，并通過服務模式升級等手段，以及具有 針對性的營銷策略和營銷技巧，幫助用戶更精準地匹配出行需求，定制個性化、智能化旅游方案， 科學地安利旅游產品和服務，帶來更優質的口碑評價。 22 高 中 客戶特征 群體細分 智能營銷優化交叉銷售客戶忠誠度 分析 用戶流失渠道歸因 分析 客戶文本 分析挖掘 金融業 隨著國內商業銀行戰略轉型的不斷深入，互聯網金融的快速發展，銀行服務方面的競爭也越來越激 烈。全新支付方式渠道的出現，讓客戶逐漸養成線上消費的習慣，傳統實體店內客流量下降，客戶 的維護工作難度提高了；同時，中國金融市場的逐漸開放，創新型商業銀行模式的出現，使得傳統 銀

45、行市場份額集中度不斷下降。在這樣的新環境下，維護客戶關系，創新營銷模式，分析市場趨勢 將會是銀行完成商業轉型的關鍵。AI技術可以通過人臉識別，客戶畫像，文本分析，OCR（光學字 符識別技術）等技術手段，幫助銀行實現更加精準全面的客戶服務，營銷管理，業務運營和風險管 理。 1. 客戶服務：隨著生物識別技術的發展，人臉識別在銀行業中也備受青睞，各網點和渠道通過人臉識別技術，可 以更加快速的進行客戶身份驗證，VIP客戶識別，加快了各場景下的經營效率和客戶體驗。 2. 營銷管理：全面透徹的“千人千面”客戶畫像可以實現客戶的分群分類管理，配合產品畫像的建立以及相互之 間的智能匹配，將營銷管理推向新的高度

46、，實現精準高效的營銷。 3. 業務運營：在業務運營方面，OCR的運用讓許多人工操作得以在后臺運營中心中自動化實現，在提高效率和風 險控制的同時，將柜員從單一機械的工作中解放出來，把更多的精力用于銀行產品的推銷。 4. 風險管理：在風險控制的方面，銀行可以通過利用神經網絡，決策樹，隨機森林等分析方法，讓信用評分、信 貸審批、反欺詐、反洗錢、貸中管理、催收等領域的工作效率大幅提升，提升互聯網平臺的風險監控水平，并增 強網絡融資產品智能化風險防控的能力。AI技術將會給銀行業帶來整體流程設計和運營方式的革新。 其他行業 在其他行業內，AI技術也是引領革新的關鍵。教育行業內的智能學習系統通過手機學生行為

47、數據， 可以做出個性化的學習路徑和學習內容推薦，針對每個學生的特點自動適配作業，課程和測評；在 政務公安行業中，人工智能可以簡化業務辦理流程，實現一站式服務平臺，提升公共服務效率，車 站中的人臉識別系統，公共場合下的實時監控可以鎖定嫌疑人，提高城市的安全系數；在醫療的領 域，簡化看病流程，優化醫療資源分配，疾病的篩選預測，醫療影像診斷，病例與文獻信息分析也 可以借助AI技術得到進一步的提升；制造行業中也有許多可以通過AI算法優化的環節，產品的質檢 和無序分揀、生產中的資源分配和過程優化以及物料需求預測和倉儲自主優化。 由此可見，不同的行業和垂直領域，擁有各具特點的運營模式和策略，對不同的業務場

48、景有側重， 因此要使用不同的AI技術，需要采用特定的設計方案和定制化解決方案，更針對性更智能的挖掘不 同場景中數據蘊含的價值。 需要具備的特性 拓展性 真正驅動價值的AI應用是為了垂直應用領域的不同場景而定制的，涵蓋大多數應用場景。然而針對 不同垂直應用領域的問題，某類算法僅能解決部分特定的問題，這是由于AI應用無法囊括所有問題 的解決方案。因此，在提供針對不同應用場景的豐富的解決方案外，AI應用需要具有靈活的拓展性 ，支持用戶根據實際情況定制屬于自己的算法去解決各自垂直領域中的特定問題。 數據容量支持 隨著各行業信息化改革的逐漸深入，垂直應用領域內的數據量正在飛速膨脹，各個行業的很多企業 都

49、邁進了大數據時代。對于復雜度較高的模型（如深度學習模型）來說，數據量過小通常會導致模 型的效果不理想，足夠大數據量的數據集是得到優質模型的基礎之一。另外，利用模型進行推理和 預測時，如何高效處理千萬級別甚至上億級別的數據，如何保證數據的準確性、如何滿足應用的長 期穩定性與可靠性等問題會隨著大數據量而產生，這些問題是AI應用不得不解決的。因此，AI應用 需基于大數據計算框架，在保證數據準確、應用可靠的前提下將算法應用于大數據量場景。 易用性 在不同的行業或者領域，不同場景的建模流程可能存在差異，但相似場景的建模流程趨于模式化。 目前市面上已有許多機器學習平臺，這些平臺提供了大量組件來實現建模流程中的各個環節，如特 征工程中的常用方法、常見基本算法的實現等。使用這些平臺應用于某個實際應用場景時，需要結 23 合具體情況設計出適合于該場景的算法并將這些平臺提供的各個環節串聯起來以完成整個端到端的 建模流程，這一流程的構建通常來講并不簡單。 對于業務人員來說，他們通常關注的是模型的輸出結果對業務指標的影響效果，而并不在意模型具 體構建流程如何； 對于技術人員來說，他們對各種算法和建模流程都比較了解，但是欲將市面上的平臺提供的各種方 法根據自己的想法進行整合仍需要專門的培