数据是企业决策的核心，尤其在营销领域。随着业务的不断扩展，企业积累了海量的客户数据、产品数据和过程数据。如何高效挖掘和利用这些数据，转化为有价值的信息，已成为企业面临的关键挑战。AI大模型技术的崛起，为企业提供了解决这一难题的新途径。借助大模型的语义理解等先进技术，企业能够深度挖掘数据潜力，释放其内在价值，从而获取更为精准、全面的市场洞察和预测，为营销创新提供有力支持。

6月4日，中国数字化市场专业服务平台爱分析举办了一场主题为“激活数据价值，AI大模型在营销场景的创新实践”的网络研讨会。此次研讨会特邀了新一代数字化技术服务专家飞算科技的首席数据官林庆治，以及国内领先的新房数智化营销专家旺小宝的AI产品副总裁刘述军。他们分享了如何结合大数据和AI大模型，为企业的营销策略决策与管理提供支持。爱分析联合创始人兼首席分析师张扬表示，我们观察到，在企业内部实施AI大模型时，除了知识库、客服等传统领域，营销在推动用户增长和业绩提升方面扮演着至关重要的角色。这次研讨会的初衷，一方面，聚焦于大模型技术，探索如何更有效地利用其强大的计算和分析能力；另一方面，着眼于营销服务，探讨如何通过AI技术赋能企业，实现用户增长和业绩提升。研讨会吸引了数千业内人士的关注和积极参与，显示出了AI大模型在营销领域的应用潜力和广泛兴趣。

“数据+大模型”四大创新实践 重塑精准营销与管理

结合AI大模型技术当前的发展，针对零售行业公域引流、会员管理、私域经营和裂变环节中困扰大家已久的“客户引流难、数据整合难、用户运营难“等痛点，林庆治分别从“制作优质内容、自助式分析业务问题、深入洞察客户需求、精准自动化营销”四个具体的落地场景带来了解决方案。

Step 1 公域引流

随着流量红利的消失，流量越来越贵，获客成本越来越高，但是效果却越来越差。如何实现有效引流并转化为私域流量，成为企业营销的一大难题。具体到企业而言，内容营销能力欠缺、营销费用有限等痛点亦成为企业营销获客的掣肘。

与此同时，AI大模型在内容创作和分发上展现出了惊人的能力。通过自然语言处理技术，AI能够快速生成符合品牌调性、吸引用户眼球的营销内容。同时，结合用户反馈和互动数据，AI大模型通过精准分析用户行为和偏好，并不断优化内容策略，提升内容的吸引力和转化率。实现公域到私域的无缝对接。

林庆治以飞算科技AI.Marketer智能营销平台提供的内容生成功能为例进行了介绍，其实现了“输入brief直接生成内容”、“平台热点实时查询并应用”、“爆文一键仿写”、“精美图片秒级生成”等功能，可帮助企业大幅提升内容产出质量和效率。

 

细分场景营销内容生成

从落地效果来看，以某国际大牌护肤、彩妆品牌的使用为例，AI.Marketer智能营销平台成功帮助其实现了内容营销的降本增效，询单数提升80%、CPE降低35%，整体内容成本和分发成本节省50%。

Step 2 应用增强分析，精细化经营客户

在营销场景，增强分析技术通过自然语言查询、自动预警、数据问答等功能，使得非技术背景的业务人员也能轻松进行数据分析，快速获得业务洞察。林庆治介绍，通过飞算科技AI.Insight智能决策平台，五步即可实现精细化经营：

1.快速整合、接入各种形态、各种时效性的数据；

2.通过拖拽和参数化配置快速实现数据的关联、调整、处理等，实现自动数据处理；

3.实现自动分析，自主发现定位业务问题以及探索数据之间的关系，并推荐合适的图形展示；

4.通过自然语言的交互，完成数据问答以及生成洞察结论；

5.一键生成数据报告。

智能洞察

Step 3应用自动化建模精准营销

对于营销名单筛选，传统营销中会使用大量人工通过经验规则产出名单；而使用AI自动化建模，只需使用全自动机器学习平台一键构建营销模型，即可快速得到精准模型名单，且名单更精准、效率更高，模型还可自动迭代优化。飞算科技AI.Modeler建模机器人可通过一键全流程建模、一键模型应用，助力企业和个人以最低成本、最快速方式完成建模上线全流程。林庆治简单介绍了飞算科技AI.Modeler建模机器人的几大优势：

1.全自动：涵盖数据建模领域的分析、清洗、衍生、选择、迭代、上线等整个生命周期。

2.双算法：机器学习+深度学习主流算法。

3.多模态：结构化数据、文本数据、图片数据。

4.高效率：分布式架构，可平行扩展，效率提升10倍以上。

5.多场景：营销、风控、运营场景。

6.轻部署：定时/批量评分、线上API接口服务。

自动算法智能推荐

Step 4应用口碑营销扩大传播

在个性化营销日益重要的今天，AI大模型的内容智能生成和投放能力显得尤为重要。通过对用户数据的深入分析，AI能够为不同的用户群体定制个性化的营销内容，实现千人千面的营销效果。无论是细分行业的内容定制，还是基于人设风格、语言特色的内容生成，AI大模型都能提供强大的支持，帮助企业实现精准营销。

"小模型+大模型"  实现AI高效落地

AI大模型在营销领域的应用前景广阔，然而，随着技术的发展，AI大模型也面临着训练成本高、数据和算力消耗大等挑战。在研讨会中，针对大家普遍关心的如何保证分析结果的准确性、提升投入产出比，实现营销场景的真正落地时，两位嘉宾分别基于各自的经验给到了答案。

林庆治认为，在AI大模型技术于各行业的应用实践中，确保分析的“准确性”始终是最核心的要素。因此，首要任务是保障结果的正确无误，随后才会进一步探索泛化的深度。具体实施时，如果现有的专家系统或小型模型已能充分确保分析的准确性，我们应当优先采纳这些经过验证的方法，它们类似于精确检索或专为特定任务优化的小型模型，能有效巩固基础的正确性。然而，在追求更广泛适用性和泛化能力的过程中，若遇到小型模型难以覆盖的复杂场景，或其泛化能力达到极限时，这时AI大模型的优势便显现出来，扮演着“兜底”的关键角色。大模型凭借其深厚的学习能力和广泛的语境理解，能有效补充小型模型的不足，确保在各种复杂情况下的分析，依然保持高度的准确性和泛化性。这一策略既发挥了各类模型的特长，又确保了技术落地过程中的稳健性和可靠性，实现效率与效果的最优平衡。

对此，旺小宝刘述军表示，在AI模型的行业落地过程中，我们认识到，真正的挑战在于如何为特定行业定制化构建小模型。这不仅仅是将通用模型应用到行业中，而是需要深入理解行业特性，开发出真正符合行业需求的定制化模型。我们的实践表明，构建行业模型需要综合运用多种技术手段。首先，我们利用知识库来提供行业背景和专业知识。然后，通过微调技术，我们使模型能够适应地产行业数据和需求。此外，决策树和提示工程等方法也被用来进一步优化模型，使其能够更好地理解和处理地产行业特有的场景和问题。通过将这些技术结合起来，我们能够在模型中嵌入丰富的行业知识和场景化的训练数据，从而实现对地产行业场景的深入理解。这种方法不仅提高了模型的准确性和适用性，也为行业提供了更加个性化和高效的AI解决方案。

结语

在AI大模型的助力下，企业不仅能够激活数据价值，更能在激烈的市场竞争中占据先机，实现营销的智能化升级。随着技术的不断进步，我们有理由相信，AI大模型将在营销领域发挥更加重要的作用，开启智能营销的新篇章。

 

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