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营销获客3.0:智能营销案例想象力涌现

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中国的市场营销获客大致可以划分为三个阶段,分别是以人工为主的传统营销阶段、以大数据为主的精准营销阶段,和以人工智能技术为主的智能营销阶段。

随着语音识别、自然语言处理、大语言模型等技术逐渐走向成熟,营销获客正在从精准营销阶段过渡到智能营销阶段。

在文案撰写、图片制作、电话营销等营销获客环节,人工智能技术正在大幅度提高原有工作效率,并在一些环节显著改变原有工作模式。与前几年“有一点傻”的语音机器人不同,基于大语言模型开发而成的智能语音机器人正在逐步替代电销人员,可以像真人一样向客户介绍产品,帮助办理业务,并且在数量、时间、空间等方面不受限制,特别适合拥有大量C端客户的机构。

冰鉴科技研究院认为,随着AI技术的不断迭代升级,智能营销时代正在加速到来,企业获客、服务客户的方式正在改变,但是智能营销工具的研发费用巨大,对于很多中小企业来说,应该积极与人工智能企业深度合作,利用前沿技术改变获客方式或者改善营销获客效率,以便应对激烈竞争。对于营销人员,也应该积极尝试各类AI工具,来提升自身的工作效率。

营销获客的三个阶段

基于营销获客发展史,冰鉴科技研究院将营销获客分为传统营销、精准营销和智能营销三个阶段,又称为营销获客1.0、2.0、3.0。营销获客的三个阶段最典型的特征就是营销人员不断减少,从全部依赖人工为主的获客模式逐步转变为主要由AI技术驱动的智能营销模式。

第一阶段:传统营销(2010年之前)——电销、地推

在营销1.0时代,企业对客户了解较少,在智能手机未大规模使用之前,用户信息获取相对困难,大致在2010年之前。

传统营销获客主要依靠人工进行促销,通过打电话、发短信、发传单等方式触达客户,获取客户。由于电销人员每天能打的电话、发放的传单等数量有限,再加上人员工资、办公租金、电话短信支出、电脑电话等硬件支出、办公租金、人员管理成本、培训成本等,传统营销获客效率低,成本高。很多使用传统方式营销获客的企业,普遍盈利少、甚至亏损严重,目前面临着痛苦转型,特别是前些年线下获客的助贷机构。此阶段,营销获客成功的关键在于营销客服人员的综合素质,是以人为主的阶段。

第二阶段:精准营销(2010-2023年)——大数据精准画像

随着智能手机以及5G技术普及,消费者开始大规模使用智能手机,数据收集也变得越来越简单,利用大数据进行用户精准画像随之兴起。2010年前后,淘宝推出“千人千面”,标志了国内精准营销时代的来临。

大数据技术是精准营销阶段的关键性技术。基于客户的消费能力、消费习惯以及其他信息进行大数据分析,预测客户的消费动向与消费偏好,然后通过电销、短信等方式进行差异化营销,有效提高了获客效率,降低了获客成本。差异化营销,可以识别有效客户,降低对非必要客户的短信、电话骚扰,同时降低话费、短信费、客服工资等相关营销费用支出,也提高了用户体验。

此阶段,谁掌握客户数据,谁在竞争中拥有巨大优势。很多电商、支付、社交巨头等在这一时期崛起。为了获得客户信息,一些平台拼命搭建各种场景,收集客户信息,如开通公积金查询、提供生活缴费服务、鼓励客户绑定房产、车牌等。一些互联网平台凭借其海量数据以及算法工具,分析处理用户信息,并对用户提供定制化服务。

在这个阶段,一些商家尝试借助机器人外呼系统,模拟人类对话,通过提取客户提问关键词匹配答案数据库并反馈,但常常因为答非所问,此时的人工智能被嘲笑为“人工智障”。

据《中国人工智能发展报告2018》显示,2017年中国电话机器人市场规模达到237亿元,同比增长67%。

第三阶段:智能营销:2024年智能营销元年——ChatGPT

随着生成式人工智能技术逐渐成熟,以及各家平台大语言模型陆续备案,2024年也将成为智能营销的元年。

很多营销工作将由AI技术实现,如促销文案撰写、宣传图片和视频制作等基础工作,营销人员工作效率得以大幅度提高。例如:瑞幸咖啡2024元旦宣传图就使用AI作图。

电话营销也开始通过智能营销机器人完成,人机交互越来越智能。自然语言处理、语音识别技术、生成式AI技术等开始发挥关键性作用。

在智能营销的终极阶段应该是全部由AI技术完成,短期内,营销行业也逐渐由以人为主的方式被以机器人为主的方式取代。


营销获客现状

虽然智能营销时代加速来临,但是各行各业营销效果却不理想。

由于经济增长放缓、居民存款增加,消费支出压缩,再加上各行各业竞争加剧,监管环境改变,整个营销行业面临着巨大的转型压力。一些行业出现客户规模下降,从消费金融行业来看,一些头部线下助贷机构面临着痛苦转型。营销费用不断攀升,新客带来的经济效益甚至难以覆盖运营成本,也导致一些企业不再关注新客增长,转变为老客户运营。

(1)银行信用卡中心:客户规模、收入双降

在信用卡方面,央行发布的《2023年第二季度支付体系运行总体情况》显示,截至2023年第二季度末,信用卡和借贷合一卡在用发卡数量7.86亿张,相较去年同期减少2100万张,回到了2021年第一季度的规模。

具体到个别案例上,如零售之王——招商银行,信用卡客户数量、利息和非利息收入均下降。截至2023年6月末,招商银行信用卡流通卡10036万张,较上年末下降2.3%。信用卡数量在一亿大关来回徘徊多年。


(2)电商:获客成本已经不堪重负

《2023年中国私域运营洞察白皮书》显示,2018年至2021年主流电商平台的获客成本呈现整体上涨的趋势。其中拼多多的获客成本从2019年的163元/人,上涨到2021年的558元/人;阿里巴巴的获客成本从2019年的298元/人上涨到了2021年的669元/人。

钛媒体的调研报告也显示,近几年,以京东、阿里、拼多多、美团等为代表的电商平台平均获客成本正不断升高。2022年,阿里的获客成本甚至超过1300元,四家主流电商平台的平均获客成本均值超过800元。高额的获客成本已经开始拖累挤压各家平台盈利增长,甚至不堪重负。

(3)券商获客:庞大的销售团队、获客成本高达千元

近些年,证券买卖佣金率已经连续下降,2022 年行业佣金率已降至 1.93‱ ,2023年进一步走低,跌破券商运营成本线。与此同时,股市行情不好,交易额也持续下降,导致证券行业雪上加霜,买卖佣金大幅度下降。


在交易佣金不断下降的背景下,券商线下开户成本却不断攀升,目前已经超过千元,营收已经无法覆盖获客成本。除此之外,一些客户在不同券商之间反复开户销户,薅羊毛,使得各大券商不堪重负。

为了获客,部分券商成立庞大的地推团队,数百家营业部。银河证券相关负责人曾表示,在新客户招揽方面,公司拥有490多家营业部(业内拥有营业部数量最多的券商),以及近6000名营销服务人员。招商证券渠道营销相关负责人表示,“公司核心的开户渠道主要还是线下。依靠200多家分支机构、近4000人的营销队伍,招商证券线下渠道获客占比超过60%,其中主要获客渠道是银行。公司和多家银行均展开密切合作。”

此外,据券商中国报告,在2020年,一些证券线上引流新开户占比为10.91%,线下新开户占比为89.09%,线上开户和线下开户的比例约为1:9。由此可知,券商获客渠道依然较为传统。

各行各业都面临着获客难、获客成本高的难题。拉新、存量激活、老客户复购促销等已经成为各家企业的头等大事。

智能营销时代来临

营销获客的窘状,开始推动智能营销时代的到来,AI技术将成为企业获客的核心竞争力。

除了收缩线下门店,裁减销售人员,通过线上获客。一些企业也开始加大AI技术研发投入,或者与人工智能企业开展深度合作,寄希望通过AI技术改变营销获客效率。在2023年5月的业绩说明会上,智能营销解决方案提供商浙文互联表示,公司将加大在AI 智能营销系统项目研发投入超2亿元,并探索“AI+”模式,全面赋能营销业务,将 AIGC 等内容生产工具整合进营销工作流。2023年11月,某国有综合类券商与冰鉴科技开展智能营销模型项目,通过构建有效的智能营销模型及策略,建立以客户为中心的数字化运营体系,增强决策科学性、提升营销获客效率、优化客户体验、降低运营成本。

相比前两个阶段,冰鉴科技研究院研究发现,融合大语言模型、NLP、智能语音等人工智能技术的智能营销一站式解决方案,在一些应用场景效果开始显现,值得各个平台尝试。

(1)电销:智能语音机器人跟“真人”一样

在精准营销时,外呼系统普遍采用以关键词匹配答案的机械方式,对于客户问题识别正确率较低,在用户体验和营销意向率上都不尽如人意。

随着大语言模型开始商业化使用,并融入外呼系统,语音机器人开始智能化,融合大语言模型的智能语音机器人在电销环节可以接近人类客服,与客户沟通,解决客户问题、办理业务。

今年来,科大讯飞、摸象科技等陆续将大语言模型技术融入智能外呼系统。2024年1月,讯飞语音大模型对外发布,科大讯飞在发布会现场展示了真实业务场景中,利用智能语音机器人与客户电话交流,回答客户各类疑问,并成功帮助客户办理信用卡相关业务。

摸象科技宣称,其已经将智海金磐大模型融入到现有的智能外呼平台中,可根据客户经理要求,主动对客进行个性化的外呼营销,在智能外呼场景中,对话召回率、理解准确率已经提升到双95%以上,同时可将客户意向率提升到5-10%,是原有传统外呼平台意向率的1.5倍。

实际上,早在2023年4月,WIZ.AI就推出东南亚首个集成了ChatGPT能力的对话机器人TalkGPT,利用ChatGPT和WIZ.AI的本地化知识,自动生成多语言多版本的外呼话术,也可以像人工客服一样与客户交流,同时在1小时内可以和超过100万客户进行电话互动,这使其成为大规模拓展客户的首选解决方案,为用户增长赋能。

随着大语言模型技术不断迭代,智能语音机器人将会越来越“聪明”,电销环节甚至比一般营销人员“知识面”更广,反应更快。这将极大提高营销部门工作效率,颠覆现有电销获客模式。

(2)生成式AI技术:大幅度提高营销工作效率

在营销文案撰写、宣传图片制作、视频制作、图片转文字等方面,基于AI工具平台可以大幅度提高营销人员工作效率,营销人员可以根据关键词快速生成各类文案、视频,制作PPT,也可以快速将相关图片转化为描述文字。

除了国外的ChatGPT、Midjourney等,国内的企业也开始利用人工智能技术赋能智能营销业务。类似阿里妈妈AI智能文案平台一秒钟可以生成两万条广告。

星火内容运营大师(又名TurboDesk)在一年多时间已经迭代6个版本了,可以帮助用户实现选题-起稿-发布-复盘-互动的创作闭环,生成的文章同时发布到微信公众号、头条号等媒体平台,还会进行多维度数据分析,从而辅助内容创作,让内容创作更加简单高效。

蓝色光标表示,借助AIGC技术为某品牌打造的一部“次元世界的动漫作品”,从AIGC基础生成+人工后期制作,仅用几个工作日,而利用传统动画制作方式,这样一支二维动画视频后期制作大概需要至少一个月时间甚至更长。

在商业化方面,针对个人客户,Giiso写作机器人通过广告获得收入,用户只需要在使用写作机器人前观看30秒广告获得5个写作金,获得一次AI文生图功能使用权限;针对企业客户,该公司开始售卖Giiso大模型一体机。Giiso大模型一体机主要为企业提供全面解决方案,提高内容生成效率、安全,促进灵活体验,改善企业内容生成方式。


另一款营销工具AI写作宝,不仅支持文案写作,还可以生成短视频。不过,该平台目前不是免费,针对VIP客户提供相关服务,按照收取会员费,年、季、月、周会费分别为188元、88元、49元和19元。

AI工具提升营销效率已经逐渐形成共识,未来,营销人员只要学会利用这些智能助手,就可以实现工作效率的大幅度提高。


(3)产品比较(AI导购):助力产品销售

除了赋能企业营销人员,也有一些AI产品直接赋能客户,像销售人员一样,帮助客户介绍产品、挑选产品。如近期,美国电商平台亚马逊宣布推出一款生成式AI购物助手,名为“Rufus”,用户可以通过与Rufus聊天获取商品的信息、产品比较以及购买建议等,并最终引导客户完成在线购物之旅。淘宝AI导购助手,文心一言大模型等在介绍产品方面也表现优异,可以帮助客户全面的对比分析产品,激发消费者购买欲望。以文心一言为例,可以从外观设计、卫星通信、拍照效果、电池续航与充电体验、信号表现、芯片性能、软件交互和生态体验等角度进行综合评价,帮助客户进行分析,根据需求选择不同类型手机。

除此之外,谷歌也宣布将为其在线购物工具引入新的生成式 AI 技术,该技术可以快速生成不同体型真人模特的试穿效果图,便于用户了解心仪的衣物是否适合自己的身材。谷歌产品经理 Shyam Sunder表示,该公司已经招募了 80 名模特来构建该功能——“根据零售商网站上的图片生成模特穿着对应服装的照片,且支持折叠、包裹、拉伸、褶皱和阴影等细节渲染,用户仅凭肉眼很难判断出该图像是由 AI 生成。”

个性化服装导购电商Stitch Fix,已将AI应用到从造型师到助理设计师的各种工作中,该公司使用 DALL-E 2将客户输入的需求内容转化为图像,然后造型师可以使用这些图像在Stitch Fix的库存中搜索匹配的商品。在这个过程中,Stitch Fix 使用了ChatGPT,归纳出客户正在寻找的内容;然后,它将这些词输入到DALL-E 2中:使用术语“高腰”“紧身”“颜色鲜艳”“红色”“有趣的颜色”“合身”“有弹性”“不做旧的牛仔裤”, Stitch Fix 能够创建所需商品的图像,并引导至现实世界的对应商品。


随着Sora们的诞生,未来,AI工具可以基于消费者本人的信息制作一个虚拟人,然后试穿各种想要购买的服饰,通过视频立体展示出来,从而帮助客户更加快速决断衣服是否合适,也可以有效降低服装企业线上销售的高退货率以及售后成本。

企业如何参与

随着新增客户的枯竭,2024年,价格厮杀必然比2023年更激烈。如果无法为客户提供更高性价比的商品,更好的服务体验,客户将会加速流失。

对于企业来说,利用AI技术改善服务体验,扩大营销获客范围是大势所趋,也必将成为企业获客的核心竞争力。

1、充分利用AI企业现有产品

由于研发成本高昂,企业并不需要独立研发,也不能忽视或者抵制相关技术产品。对于企业来说,只需要充分利用人工智能企业相关工具来提升营销人员的工作效率,特别是在文案撰写、图片生成、电话外呼等方面。

2、联合开发:积极参与大模型迭代,提升智能化水平

对于一些企业来说,通用大模型在垂直领域的应用可能因为数据规模、数据质量等存在局限性,直接使用通用大模型开发的AI产品进行获客营销,可能服务效果并不好。冰鉴科技研究院认为,对于特定行业的商家来说,更应该与垂直领域的AI企业尝试合作,获取定制化服务微调训练大模型,然后用于营销领域,效果更好。

类似于南方电网,花费730万,通过招投标的方式,邀请外部人工智能企业一起开展电力营销语音识别大模型等AI技术研究。南方电网电力大模型“大瓦特”,已用在智能客服、输变配、电力调度和安监等垂直领域,到2023年底已实现75%左右的智能客服替代率。

此外,如果使用高质量、特定场景数据去训练营销大模型,可以有效提升大模型的智能化水平,在营销获客方面,也可能有意想不到的效果。例如在电话营销领域,如果语音机器人使用方言与客户沟通,就可以立马拉近人机之间关系,提升营销效果。

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