摘要：AI技术的飞速发展,特别是GPT大模型的问世,彻底改变了人机交互的原有格局;SableDifusion等技术的推出,为内容创作者解锁了无尽的创意空间;而近期Sora的进展,使得通用人工智能的目标更加接近现实。站在这一全新的历史转折点上,预计在未来一段时间,AI
AI技术的飞速发展,特别是GPT大模型的问世,彻底改变了人机交互的原有格局;SableDifusion等技术的推出,为内容创作者解锁了无尽的创意空间;而近期Sora的进展,使得通用人工智能的目标更加接近现实。站在这一全新的历史转折点上,预计在未来一段时间,AI将深刻影响并覆盖到所有行业,重新定义产品、服务和企业运营的各个环节。
这种颠覆性的创新力量为各行业带来新质生产力,演进和变迁甚至可能实时发生。过去一年,AI迅速渗透到营销行业,对企业营销人员来说,Al从起初的猎奇变成必备工具。
AI不仅提高了现有产业结构的生产效率,也在创造全新的产品、服务以及商业模式。从市场规模来看,根据研究机构的市场测算,2025年开始,随着底层大模型完成对外开放,应用层蓬勃将带动产业快速增长,到2030年中国AIGC产业市场规模将超万亿。而企业营销位于热门发展市场,其可变革程度较高,商业化空间较大,企业对AIGC营销的支出也将持续增长。在Al的引领下,全渠道营销正逐步从"创意主导"过渡到"数据驱动"的新时代。
"Al是先进手段,数智化才是企业目标"
AI技术的应用已成为未来营销领域的发展趋势,然而,我们必须认识到,数字化和智能化的推进才是我们利用工具提高效率的最终追求。AI作为推动数字化和智能化进程的加速器,无疑会对管销行业的数字化转型产生深远的影响。
在Al的助力下,营销数字化的核心能力得到了显著增强,数据处理的方法和效率得到了大幅提升;它有效地解决了营销自动化中长期存在的“规模化”与“个性化”之间的冲突。随着AI技术的持续发展,企业将能够更加精准地洞察消费者需求,精细化调整营销策略,降低运营成本,提高作业效率,并在此基础上,注入新质生产力元素。
在此基础上,垂直领域大模型的引入进一步强化了这一趋势。以Maretingforce为例,垂直领域的Tforce营销大模型能够全面赋能营销数智化平台升级。垂直大模型不仅能处理海量数据,还能结合行业特点提供定制化的解决万案,进 步优化企业的决策过程。通过将AI和营销大模型相结合,企业能够实现从数据分析到策略执行的全链条智能化,推动数字化与智 化的深度融合。
这种新质生产力不仅优化了营销流程,还创新了营销模式,为企业的长期发展注入了新的活力和动力。通过不断提升的数智化能力,企业将在激烈的市场竞争中获得显著的优势,实现质的飞跃。
"当营销Al化,会发生哪些量变和质变?"
No.1智能广告投放:精准触达与效果优化
广告投放已成为品牌企业年度营销预算中的重要组成部分,尤其在当今多元化的媒体渠道环境下,智能化广告投放对AI能力的需求日益突出。传统的相放式广告投放由于缺乏可验证的效果数据,难以满足品牌企业对广告效果的严格要求。且在当前经济环境下,消费低 加刷了这种需求,使得智能化的广告投放变得更加关键。随着生成式AI技术的进步,广告主也逐渐获得了更多主动性,能够直接利用AI技术进行智能化广告投放。以搭载了Tforce大模型的Marketingforce平台为例,在这其中,Al的赋能主要体现在两大场景:
1广告创意内容生成与优化
基于需求描述和提示,Al能够直接生成创意内容,如图片、文字、视频、音频等形式;
在广告投放过程中,Al通过分析用户的反馈数据,实时优化投放策略,从而提升广告的有效触达率、点击率和转化率;Al还能分析用户对不同内容的反应,动态调整广告素材和文案,进一步增强广告的吸引力和转化效果;
2智能广告定向与个性化展示
Al通过分析用户的历史行为数据、基础属性、兴趣偏好、地理位置及历史购买行为等信息,精确圈定广告目标受众;基于这些综合数据,Al能够将广告精准投放给符合预设条件的用户群体,从而显著提升广告的投放效果;
No.2营销分析与预测:占据市场先机
AI技术的引入大幅提升了数据处理效率,使得从海量数据中提取有价值信息(如用户特征和行为数据)变得更加快捷。同时,AI不仅可以自动化处理重复性任务,还能够通过深度融合营销分析模型(如Tforce大模型),提供全面的洞察和预测能力,极大地提升了营销数据分析的效能。
根据Salesforces2024年洞察报告,85%的营销人员表示生成式AI已经根本改变了他们的内容创建方式。Salesforce强调,营销人员正利用AI来提高其活动的效率和效果,从而实现更个性化和数据驱区动的策略。
提升数据提取与整合效率
借助自然语言处理和文本挖掘技术,Al能够理解并分析消费者评价、社交舆论等数据,并从中提取具有营销价值的结论,包括主题、关键词和标签提取等。
改善数据分析与挖掘效果
Al在数据分析中,能够实现自动化的数据收集、处理、集成和建模,并输出关键洞察。这些洞察为制定精准营销策略提供了可靠依据。
更科学地预测和分析趋势
Al通过机器学习和自然语言处理技术,自动构建预测模型,进行消费、销量和市场发展趋势的预则。这为企业提供了实时调整和优化营销策略的能力,帮助企业在竞争中保持领先地位。
No.3客户体验和精准营销:提升用户满意度
在营销领域中,对AI个性化推荐工具的需求,成为最关键的应用场景之一。通过深入分析客户的需求和偏好,企业可以提供更加个性化的推荐和定制化服务,从而提升客户体验和满意度。Marketingforce在这种方法的应用中,不仅帮助企业建立更紧密的客户关系,还能提高客户的忠诚度。
智能客服与聊天机器人
利用AI技术(如语音识别、语义理解),智能客服和聊天机器人能够快速回答常见问题、提供产品信息、处理投诉,并实时互动,提升客户的个性化服务体验。同时还可以通过分析客户的语言和行为数据,更精准地满足客户需求。
深度分析用户行为
分析用户在网站、APP和社交媒体上的行为数据(如点击、浏览、购买),企业可以深入了解用户的兴趣和决策路径。通过AI建模和预测,企业能够制定精准的营销策略,提升营销效果,并更好地洞察市场趋势和客户需求。
个性化推荐与定制化营销
通过数据分析生成个性化的推荐内容,如相关产品、优惠活动等,提高用户的购买意愿,这种定制化的营销策略可以针对特定人群,优化营销活动,提升用户参与度和转化率,从而增强客户黏性和推动销售增长。
No.4社交媒体营销:扩大品牌影响力
当社交媒体成为品牌与消费者互动的重要渠道,企业能够借助AI高效地分析社交媒体上的大量数据,深入了解用户对品牌和产品的态度,及时调整营销策略,提升品牌的市场影响力。
社交媒体监测与分析
对于社交媒体上的用户反馈和舆论趋势,AI能够实时监测,帮助企业快速掌握市场动态。通过深入分析社交媒体数据,企业可以洞察用户的真实感受,优化产品和服务,同时监测竞争对手的动态,制定差异化的营销策略。
社媒内容生成与管理
借助Marketingforce的AIGC能力,可以自动生成个性化的社交媒体内容,包括图文和视频,。这些内容不仅能够吸引目标受众,还可以通过智能化管理平台,确保发布计划的持续性和内容的时效性,从而增强品牌在社交媒体上的影响力。
影响力评估与提升
AI能够基于社交媒体数据,结合用户行为分析和影响力模型,量化品牌或个人的影响力。通过数据驱动的评估,企业可以识别与品牌调性相符的关键意见领袖(KOL),并制定有效的合作策略,进一步扩大品牌曝光度和市场影响力。
结语
从大模型到智能体,从营销到AI营销,Marketingforce的未来目标是提供更广泛、更深入的自动化和智能化应用。这一过程将不仅改变企业的运作方式,也将对社会的方方面面产生深远影响。通过智能体的广泛应用,Al将不仅仅是工具,而是能够自主决策、不断学习和进化的智能助手,引领未来的技术潮流。
来源：云云动画
