AI赋能数字化营销增长体系

AI赋能数字化营销增长体系BESCHANNELS ONESTOP MARKETING CLOUD SOLUTION超级产品增长1亿用户所用的时间2年6个月3年6个月3年8个月4年6个月5年1个月5年5个月7年• 便宜训练成本不到GPT-4o的5% 推理成本是OpenAI-o1的3%• 好用数学、 代码、 自然语言推理能力 比肩OpenAI-o1• 开源代码和训练方法完全开源厚道的开源协议 ， 随便改• 创新大模型底层架构和算法创新 ， 突破 算力 “卡脖子” 限制DeepSeek、 Manusd的火爆 ， 中国本地大模型、 Agent时代来临 ，代表着中国技术创新Manus号称支持直接交付完整的任务结果(官网有展示Use case) ，还宣称在GAIA评分 中超越了OpenAI的DeepResearch ，成为了 排名第一的通用AI助手。DeepSeek全球增速最快AI应用， Manus横空出世Agent时代来了GAIA基准测试领先，挑战行业巨头自由模式• LLM 独立生成和执行新 代码 ，有效地充当独立 的 AI开发人员。工具调用• 人工定义 LLM 可以使用 的一组工具来完成任务。• LLM 决定何时使用它们 以及执行参数。多Agent模式• 管理Agent协调多个子 Agent并迭代决定后续 步骤。• 人类列出了Agent、他 们的角色、工具等之间 的层次结构。路由器模式• 人工定义流中存在的路 径/函数。• LLM 对它可以采用的功 能或路径做出基本决定。基础响应器• 人工指导整个流程。• LLM 只是一个通用的响 应器 ，它接收输入并生 成输出。 它对程序流几 乎没有控制权AI Agent成熟度等级四等级五等级一等级二等级三AI会从少数人掌握的 「新质生产力」 变成广泛普及的 「基础设施」销售用例• 客户会议 ，会议记录• 潜在客户开发与拓展• 潜在客户评分• 解决方案PPT通用数据用例• 数据基础设施、存储与统一• 数据解读与数据对话• 数据获取与提取内容与体验社交与人际关系商务与销售数据管理广告与促销内容营销销售自动化赋能与智能化 视频营销商业/客户智能与数据科学 在线聊天与聊天机器人 社交媒体营销与监测合作内容管理系统CMS) 与网站体验管理受众/营销数据与数据增强客户体验服务与成功 电子邮件营销SEO移动应用 优化、 个性化和测试AI正在迅速渗透各行各业， 在市场工作中， 内容营销使用最多组织认知上的差距，会导致什么问题?市场部与销售部的认知差距BesChannels?1客户洞察问题客户触达问题营销协同问题客户行为和表单的数据有限，我们对客户的了解不够深入，无法对客户一些关键行为提前做出预判销售对市场线索质量不满，市场觉得销售不重视，管理者没有时间去复盘每条线索，检查每个环节的话术营销自动化群发易打扰客户，但是依旧在不停的做 ，管理者也难以实现内容个性化73%的 市场营销总监认为公司的价值，销售没有传递给客户销售总监认为市场给的90%的线索是沉默线索数据来源：销售和市场管理，美国市场学会待激活线索不愿意沟通SAL无效线索无人接听仅初步了解挂断销售跟进SQL断点3：• 线索需求判断？• 客户画像分析和质量评估？• 跟进策略推荐？• 个性化宣传海报和个性化营销材 料推荐断点2：SDR工作台自动化对外话术推荐AI外呼质检平台， 自动评估每次呼出质 量， 自动打分市场团队 客服团队 销售团队断点1：客户数据的收集与数据处理不够 智能化触达客户的内容不够个性化断点4：部门协同效率问题不同组织在不同营销环节的断点基础信息未填写 完整基础信息已满足：姓名 、手机 、岗位 、 品牌、公司 、业务 需求线索池公司名称产品线不同区域市场活动推广MQL订单新线索更新沟通记录无效线索有效线索跟进失败跟进中已退回空号播放/挂断客户没有需求交叉验证：线索重新分配更新沟 通记录状态变 更阶段变更数据问题• 公司虽然拥有海量客户数 据，但准确预测购买需求存 在困难• 数据分析局限于基本客户信息（如姓名 、公司名称）， 缺乏对行业趋势 、公开招标 信息 、客户公司规模和发展 趋势等外部数据的整合能力技术与算法瓶颈• 尚未找到合适的智能算法 ， 能够有效结合内部和外部数 据，快速识别有即时购买需 求的客户部分数字化程度较高的头部企业对人工智能的应用主要集中在简单场景（如翻译 、文案撰写和创意生成），但直接推动业务运营的应用较少。成本与效率问题• 单个线索的认知与审查成本高昂，营销部门的相关费用 高企业想解决， 但是受限于技术问题02 用户数据• 姓名 ，公司名称• 职位级别 • 地区• 细分市场• 行为特征• 偏好的市场• 产品兴趣度• 购买意愿• 参与程度• 参与途径• 潜在客户状态• 交易记录• 是否购买我们的产品• 交易总量• 是否是回头客03 人工智能计算需 求评估• 整合外部账户和内部联系 人• 基于外部和内部标签对客 户进行评分• 通过机器学习优化算法， 以改进和校准评分系统• 自动识别和分类评分线索• 自动识别并采取相应行动• 高评分线索（机会） - 将其分配到相关渠道， 如 Salesforce或GoogleCloud• 中评分线索 - 通过数字 营销活动持续培养 ，提供个 性化体验（设计邮件 、内容 、 选择群组等）• 低评分线索 - 通过数字 营销活动重新激活01 市场竞争力评估• 收入和利润表现• 市场价值和资产规模• 投资和融资动态• 并购活动• 产品销售情况• 市场拓展能力• 研发投入• 研发项目进展• 研发团队状况• 产品种类• 专利情况• 购买力分析• 学术排名• 研发预算和项目规划• 新研发平台• 法规和市场环境• 招标信息• 客户需求• 招聘和人事变动• 商业合作伙伴关系• 市场趋势分析• 新制造基地和实验室建设行业先进的企业， 已经在试用AI进行数据挖掘（以致趣某客户为例） 数据与人工智能相结合 ，能够创建算法和模型，使机器具备学 习 、推理和决策的能力 。外部数据 CDP数据 AI数据 、A I语料数据 、外呼数据 、 Step1: 数据基座 会议数据