1. 程式人生 > >人工智慧修煉之路(六)--參加賦能未來移動智慧營銷峰會

人工智慧修煉之路(六)--參加賦能未來移動智慧營銷峰會

       今天,參加了《廣告主》主辦的賦能未來,移動智慧營銷峰會。新意動李帥主持整個峰會,傳媒大學商學院院長髮表致辭,主要從媒體發展歷程、新技術對營銷產生的影響以及大家對移動智慧營銷的根本認識。

      凌致時裝常飛以 資料資產,資料價值為主題作了一場精彩的演講。

       首先簡單介紹了綾致發展歷程,伴隨著從資料到資料資產的發展思路的變化,資料散落分佈,缺少360客戶立體畫像,與客戶互動缺少有效工具與方法,沒有營銷效果監測。

      資料資產解決方案就是在使用者與代理商(銷售商)之間架起一個DMP的橋樑,利用打通消費者認知、興趣、購買、忠誠及分享反饋的全鏈路。資料可視、資料可追蹤、可優化是資料形成資產的重要環節,品牌策略、品牌傳播、品牌運營全方位精細支撐。

      企業一二方資料和第三方資料匯聚成資料資源,將資料運營起來,就是在運營產品,通過資料驅動產品的智慧營銷,達到效益增長的目的。企業一二方資料包括交易資料、會員資料和活動資料。第三方資料包括:年齡、興趣、學歷、收入等。

      以一個業務場景舉例,說明如何實現營銷智慧化。營銷智慧化的終極目標就是以人為本理念的貫徹,加強和顧客的溝通,通過導購使顧客輕鬆購物,達到很好的消費體驗。會員,主要通過折扣季方式(頻率問題、品牌、客單價都是考慮因素);會員+拉新視線資料異業合作,使用拉新客戶的朋友圈投放效果、heroApp,Re-targeting,實現產品附身,讓客戶試穿,釋出朋友圈,讓朋友圈來進行評論(商機),VVIP客戶關懷,加強線下購物的關懷,新店引流如何實現,讓客戶感覺消費讓利、實惠、忠誠於品牌,就是營銷的最大成功。

      智慧從雲端走向終端,探索端到端的資料能力。終端側智慧至關重要。雲端處理和終端側處理分別處理,終端側處理在最靠近數配置的位置處理資料對雲端處理進行補充,能做到隱私、可靠、低延時、高效、個性化。

      TalkingData實現端到端的智慧應用架起了連線+端計算和資料+雲的橋樑,連線萬端的基礎設施、邊緣計算能力開放,端+雲,貫穿的資料工程,人-物,打通的資料能力。

       TD深挖情景智慧,幫助企業把握使用者的行為。情景感知平臺通過收集使用者在做什麼,在哪兒做,什麼時候做三個主題,形成使用者的消費動機,最後形成生活行為畫像,而這些閉環的形成離不開低級別感測器資料,通過GPS、加速計、陀螺儀感知情景。事件是通過訊號處理等手段,情景模式深度學習,通過深度遞推神經網路學習事件行為規律,通過神經語言程式學習規律所代表的意義實現情景感知,行為畫像是通過深度學習以半人工干預的方式將人群和單獨個人的相似性進行高度的行為模式融合。

       從人本到物本資料,探索萬物互聯的資料場景。萬物互聯將產生百倍於人本資料的連線和資料體量,包括人本-物本資料關聯物本資料場景挖掘、物本資料的開放智慧、物本資料安全等。

      無界物聯  數智通達。TD和中國移動共同組建情景感知聯合實驗室。做大連線規模、做優連線服務、做強連線應用,通過全面支援智慧連線、開放平臺、晶片模組、智慧硬體、行業應用等。開放平臺:開放能力使能行業,共建智慧資料新生態,實現資料分析,個性服務,提供即時決策依據。包括:on-device AI技術、海量感測器資料、人本-物本資料關聯、精準場景還原等。物聯網資料個人隱私保護,跨境資料傳輸共享的行業規範。

       網路產品開發商,網路服務提供者和網路運營者的一般規定,對保護個人資訊的強調、跨境資料傳輸的原則、對關鍵資訊基礎設施保護的、建立網路防禦的安全風險評估、監測、監控、預警、通知、升級、應急響應等,對不符合遵循條款的罰款和懲罰。  中國移動最後總結:一枝獨放不是春、百花齊放春滿園。

      企業的智慧化升級:網際網路+概念重塑新一代資訊科技形態,提出網際網路+概念,創新2.0下的網際網路發展新形態、新業態;影響:重塑新一代資訊科技的形態,改變固有模式,引領創新驅動發展。

     智慧化新技術驅動金融行業革新包括:人工智慧、雲端計算、區塊鏈、大資料在智慧化浪潮下,滿足客戶對金融產品的個性化需求。

     傳統券商與網際網路券商智慧功能出現時間對比圖,視覺化非常突出。資料孤島時代、BI時代(主要支援BI資料分析和報表系統,響應即席查詢,基礎資料庫倉庫由資料彙集->數倉建模->歷史存檔)、DI時代(為DI資料智慧應用提供高保障的資料),資料中臺(海量資料整合-行業資料模型-資料加工工藝-資料治理體系等)。

      3A3R使用者生命週期方法論,指導精細化流量運營。小前臺,包括:智慧客服、智慧投資、智慧理財、智慧搜尋、智慧推薦、場景營銷。大中臺,包括資料中臺:資料智慧、建模演算法環境、量化規則引擎、知識圖譜、自然語言處理、生物特徵引擎等;運營中臺:渠道模組、活動模組、使用者模組、營銷模組、內容模組、任務模組等。全庫包括:使用者庫、產品庫、資訊庫、知識庫、資料倉庫、第三方資料等。

      活動資料分析模板:流量類資料(PV、UV等)、關鍵環節漏斗(外推頁漏洞等)、效果類資料(新增效果、流失招回等)、頁面熱力圖及使用者行為軌跡分析、留存率資料(次日、7日、30日);費用、創收、ROI等。

     內容運營:實現個性化資訊展現和智慧運營,提升使用者資訊。極致的使用者資訊閱讀體驗、千人千面的智慧資訊展現、海量資訊資源的高效利用、營銷廣告的個性化露出、服務體系的線上落地、使用者粘性和業務轉化的提高。

    人機結合:人工推送測試自動化策略及進行營銷、資訊系統自動推送客戶訂閱訊息用於服務、基於使用者標籤+策略中心的營銷自動化推送。

    精準推送包括:人群策略、推送策略、素材獲取、素材編輯、素材推送、資料回收、資料分析等環節。