隨著大數據技術更迭與市場需求的雙向疊加推動，AI賦能業務應用場景升級的邊界在不斷擴展。新一輪科技革命和商業創新加速AI、大數據等應用生態的落地，激發更強勁的發展動能，給予企業市場廣闊的服務生態。

基于此，作為一家致力于提供AI驅動的客戶數據技術解決方案的科技公司，創略科技以產品為基礎、以技術以動力，持續通過技術+服務賦能企業基于業務應用AI算法實現業務價值，驅動企業逐步構建起智能化、精細化和個性化服務場景體系。

后疫情時代的數字化轉型跳脫不開科技與AI的加持，在這種精細化的運營變革中，眾多企業正不斷通過數字化技術重新定義服務內涵，推動業務增長與商業模式創新。

隨著AI技術在商業營銷領域的應用，CDP+AI的技術融合與應用正賦能企業上演“彎道超車”，探索更為落地的服務互動與業務前景。

AI的商業化落地與應用，既是企業技術的擴展，又是企業數據資產的運營。從流程來看，這兩項基于業務的搭建及運營極大程度確立了AI應用的落地效果。因此，推動AI深入業務實踐的必要前提在于數據治理，一方面要通過CDP破除數據孤島，積累規范、完整、統一的企業數據資產；另一方面則需要深入業務，管理、使用數據，基于AI發揮數據的應用價值。

對企業而言，在全域營銷領域基于One-ID建立360°用戶畫像，借助AI技術針對不同場景設計算法模型，同時對模型效果實時監控與持續優化，以增加營銷活動的投資回報率，達到精準營銷的目的，實現數據的價值變現。

企業精準營銷的終極目標就是為每個消費者提供不一樣的陪伴方式與個性化的產品服務。這個終極目標實現之前的關鍵在于，盡可能多層次、多群體的提供產品服務和互動溝通模式，以最小的成本達到營銷效率最大化。

基于業務積累和實時的CDP數據，企業在各業務場景中應用AI算法和模型分群體、分層次鎖定用戶，評估營銷效率、劃分營銷等級，再匹配相應的營銷策略，通過數字化工具推送個性化內容、產品以及服務，在降低成本的同時大幅度提升營銷效率效果，最終達到智能精準營銷。

以汽車行業為例，車企可基于AI算法構建模型分析，針對不同生命周期的用戶分層運營。具體而言：

• 針對導入期的用戶，可通過營銷計分模型定義與跟進高價值線索，在過往創略科技的合作實踐中，營銷計分模型鎖定高意向客戶的準確率高達97.3%；
• 針對成長期的潛在客戶，可通過預測性模型預測其轉化率，采用短信推送、外呼試駕等措施增強接觸頻率；
• 針對保有車主等成熟用戶，可基于車聯網，云服務平臺等實時更新的汽車數據，通過AI算法從中發現細微的變化，評估其影響性，向車主推送預警信息，進行提前預測性維護與保養。基于組合模型算法，預測準確率最高可超過98.5%，車企實際可提升數倍乃至數十倍的營銷效率效果。

當企業積累了全渠道營銷數據，可基于CDP針對反饋數據進行深度洞察與分析，在AI算法的驅動下實時發現用戶的潛在需求，實踐以用戶為中心的理念，及時調整運營策略，最大化運用數據資源，發揮數據的商業價值。

同時，在逐漸豐富海量數據的基礎上，可優化算法持續降低交易成本和運營成本，靈活調整業務流程，利用數據智能定位實際業務問題，采用最恰當的運營方式解決問題、構筑價值。

不同行業、不同企業在不同階段對業務的重點關注度是有差異的，因此要使用不同的AI技術，特定的場景需要采用特定的設計方案和定制化解決方案，更針對性、更智能地挖掘不同業務場景中數據蘊含的價值。

對比零售行業和汽車行業對AI技術應用的側重點，前者側重點在于借助AI技術對消費者，商品和場景進行技術升級，后者的側重點則是從用戶旅程出發，基于用戶360°畫像為驅動構建AI數據模型，定位業務場景的服務人群。

依賴于數據的AI為整個營銷提供了底層驅動力，企業專注于其競爭優勢發揮智能營銷的作用。以零售行業企業的部分應用場景為例：

• 基于交叉銷售模型，給不同的用戶推薦更有可能接受的粘性產品；基于客戶細分模型和細分群體響應偏好模型，給不同層級的用戶推薦不同的內容和服務，從而采用不同響應策略；
• 基于商品可建立不同的分析預測模型識別用戶規模，預測潛在銷量，及時調整供貨規模、動態定價；
• 通過AI技術搭建模型分析，在倉庫選址，庫存分布，人員比例等方面的配比達到效率最大化；

在技術的不斷推動與加持下，AI應用的探索領域還涉及無人智慧門店，使門店成為AI技術綜合應用的集成體現。無人零售、智慧零售在節省人力成本的同時，實現了用戶自主服務、智能化購物，極大地提升了用戶體驗，提高了雙方的交易效率。

伴隨著機器學習預測、自然語言處理和數據分析等技術的落地和成熟，實時性、規模性的數據積累和AI算法共同驅動，幫助企業基于數據轉變決策與組織方式，切實深入業務場景賦能營銷轉化，使其更智能、更高效。

通過數據建模、分析處理以及預測性分析等數據流程工作，利用AI強大的學習能力和區塊鏈等技術的融合發展，企業可在安全規范的情況下以數據驅動業務增長，以算法模型驅動數據價值的實現，將數據分析轉化所得的洞察應用于企業業務戰略、創新及決策，在運營中賦能于具體的業務場景。

依托于過去多年服務于多行業企業的經驗實踐，創略科技基于CDP調研梳理、落地實施和長期運營，積累了一整套從基本認知到方法論，再到AI應用場景和實際案例的規劃與實踐體系，并針對此創建了具備行業Know-how、懂業務場景、數據邏輯、系統搭建、策略分析的運營團隊，幫助企業從頂層設計出發自上而下貫穿基于CDP與AI融合的數智化轉型，再自下而上實踐基于業務的數智化理念，與企業一起驅動基于AI的CDP持續發揮業務應用價值。