近日，在北京召开的2023大数据产业发展大会上，中国信息通信研究院和中国通信标准化协会主办的会议吸引了众多行业专家和学者的关注。其中，数势科技算法负责人李飞博士受邀参加了数据应用分论坛的圆桌讨论环节，并就“新浪潮下数字营销的破局关键”这一主题进行了深入探讨。此次会议旨在为企业在当前环境下进行有效的数字营销实践提供指导和启示。 观点1：企业需在统一经营指标体系下进行数据分析，并打通多实体标签评估，以促进企业营销活动的发展。 李飞博士强调，在当今的数字营销环境中，企业需要通过构建统一的经营指标体系来确保数据的整合和分析。他指出，为了有效地利用这些数据，企业必须能够打通多实体标签评估，确保营销活动的顺利进行。以数势科技服务的一个案例为例，该证券公司在确定其总经营目标为提升资产管理规模（AUM）后，数势团队通过分析提炼发现，要实现这一目标，首先需要实现平均月活跃用户数（MAU）同比增长57.5%。因此，数势基于MAU增长为其搭建了一系列指标体系，并将关键KPI目标分解到营销计划中。随后，该券商围绕实现每个子指标展开营销活动，半年的实践证明，这种策略不仅提升了用户留存率和客户流失挽留率，还实现了当季MAU同比增长50%的目标。 通过李飞博士的观点和数势科技的实际案例，我们可以看到，在新的市场环境下，数字营销的成功不仅依赖于技术的应用，更在于如何通过数据驱动的策略来优化营销活动，从而实现业务的持续增长和创新。 在当前企业数字化营销的浪潮中，多实体标签管理已成为提升企业营销能力的关键。这不仅涉及客户、产品和内容标签的管理，还包括一线投资顾问或零售导购的标签画像，通过这种联动分析，实现深层次的数据洞察，从而帮助企业更精准地制定营销策略。例如，某运营人员需要分析被特定投顾服务过并购买某行业理财产品的客户，这涉及到多个实体维度的分析，只有通过多实体标签的联动分析，才能实现这一目标。 此外，李飞博士强调了“极简化”和“个性化”在提升用户体验中的重要性。他认为，产品设计的极简化和个性化是相辅相成的，缺一不可。一方面，产品的极简化意味着其功能层级简单明了，能够满足用户的核心需求，从而提高用户的使用体验。另一方面，个性化推荐能够让用户根据自己的喜好快速找到所需的功能，如证券客户A关注的理财产品和交易模块，而客户B则更关注资讯模块和投研模块。 数势制图：金融机构产品APP上功能模块“千人千面”示意 最后，为了提升企业的跨平台数字营销能力，公私域联合运营和多渠道多波段的营销策略显得尤为重要。通过这种策略，企业可以在不同的平台和渠道上进行有效的营销活动，从而实现业务目标的有效达成。例如，企业可以通过社交媒体、搜索引擎、电子商务平台等多个渠道进行品牌推广和产品销售，同时结合线上线下活动，提高品牌的知名度和美誉度。 总之，企业在数字化营销过程中需要关注多实体标签管理、产品设计的极简化和个性化以及公私域联合运营和多渠道多波段的营销策略。这些策略不仅能够帮助企业更好地了解客户需求，提高用户体验，还能够提升企业的跨平台数字营销能力，从而实现业务的持续增长和发展。 在当前数字化时代，用户获取信息的途径日益增多，营销活动也常跨平台展开，涵盖社交媒体、搜索引擎和电子商务等多个渠道。因此，企业营销团队必须具备跨平台的整合营销能力，以实现营销效果的最大化。李飞博士在发言中强调，提升企业跨平台数字营销能力需关注“公私域联合运营”和“私域多渠道多波段营销”两个方面。 企业制定营销策略时，应从公域和私域的不同渠道出发，并针对不同渠道制定具体的营销策略。例如，在公域平台上，可以采用创意广告、品牌活动等手段；而在私域企业中，则可通过圈粉活动、私域流量变现等方式加强营销推广。在制定内容时，企业需要综合考虑营销内容的传达效果和用户体验等因素，注重内容质量，以提高营销效果和转化率。关于公私域的联合运营实现方式，李飞博士提出，企业可以通过隐私计算技术打通用户在公域和私域的身份信息，并在公域到私域的流转过程中识别是否是同一客户，再将公域和私域的营销内容进行联动促销，互相促进，共同实现营销目标。例如，可以在公域平台上发布相关促销活动的链接，引导用户进入私域相关页面参与促销活动等。 观点4：AIGC如火如荼，数势基于垂直行业知识，开发落地应用，提升企业营销效率，最大化发挥数据价值 大模型的出现被视为第四次工业革命的代表，其对营销领域的革新也如火如荼。未来AIGC将对数字营销技术、指标管理和营销运营等方面产生哪些影响？ 数势科技作为技术领先的数据智能平台，在大模型出现后进行了广泛的探索。李飞博士在发言中指出，语言大模型本质上是一种知识存储方式，将知识压缩存储在大模型中，并以模型参数的形式呈现。当需要获取知识时，大模型会以数理统计的方式推理出来。基于此技术原理，数势重构产品，实现了产品的Copilot（副驾驶）功能。即从GUI（Graphical User Interface）向LUI（Language User Interface）的过渡，对产品的功能信息以及背后的规则、API接口等进行开发，由大模型作为一个驾驶舱进行总控，不同功能模块作为独立的智体，通过自然语言操作具体的产品功能，省略复杂的设计制作过程，降低使用门槛，提升使用效率。 具体应用上，数势还基于垂直行业知识，开发了垂直领域的大模型应用，如“MarketingGPT”和“MetricsGPT”。这些应用为企业提供了强大的工具，以更好地理解和满足客户需求，推动企业的数字化转型和增长。 在数字化时代，企业对数据的需求日益增长，而大模型技术作为数据处理和分析的利器，其应用前景广阔。李飞博士在其研究中指出，未来大模型在营销领域的应用将主要采取私有化部署与API调用相结合的方式。这种模式不仅能够满足企业对数据安全性的高要求，还能通过最小成本的方式实现应用，如资讯打标和摘要等。 首先，企业需要关注数据敏感性问题。对于涉及敏感信息的应用，企业应考虑采用私有化部署行业大模型来确保数据的安全。这是因为大部分企业对数据的安全性有很高的要求，而私有化部署能够更好地保护数据不被未授权访问。 其次，企业还需要关注数据合规性问题。在应用大模型能力落地时，企业需要提前做好数据识别工作，一方面在输入数据时过滤掉敏感信息，另一方面要对大模型输出的数据进行合规性过滤。基于企业合规准则开发规则引擎和算法引擎，对输出数据进行过滤，防止不合规内容流出。此外，人为过滤也是一种有效的手段，例如金融机构可以将大模型输出的数据返回给投顾人员做审核，零售企业可以返回给导购人员把关，避免直接输出给客户，造成违规风险。 数势科技是行业领先的数据智能平台与技术服务提供商，凭借丰富的零售消费和零售金融领域业务know-how及技术know-how，深耕行业，通过一系列智能决策产品，助力零售、金融及制造等企业在数据资产、经营分析、智能营销等领域实现数字化升级，打造业务增长新引擎。目前已与众多零售、品牌及金融行业头部客户建立战略合作，为其提供数字化升级解决方案。