你已經(jīng)是個成熟的AI，該學(xué)會自己做決策了！！

隨著大數(shù)據(jù)技術(shù)更迭與市場需求的雙向疊加推動，AI賦能業(yè)務(wù)應(yīng)用場景升級的邊界在不斷擴展。新一輪科技革命和商業(yè)創(chuàng)新加速AI、大數(shù)據(jù)等應(yīng)用生態(tài)的落地，激發(fā)更強勁的發(fā)展動能，給予企業(yè)市場廣闊的服務(wù)生態(tài)。

基于此，作為一家致力于提供AI驅(qū)動的客戶數(shù)據(jù)技術(shù)解決方案的科技公司，創(chuàng)略科技以產(chǎn)品為基礎(chǔ)、以技術(shù)以動力，持續(xù)通過技術(shù)+服務(wù)賦能企業(yè)基于業(yè)務(wù)應(yīng)用AI算法實現(xiàn)業(yè)務(wù)價值，驅(qū)動企業(yè)逐步構(gòu)建起智能化、精細化和個性化服務(wù)場景體系。

后疫情時代的數(shù)字化轉(zhuǎn)型跳脫不開科技與AI的加持，在這種精細化的運營變革中，眾多企業(yè)正不斷通過數(shù)字化技術(shù)重新定義服務(wù)內(nèi)涵，推動業(yè)務(wù)增長與商業(yè)模式創(chuàng)新。

隨著AI技術(shù)在商業(yè)營銷領(lǐng)域的應(yīng)用，CDP+AI的技術(shù)融合與應(yīng)用正賦能企業(yè)上演“彎道超車”，探索更為落地的服務(wù)互動與業(yè)務(wù)前景。

AI的商業(yè)化落地與應(yīng)用，既是企業(yè)技術(shù)的擴展，又是企業(yè)數(shù)據(jù)資產(chǎn)的運營。從流程來看，這兩項基于業(yè)務(wù)的搭建及運營極大程度確立了AI應(yīng)用的落地效果。因此，推動AI深入業(yè)務(wù)實踐的必要前提在于數(shù)據(jù)治理，一方面要通過CDP破除數(shù)據(jù)孤島，積累規(guī)范、完整、統(tǒng)一的企業(yè)數(shù)據(jù)資產(chǎn)；另一方面則需要深入業(yè)務(wù)，管理、使用數(shù)據(jù)，基于AI發(fā)揮數(shù)據(jù)的應(yīng)用價值。

對企業(yè)而言，在全域營銷領(lǐng)域基于One-ID建立360°用戶畫像，借助AI技術(shù)針對不同場景設(shè)計算法模型，同時對模型效果實時監(jiān)控與持續(xù)優(yōu)化，以增加營銷活動的投資回報率，達到精準(zhǔn)營銷的目的，實現(xiàn)數(shù)據(jù)的價值變現(xiàn)。

企業(yè)精準(zhǔn)營銷的終極目標(biāo)就是為每個消費者提供不一樣的陪伴方式與個性化的產(chǎn)品服務(wù)。這個終極目標(biāo)實現(xiàn)之前的關(guān)鍵在于，盡可能多層次、多群體的提供產(chǎn)品服務(wù)和互動溝通模式，以最小的成本達到營銷效率最大化。

基于業(yè)務(wù)積累和實時的CDP數(shù)據(jù)，企業(yè)在各業(yè)務(wù)場景中應(yīng)用AI算法和模型分群體、分層次鎖定用戶，評估營銷效率、劃分營銷等級，再匹配相應(yīng)的營銷策略，通過數(shù)字化工具推送個性化內(nèi)容、產(chǎn)品以及服務(wù)，在降低成本的同時大幅度提升營銷效率效果，最終達到智能精準(zhǔn)營銷。

以汽車行業(yè)為例，車企可基于AI算法構(gòu)建模型分析，針對不同生命周期的用戶分層運營。具體而言：

• 針對導(dǎo)入期的用戶，可通過營銷計分模型定義與跟進高價值線索，在過往創(chuàng)略科技的合作實踐中，營銷計分模型鎖定高意向客戶的準(zhǔn)確率高達97.3%；
• 針對成長期的潛在客戶，可通過預(yù)測性模型預(yù)測其轉(zhuǎn)化率，采用短信推送、外呼試駕等措施增強接觸頻率；
• 針對保有車主等成熟用戶，可基于車聯(lián)網(wǎng)，云服務(wù)平臺等實時更新的汽車數(shù)據(jù)，通過AI算法從中發(fā)現(xiàn)細微的變化，評估其影響性，向車主推送預(yù)警信息，進行提前預(yù)測性維護與保養(yǎng)?；诮M合模型算法，預(yù)測準(zhǔn)確率最高可超過98.5%，車企實際可提升數(shù)倍乃至數(shù)十倍的營銷效率效果。

當(dāng)企業(yè)積累了全渠道營銷數(shù)據(jù)，可基于CDP針對反饋數(shù)據(jù)進行深度洞察與分析，在AI算法的驅(qū)動下實時發(fā)現(xiàn)用戶的潛在需求，實踐以用戶為中心的理念，及時調(diào)整運營策略，最大化運用數(shù)據(jù)資源，發(fā)揮數(shù)據(jù)的商業(yè)價值。

同時，在逐漸豐富海量數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，可優(yōu)化算法持續(xù)降低交易成本和運營成本，靈活調(diào)整業(yè)務(wù)流程，利用數(shù)據(jù)智能定位實際業(yè)務(wù)問題，采用最恰當(dāng)?shù)倪\營方式解決問題、構(gòu)筑價值。

不同行業(yè)、不同企業(yè)在不同階段對業(yè)務(wù)的重點關(guān)注度是有差異的，因此要使用不同的AI技術(shù)，特定的場景需要采用特定的設(shè)計方案和定制化解決方案，更針對性、更智能地挖掘不同業(yè)務(wù)場景中數(shù)據(jù)蘊含的價值。

對比零售行業(yè)和汽車行業(yè)對AI技術(shù)應(yīng)用的側(cè)重點，前者側(cè)重點在于借助AI技術(shù)對消費者，商品和場景進行技術(shù)升級，后者的側(cè)重點則是從用戶旅程出發(fā)，基于用戶360°畫像為驅(qū)動構(gòu)建AI數(shù)據(jù)模型，定位業(yè)務(wù)場景的服務(wù)人群。

依賴于數(shù)據(jù)的AI為整個營銷提供了底層驅(qū)動力，企業(yè)專注于其競爭優(yōu)勢發(fā)揮智能營銷的作用。以零售行業(yè)企業(yè)的部分應(yīng)用場景為例：

• 基于交叉銷售模型，給不同的用戶推薦更有可能接受的粘性產(chǎn)品；基于客戶細分模型和細分群體響應(yīng)偏好模型，給不同層級的用戶推薦不同的內(nèi)容和服務(wù)，從而采用不同響應(yīng)策略；
• 基于商品可建立不同的分析預(yù)測模型識別用戶規(guī)模，預(yù)測潛在銷量，及時調(diào)整供貨規(guī)模、動態(tài)定價；
• 通過AI技術(shù)搭建模型分析，在倉庫選址，庫存分布，人員比例等方面的配比達到效率最大化；

在技術(shù)的不斷推動與加持下，AI應(yīng)用的探索領(lǐng)域還涉及無人智慧門店，使門店成為AI技術(shù)綜合應(yīng)用的集成體現(xiàn)。無人零售、智慧零售在節(jié)省人力成本的同時，實現(xiàn)了用戶自主服務(wù)、智能化購物，極大地提升了用戶體驗，提高了雙方的交易效率。

伴隨著機器學(xué)習(xí)預(yù)測、自然語言處理和數(shù)據(jù)分析等技術(shù)的落地和成熟，實時性、規(guī)模性的數(shù)據(jù)積累和AI算法共同驅(qū)動，幫助企業(yè)基于數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)變決策與組織方式，切實深入業(yè)務(wù)場景賦能營銷轉(zhuǎn)化，使其更智能、更高效。

通過數(shù)據(jù)建模、分析處理以及預(yù)測性分析等數(shù)據(jù)流程工作，利用AI強大的學(xué)習(xí)能力和區(qū)塊鏈等技術(shù)的融合發(fā)展，企業(yè)可在安全規(guī)范的情況下以數(shù)據(jù)驅(qū)動業(yè)務(wù)增長，以算法模型驅(qū)動數(shù)據(jù)價值的實現(xiàn)，將數(shù)據(jù)分析轉(zhuǎn)化所得的洞察應(yīng)用于企業(yè)業(yè)務(wù)戰(zhàn)略、創(chuàng)新及決策，在運營中賦能于具體的業(yè)務(wù)場景。

依托于過去多年服務(wù)于多行業(yè)企業(yè)的經(jīng)驗實踐，創(chuàng)略科技基于CDP調(diào)研梳理、落地實施和長期運營，積累了一整套從基本認(rèn)知到方法論，再到AI應(yīng)用場景和實際案例的規(guī)劃與實踐體系，并針對此創(chuàng)建了具備行業(yè)Know-how、懂業(yè)務(wù)場景、數(shù)據(jù)邏輯、系統(tǒng)搭建、策略分析的運營團隊，幫助企業(yè)從頂層設(shè)計出發(fā)自上而下貫穿基于CDP與AI融合的數(shù)智化轉(zhuǎn)型，再自下而上實踐基于業(yè)務(wù)的數(shù)智化理念，與企業(yè)一起驅(qū)動基于AI的CDP持續(xù)發(fā)揮業(yè)務(wù)應(yīng)用價值。