随着互联网和移动设备的普及，数字营销已经成为企业推广产品和服务的重要手段。数字营销是指利用互联网、移动设备、社交媒体等数字渠道，进行品牌推广、促销活动、广告投放等营销活动。数字营销具有高效、精准、互动性强等优点，能够更好地满足消费者的需求和期望，同时也为企业带来更多的销售和利润。在数字化时代，企业需要不断地探索和创新数字营销的方式和手段，以适应市场的变化和消费者的需求。
精准客群定位：数字营销的核心任务
在数字化时代，数字营销的核心任务之一就是精准定位客群，企业只有定位到自己的目标客户群体，才能够更好地制定营销策略和推广活动，实现高效营销。企业需要通过对市场和消费者的深入洞察和分析，了解目标客户群体的需求和偏好，从而制定更加精准的营销策略和推广活动。通过精准客群定位，企业可以更好地锁定目标客户群体，提高营销效果和转化率，从而实现销售和利润的增长。
当下，Martech（营销科技）产品体系中的客群精准圈选，一般是从建立CDP（客户数据平台）开始的。企业通过打通内部各类型的用户数据，以用户*ID（ONEID）为核心，进行多维数据对齐，后对应到预先定义好的标签加工规则上实现自动标签生成，最终企业内部将用户的原始数据通过CDP的加工，转化成具体业务可用的用户标签，从而形成精准的用户画像。个人画像一旦成体系被构建，那么群体画像的筛选自然水到渠成，进而实现精准客群的定位。
大模型革新客群精准定位
随着大模型的火热，因大模型而带来的技术创新、产业变革层出不穷。大模型的也为MarTech带来了新的机遇和可能性，使得企业能够更好地了解和分析目标客户群体，为用户洞察带来效率与精度的双重提升，实现更精准的营销策略和推广活动。
在客群筛选方面，原有Martech产品虽然构建了标签体系，但在实际圈选的过程中，依然高度依赖业务人员对标签和人群的深度理解，对业务人员的专业度要求极高。而大模型可以大大降低这种专业上的要求。大模型可以外挂存储了用户标签、画像以及一系列业务属性相关描述的本地知识库。综合类的、描述用户群体特点的数据，经向量化后存储在知识库中，业务人员通过大模型的调用，可以与该知识库进行对话式交互。最终通过对话的形式，对活动目标群体进行有效圈选，筛选出准确的用户人群。
近年来，对话式AI广泛应用于各行业、各场景，越来越多的企业开始重视在与消费者的对话内容中进行用户意向的洞察与探索。然而对话类的数据源处理，传统做法是根据预先定义的关键词匹配意图，但对应的精度较低。一方面中文关键词很难穷举完全，第二方面是错别字，尤其是ASR转译后的文本经常会出现关键词无法覆盖的情况。而大模型的出现，为解决该类应用提供了新的思路。
大模型具有极强的语义理解以及泛化、推理能力，通过使用prompts（提示词），预先对大模型前置一个意图识别的框架规则，随后给大模型输入切片的用户文本，让大模型结合规则框架对文本进行推理，最终给出用户的意图，以及用户贴标的过程，从而大大提升在用户文本中进行用户意图打标的效率以及准确性。
中关村科金超级员工助力精准营销
作为*的对话式AI技术解决方案提供商，中关村科金推出全新的“超级员工”助手系列AIGC应用，包括ChatPilot知识助手、培训助手、坐席助手、营销助手、合规助手等，为企业提供开箱即用、系统无缝衔接、成本可负担的专属领域大模型，帮助企业实现具有分析决策能力的强人工智能应用。
以某金融机构理财业务场景为例，中关村科金营销助手发挥大模型的语言理解能力，将产品的介绍文档、行研报告、权威媒体的财经新闻、专家观点等“灌进”大模型，大模型从这些非结构化文档中，抽取出核心观点及关键信息，形成了新的领域知识库，并与CRM（客户关系管理系统）进行关联，精准定位客户投资偏好，匹配属性合适的产品，并输出定制化营销文案，在理财师的审核和再编辑下，实现高效营销。原先10分钟一条营销文案，现在10秒即可完成。
为进一步推动大模型对企业数字化的革新，中关村科金将于11月23日在北京召开2023大模型产业前沿论坛，邀请院士专家论道人工智能领域前沿发展趋势，共探大模型重构万亿新增价值，分享大模型+AI落地场景实践，并在论坛期间发布国内*企业知识大模型以及基于大模型打造的多场景AI应用产品矩阵。