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学习大模型的前沿技术与行业应用场景


如何利用大模型打造多维时空营销新模式?
发布日期:2024-05-19 08:08:20 浏览次数: 1775


摘要

浙江移动聚焦“AI+多维时空”营销实践,探索大模型在通信行业的应用,通过构筑“时空人”数据融合底座,创新智能洞察、时机策略、大模型推荐三大数字化营销能力,构建了多维时空营销闭环运营体系,实现客户多维度精准刻画和营销服务模式变革,全面提升了数据营销精准度和服务营销能力。

问题

传统的营销模式在应对市场新需求时,存在客户难锚定、机会易错失、画像碎片化、服务体验差等痛点问题。

行动

• 浙江移动从AI和大数据技术出发,探索科技价值经营模式,探索支撑业务高效发展的精细化、精准化、智慧化营销体系,从客户多维刻画和营销业务流程重塑两个维度实现传统营销方式的突破与变革;

为了解决传统营销系统时效性和智能化方面的问题,浙江移动通过Kappa实时中台技术架构快速捕捉营销机会、利用融合推荐大模型赋能三新场景及融合产品的营销业务、深耕CVL自然语言交互技术提升真实服务感知与客户满意度,赋能一线生产营销实现“快、智、简” ;

• 在业务应用层面上,浙江移动基于时空人数据基础,围绕市场洞察、营销策划、营销执行和营销评估的整合营销流程,挖掘数据融合价值并融入AI服务,打造智察、智策、智推三大数字化营销能力,突破传统营销模式局限性,提升营销服务体验,实现营销机会精准洞察、营销策略动态调度、目标客户高效触达。

结果

• 本项目已辐射浙江移动全省11个地市,100%覆盖市县业务管理员、网格长及一线行销人员的数智化营销工作中,在客户洞察、精准推荐、智能受理、营销评估等应用场景中,助力全年接触客户12亿人次,营销成功用户数达1.3亿人次,重点产品营销成功率提升5pp,商机转化率提升6pp,推动营销模式由传统粗放向精细化场景化的转型。

分享专家:刘存,浙江移动数据应用工程师

作者:沙丘社区分析师团队

01

案例企业

浙江移动在全省拥有11个市分公司,是集团标杆企业,数字化转型领先者。截至2022年底,公司员工总数1.9万人,总资产规模超1100亿元,全年实现通信服务收入超过638亿元,净利润超过134亿元,是全集团标杆企业、省内规模最大的电信运营商。公司一直是我国通信领域先行先试的创新探索者,4G、VoLTE、蜂窝物联网、5G等连续创造多项全国、全球记录,5G发展实现领跑全国、领先全球,成为第19界杭州亚运会官方通信服务合作伙伴。

02

项目背景

随着移动通信业务的蓬勃发展和广泛普及以及新技术的落地引用,营销市场格局发生深刻变革,不仅通信产品和服务日趋丰富多样,客户触达渠道也急速扩张,而且消费者的需求也正在变得复杂多样,开始追求个性化、产品化、定制化的体验。这些变化为企业带来了巨大机遇,但同时也带来了更高的营销难度,企业需要采取更加创新、差异化的战略吸引并留存客户,这对企业营销方式提出新要求,传统的营销模式在应对市场新需求时,存在客户难锚定、机会易错失、画像碎片化、服务体验差等痛点问题。

围绕这些痛点问题,浙江移动结合公司实际运营情况,从AI和大数据技术出发,探索科技价值经营模式,探索支撑业务高效发展的精细化、精准化、智慧化营销体系,从客户多维刻画和营销业务流程重塑两个维度实现传统营销方式的突破与变革。

03

解决方案

浙江移动聚焦“AI+多维时空营销”,结合大模型创新应用的探索,通过构筑“时空人”数据融合底座,创新智能洞察、时机策略、大模型推荐三大数字化营销能力,构建了多维时空营销闭环运营体系,提升数据营销精准度和营销服务能力。
在项目中,浙江移动提出两个核心概念:
第一,“时空人”数据融合底座。以客户为中心,汇通四大类营销场景时机数据、融合POI精准空间位置信息,将离散的数据有机协同,在数字融合空间中多维度刻画用户画像,赋能数字化营销水平提升。
第二,“智察-智策-智推”三位一体营销能力。基于数据融合底座,创新智能洞察、时机策略、大模型推荐三大数字化营销能力,从洞察营销机会到智能调整策略,最后高效触达目标客户,提升服务体验,实现了营销服务全流程的创新变革。
为了实现空间和营销数字流程设想的落地,首先需要解决多源数据的采集汇聚,包括公司内部业务域、资源域、管理域、专业公司数据以及外部数据资源。基于浙江移动企业级数据治理成果,本次项目以公司BOMS四域的数据资产为基础,进行营销领域实践落地。
在落地过程中,浙江移动将数据资产从主题域和业务应用域两个层面进行进一步融合拆分,方便业务应用。例如,主题域分为业务受理、业务使用、终端使用、渠道、营销、客户服务等相关内容,业务域对标公司业务架构,包括个人业务、家庭业务、政企业务、融合业务、创新业务等,进行数据整合和关联,便于后续对多场景的营销服务提供数据服务。
为了解决传统营销系统时效性和智能化方面的问题,浙江移动通过Kappa实时中台技术架构快速捕捉营销机会、利用融合推荐大模型赋能三新场景及融合产品的营销业务、深耕CVL自然语言交互技术提升真实服务感知与客户满意度,赋能一线生产营销实现“快、智、简” 。
在实时数据处理方面,Kappa实时中台技术架构以Flink开源框架为基础,构建实时数据计算引擎,建强流批一体和复杂实时事件分析处理能力,覆盖单流拆分、多流合并、批流数据融合、多流数据融合四大功能场景,打通业务域、网络域、专业系统公司域的实时消息事件,提供实时数据消费采集和实时数据源端直采能力,为客户实时事件采集处理分析提供技术基础。实时中台具备毫秒级延迟、大规模吞吐、编排图形化、场景模版化等特性,实时处理效率达千万条/秒,日处理数据量超7000亿条。
在融合场景营销方面,浙江移动依托知识图谱和大模型打造融合场景的推荐能力,将场景、客户、产品的特征挖掘提炼,结合业务指标、渠道偏好、接触时机等维度,生成融合营销知识图谱,构建面向客户解决方案层次的推荐算法引擎,并借助大模型少样本、零样本条件下的领域信息抽取能力,结合会话引擎的意图澄清能力,完善缺少参考信息的的“三新”(新客户、新商机、新产品)场景的支撑,有效实现对话冷启动,为一线提供更加实时、智能、全面、有效的营销辅助,赋能融合营销业务的开展。
在自然语言交互方面,浙江移动依托依托磐智平台初寅大模型,打造基于CVL模式的自然语言交互式办理工具ChatCRM,将聊天服务领域知识和大语言模型有机结合,支持自然语言式问答、多模态信息查询、生成式智能推荐,覆盖客户业务查询、产品推荐、业务办理等重点场景,提升客户服务体验和一线工作效率。目前,已在浙江移动业务大厅PC与网格通APP上线,网格渗透率100%。
在技术能力升级的基础之上,浙江移动持续迭代完善业务能力构建,首先在数据能力上,通过构建多维时机协同运营场景、创新精准空间算法模型、打造动静结合的客户标签体系,构筑时空人多维的数字融合空间,实现以客户为中心的精准定位,实时抓取客户营销机会,重塑人货场三大营销要素。
在时机层面,基于实时中台能力,汇通集省专时机数据,构建涵盖通话、位置、上网、业务使用四大类营销时机场景,秒级抓取营销时机,实现营销活动效果最大化。
在空间层面,针对客户空间落位精度不足的问题,在传统基站信令定位方式基础上融合MR定位和网络资源定位,依托资源点置信度、手机用户驻留地等算法,推动客户精准落位。
最后,融合客户的时空动态信息,辅以传统业务支撑,网络、业务各类数据,完善客户在个人、家庭、政企以及融合场景的静态标签,从而形成动静结合的时空标签体系,全面展现客户基础信息、地址信息、上网时机、消费偏好等,为数字化营销提供千人千面的数字化标签基础。
在业务应用层面上,浙江移动基于时空人数据基础,围绕市场洞察、营销策划、营销执行和营销评估的整合营销流程,挖掘数据融合价值并融入AI服务,打造智察、智策、智推三大数字化营销能力,突破传统营销模式局限性,提升营销服务体验,实现营销机会精准洞察、营销策略动态调度、目标客户高效触达。
在智察层面,以地图为载体创新构建场景营销数字空间,通过对物理空间的数字描绘,结合业务监控、短板分析、智能预警、商机洞察等作战能力,实现场景营销精准施策,同时通过全触点闭环运营评估体系,及时反馈一线业务情况,不断优化精准洞察能力。为了迭代作战能力,浙江移动对各个触点的闭环数据进行采集,通过营销策略落地效果的评估,实现投放政策的优化,实时调整营销策略。
在智策层面,一方面是强化营销时机触发,在客户接触和服务的全部生命周期内,将客户的营销场景进行细分,根据客户行为触发最佳的产品推荐,从而获取更高的转化率,例如客户进入机场或火车站时推送VIP服务等;另一方面在空间层面,根据地理位置实现一区一案的个性化投放能力,实现营销资源的精准投放,避免浪费。在一区一案的投放过程中,会结合区域客户的整体特性,例如业务渗透情况、客户商机营销情况等,制定精准营销政策。
同时,浙江移动综合考虑业务重要性、营销时机、用户偏好等,建立策略推荐优先级动态调整机制,融合客户在不同触点上的行为,达到客户在不同触点上行为的协同,实现智能、动态、个性的端到端策略调度能力,有效提升营销成功率。
在智推层面,创新打造基于大模型的行销工具——ChatCRM,围绕一线“查、推、办”工作流程,实现用户查询意图精准预测、多场景融合营销方案智能推荐、自然语言对话式业务办理,解决客户需求不明晰、业务场景与产品组合复杂、人工操作迟缓等问题,提高一线办理效率和服务客户的效能。

04

价值与效果

目前,本项目已辐射浙江移动全省11个地市,100%覆盖市县业务管理员、网格长及一线行销人员的数智化营销工作中,在客户洞察、精准推荐、智能受理、营销评估等应用场景中,助力全年接触客户12亿人次,营销成功用户数达1.3亿人次,重点产品营销成功率提升5pp,商机转化率提升6pp,推动营销模式由传统粗放向精细化场景化的转型。




 



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