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    宇宙的盡頭是帶貨,大模型首在營(yíng)銷(xiāo)

    2024年01月16日 18:03:51   來(lái)源:腦極體

      最近網(wǎng)上流行一句話:宇宙的盡頭是帶貨。

      簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō),就是以前那套“羊毛出在豬身上”的變現(xiàn)方式即內(nèi)容向觀眾和粉絲免費(fèi)、靠品牌主廣告主付費(fèi),已經(jīng)不好用了。企業(yè)“花錢(qián)賺吆喝”的品宣預(yù)算減少,而是更看重品效合一,希望將“有效流量”轉(zhuǎn)化成實(shí)際的業(yè)績(jī)?cè)鲩L(zhǎng)。所以越來(lái)越多的網(wǎng)紅博主、大V甚至某些新聞當(dāng)事人,最后都走向了“帶貨”。

      精準(zhǔn)、高效、低成本的營(yíng)銷(xiāo)需求,不只卷網(wǎng)紅大V們,也在卷大模型。

      一次交流中,一位銀行從業(yè)者直言:金融行業(yè)的數(shù)字化是建設(shè)比較久的,目前“數(shù)字營(yíng)銷(xiāo)”也遇到了關(guān)于增長(zhǎng)的困境,從一線業(yè)務(wù)員到CMO首席營(yíng)銷(xiāo)官,都希望能夠?qū)I(yíng)銷(xiāo)的迭代速度加快,各個(gè)環(huán)節(jié)實(shí)現(xiàn)從效率到效果的提升,通過(guò)AI智能營(yíng)銷(xiāo)來(lái)形成一條更大的增長(zhǎng)曲線。

      “但是,跨越從數(shù)字營(yíng)銷(xiāo)到智能營(yíng)銷(xiāo)之間的鴻溝,以前這一步,大家邁得非常累。借助大模型的機(jī)會(huì),或許我們可以更快地把這一步邁過(guò)去。”

      從數(shù)字營(yíng)銷(xiāo)進(jìn)化到AI營(yíng)銷(xiāo),在大模型的加持下,進(jìn)一步提質(zhì)降本增效,帶來(lái)真金白銀的效果提升與業(yè)務(wù)增長(zhǎng),讓許多行業(yè)和企業(yè)為之興奮。

      在過(guò)去的2023年里,我們看到百度、騰訊、阿里、京東等基礎(chǔ)模型廠商,以及金融、教育、廣告、傳媒等多個(gè)領(lǐng)域的企業(yè)與垂類(lèi)ISV數(shù)字化服務(wù)商,都在積極推動(dòng)大模型在營(yíng)銷(xiāo)場(chǎng)景落地。

      那么, AI營(yíng)銷(xiāo)與互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代的數(shù)字化營(yíng)銷(xiāo),究竟有什么本質(zhì)區(qū)別?大模型真的給營(yíng)銷(xiāo)帶來(lái)了實(shí)質(zhì)性的改變嗎?企業(yè)在使用AI營(yíng)銷(xiāo)時(shí)需要考慮哪些現(xiàn)實(shí)問(wèn)題?

      本文將結(jié)合我們的一線采訪與思考,嘗試剖析這些問(wèn)題。

      從數(shù)字營(yíng)銷(xiāo)到AI營(yíng)銷(xiāo),為什么要“跨越鴻溝”?

      從數(shù)字化營(yíng)銷(xiāo)到智能化營(yíng)銷(xiāo),為什么是企業(yè)眼中必須跨越的一道“鴻溝”?

      大家可能都聽(tīng)說(shuō)過(guò)一句名言:我知道我的廣告費(fèi)至少浪費(fèi)了一半,但我不知道究竟是哪一半。對(duì)企業(yè)來(lái)說(shuō),營(yíng)銷(xiāo)的投入產(chǎn)出比ROI,始終都有優(yōu)化提升的空間。

      降本增效,提高營(yíng)銷(xiāo)ROI,這件事情在數(shù)字化營(yíng)銷(xiāo)階段,有被解決,但沒(méi)完全解決。

      所謂數(shù)字化營(yíng)銷(xiāo),就是在任何營(yíng)銷(xiāo)活動(dòng)、整個(gè)流程,都跟數(shù)字緊密捆綁在一起,通過(guò)數(shù)據(jù)進(jìn)行機(jī)會(huì)觀察,對(duì)大量用戶(hù)進(jìn)行畫(huà)像、分層、測(cè)算,然后將活動(dòng)物料進(jìn)行數(shù)字化的廣告投放。

      和傳統(tǒng)營(yíng)銷(xiāo)的問(wèn)卷調(diào)查、人工經(jīng)驗(yàn)相比,數(shù)字化技術(shù)的全流程應(yīng)用,讓營(yíng)銷(xiāo)效率得到了大幅提升。但是,數(shù)字化改造的諸多問(wèn)題,也隨著大量行業(yè)和企業(yè)的應(yīng)用而暴露出來(lái)。

      最核心的問(wèn)題就是:數(shù)據(jù)孤島。

      營(yíng)銷(xiāo)工作涉及多個(gè)流程,傳統(tǒng)意義上的數(shù)據(jù)中臺(tái),企業(yè)內(nèi)部形成了各種營(yíng)銷(xiāo)數(shù)據(jù)系統(tǒng),但不同系統(tǒng)的用戶(hù)數(shù)據(jù)及行為數(shù)據(jù)之間相互獨(dú)立,彼此不打通,數(shù)據(jù)很多但用不起來(lái)。導(dǎo)致的結(jié)果就是:

      人更累了。

      一個(gè)營(yíng)銷(xiāo)活動(dòng),需要多人跨崗位跨部門(mén)協(xié)作,在企業(yè)內(nèi)部也變得越來(lái)越細(xì)分。如果做一場(chǎng)大型活動(dòng),比如雙十一、618這類(lèi)大促,營(yíng)銷(xiāo)人員通常需要在十幾個(gè)系統(tǒng)里來(lái)回倒騰,其中有大量重復(fù)勞動(dòng),比如一份物料在多個(gè)渠道平臺(tái)系統(tǒng)上反復(fù)粘貼,手動(dòng)進(jìn)行大量的權(quán)益選擇、頁(yè)面搭建,這些低價(jià)值的重復(fù)勞動(dòng)非常耗時(shí),讓營(yíng)銷(xiāo)人員無(wú)法把更多精力放在高價(jià)值的思考優(yōu)化上。

      人更多了。

      由于營(yíng)銷(xiāo)業(yè)務(wù)的細(xì)分,企業(yè)不得不為多個(gè)環(huán)節(jié)配置更多的人員,一個(gè)人員只負(fù)責(zé)某個(gè)環(huán)節(jié),只用關(guān)心怎么把單一模塊做精做好,投放人員關(guān)心投放ROI,活動(dòng)策劃關(guān)注匹配營(yíng)銷(xiāo)目標(biāo)的活動(dòng)設(shè)計(jì),內(nèi)容運(yùn)營(yíng)希望設(shè)計(jì)師幫自己設(shè)計(jì)出更好的文案、素材、圖片……過(guò)于細(xì)分的營(yíng)銷(xiāo)“流水線”,需要大量營(yíng)銷(xiāo)人員做“螺絲釘”,只干自己的一畝三分地,無(wú)法從全流程、全局視角去優(yōu)化結(jié)果,不僅會(huì)影響營(yíng)銷(xiāo)效果,也不利于個(gè)人的職業(yè)發(fā)展。

      人更難了。

      數(shù)字化營(yíng)銷(xiāo),對(duì)人員的技能要求也更高了;跀(shù)據(jù)進(jìn)行分析和復(fù)盤(pán),就是一個(gè)門(mén)檻非常高的復(fù)雜任務(wù)。其中消費(fèi)者怎么想的,決策過(guò)程是什么,怎么埋點(diǎn),監(jiān)控哪些數(shù)據(jù),用戶(hù)在不同頁(yè)面的流失率、操作時(shí)長(zhǎng)哪個(gè)步驟影響了整體流程?這些都只能依靠營(yíng)銷(xiāo)人員的經(jīng)驗(yàn),以往只能通過(guò)前輩傳授和自己試錯(cuò)。

      結(jié)果就是,一些企業(yè)招不到這樣專(zhuān)業(yè)的營(yíng)銷(xiāo)人才,靠拍腦袋的方式來(lái)做營(yíng)銷(xiāo),在廣告創(chuàng)意、活動(dòng)設(shè)計(jì)、客服話術(shù)上花費(fèi)了大量的精力,最后消費(fèi)者用戶(hù)的反饋卻不如人意。

      有沒(méi)有可能,讓一個(gè)人變成一支營(yíng)銷(xiāo)隊(duì)伍?

      這就需要為營(yíng)銷(xiāo)人員配備一個(gè)全流程使能的“AI副駕駛”,能夠從一開(kāi)始就將數(shù)據(jù)與營(yíng)銷(xiāo)目標(biāo)相結(jié)合,讓數(shù)據(jù)貫穿整個(gè)過(guò)程和所有環(huán)節(jié),并結(jié)合營(yíng)銷(xiāo)知識(shí),自動(dòng)做出最佳決策,替營(yíng)銷(xiāo)人員來(lái)進(jìn)行洞察、寫(xiě)方案、做物料、篩渠道、完成個(gè)性化精準(zhǔn)投放,最后復(fù)盤(pán)調(diào)整。

      有了“AI副駕駛”,人更輕松了,人用得少了,人的技能也被全方面提升,這是為什么企業(yè)要積極從數(shù)字化營(yíng)銷(xiāo)跨入AI營(yíng)銷(xiāo)。

      大模型,讓AI營(yíng)銷(xiāo)天塹變通途

      以前營(yíng)銷(xiāo)環(huán)節(jié)也有AI參與,為什么大模型出現(xiàn)后,營(yíng)銷(xiāo)人員才有了“AI副駕駛”?

      答案是:傳統(tǒng)AI做營(yíng)銷(xiāo),太慢太貴。

      此前也有很多互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)、電商平臺(tái)將AI算法引入到智能推薦、海報(bào)創(chuàng)作、智能客服問(wèn)答等場(chǎng)景之中,但效果總體來(lái)說(shuō),不咋地。

      智能客服被普遍認(rèn)為是“人工智障”,只能解決一些基礎(chǔ)問(wèn)題,用戶(hù)還是要找人工,降本增效的效果有限。

      另外,傳統(tǒng)AI算法的泛化能力不高,必須針對(duì)專(zhuān)項(xiàng)任務(wù)進(jìn)行定制化訓(xùn)練,開(kāi)發(fā)起來(lái)非常耗時(shí),比如一個(gè)銀行的智能客服,需要人工訓(xùn)練師拆解話術(shù)文檔、生成QA,之后再擴(kuò)展標(biāo)準(zhǔn)、投入到一線中,開(kāi)發(fā)周期基本上一個(gè)月起步,六個(gè)月都有可能。一些中小企業(yè)請(qǐng)不起專(zhuān)業(yè)的開(kāi)發(fā)團(tuán)隊(duì),也等不起那么長(zhǎng)的開(kāi)發(fā)周期。

      大模型出現(xiàn)之后,如同一橋飛架南北,將“AI營(yíng)銷(xiāo)”的天塹變通途。

      洞察環(huán)節(jié):一個(gè)基座模型,統(tǒng)籌全局,拉通數(shù)據(jù)孤島。

      大模型強(qiáng)大的泛化能力,一個(gè)基座模型可以調(diào)度大量專(zhuān)有小模型,通過(guò)一個(gè)交互入口,與營(yíng)銷(xiāo)人員進(jìn)行交互,把各個(gè)系統(tǒng)、數(shù)據(jù)孤島都串聯(lián)起來(lái),做到更全面的智慧洞察。在騰訊云的企點(diǎn)分析平臺(tái)上,銷(xiāo)售人員只要問(wèn)一句“哪個(gè)產(chǎn)品賣(mài)得最好”,就可以實(shí)現(xiàn)準(zhǔn)確的商業(yè)分析;在京東的一站式AI增長(zhǎng)平臺(tái)上,營(yíng)銷(xiāo)人員只需打開(kāi)領(lǐng)航者AI營(yíng)銷(xiāo)助手,就能完成全鏈路的活動(dòng)配置。

      設(shè)計(jì)環(huán)節(jié):一個(gè)營(yíng)銷(xiāo)大腦,集合行業(yè)知識(shí),消除經(jīng)驗(yàn)鴻溝。

      將營(yíng)銷(xiāo)知識(shí)與行業(yè)Knowhow,壓縮到大模型里面,可以消除中小企業(yè)、運(yùn)營(yíng)新人等在營(yíng)銷(xiāo)經(jīng)驗(yàn)知識(shí)上的差距,快速進(jìn)階為AI營(yíng)銷(xiāo)達(dá)人。

      “這給了中小銀行一個(gè)掀桌子的機(jī)會(huì)”,一位受訪者告訴我們,“以前中小銀行欠缺的不僅是數(shù)字化系統(tǒng),還有經(jīng)營(yíng)相關(guān)的一些行業(yè)Knowhow,比如怎么做產(chǎn)品設(shè)計(jì),怎么把產(chǎn)品更好的規(guī)劃賣(mài)給用戶(hù),有沒(méi)有更好的營(yíng)銷(xiāo)手段。過(guò)去要積累這些經(jīng)驗(yàn),要么招聘大量的相關(guān)專(zhuān)業(yè)人才,再花一定的時(shí)間蹚出自己的路來(lái)。但是到了大模型時(shí)代,大模型賦能金融,就讓它們有機(jī)會(huì)彎道超車(chē),彌補(bǔ)上很多經(jīng)驗(yàn)上的短板”。

      執(zhí)行環(huán)節(jié):一個(gè)生成與創(chuàng)造工具,生產(chǎn)力提質(zhì)增效。

      到了具體的營(yíng)銷(xiāo)活動(dòng)落地環(huán)節(jié),需要大量的物料、文案創(chuàng)意、投放配置等工作,創(chuàng)意素材和精準(zhǔn)觸達(dá),是廣告的核心競(jìng)爭(zhēng)力,但是重復(fù)勞動(dòng)量極大。尤其是每到“雙十一”“元旦大促”等節(jié)點(diǎn),需要?jiǎng)?chuàng)建和投放大規(guī)模的物料,以往只能通過(guò)“人海戰(zhàn)術(shù)”,營(yíng)銷(xiāo)人員加班來(lái)解決。

      大模型強(qiáng)大的生成和創(chuàng)作能力,可以基于前期的全局洞察和領(lǐng)域知識(shí),生成最佳物料和投放方案。

      領(lǐng)航者的插件AI營(yíng)銷(xiāo)助手,將主流模型的圖片生成能力遷移至金融領(lǐng)域,專(zhuān)注于營(yíng)銷(xiāo)所需的各類(lèi)素材生成?焖偕煞蠘I(yè)務(wù)背景的,能夠在京東金融場(chǎng)內(nèi)投放的首頁(yè)彈窗圖、啟動(dòng)圖、通用推薦圖等常用資源位的圖片,生圖率和采用率達(dá)到中階設(shè)計(jì)師水平。

      在搜索推廣、信息流、輕舸等場(chǎng)景中,百度營(yíng)銷(xiāo)打造的AIGC營(yíng)銷(xiāo)工具擎舵輕量版,可根據(jù)所選計(jì)劃、單元、關(guān)鍵詞等信息智能推薦版權(quán)圖片和AI圖片,還可通過(guò)用戶(hù)自主表達(dá)推廣業(yè)務(wù)、畫(huà)面主體、比例等,生成創(chuàng)意圖片,用戶(hù)用相關(guān)圖片用以投放測(cè)試,“廣撒網(wǎng)”來(lái)獲取更多流量。

      除此之外,京東、百度、騰訊云還提供數(shù)字人平臺(tái),合成數(shù)字主播,進(jìn)行產(chǎn)品和服務(wù)的賣(mài)點(diǎn)信息的視頻講解,幫助企業(yè)拓客。

      總結(jié)一下,大模型對(duì)營(yíng)銷(xiāo)的全流程進(jìn)行重構(gòu),每一個(gè)環(huán)節(jié)的降本增效,加起來(lái)就是AI營(yíng)銷(xiāo)整體的加速進(jìn)化。

      大模型營(yíng)銷(xiāo),不能有斷點(diǎn),也不該有斷點(diǎn)

      一方面,企業(yè)需要改變數(shù)字孤島的營(yíng)銷(xiāo)問(wèn)題,實(shí)現(xiàn)全鏈路、全流程的數(shù)據(jù)洞察和優(yōu)化,對(duì)整個(gè)流程進(jìn)行提質(zhì)增效;另一方面,大模型在認(rèn)知智能、泛化能力、生成和創(chuàng)造等方面的強(qiáng)大潛力,確實(shí)可以從前期洞察、交互溝通、物料生成、分析決策等方面,全流程落地應(yīng)用。

      所以,內(nèi)外壓力之下,全流程重構(gòu),大模型廠商沒(méi)有討價(jià)還價(jià)的可能。

      比如百度世界2023上,百度商業(yè)生態(tài)體系化發(fā)布“AI Native商業(yè)全景應(yīng)用”,從品牌到內(nèi)容,再到效果與經(jīng)營(yíng),重構(gòu)營(yíng)銷(xiāo)全鏈路。

      京東推出的新一代營(yíng)銷(xiāo)增長(zhǎng)平臺(tái)領(lǐng)航者,以全局視角為中心、覆蓋營(yíng)銷(xiāo)全生命周期,提供全鏈路的工具/插件。

      騰訊云則為營(yíng)銷(xiāo)場(chǎng)景提供了從算力、模型、開(kāi)發(fā)平臺(tái)/工具到應(yīng)用的全程支持,讓客戶(hù)自動(dòng)調(diào)用相應(yīng)的API。

      在營(yíng)銷(xiāo)和智能客服領(lǐng)域有十多年積累的容聯(lián)云,推出基于數(shù)智大模型的“容犀智能”,實(shí)現(xiàn)了通用批量場(chǎng)景的AI全覆蓋,比如私域加分、營(yíng)銷(xiāo)通知等,以及用戶(hù)全生命周期的全覆蓋,從新用戶(hù)獲取,到活躍用戶(hù)、流失用戶(hù),提供不同場(chǎng)景相應(yīng)的營(yíng)銷(xiāo)工具。

      總結(jié)一下:全流程重構(gòu),是各大大模型廠商拿下“AI營(yíng)銷(xiāo)”這一戰(zhàn)場(chǎng)的前提,做不到就上不了牌桌。

      扎下“王旗”,還要經(jīng)過(guò)哪些考驗(yàn)?

      營(yíng)銷(xiāo)場(chǎng)景,是一個(gè)付費(fèi)意愿高、高價(jià)值、效果明顯的落地場(chǎng)景,也是大模型廠商的必爭(zhēng)之地和關(guān)鍵戰(zhàn)場(chǎng)。

      基于大模型的全流程重構(gòu)的AI營(yíng)銷(xiāo)體系框架,需要堅(jiān)實(shí)的內(nèi)核,來(lái)支撐企業(yè)客戶(hù)的信心。想要在營(yíng)銷(xiāo)戰(zhàn)場(chǎng)扎下“王旗”,有幾個(gè)方面的賽點(diǎn):

      第一,基座模型的技術(shù)先進(jìn)性。

      人們常說(shuō)技術(shù)公司不能“拿著錘子找釘子”,但如果手里沒(méi)有錘子,即使發(fā)現(xiàn)了釘子也砸不下去。對(duì)于AI營(yíng)銷(xiāo)服務(wù)商來(lái)說(shuō),基座模型的能力是最為關(guān)鍵的。

      基座模型的認(rèn)知智能水平不高,生成內(nèi)容質(zhì)量差,容易出現(xiàn)幻覺(jué),寫(xiě)商品文案胡說(shuō)八道,那根本不可能為營(yíng)銷(xiāo)業(yè)務(wù)所用。

      一位京東的技術(shù)人員告訴我們,如果AI生成的文案審核通過(guò)率只有70%-80%,AIGC對(duì)于業(yè)務(wù)的價(jià)值就會(huì)大打折扣,必須讓AIGC的審核通過(guò)率達(dá)到95%以上,業(yè)務(wù)方才可以使用。

      再比如,智能語(yǔ)音在營(yíng)銷(xiāo)場(chǎng)景的應(yīng)用,最難的一點(diǎn)是“你這東西不行,所有人一下子就能聽(tīng)出來(lái)了”。比如智能客服詢(xún)問(wèn)用戶(hù)“你要買(mǎi)的蘋(píng)果手機(jī)沒(méi)了,要不要換一款顏色”,這時(shí)候消費(fèi)者可能都會(huì)想一想,這一想,人機(jī)交互就被打斷了,但AI智能客服要判斷你究竟是說(shuō)完了還是在考慮,是該等你說(shuō)完還是直接接話,技術(shù)上的難度就非常大,而一旦判斷錯(cuò)誤,用戶(hù)體驗(yàn)就會(huì)很不好。

      總之,營(yíng)銷(xiāo)業(yè)務(wù)場(chǎng)景是很復(fù)雜的,涉及高級(jí)智能的一些前沿技術(shù),因此AI營(yíng)銷(xiāo)的基座模型必須具備技術(shù)上的絕對(duì)領(lǐng)先性。

      第二,對(duì)業(yè)務(wù)場(chǎng)景的理解和數(shù)據(jù)積累。

      應(yīng)用于營(yíng)銷(xiāo)場(chǎng)景的大模型,需要完成比較嚴(yán)肅的業(yè)務(wù)應(yīng)用,比如幫助老年客戶(hù)在銀行開(kāi)戶(hù),生成一張符合金融廣告規(guī)范要求的海報(bào),對(duì)可控性的要求就非常高,是客戶(hù)選擇大模型營(yíng)銷(xiāo)解決方案的一條重要紅線。

      容聯(lián)云告訴我們,就以一線營(yíng)銷(xiāo)人員所需要的話術(shù)為例,一線人員每天要打很多電話,企業(yè)不可能把所有電話都聽(tīng)一遍,很多話術(shù)沒(méi)有提煉出來(lái),也無(wú)法從語(yǔ)音數(shù)據(jù)中解析出一些行業(yè)優(yōu)秀的話術(shù),那么溝通的業(yè)務(wù)目標(biāo)轉(zhuǎn)化效果,比如開(kāi)戶(hù)、填單、購(gòu)買(mǎi)等,就很難去洞察和優(yōu)化。很多企業(yè)以前的話術(shù)庫(kù),其實(shí)是只有量,沒(méi)有質(zhì)。目前,容聯(lián)云通過(guò)大模型去提取問(wèn)題,把一線及時(shí)反饋出來(lái)的高頻問(wèn)題,通過(guò)自動(dòng)化手段及時(shí)挖掘出來(lái),再反饋給主管或座席,更快地洞察客戶(hù)關(guān)注的問(wèn)題,可以改善服務(wù)質(zhì)量,提高客戶(hù)滿(mǎn)意度。

      高質(zhì)量數(shù)據(jù)和行業(yè)Knowhow的數(shù)字化積累,讓大模型真正深入理解營(yíng)銷(xiāo)業(yè)務(wù),也是判斷AI營(yíng)銷(xiāo)方案的一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)。

      第三,工程能力做出好用的產(chǎn)品。

      技術(shù)很先進(jìn),但產(chǎn)品很難用,是阻礙AI落地的一個(gè)主要問(wèn)題。就拿AI營(yíng)銷(xiāo)一站式工具來(lái)說(shuō),全流程貫通是很多企業(yè)都在追求的目標(biāo),但很少有企業(yè)能夠把所有營(yíng)銷(xiāo)工具都進(jìn)行跨平臺(tái)、跨系統(tǒng)的整合。

      要么工具不全不完整,運(yùn)營(yíng)人員還是要在多個(gè)系統(tǒng)中來(lái)回切換;要么簡(jiǎn)單地堆砌在一起,只提供一個(gè)聚合入口,運(yùn)營(yíng)人員需要在繁雜的應(yīng)用中反復(fù)查找,無(wú)法快速執(zhí)行完成。目前頭部AI營(yíng)銷(xiāo)產(chǎn)品的做法是,通過(guò)AI agent智能編排調(diào)度,把大模型變成一個(gè)大腦中樞,對(duì)不同的工具API進(jìn)行編排,自動(dòng)把營(yíng)銷(xiāo)目標(biāo)拆解到不同任務(wù)并執(zhí)行。

      營(yíng)銷(xiāo)人員只需要抓住一個(gè)營(yíng)銷(xiāo)目標(biāo),把預(yù)算、目標(biāo)人群、投放形式等關(guān)鍵要素,跟大模型說(shuō)明白,大模型就會(huì)結(jié)合領(lǐng)域知識(shí),對(duì)目標(biāo)任務(wù)進(jìn)行拆解,并對(duì)其中的重復(fù)勞動(dòng)進(jìn)行折疊壓縮。這樣,營(yíng)銷(xiāo)小白也可以很快“抄作業(yè)”,讓大模型引導(dǎo)到對(duì)應(yīng)的系統(tǒng)、應(yīng)用和節(jié)奏,完成整個(gè)營(yíng)銷(xiāo)過(guò)程。

      從這個(gè)角度看,AI營(yíng)銷(xiāo)的產(chǎn)品化能力,就是把大模型學(xué)到的知識(shí)經(jīng)驗(yàn),讓營(yíng)銷(xiāo)人員抄對(duì)、抄好、抄快。

      最后,還要考慮成本的問(wèn)題。

      一定要用大模型嗎?以前的小模型還能不能用?如果所有的環(huán)節(jié)全用大模型,算力成本、開(kāi)發(fā)工程量誰(shuí)來(lái)出?增加的支出能否覆蓋減少的成本呢?

      投產(chǎn)比是否合理,是企業(yè)面臨的現(xiàn)實(shí)問(wèn)題,也是是否采取大模型解決方案的底層邏輯。目前業(yè)界的普遍做法,是大小模型配合。

      小模型來(lái)完成一些確定性高、離線、特定任務(wù),大模型負(fù)責(zé)調(diào)度、指揮、認(rèn)知理解。舉個(gè)例子,在客服對(duì)話中,用大模型來(lái)挖掘金牌話術(shù),再用小模型進(jìn)行推薦,把好的話術(shù)推給普通銷(xiāo)售,提高他們的業(yè)務(wù)能力,而客戶(hù)的智能化綜合成本也更低了。

      再比如,金融行業(yè)的營(yíng)銷(xiāo)環(huán)節(jié),基金的選基工具,需要非常高的確定性,不能出一點(diǎn)差錯(cuò),大小結(jié)合,用好大模型的推理能力和語(yǔ)言理解能力,用好小模型的精準(zhǔn)化識(shí)別能力,可以更好地達(dá)成業(yè)務(wù)目標(biāo)。

      看到這里不難發(fā)現(xiàn),想要在AI營(yíng)銷(xiāo)這個(gè)戰(zhàn)場(chǎng)插下“王旗”,對(duì)大模型廠商和解決方案服務(wù)上的挑戰(zhàn),其實(shí)不小,競(jìng)爭(zhēng)才剛剛開(kāi)始。

      而作為大模型商業(yè)化落地的首選站,AI營(yíng)銷(xiāo)也經(jīng)歷了一場(chǎng)心態(tài)上的“過(guò)山車(chē)”,從2023年初的極度興奮、不能錯(cuò)過(guò),逐漸冷靜下來(lái),開(kāi)始把做精做專(zhuān)做細(xì)。

      “大家對(duì)通用大模型期待很高,但它不一定是滿(mǎn)足行業(yè)場(chǎng)景需求的最優(yōu)解。針對(duì)某個(gè)單一的場(chǎng)景,解決客戶(hù)的業(yè)務(wù)問(wèn)題,讓大模型的商業(yè)化變現(xiàn)能力獲得行業(yè)認(rèn)可”,一位從業(yè)多年的數(shù)字化服務(wù)商這樣說(shuō)到。

      在企業(yè)的實(shí)際場(chǎng)景中,真正解決了某個(gè)問(wèn)題,打造出實(shí)用性高的智能服務(wù),大模型才有未來(lái)。而AI營(yíng)銷(xiāo),就是大模型真正抵達(dá)和改變的第一個(gè)關(guān)鍵戰(zhàn)場(chǎng)。

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