攤牌了!AI+全渠道數(shù)字化經(jīng)營(yíng)將如何影響零售?

歡迎來到數(shù)云營(yíng)銷學(xué)院。這里是2023年全渠道消費(fèi)者運(yùn)營(yíng)直播公開課第二期。
本期關(guān)鍵詞:AI和數(shù)字化經(jīng)營(yíng)。
近期,GhatGPT很火,火到信息過載,但對(duì)個(gè)人而言,信息是否有效還要看相關(guān)性,比如我們更傾向思考:
·ChatGPT火爆出圈可能給數(shù)字化消費(fèi)者運(yùn)營(yíng)系統(tǒng)帶來哪些影響?
·為什么說數(shù)字化經(jīng)營(yíng)適合AI技術(shù)落地?
·AI技術(shù)在數(shù)字化經(jīng)營(yíng)中的典型應(yīng)用場(chǎng)景?
……
話題越熱,心就越要冷。冷眼看清眼前的這股熱潮和行業(yè)的關(guān)聯(lián):影響幾何、適配性怎樣,然后才知道自己該干什么、能干什么。能想得踏實(shí),做得才能踏實(shí)。
本周三晚7點(diǎn)半,直播間來了位新朋友李鵬,從數(shù)字化經(jīng)營(yíng)產(chǎn)品設(shè)計(jì)師的角度,由行業(yè)和產(chǎn)品出發(fā),聊了聊他對(duì)這股AI 熱的理解。
01、5點(diǎn)影響:ChatGPT火爆影響數(shù)字化消費(fèi)者運(yùn)營(yíng)
首先,ChatGPT出現(xiàn)的意義之一,就是以眼見為實(shí)的方式讓大家達(dá)成一種共識(shí),即AI會(huì)是未來的趨勢(shì)。
這種共識(shí)很難得,能降低AI技術(shù)落地應(yīng)用進(jìn)程中的市場(chǎng)教育成本,提高推進(jìn)效率。
其實(shí),AI在MarTech領(lǐng)域的應(yīng)用早已有之,如門店人臉識(shí)別、商城的個(gè)性推薦系統(tǒng)、CDP中的用戶畫像、CRM中的NBA等,但都屬于判別式AI,和ChatGPT所屬的生成式AI是兩種技術(shù)。
判別式AI,顧名思義,是以判別為目的的單次交互,人機(jī)交互的體感較弱、較抽象,而生成式AI則以連貫且友好的交互體驗(yàn),讓市場(chǎng)更切實(shí)地看見了AI可期的“未來”。
生成式和判別式不存在孰優(yōu)孰劣,兩者在數(shù)字化消費(fèi)者運(yùn)營(yíng)系統(tǒng)中各有各的應(yīng)用場(chǎng)景和價(jià)值,將共生、共存發(fā)展。這是我們認(rèn)為的第二點(diǎn)影響。
第三點(diǎn)是ChatGPT的出現(xiàn)拓寬了產(chǎn)品設(shè)計(jì)思路。“基于規(guī)則”是當(dāng)前產(chǎn)品設(shè)計(jì)人員在設(shè)計(jì)解決方案時(shí)的常用思路,而ChatGPT則提供了一條新路徑,即“基于模型”。路徑同樣無分優(yōu)劣,抉擇需結(jié)合ROI綜合考量。
第四點(diǎn)影響主要針對(duì)數(shù)云等已具備PaaS層服務(wù)提供能力的廠商,ChatGPT等通用大模型將和垂直領(lǐng)域?qū)I(yè)小模型將協(xié)同工作。因此,該類廠商需要考慮多來源模型服務(wù)的集成和編排能力。
第五點(diǎn)是在消費(fèi)者數(shù)字化運(yùn)營(yíng)的路徑上將出現(xiàn)更豐富的智能應(yīng)用增值場(chǎng)景。這些場(chǎng)景將沿著消費(fèi)者成長(zhǎng)路徑、在品牌和消費(fèi)者的交互中不斷展開,也就是說,幾乎每一家廠商的數(shù)字化運(yùn)營(yíng)產(chǎn)品都值得AI Plus一遍。如前面提到的,生成式、判別式將各有各的應(yīng)用場(chǎng)景和價(jià)值,百花齊放。
02、3個(gè)理由:數(shù)字化經(jīng)營(yíng)適合AI落地
2016年,AlphaGo(阿爾法圍棋)也掀起過AI浪潮,后來沒了波瀾,但ChatGPT不同,它帶來了全人類的共識(shí):AI會(huì)是未來的趨勢(shì),一種確定性的趨勢(shì)。
以數(shù)字化經(jīng)營(yíng)領(lǐng)域?yàn)槔鸵呀?jīng)適合AI技術(shù)落地,為什么這么說?我們從3個(gè)方面展開講。
首先,品牌企業(yè)數(shù)字化經(jīng)營(yíng)已具備了步入數(shù)據(jù)智能階段的資質(zhì)。從發(fā)展路徑看,品牌及零售企業(yè)出于市場(chǎng)營(yíng)銷或用戶精細(xì)化運(yùn)營(yíng)目的布局?jǐn)?shù)字化經(jīng)營(yíng),一般會(huì)經(jīng)歷四個(gè)階段,分別是應(yīng)用系統(tǒng)、數(shù)據(jù)集成、數(shù)據(jù)應(yīng)用和數(shù)據(jù)智能。
這是一個(gè)從數(shù)字化運(yùn)營(yíng)到全渠道智能數(shù)字化運(yùn)營(yíng)、步步加碼的過程,即從最初采買或建設(shè)數(shù)字營(yíng)銷應(yīng)用產(chǎn)品(CRM、MA、BI),到跨渠道數(shù)據(jù)的集成和集中管理(CDP),再到用數(shù)據(jù)資產(chǎn)賦能應(yīng)用層系統(tǒng),如生成用戶標(biāo)簽、客戶群圈選、用戶360畫像等。
而數(shù)據(jù)智能技術(shù)就是以品牌及零售企業(yè)的精細(xì)化用戶運(yùn)營(yíng)為基礎(chǔ)展開的。通過算法學(xué)習(xí),將在前三個(gè)階段實(shí)際業(yè)務(wù)中積累起的大量數(shù)據(jù)提煉為“經(jīng)驗(yàn)”(模型),從而對(duì)各用戶運(yùn)營(yíng)場(chǎng)景進(jìn)行智能預(yù)測(cè),有時(shí)會(huì)達(dá)到甚至超過專業(yè)運(yùn)營(yíng)人員的決策水平。
其次,數(shù)字營(yíng)銷行業(yè)已經(jīng)具備適合智能技術(shù)落地的條件:經(jīng)驗(yàn)、數(shù)據(jù)化和價(jià)值空間。
AI的本質(zhì)就是復(fù)制并優(yōu)化人類經(jīng)驗(yàn)。而市場(chǎng)營(yíng)銷和用戶運(yùn)營(yíng)領(lǐng)域存在大量的應(yīng)用場(chǎng)景,積累有豐富的專業(yè)經(jīng)驗(yàn)。
又由于數(shù)字營(yíng)銷本身是一個(gè)信息化程度較高的領(lǐng)域,這些基于過往操作所產(chǎn)生“人工預(yù)測(cè)”的“經(jīng)驗(yàn)和結(jié)果”,都以數(shù)據(jù)的形式沉淀于品牌企業(yè)的數(shù)據(jù)營(yíng)銷系統(tǒng)中。每一次營(yíng)銷活動(dòng)的結(jié)果、用戶行為反饋、交易訂單達(dá)成又都是一次數(shù)據(jù)標(biāo)注的動(dòng)作。這些可量化的數(shù)據(jù)就是訓(xùn)練AI的天然樣本。
在數(shù)字化經(jīng)營(yíng)領(lǐng)域落地AI技術(shù),不僅已有的底子佳、適配性好,相關(guān)意愿也強(qiáng)烈。
對(duì)市場(chǎng)營(yíng)銷而言,個(gè)性化意味著更好的用戶體驗(yàn),能產(chǎn)生可觀的價(jià)值收益,但規(guī)模化卻意味著更低的服務(wù)成本,能帶來更強(qiáng)的競(jìng)爭(zhēng)力。
“規(guī)模化的低成本”和“個(gè)性化的好體驗(yàn)”,這兩者本質(zhì)上是沖突的,想要魚和熊掌兼得?答案一定不是靠人力,而是通過智能技術(shù)輔助實(shí)現(xiàn)“規(guī)模化的個(gè)性化”,這也是AI在數(shù)字化經(jīng)營(yíng)領(lǐng)域創(chuàng)造自身價(jià)值的潛在空間。
第三點(diǎn),從基礎(chǔ)設(shè)施條件看,類比行業(yè)已有的經(jīng)驗(yàn):從機(jī)房部署到企業(yè)上云,只有相關(guān)產(chǎn)業(yè)鏈逐漸成熟,企業(yè)應(yīng)用成本不斷降低了,新技術(shù)的普及才有可能,AI技術(shù)落地也是同理。
眼下,數(shù)字化經(jīng)營(yíng)領(lǐng)域的產(chǎn)業(yè)鏈分層已基本形成:
首先基礎(chǔ)層,包括阿里云PAI、騰訊TI-ONE、百度BML、亞馬遜SageMaker、谷歌GCP等在內(nèi)的數(shù)據(jù)科學(xué)工程化云設(shè)施,讓下游企業(yè)可以拿來主義,無需從0開始基于算力構(gòu)建機(jī)器學(xué)習(xí)的硬件基礎(chǔ),此外,還有Kubeflow、MLflow等開源MLOps工程框架可以借用。
基于基礎(chǔ)層之上的是模型層,既是指類似GPT、Llama這樣的通用大模型,也包括了不同領(lǐng)域的行業(yè)化、場(chǎng)景化的預(yù)訓(xùn)練基礎(chǔ)模型,如人臉識(shí)別、個(gè)性化推薦等。下游的企業(yè)對(duì)此可以直接利用或二次調(diào)優(yōu),進(jìn)一步降低企業(yè)落地AI技術(shù)的成本。
下一層智能產(chǎn)品層,該層包括數(shù)云在內(nèi)的產(chǎn)品企業(yè)。在上述基礎(chǔ)設(shè)施的加持和數(shù)據(jù)深度運(yùn)用的幫助下,利用垂直行業(yè)的經(jīng)驗(yàn),提升自身的產(chǎn)品智能程度,為客戶提供開箱即用的服務(wù)。
最頂層就是場(chǎng)景應(yīng)用層,該層與終端用戶最近,指各行各業(yè)的從業(yè)者,如數(shù)字化經(jīng)營(yíng)領(lǐng)域的品牌及零售企業(yè)等,使用智能產(chǎn)品來解決自身領(lǐng)域的場(chǎng)景問題,促進(jìn)人工智能技術(shù)與具體場(chǎng)景的結(jié)合。
這就是在數(shù)字化經(jīng)營(yíng)領(lǐng)域已有的、自下而上的產(chǎn)業(yè)鏈分層:下游打基礎(chǔ),上游借力并不斷落地更貼近終端用戶的應(yīng)用和實(shí)踐,加之MLOps工程的不斷標(biāo)準(zhǔn)化,AI技術(shù)在數(shù)字化經(jīng)營(yíng)領(lǐng)域落地的各項(xiàng)成本正不斷降低,普及是可見的未來。
03、企業(yè)6點(diǎn)需求:6大典型應(yīng)用場(chǎng)景
數(shù)云是中國(guó)消費(fèi)者數(shù)字化運(yùn)營(yíng)科技公司,如前所述,處在AI 技術(shù)產(chǎn)業(yè)鏈的智能產(chǎn)品層,拳頭產(chǎn)品之一是數(shù)云麒麟CRM,致力于為品牌企業(yè)全渠道消費(fèi)者運(yùn)營(yíng)過程賦能。
我們認(rèn)為,AI技術(shù)是產(chǎn)品設(shè)計(jì)的新范式、解決問題的新思路,它像一把新錘子,鑿開未來更多可能性。借助AI技術(shù),讓數(shù)云麒麟CRM產(chǎn)品更智慧地為品牌客戶全渠道消費(fèi)者運(yùn)營(yíng)過程賦能,是我們持續(xù)關(guān)注并注力落地的事兒。
以下是近期數(shù)云麒麟做的一次小范圍的客戶調(diào)研,整理出6大需求點(diǎn),分別是:
·我的客戶是怎樣的一個(gè)人,我如何能夠更了解?
·如何才能實(shí)現(xiàn)千人千面的個(gè)性化營(yíng)銷旅程活動(dòng)?
·如何能夠提前洞察到客戶接下來的行為?
·能否在開展?fàn)I銷活動(dòng)前就先拿到效果評(píng)估?
·我有一些新的策略玩法需快速落地驗(yàn)證,能否在不依賴專業(yè)數(shù)據(jù)科學(xué)家和專業(yè)AI技術(shù)的前提下完成?
·如何讓品牌可以直接開箱即用智能技術(shù)?
我們認(rèn)為,這些都是AI技術(shù)在數(shù)字化經(jīng)營(yíng)中大有可為的應(yīng)用場(chǎng)景。包括:
1、客戶洞察
對(duì)于有一定運(yùn)營(yíng)時(shí)間且有一定用戶體量的品牌及零售企業(yè)而言,在自家CRM系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)中,幾乎每位消費(fèi)者都會(huì)沉淀下大量的信息,包含基礎(chǔ)信息、行為信息和消費(fèi)信息等。
但有數(shù)據(jù)不等于了解消費(fèi)者,而“了解”是個(gè)性化運(yùn)營(yíng)的基本前提。這個(gè)問題在當(dāng)前各大互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)圍墻花園的背景和趨勢(shì)下尤顯嚴(yán)重。
難,但重要。我們認(rèn)為,AI技術(shù)可以做的是,通過品牌及零售企業(yè)已有的部分用戶數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)訓(xùn)練出預(yù)測(cè)模型,對(duì)用戶行為進(jìn)行預(yù)測(cè),進(jìn)而實(shí)現(xiàn)對(duì)用戶畫像的進(jìn)一步洞察和信息補(bǔ)全,使?fàn)I銷活動(dòng)的開展有的放矢。
我們認(rèn)為,AI技術(shù)能在企業(yè)中落地的一個(gè)重要前提是,實(shí)現(xiàn)AI與應(yīng)用層產(chǎn)品的無縫集成,即AI以結(jié)果賦能應(yīng)用層產(chǎn)品,應(yīng)用層產(chǎn)品用實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)反哺AI。
需要注意的是,用戶洞察模型不是一勞永逸的,而是要伴隨著品牌的經(jīng)營(yíng),通過與經(jīng)營(yíng)過程中不斷產(chǎn)生的跨渠道交易新數(shù)據(jù)、行為采集新數(shù)據(jù)等形成數(shù)據(jù)閉環(huán),來實(shí)現(xiàn)模型的自我迭代,這也是保障AI和實(shí)際業(yè)務(wù)的貼合性的重要因素。
2、個(gè)性化內(nèi)容生成與推薦
“了解”是個(gè)性化運(yùn)營(yíng)的基本前提,這個(gè)“預(yù)測(cè)”既要具體到“一個(gè)人”的顆粒度,也要細(xì)化到“這個(gè)人”方方面面的偏好,既包括對(duì)商品的喜好,也包括觸達(dá)的時(shí)機(jī)、場(chǎng)景的選擇、展現(xiàn)的內(nèi)容、提供的權(quán)益等。只有細(xì)化到每一個(gè)人、每一個(gè)場(chǎng)景的個(gè)性化,才能做到千人千面的個(gè)性化內(nèi)容生成和推薦,這也是好體驗(yàn)的題中之義。
這個(gè)靠人力難以企及的工作量,卻是AI的專長(zhǎng),即借助大語言模型的生成能力,針對(duì)具體的用戶運(yùn)營(yíng)場(chǎng)景生成個(gè)性化的運(yùn)營(yíng)內(nèi)容,從而做到“規(guī)模化的個(gè)性化”。
舉個(gè)簡(jiǎn)單的場(chǎng)景例子,在營(yíng)銷自動(dòng)化畫布場(chǎng)景中,放置一個(gè)發(fā)送生日促銷祝福短信的節(jié)點(diǎn)組件。當(dāng)消費(fèi)者流經(jīng)該組件時(shí),營(yíng)銷自動(dòng)化旅程會(huì)調(diào)用AI獲取CDP里用戶畫像等信息,生成個(gè)性化的生日祝福+帶貨營(yíng)銷內(nèi)容,并以短信方式自動(dòng)觸達(dá)。
這種針對(duì)具體場(chǎng)景、具體消費(fèi)者、具體時(shí)機(jī)、具體場(chǎng)景的個(gè)性化營(yíng)銷,集合了CDP、AI、MA三方功能,將是落地千人千面營(yíng)銷的重要形式。
3、智能互動(dòng)
目前通用語言模型的自然語言理解、對(duì)話過程管理、自然語言組織生成能力都已經(jīng)非常強(qiáng)悍。語言模型作為一種“膠水”能力,與產(chǎn)品原有功能的結(jié)合,更好地服務(wù)一些應(yīng)用場(chǎng)景。
如無需專業(yè)數(shù)據(jù)分析師介入的商業(yè)智能分析,銷售、咨詢、客服、社群運(yùn)營(yíng)等過程中的智能客服接待等。
4、智能副駕,生成策略運(yùn)營(yíng)方案
運(yùn)營(yíng)人員描述背景和目的,AI借由歷史方案和業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)形成雛形方案,并在持續(xù)的人機(jī)交互過程中,不斷優(yōu)化AI建議方案,最終輸出合適的策略方案。在這個(gè)過程中,AI相當(dāng)于運(yùn)營(yíng)人員的智能副駕。
適用范圍有廣?大到大權(quán)益體系搭建、會(huì)員成長(zhǎng)等級(jí)模型制定中,中到一個(gè)周期內(nèi)的運(yùn)營(yíng)計(jì)劃組合,小到具體的一個(gè)營(yíng)銷自動(dòng)化旅程設(shè)計(jì)、一次優(yōu)惠券發(fā)放方案,都能做。
5、經(jīng)驗(yàn)提煉,行業(yè)預(yù)訓(xùn)練基礎(chǔ)模型
人才,包括大數(shù)據(jù)人才和運(yùn)營(yíng)人才。人才缺失的本質(zhì)是解決問題相關(guān)方法論和經(jīng)驗(yàn)的缺失,而AI的核心邏輯就是從歷史數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)提煉出場(chǎng)景經(jīng)驗(yàn)并服務(wù)于場(chǎng)景。
所以,將垂直領(lǐng)域的方法論和數(shù)據(jù)“經(jīng)驗(yàn)”訓(xùn)練為一個(gè)個(gè)領(lǐng)域場(chǎng)景模型,通過“經(jīng)驗(yàn)”模型為更多企業(yè)的數(shù)字營(yíng)銷進(jìn)行賦能,幫助其解決數(shù)字營(yíng)銷過程中場(chǎng)景預(yù)測(cè)的現(xiàn)實(shí)問題。
6、智能平臺(tái),零代碼智能工廠
人工智能本身是這幾年在國(guó)內(nèi)新興的領(lǐng)域之一,國(guó)內(nèi)的大部分傳統(tǒng)企業(yè)并沒有自己的專業(yè)數(shù)據(jù)科學(xué)團(tuán)隊(duì)的。品牌企業(yè)要建立一個(gè)自己的機(jī)器學(xué)習(xí)團(tuán)隊(duì)專業(yè)和成本的門檻非常高。
通過智能平臺(tái),企業(yè)可以實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)科學(xué)過程標(biāo)準(zhǔn)化、貼合企業(yè)業(yè)務(wù)個(gè)性化的多樣化模型服務(wù)集成管理,實(shí)現(xiàn)真正的“開箱即用”。
可以看見,調(diào)研中的6個(gè)需求都可以通過AI實(shí)現(xiàn)落地:將業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)通過標(biāo)準(zhǔn)化算法提煉出成經(jīng)驗(yàn),把經(jīng)驗(yàn)訓(xùn)練成模型,讓模型輔助做決策,再用決策來提升運(yùn)營(yíng)效果,一氣呵成。
04、數(shù)云麒麟產(chǎn)品AI落地的研究方向
為什么數(shù)云麒麟要做AI技術(shù)相關(guān)落地的研究與設(shè)計(jì)?不僅因?yàn)槲覀兿嘈臕I是大勢(shì)所趨,也因?yàn)槲覀兛匆娍蛻粲行枨蟆?/p>
作為面向大中型企業(yè)的全渠道消費(fèi)者運(yùn)營(yíng)系統(tǒng),數(shù)云麒麟的客戶基本具備了步入智能營(yíng)銷階段的條件,它們需要通過AI產(chǎn)品為其提供數(shù)據(jù)智能化應(yīng)用層面的賦能。
但自建團(tuán)隊(duì)貴,外包給第三方項(xiàng)目服務(wù)商風(fēng)險(xiǎn)又大。不僅需要有相關(guān)行業(yè)經(jīng)驗(yàn)支持,且由于開發(fā)周期長(zhǎng),后期需要隨業(yè)務(wù)不斷迭代,因此對(duì)服務(wù)商的行業(yè)理解度以及穩(wěn)定性都有高要求。
數(shù)云麒麟能做些什么?
數(shù)云麒麟擁有數(shù)云在消費(fèi)者運(yùn)營(yíng)領(lǐng)域深耕超過10年、服務(wù)品牌及零售企業(yè)超過7000家的行業(yè)經(jīng)驗(yàn)。
作為一個(gè)全渠道消費(fèi)者運(yùn)營(yíng)系統(tǒng),數(shù)云麒麟目前已涵蓋近乎整個(gè)全渠道消費(fèi)者運(yùn)營(yíng)過程中的全鏈路場(chǎng)景,建立了消費(fèi)者數(shù)據(jù)平臺(tái)CDP、全渠道會(huì)員管理平臺(tái)CRM、營(yíng)銷自動(dòng)化MA、觸達(dá)與客戶體驗(yàn)平臺(tái)CEM,數(shù)據(jù)層、PaaS層、應(yīng)用層完善的產(chǎn)品矩陣。
所以我們相信,數(shù)云麒麟遇見AI技術(shù),能夠更智慧地為品牌及零售企業(yè)的全渠道消費(fèi)者運(yùn)營(yíng)過程賦能。
數(shù)云麒麟可以怎么做?
1、提供零代碼開箱即用的智能平臺(tái)
基于大量行業(yè)know how的經(jīng)驗(yàn)沉淀,將全渠道消費(fèi)者運(yùn)營(yíng)的不同場(chǎng)景標(biāo)準(zhǔn)化成一個(gè)個(gè)預(yù)置的場(chǎng)景算法方案。
當(dāng)這些場(chǎng)景結(jié)合品牌及零售企業(yè)個(gè)性化的數(shù)據(jù),就可以用于訓(xùn)練最適合其自身業(yè)務(wù)情況的AI模型。麒麟支持?jǐn)?shù)據(jù)在線,已訓(xùn)練出來的模型可通過周期性的調(diào)度計(jì)劃,不斷更新訓(xùn)練、評(píng)估和迭代,隨時(shí)保持與業(yè)務(wù)的緊密貼合。
整個(gè)過程中,包括數(shù)據(jù)集生成、模型訓(xùn)練、訓(xùn)練效果評(píng)估、模型服務(wù)發(fā)布、周期訓(xùn)練迭代、模型服務(wù)監(jiān)測(cè)等,將被封裝起來。對(duì)于品牌及零售企業(yè)而言,這將是個(gè)零代碼、開箱即用的產(chǎn)品,點(diǎn)點(diǎn)鼠標(biāo),根據(jù)產(chǎn)品向?qū)б徊讲阶撸湍茏孉I落地。
2、最大化AI技術(shù)的應(yīng)用價(jià)值
數(shù)云麒麟自身的產(chǎn)品矩陣已然包含數(shù)據(jù)層、PaaS層,天然具備將AI和應(yīng)用場(chǎng)景無縫集成的能力。
當(dāng)AI與數(shù)云麒麟CRM和CDP中的各個(gè)應(yīng)用,包括忠誠(chéng)度、卡券、MA、營(yíng)銷自動(dòng)化、用戶畫像、BI等應(yīng)用集成, AI技術(shù)也就能真正落地到品牌及零售企業(yè)業(yè)務(wù)的實(shí)際應(yīng)用過程中。
同時(shí),企業(yè)訓(xùn)練好的智能模型除了開放給數(shù)云麒麟產(chǎn)品的集成使用外,還可以支持以服務(wù)AP形式透出,開放給企業(yè)其他系統(tǒng)使用。
最后的話
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我們看見,數(shù)字營(yíng)銷行業(yè)有著適合AI技術(shù)落地的條件:大量“行業(yè)經(jīng)驗(yàn)數(shù)據(jù)化沉淀”的現(xiàn)實(shí)土壤,以及隨著產(chǎn)業(yè)鏈分層和MLOps工程標(biāo)準(zhǔn)化所帶來的漸趨完善的基礎(chǔ)設(shè)施。對(duì)用戶運(yùn)營(yíng)實(shí)現(xiàn)“規(guī)模化的個(gè)性化”服務(wù)這一價(jià)值訴求,將是行業(yè)推動(dòng)AI技術(shù)落地的強(qiáng)動(dòng)力。
我們也看見,AI技術(shù)在數(shù)字營(yíng)銷領(lǐng)域的應(yīng)用空間:用戶洞察、個(gè)性化內(nèi)容生成和推薦、智能副駕……
所以我們相信,這股由ChatGPT掀起的AI熱潮將落地為熱浪,滾滾向前,前方有數(shù)字化經(jīng)營(yíng)的未來。
也相信借助AI技術(shù),能讓數(shù)云麒麟產(chǎn)品更智慧地為品牌及零售企業(yè)的全渠道消費(fèi)者運(yùn)營(yíng)過程賦能。
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有一天,我們會(huì)看見:在AI創(chuàng)造的零售未來中,營(yíng)銷會(huì)更有價(jià)值。
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原文標(biāo)題: 攤牌了!AI+全渠道數(shù)字化經(jīng)營(yíng)將如何影響零售?
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