オンライン統合マーケティングプラン（iAnalysisの専門家との対話 | AIビッグモデル+マーケティングはわずか5ステップでマーケティング効果を10倍以上向上）

iAnalysisの専門家との対話丨AIビッグモデル+マーケティングは、わずか5ステップでマーケティング効果を10倍以上向上させます

在庫管理の時代において、既存顧客は企業にとって最も重要な資産の 1 つとなっています。 AI技術の可能性は、ビッグデータを処理・分析する能力にあります。これにより、企業はユーザーのニーズをより深く理解し、ユーザープロファイリングと行動分析を正確に実行できるようになります。これにより、ユーザーの期待に応える製品やサービスをより効率的かつ便利に提供し、パフォーマンスの向上を加速することができます。

AIをマーケティングビジネスに統合するにはどうすればいいでしょうか？すぐに実装できるシナリオにはどのようなものがありますか? AI 機能を通じて既存顧客のコンバージョンの可能性を高めるにはどうすればよいでしょうか? 3月5日、iResearchは金融デジタル運用の専門家であるShi Xiaohui氏とAIビッグモデル実践の専門家であるFeisuan Technologyの最高データ責任者であるLin Qingzhi氏を招待し、オンラインライブ放送を通じて「株式管理の時代に、企業がAIを使ってユーザー運用をどう行うか」について皆と共有しました。ユーザー、手段、戦略、データの4つの側面から始めて、実際のビジネスシナリオに基づいて、よりリアルで実用的な株式顧客運用体験をもたらします。

会議で、iResearchの共同設立者である張楊氏は、企業がユーザーオペレーションにおいて、特に従来のAIや生成AIなどのいくつかの新しい技術を活用してどのようにうまく機能させるか、そしてユーザーオペレーションのプロセスでこれらの技術を実際にどのように活用してビジネス上の利益を生み出すかが、現在企業ユーザーが直面している主な問題であると述べました。

二人の専門家は別々にこれについて議論した。 Shi Xiaohui氏は、既存の顧客業務で必要なのは、最短経路で製品と顧客を結びつけることだと述べた。その根底にある論理を一文で要約すると、「顧客業務は顧客と製品をつなぐ線である」となります。在庫の時代において、顧客管理は、洗練、シナリオベース、民営化、統合、インテリジェンスという 5 つの主要な特徴を示しています。

AIビッグモデル実践の専門家である林清志氏は、3つの具体的な既存顧客運用事例を示し、「理論+実践」の形で戦略を解釈し、結果を実証しました。

AI+マーケティングでは、わずか5ステップでマーケティング効果が10倍以上向上します。

林青志氏は、マーケティングチェーン全体における顧客変換に関するすべての問題は、「マーケティングの精度の問題、マーケティングの効率の問題、マーケティングの最適化の問題」という 3 つのカテゴリにまとめられると提案しました。これら3つの問題を同時に解決すれば、マーケティング効果は数倍、数十倍に簡単に向上します。具体的な実施に関しては、林清志氏はプロセス全体を 5 つのステップに分けました。

ステップ 1データ開発とガバナンス:さまざまなプラットフォームの入り口とマーケティング チャネルからのデータの完全かつタイムリーで正確な収集と統合の問題を解決し、データ サイロを解消します。

ステップ 2顧客ポートレートの構築:顧客ビジネス分析と顧客需要の洞察のためのデータ基盤を構築するために、高精度のマーケティング固有の顧客ポートレート データ ラベルをタイムリーかつ正確に描画します。

ステップ 3 AI インテリジェント顧客インサイト:マーケティング プランナーが自然言語による対話を通じて異常な顧客操作の原因を迅速に特定し、異常操作の原因となる対象顧客グループの特徴的なポートレートを特定できるようにサポートします。インテリジェントな顧客洞察ツールである AI.Insight は、大規模モデル強化分析テクノロジーを使用してビジネス上の問題を自己分析して特定し、マーケティング分析と顧客洞察の効率を向上させます。

ステップ 4 AI インテリジェント顧客スクリーニング:顧客マーケティング シナリオを出発点として、インテリジェント マーケティング データ マイニング モデル システムを構築し、膨大なデータから顧客の潜在的な価値を特定し、顧客の潜在的な製品ニーズを予測します。自動モデリングツール AI.Modeler は、機械学習/ディープラーニングアルゴリズムを適用して潜在的な顧客ニーズを予測し、自動的に予測することで、マーケティングリストの精度を向上させます。

ステップ 5 AI インテリジェント自動マーケティング:マーケティング プランナーが、定義されたビジネス目標に基づいてマーケティング活動の対象顧客を迅速に選別し、マーケティング オファーの設定、連絡チャネルの選択、マーケティング活動の結果の分析を行った後、マーケティング活動計画を調整できるようにサポートします。マーケティング自動化ツール AI.Marketer は、ビッグモデル AIGC 技術を使用してマーケティングコンテンツとマーケティング最適化戦略を自動生成し、マーケティングプロセス全体のクローズドループ自動化を実現し、マーケティングリソースの最適化とマーケティング効率の向上に貢献します。

Feisuan Technology : 3 つの主要な顧客事例により、AI +マーケティングがマーケティング効率を向上させることが実証されました

林清志氏は方法論に加えて、3つの具体的な実践事例も紹介し、さまざまなシナリオにおける既存の顧客業務の実装戦略と実践効果を深く解釈しました。

事例1: 小売業およびケータリング会社がAIを活用して再購入率を20 %向上

林清志氏は、北西部の料理チェーンレストラングループのAIアプリケーションを例として紹介しました。同レストラングループは現在、全国50以上の都市に数百の店舗と数万人の従業員を抱えている。店舗運営が販売チャネルの95％を占め、JD.com、Taobao旗艦店、Douyin、Mini Program Mallなどのオンラインチャネルが5％を占めています。同レストラングループは2019年に初の特製料理を発売し、ケータリング小売業の開拓に乗り出した。規模とパフォーマンスが急速に成長した3年間の後、2023年にパフォーマンスは大幅に低下しました。

「なぜパフォーマンスが低下しているのでしょうか? 今、どのように対応すべきでしょうか? パフォーマンスを向上させるマーケティング戦略をどのように開発すればよいでしょうか?」これらは経営者が緊急に取り組む必要がある問題です。グループはまず、従来の BI レポート分析ツールを使用しました。 2週間の分析を経て、到達した結論は「2023年の全体的な販売動向は大幅に低下し、すべてのチャネルでの販売額が大幅に減少し、核爆発物の販売量が大幅に減少した」というものだけだった。結局、減少の具体的な理由はまだ不明だ。しかし、この過程で、「分析時間が長すぎる、データが表面的にしか残らない、意思決定の推奨ができない」といった従来の BI レポート分析ツールの欠点が表面化しました。

最終的に、レストラングループは AI.Insight インテリジェント意思決定プラットフォームを適用し、マーケティングスタッフはわずか 2 日間でパフォーマンス低下の根本原因を分析しました。わずか 1 四半期で、小売業者のオンライン チャネルの再購入率は 20% 増加し、GMV は 10% 増加し、パフォーマンスの下降傾向が完全に逆転しました。

事例2：呉暁波チャンネルはAIを活用してマーケティングの精度を300%向上

呉暁波チャンネルのダブル11イベントスーパーメンバーシップ製品マーケティングは、すべての顧客を詳細に分析し、過去のマーケティングデータを通じて分析モデリングを実行します。目標は、ダブル11の年次プロモーションイベントを活用し、マーケティング戦略と組み合わせて潜在顧客への的確なマーケティングを実施し、各顧客グループを活性化してスーパーメンバーに変換し、全体的なビジネス指標を向上させることです。 「呉暁波チャンネル」は当初、既存会員を対象とした差別化されていないマーケティングを実施していたため、マーケティングコストが高く、コンバージョン効果が低かった。

Feisuan AI.Modeler を使用してロボットをモデル化した後、ランダム化対照群を使用してモデルを評価し、その予測能力と安定性を判断しました。モデル評価指標のトレーニング AUC は 0.87、テスト AUC は 0.86 です。 AI.Modelerモデリングロボットのマーケティングリストは約20,000件で、最終リスト応答率は4.6％で、ランダムコントロールグループの約3倍です。モデルリスト全体では購入顧客の約70％にヒットし、イベントSMSマーケティングのコストが約50％削減されます。

事例3 ：アウトドア衣料ブランドがAIマーケティングを活用して年間収益を12％増加

あるアウトドア衣料ブランドは早くから設立され、顧客獲得のために主に従来のオフライン店舗とオンラインショッピングモールに依存してきました。 2020年に会員をオフラインからオンラインに移行しました。官民一体の取り組みの中で、消費者の再購入率が同業他社に比べて大幅に低く、総収益も予想を下回っていることがわかりました。会員の活動率や再購入率を継続的に向上させ、会員の潜在的ニーズを掘り起こし、マーケティング効率を向上させることが、同社の難しさと悩みの種となっている。

Feisuan AI.Marketer を使用することで、同社のマーケティング プランナーは、ビジネス目標の定義からマーケティング活動の対象顧客を迅速に選別し、マーケティング活動計画を継続的に実行および最適化し、大規模モデル AIGC テクノロジを適用してマーケティング コンテンツとマーケティング最適化戦略を自動的に生成し、マーケティングの全プロセスのクローズドループ自動化を実現できるようになりました。最終的に、同社は年間収益の 12% 増加と再購入率の 19% 増加を達成しました。

報道によると、飛碩科技は新世代のデジタル技術サービス専門家として、その優れた技術力と実践的な成果により、中国デジタルブレークスルー実践賞、情報化先進企業、ソフトウェア業界ブレークスルー技術達成賞など、数々の重要な栄誉と賞を受賞したという。また、金融、小売、ヘルスケア、教育などの分野の何百ものサブセクターに技術サービスを提供しており、低コストでテクノロジーを導入し、デジタル変革のプロセスを加速できるよう支援しています。

今後のビジネス環境において、既存顧客管理が企業の発展にとって戦略的に重要であることは明らかです。それは企業の安定した収入源の礎であるだけでなく、持続的な成長を実現するための鍵でもあります。 Feisuan Technology に代表される新世代のデジタル技術サービス専門家は、継続的な技術革新と実装を活用して、企業の既存顧客の潜在能力の刺激と解放を加速し、企業が真に利益成長を達成できるよう支援しています。

（出典：財務情報）

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