【2025】大模型时代---营销的关键。从零基础到精通,精通收藏这篇就够了!

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不少品牌方都跟壹览商业表达过相似的观点:近两年,营销变天了。

“去年我们有两家电商平台投流预算砍半。如果ROI还是目前这个数字,我们就会考虑将重心只放在表现最好的电商渠道了。”一位美妆品牌方对壹览商业表示。

去年至今,企业砍种草、投流预算,已成为常态。移动互联网到了用户、流量趋于见顶的成熟期,企业对渠道的预算分配上愈发谨慎保守。趋势体现为:营销的预算从种草端向转化端倾斜,企业更看重“确定性的生意机会”。

为什么大量企业做不好营销?一方面,零售行业的渠道变多了,比如床垫品牌喜临门,光线上渠道就有9个,线下门店5600多家,该如何精细化触达人群?一方面,理性消费时代的回归,消费者对于手中的“钱袋子”怎么用也更谨慎。增量市场转为存量市场,企业又该如何说服消费者购买产品?

说到底,做好生意的起点是精准营销,而精准营销的起点,是数据管理。正如阿里巴巴集团副总裁、瓴羊CEO朋新宇说的:不能驾驭数据,就无法驾驭市场。

这里的驾驭数据不仅是单纯的报表数据、GMV数据,而是指:企业有必要拥有对全域用户数据的清晰洞察。把这句话放到2024年来看,企业不止得驾驭数据,还得驾驭AI,不仅要让数据为己所用,为企业提供决策依据,更要“明智”地用,用数据和AI,在不确定的时代,寻找确定性的商机。

1

不打破数据困境,就做不好营销

一家困于数据的企业,逃不过这些行业痛点:

1、服务商多,系统多,不同系统内的人群大都通过项目管理协同,并不通过业务和数据协同。因为他们之间缺少链接,导致了集团业务间的低效与割裂。

2、种草转化一手抓难,一方数据非常重要但丰富度有限,数据智能概念美好但又难以匹配业务价值找到落地点。如何合规使用全域数据和AI智能帮助企业在激烈的竞争中找到新的增长点成为了新的课题。

为解决这些痛点,企业们亟需一个全链路营销工具。这个工具既需要将所有营销场景置于同一空间,还需要具备串联及处理数据的AI智能能力。

值得注意的是,IDC在今天发布了一份报告,对中国当下的全渠道营销平台进行了分析。在报告中,IDC评价瓴羊Quick Audience为领导者级别。并在全域数据、AI智能能力助力企业实现全域营销的层面给出了肯定。

瓴羊Quick Audience(下称QA),以其自动化营销的能力,成为了某全球知名服饰品牌打破数据困境的有力武器。

运营人员的痛点是电商平台例如天猫沉睡人群即将流失,无有效抓手激活沉睡人群。借助QA,运营人员选定北京、上海、广州共计42家门店5公里内常驻或工作的天猫沉睡人群,结合智能亮屏时机能力在设备预测活跃时刻推送瓴羊超信,实现沉睡人群的线下门店召回。相比于对照组,实验组到店概率提升18%,线下转化率提升35%,全渠道转化率提升40。增长效果显著。

在伽蓝集团大数据中心营销数字化产品运营部总监王超看来,品牌实则是一个消费者关系的总合。有了数据中台后,企业就能很清楚地知道业务端产生的大量市场数据,可以回流到哪里去做进一步的分析和结果导出,并二次运用到包括营销在内的多个业务场景中,形成正反馈循环,真正盘活数据运用。

(引用来源:《102 个增长实例:数智化增长领头羊》)

破解数据困境之后,营销的下一步在于:洞察“立体的人”。

2

不抓住“立体的人”,就做不好营销

以往,零售商家很难获取真实有效的C端用户数据,这是因为,标签是扁平化的。

为什么在过去扁平化的标签可行?因为过去是增量市场,即便是扁平化的标签也可以让企业获得增长,但在当下的存量市场,更明显的趋势是:企业抓不到立体的人,就做不好营销。

如何理解立体的人?比如,一个人可以既是孕妇又热爱运动,一个人在给宠物买飞盘的时候或许还喜欢户外活动…一个人,不只是一个简单的性别或城市、学历等单一标签可以定义的,每个人都是复杂且全面的。

但大量商户仍然面对这样的情况:会员基数虽大,但却缺乏对会员特征数据的深度洞察,导致现有的CRM(客户管理系统)系统无法基于数据进行精准的营销推送,只能进行普推。

高端女装品牌朗姿就是通过数据+智能洞察,“抓住”立体人群,实现增长的典型案例。

(图源:微博@朗姿股份LANCY)

为了激活不同消费特征的消费者,朗姿集团采用多品牌矩阵战略,并充分布局线上线下全域经营渠道,旗下女装业务板块包括朗姿、莱茵等品牌。

当服饰同行还在纠结,如何处理多平台、多渠道、多品牌的复杂关系时,朗姿已经开始携手瓴羊,开始触达“立体的人”。

具体来看,QA将整个触达的过程分为四步:

一、将预测年龄、预测性别、预测居住地等标签,作为人群货品分层的基础。

二、快速匹配电话、OpenID、DeviceID等信息,进行消费者洞察;

三、进一步丰富价格带、内容、风格、渠道等场景营销、客户分层的应用;

四、定制属于品牌特色的标签体系,长期使用。沉淀独有消费者资产。

“哪怕是赠品策略,朗姿也能知道要为爱好户外运动的单身女性配置‘运动装备’而非‘母婴用品’,以赠品偏好去提升用户的下单冲动,本质上都是足够懂消费者。”瓴羊解释道。

在瓴羊的助力下,朗姿已经形成以天猫、京东、抖音、视频号为组合的公域主阵地,并在私域阵地持续进行内容、服务、营销、销售,实现会员GMV贡献度达40-60%。

朗姿的标签设定逻辑在各行各业同样适用。比如说在餐饮行业。餐饮行业往往有人地标签的需求,QA可以做到帮其将用户的常住地和相应门店位置匹配,并基于历史购买记录对人与货进行匹配。甚至除了核心人群推送,可能对产生产品连带性的人群也会进行定向观察。

圈定人群之后、在精准触达方面,QA也不放过每个细节。壹览商业了解到,QA的自动化营销场景里已有一个特定的组件叫“智能时机”,在发送的时候,系统会自动匹配不同ID活跃的时间段,帮企业实现更高效的营销覆盖。

在精准触达用户之后,企业更多的关注点自然会落到私域运营环节。毕竟,私域会员往往是企业最有潜力的一批消费者,对这批用户进行精细化运营,更是企业生意增长的关键。在这过程中,AI工具已经开始取代传统运营,成为主力。

3

不会使用AI,就做不好营销

在AI还没有普及的阶段,自动生成的营销内容总是粗制滥造、对会员进行购买意向排序更是天方夜谭,但随着AI开始广泛应用于企业营销,这些问题也就迎刃而解。

一批率先拥抱AI的企业,早已了解了AI工具贯穿营销全场景的必要性:能实现用户的精细化运营、还能提升经营效率、做好私域沉淀。

例如,女装品牌伊芙丽通过瓴羊营销Al的定向算法能力,锁定了4个会员营销场景,并通过预设ROI,高效管理成本,给经营增加了确定性。用伊芙丽电商运营总监Crystal的话来说:“瓴羊的’数据+定向算法’,让我们在营销上花费的每1分钱,都用成了1块钱,甚至10块钱。”

那么,包括伊芙丽在内的企业,需要做对什么才能实现这样的增长?我们总结了3个方向:

1、提高存量市场的复购率。

2、针对私域会员,进行精细化的营销触达。

3、针对日常营销、品牌营销活动准备个性化但又可标准化的展示模板。

需要承认的是,现阶段的消费市场既然是个存量市场,营销转化难度自然更高。因此,对复购率对于企业的再增长愈发重要。

试想如果你是一名运营人员,你的老板现在就要你开始准备双11大促的营销策略,你该如何想办法激活老会员的复购?

这个时候你会希望,能够把最有可能复购的老会员们给你排个名,你好挨个定向触达,提升效率。

QA的内嵌算法模型就能实现你的期待。

具体是这么做到的:QA的复购预测模型能对品牌已有的人群数据进行训练,将模型扔到数百万消费者里,会自动对复购倾向进行排序,再基于营销预算、目标人群的边界,将复购率意向高的人群进行营销推送。

定位高复购率用户和精准触达,一下都给你解决了。还额外省了你设计营销内容的时间,毕竟,QA的AI生图拥有开箱即可使用的丰富的内容弹药。

在核心会员经营层面,QA还可以助力企业做精颗粒度。比如洞察不同私域会员的需求,并推荐不同功能的产品。

显然,在自动化营销这件事上,QA是做到极致了。怪不得IDC评价:“提供了功能齐全的营销解决方案”。

4

结语

大模型时代,营销策略还得回归营销的本质,那就是在找到对的人,在对的时间,说对的话。

在壹览商业看来,大模型时代下的营销活动中,每一个业务板块不再是割裂的,而是互相协同的、数字化的。这个数字化包含了营销的每一步。商品、内容策划、整合营销和电商渠道销售等部门, 共同组成了一个“大型营销小组”。

这个“大型营销小组”要实现精准营销,需要有掌握数据的能力、圈定用户群的能力、沉淀私域的能力,这些都离不开数智化的营销工具。

需要承认的是,随着伽蓝集团、朗姿这样“吃到螃蟹的企业”不断涌现,未来的营销时代,我们将见证一场由AI驱动、数据化繁为简的深度变革。在这场变革中,优先“拿捏”数据+AI的企业,才能拔得头筹。

END

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

【2025版】最新AI大模型就业指南:大模型热门就业方向有哪些?(非常详细)从零基础入门到精通,收藏这篇就够了

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在当今数字化时代,餐饮企业面临着激烈的市场竞争和不断变化的消费者需求。为了提高运营效率和客户满意度,越来越多的企业开始借助大语言模型进行数据分析和决策支持。然而,通用大语言模型往往无法满足特定行业的需求,这时微调技术便显得尤为重要。不仅可以提升其在特定领域的表现,还能帮助餐饮企业更好地理解市场动态、优化菜单设计和提升客户体验。本文将深入探讨微调大语言模型的必要性、市场上的微调方向以及餐饮企业可以参考的微调策略,旨在为企业提供切实可行的建议和解决方案。

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则利用语音识别和合成技术,为游客提供多语言的导览服务,极大地丰富了游客的体验。此外,AI还能够提供。

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作为网安界扛把子的 OpenAI,它家的 ChatGPT 模型那是相当给力,但种类也忒多了,让人眼花缭乱,选择困难症直接原地爆炸!一会儿冒出个 GPT-4o,一会儿又来个 OpenAI o4,这名字起的,不知道的还以为是失散多年的亲兄弟呢!之前为了给团队小伙伴们扫盲,我可是专门肝了一张图,力求一图胜千言!但!是!OpenAI 上的模型实在太多了,哪个适合干啥,简直让人抓狂!就算你是老司机,也不敢保证门儿清。好消息是,OpenAI 今天终于发话了,专门撰文介绍了每个模型的独门绝技!

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不熟悉大模型技术与业务场景的情况下,怎么构建一款大模型的产品**”**现在大模型技术发展的日新月异,但市面上关于大模型的教程基本上都集中在技术实现以及基础使用。不知道你是否思考过,如果自己想用大模型解决某个领域的问题应该怎么做?‍‍‍大模型能解决那些问题,该怎么解决这些问题?也可以理解为大模型有哪些任务类型,不同的任务类型能解决那些应用场景的问题?‍大模型任务与场景的结合以深度学习为基础的生成式预训练模型(如GPT,BERT等),可以实现广泛的功能,涵盖多个领域和任务。‍‍‍‍。

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Agentic AI终极指南!吴恩达重磅新课,从入门到精通,收藏这篇就够了!

AI 时代,什么技能最吃香?吴恩达(Andrew Ng)给出了答案:构建 AI 智能体(Agentic AI)。他最新推出的课程,正是为了帮你掌握这项就业市场最炙手可热的技能。

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程序员_大白
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