根据搜索的关键字 ， 快速识别用户查询意图 ， 为买方用户提供所需产品及相应供应商；而在商品的查询、检索过程中 ， 人工智能技术还可根据其历史订单和企业能力 ， 匹配所需产品 ， 提高信息查询及检索的响应准确率 。
虽然距离双十一还有大半个月 ， 但10月21日凌晨 ， 相信很多人都还在买买买 。 今年 ， 各电商平台推出抢购+预付定金的模式 ， 21日抢购的商品只需付定金 ， 11月11日付完尾款即可 。 电商平台推送的各类商品 ， 仿佛各个都是你的“心头好” ， 简直让人无法选择 ， 电商平台如此懂你 ， 怎能不让人“剁手” 。
在这些推送的背后是基于客户行为大数据的精准营销服务体系 。 随着人工智能技术的发展 ， “互联网+”时代已逐渐升级为“智能+”时代 。 人工智能成为新一轮科技革命的核心驱动力 ， 在金融、商业等领域 ， 智能营销成为快速发展的热点之一 。
数据是开展智能营销的基础
【你的消费习惯 智能营销更懂】当前 ， 销售市场正从卖方市场转向买方市场 ， 有效需求不足给企业带来了诸多挑战 。 传统营销所面临的最大挑战是 ， 获客成本不断攀升、难度日益提升 ， 企业的业务增长模式不能简单停留在依靠获得更多新客户的层面上 。 如何增强客户黏性 ， 提高“客户终生价值” ， 使客户价值远大于营销成本成为企业必须要思考的问题 。
中国工程院院士、合肥工业大学教授杨善林说 ， 智能营销不是简单地将现有人工智能技术应用到营销中 ， 而是在现有技术的基础上 ， 结合营销需求 ， 对人工智能进行相应的再创造 。
在传统营销模式下 ， 买方用户购买意图只能通过与营销员沟通获取 ， 非常考验营销员的能力以及对业务的熟悉程度 ， 再加上传统线下营销投入大、成本高、沟通困难等问题 ， 使供需双方难以快速达成交易意向 。 于是 ， 针对传统模式企业营销痛点 ， 已经有部分企业利用人工智能技术 ， 推出云端智能营销平台 ， 通过聚合平台内的企业、产品、需求等数据 ， 建立能力和画像模型 ， 实现对供应商、营销员、买方用户的精准匹配 ， 用户的需求洞察和意图识别等 。
目前 ， 智能营销主要有两大途径 ， 一是技术输出型 ， 提供方主要为云服务商和人工智能公司 ， 其中云服务商通过集成人工智能公司的算法能力 ， 向用户输出基于云平台的标准化服务 ， 而人工智能公司交付给用户的解决办法多为定制类项目 ， 解决用户个性化需求 ， 这也是其主要的收入来源；二是经验输出型 ， 由成熟的品牌销售商提供解决办法 ， 试图将品牌自身多年运营经验和新技术融合 ， 向中小微商家输出 ， 优化其运营模式 。 两种途径出发点不同 ， 但最终都是将算法与行业经验融合 ， 向产出可执行方案的方向发展 ， 在实际场景中不断试错是达到该目标的主要方法 。
因此 ， 真实有效的数据被认为是智能营销得以开展的基础 。 嘉实基金总经理经雷把智能营销分成三个层次 ， 底层是一个多维的数据 ， 包括传统数据、另类数据及其的应用 ， 传统数据加上新科技的辅助 ， 能做到一个更全面和更前瞻性的数据跟踪；底层之上是在数据的支持下 ， 基本面逻辑和知识的突破 ， 包括人对事物认知的深度、价值观和标准 ， 决定了基本面框架是否完善和具有前瞻性；最后 ， 将底层和上层结合起来 ， 再辅以机器学习 ， 让机器学习辅助人的决策 ， 做到决策的有效性和纪律性 ， 防止人的喜怒哀乐影响投资决策等 。
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