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免费软件站,电商运营八大流程,网站开发技术流程,公众号怎么制作微信红包封面本文剖析营销策略工具的演进历程#xff0c;从传统4W1H框架(何时、何地、何内容、对何人、如何转化)到AI驱动的智能Agent系统。智能营销通过整合多渠道非结构化数据#xff0c;实现从千人千面到一人一策的精准跃迁#xff0c;包括自动生成方案、编排…本文剖析营销策略工具的演进历程从传统4W1H框架(何时、何地、何内容、对何人、如何转化)到AI驱动的智能Agent系统。智能营销通过整合多渠道非结构化数据实现从千人千面到一人一策的精准跃迁包括自动生成方案、编排用户旅程、动态派发激励和精准择时渠道。未来营销人将更像智能Agent的策展人把控边界让AI完成精准匹配与执行实现营销效果最大化。01营销策略的本质4W1H营销策略的核心可以简化为经典的 4W1H在合适的时间WHEN用合适的渠道WHERE把合适的优惠/内容WHAT推给合适的人WHO促成转化。在设计策略系统的阶段需要考虑到营销的多样场景和玩法方便后续扩展。**WHO目标人群**运营可能通过标签如性别、年龄等基础画像特征圈选客群或者通过行为规则如浏览、交易等行为规则圈选客群或者商务/数据分析师提供一个精准的名单包。这几种都是批量客群的方式某些场景下会对单点的满足特定行为的客户进行营销通过事件完成。客群相关内容可以回看第一篇客群部分。传送门至《营销系列1 | 关于智能化营销工具》**WHEN时机点**运营可能需要定时触达客户又可能细分为定时单次、定时循环触达。循环的频率按照天/周循环还需考虑是否需要避开节假日。在每一场秒杀大促开始前20分钟设置push推送提醒用户秒杀即将开始快来蹲点抢购实现为秒杀场次聚力的效果。直播同理开播前15分钟吸引用户关注进入直播间积累人气。又如每月末对流失客户进行召回营销发送抽奖活动消息push。除定时外还有对单点的满足特定行为的客户自动触发。满足特定行为可能是单个行为也可能是两个或以上行为。自动触发也需考虑是完成动作后实时触发还是需要一定延时后触发。如用户申请业务办理填写了申请信息行为A但间隔了半小时仍未完成流程行为B会判定为用户在申请过程中脱落需推送客户信息至电销专人跟进。**WHERE渠道**遍布各种主动触达客户的渠道如app push、app站内消息、短信、微信公众号推文、微信模板消息、微信订阅通知、小程序订阅通知、邮件、资源位、电销外呼、智能外呼、企微消息、抖音消息等。传送门至《营销系列4 | 客户触点主动触达与客户主动来》不同的营销渠道有对应的特点和适用场景搭配使用效果会更好。电销的特点是直接主动触客、强曝光但容易打扰客户、人工成本高可与智能外呼搭配使用。一些资源较差的名单可以先通过智能外呼触客有意向后坐席电销触客。智能外呼的特点是机器没有时间人力的限制工作效率高但机器人话术难以实现令人满意的人机交互效果。企业微信的特点是通过微信沉淀社交关系与客户建立长期联系机制更具用户粘性。短信和邮件的点击率非常低。APP push发送太频繁客户容易关闭通知。且容易被淹没可以结合亮屏时机的方式推送使用。微信服务号折叠的趋势下推文的点击率呈下降趋势。小程序自然流量越来越多可以考虑新增更多资源位但小程序的主动触达方式很少且微信非常克制订阅后仅允许发送一次。**WHAT钩子**通过权益和内容吸引用户进行转化。常见的权益有优惠券、虚拟卡券、第三方合作机构权益。内容可以通过专题推荐、个性化文案、故事化种草。**HOW如何触达**触达客户还需要考虑频次消息类的触达内容频繁触达容易打扰客户权益类的触达未限频容易被薅羊毛、造成资产损失。需要对策略进行主体和次数的限制考虑黑名单进行触达管控拦截。一个完整的策略生命流程包括创建——审批——执行——结果反馈。策略创建后由于涉及到权益发放和批量触达客户需有完备的复核和审批机制在审批通过之后才能触达客户。由于是人工审批可能出现审批人错过策略设定推送的时间却仍未完成审批的情况。在设计策略审批功能时需要考虑审批时效的影响。如在设定的推送时间点前仍未完成审批一般常见的处理有三种直接取消推送、审批完立即推送、顺延至次日相同时间点推送。审批完立即推送这种方式需谨慎考虑可能审批人操作完已经是深夜此时批量触客极易打扰客户引起客诉。另外由于策略系统基于客群和事件的数据还需要考虑数据时效性的影响。比如用户名下优惠券即将过期发送消息提醒当天可能用户已经将优惠券用掉了。如时效无法进一步提高的情况下需要在文案上做好兜底规避比如信用卡还款常用的文案是“如已还款请忽略”02策略系统的技术底座盘点完策略的玩法后我们不妨思考下搭建策略系统需要具备哪些模块。策略的4W1H作为中台联动了多个系统模块包括行销端管理系统、资源位管理系统、素材生成系统、权益系统、活动系统等。数据底座业务数据、客户数据、第三方数据、标签、事件。WHO目标人群支持标签客群、规则客群、名单客群和单点客户单点客户也可以限制是否命中了客群。WHEN时机点支持定时和自动触发两种类型其中定时包括单次和循环两类循环可支持按天、周等频次循环自动触发包括单事件触发和多事件触发多事件触发支持A且/非B的关系且可以配置间隔时间。在满足事件后支持实时发送或延期发送。WHERE渠道对接行销端管理系统、资源位管理系统、微信开放能力、抖音开放能力。WHAT钩子对接素材生成系统、权益管理系统、活动系统HOW触达方式对接触达管控系统通过流程画布工具配置引擎节点和流程。分析工具用户画像分析、用户行为分析、转化漏斗、AB实验。AB实验在策略触达中是非常重要的工具之后会单独写一篇。管理中心数据监控、异常告警、审批管理、操作日志。03AI时代 智能Agent让营销更“聪明”我们前面谈的是一个常规营销策略系统具备的模块和能力在精细化运营的趋势下千人千面还不够要做到一人一策。AI加持的智能营销策略也叫生成式营销正在兴起AI营销agent逐渐成为常规手段。精细化运营的趋势下不同细分客群的时间偏好、内容偏好、渠道偏好各有差异。如何定义“合适”、“最佳”、“有吸引力”AI择时算法、渠道偏好算法、内容推荐算法、权益推荐算法等各类算法策略纷纷上场在营销人群、时间、内容、渠道、频控、权益等多个维度实现单个用户粒度的千人千面个性化推荐。模型算法的应用只是营销agent的一个切片。营销策划agent工作流本质上是一个会思考的营销大脑。智能agent与传统营销策略系统的不同点交互方式传统营销策略是通过手工配置流程画布节点生成。智能agent是文本/语音交互的方式不需要手工配置通过类似日常沟通的对话方式实现交互。数据源传统营销策略基于结构化的数据标签和事件智能agent能整合多渠道非结构化数据包括文本、语音、图像、视频等转为标准化业务标签客户画像更立体。据火山引擎文档介绍当前企业结构化的数据仅占全部数据量的20%其余80%都是以文件形式存在的非结构化和半结构化数据。可以在客服、热线、企微对话、公众号回复留言中提取用户关注的问题、偏好、评价、反馈等。传统营销策略是基于运营和数据分析的经验沉淀智能agent是通过汇总客户数据自动生成最优组合策略。能够自主决策和动态调整策略。自然语言描述营销目标后营销agent会进行深度思考自主决策生成营销策略包括客群、触达时机、触达渠道、触达内容的设计。策略生成后拆解任务由不同的agent执行任务完成动态优化。业界已有一些生成式营销策略的解决方案如腾讯企点的解决方案。一起来看看它能做什么自动生成方案运营仅需输入目标如激活30天未购用户AI可以自动生成多套备选方案如专属折扣老友回归礼、邀请好友得双倍积分、限量新品优先体验等并附带预期效果模拟和资源需求清单。编排用户旅程智能匹配商品组合、权益激励、内容素材与触达渠道规划最佳执行时机。根据用户偏好、购买能力与消费周期推荐最匹配的产品和服务组合。动态派发激励结合用户价值分层和敏感点分析动态派发优惠券、积分和权益等激励手段。精准择时渠道根据用户渠道偏好和内容偏好选择交互方式和呈现主题。基于用户历史响应时间和活跃时间精准设定触达节奏。“六维的精细化决策模型支持在人群、商品、权益、内容、触点、时机六大维度进行毫秒级动态调优实现千人千策一人一策”火山引擎智能营销agent还提供了“一户一策”的解决方案。官方定位是新一代AI营销决策中枢融合画像分析、实时意图识别、动态策略生成的能力驱动营销升级。能力上包括语义理解、拆解分析深度思考推理业务意图拆解营销目标融合通话录音、聊天记录、交易行为等数据智能圈选客群锁定营销机会智能生成触达策略自动生成最优组合策略实现个性化触达……这种一户一策的营销方案非常适用于金融行业的销售/客户经理1V1展业。对头部和腰部客户进行1V1营销的时候客户经理可以通过营销agent基于客户历史电销、企微聊天记录、交易记录、行为轨迹生成完整的用户画像推荐与客户匹配的产品。智能营销agent不代表策略完全由AI生成也留有足够的人机交互空间。支持运营查看agent圈选的客群情况和画像特征生成触达策略方案后也支持运营修改触客的权益和内容文案。04生成式策略的系统框架数据输入区别于传统营销策略系统仅能基于结构化的数据智能agent底层整合了多渠道的结构化和非结构化数据包括文本、语音、图像、视频等。数据加工处理对数据进行清洗加工处理关联统一用户主体id图像数据OCR识别语音数据ASR处理剔除无效数据包括群发、表情包、转语音信箱等进行会话分割和排序提取标签和特征数据。模型智能决策集成各种大模型能力意图识别模型识别用户自然语言描述的目标通过推理和规划模型输出策略。策略输出应用营销策略编排在智能营销agent之下调用了若干个小agent如客群圈选agent内容生产agent客户触达agent数据分析agent等实现效果。收集业务数据指标通过A/B测试和归因分析找出高效策略因子。将经验反哺知识库让下一次生成更精准。未来的营销人更像是智能Agent的策展人——设定方向、把控边界然后让AI去完成那些繁琐又精妙的匹配和执行。AI时代未来的就业机会在哪里答案就藏在大模型的浪潮里。从ChatGPT、DeepSeek等日常工具到自然语言处理、计算机视觉、多模态等核心领域技术普惠化、应用垂直化与生态开源化正催生Prompt工程师、自然语言处理、计算机视觉工程师、大模型算法工程师、AI应用产品经理等AI岗位。掌握大模型技能就是把握高薪未来。那么普通人如何抓住大模型风口AI技术的普及对个人能力提出了新的要求在AI时代持续学习和适应新技术变得尤为重要。无论是企业还是个人都需要不断更新知识体系提升与AI协作的能力以适应不断变化的工作环境。因此这里给大家整理了一份《2025最新大模型全套学习资源》包括2025最新大模型学习路线、大模型书籍、视频教程、项目实战、最新行业报告、面试题等带你从零基础入门到精通快速掌握大模型技术由于篇幅有限有需要的小伙伴可以扫码获取1. 成长路线图学习规划要学习一门新的技术作为新手一定要先学习成长路线图方向不对努力白费。这里我们为新手和想要进一步提升的专业人士准备了一份详细的学习成长路线图和规划。2. 大模型经典PDF书籍书籍和学习文档资料是学习大模型过程中必不可少的我们精选了一系列深入探讨大模型技术的书籍和学习文档它们由领域内的顶尖专家撰写内容全面、深入、详尽为你学习大模型提供坚实的理论基础。书籍含电子版PDF3. 大模型视频教程对于很多自学或者没有基础的同学来说书籍这些纯文字类的学习教材会觉得比较晦涩难以理解因此我们提供了丰富的大模型视频教程以动态、形象的方式展示技术概念帮助你更快、更轻松地掌握核心知识。4. 大模型项目实战学以致用当你的理论知识积累到一定程度就需要通过项目实战在实际操作中检验和巩固你所学到的知识同时为你找工作和职业发展打下坚实的基础。5. 大模型行业报告行业分析主要包括对不同行业的现状、趋势、问题、机会等进行系统地调研和评估以了解哪些行业更适合引入大模型的技术和应用以及在哪些方面可以发挥大模型的优势。6. 大模型面试题面试不仅是技术的较量更需要充分的准备。在你已经掌握了大模型技术之后就需要开始准备面试我们将提供精心整理的大模型面试题库涵盖当前面试中可能遇到的各种技术问题让你在面试中游刃有余。为什么大家都在学AI大模型随着AI技术的发展企业对人才的需求从“单一技术”转向 “AI行业”双背景。企业对人才的需求从“单一技术”转向 “AI行业”双背景。金融AI、制造AI、医疗AI等跨界岗位薪资涨幅达30%-50%。同时很多人面临优化裁员近期科技巨头英特尔裁员2万人传统岗位不断缩减因此转行AI势在必行这些资料有用吗这份资料由我们和鲁为民博士(北京清华大学学士和美国加州理工学院博士)共同整理现任上海殷泊信息科技CEO其创立的MoPaaS云平台获Forrester全球’强劲表现者’认证服务航天科工、国家电网等1000企业以第一作者在IEEE Transactions发表论文50篇获NASA JPL火星探测系统强化学习专利等35项中美专利。本套AI大模型课程由清华大学-加州理工双料博士、吴文俊人工智能奖得主鲁为民教授领衔研发。资料内容涵盖了从入门到进阶的各类视频教程和实战项目无论你是小白还是有些技术基础的技术人员这份资料都绝对能帮助你提升薪资待遇转行大模型岗位。大模型全套学习资料已整理打包有需要的小伙伴可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】