人话聊AI大模型：AIGC如何助力营销的秘密（下）

背景：今年AI大模型风靡一时，小编近期在更新数字化营销转型资料的同时，也整理了AIGC如何深入并赋能营销领域。在本篇文章中，小编试图从咨询顾问的角度，用通俗易懂的语言为大家科普AI大模型的实践应用。

AIGC+营销的科普脑图

毫不拖泥带水地为大家呈现一张AIGC+营销的科普脑图，从观察业界佼佼者、梳理AIGC与营销领域相关的能力、整理典型应用场景以及展望未来四个方面，浅析AIGC如何与营销相结合。以下为典型应用场景以及展望未来的脑图：

典型应用场景

营销可能是AIGC短期应用场景聚集度最快和最高的领域，从企业角度来看，AIGC在营销领域的应用就像是一位顶级营销大师的魔法手杖可以轻松提高效率、准确度和个性化程度，帮助企业和用户更好地与目标客户进行互动，制定战略决策，并优化营销活动的结果。

从消费者旅程来看，AIGC可在全链路的内容和策略等进行赋能与支撑，包括不限于如内容创意参考，线索智能评估和优化策略，针对性的客户营销策略和触达，营销策略结果复盘和优化，营销数据分析等。

以下为有些典型的应用场景：

内容创作

AIGC犹如一位文学艺术家，只需传达主题、关键词和风格，便能编织出绚丽多彩的广告文案、博客文章、社交媒体帖子，甚至是协助创作营销白皮书等。营销创作人员可以在AIGC生成的版本基础上进行进一步优化和完善，从而减少了日常内容创作所需的时间，使得营销团队能够创作更多高质量的营销内容，满足更多营销需求。

客户/人群洞察

AIGC宛如一位独特的心理学家，从海量数据中洞察人心，揭示用户的喜好和偏好，从而揭示隐藏在数据背后的模式和洞察。它可以帮助营销团队更好地了解客户需求，为营销团队带来了洞察力的火花，从而更准确地定位目标受众，针对不同人群制定更有针对性的营销策略。

沟通辅助

AIGC可以在客户互动过程中即时提供沟通支持。它可以用于自动生成回复、解答常见问题，甚至模拟人类客服代表的对话。这有助于提供一致的客户体验，同时也能解放出人力资源，让团队能够将注意力集中在更为复杂的问题和任务上。例如，聊天机器人可以处理常见问题，而由AI驱动的电子邮件工具可以帮助营销人员更有效地管理他们的电子邮件营销活动。

自动化营销

AIGC宛如一位营销舵手，可以用于自动化营销流程，例如自动发送电子邮件、短信或社交媒体消息。它可以根据客户的行为和互动，生成个性化的营销信息，帮助企业保持与客户的联系，提升参与度和转化率。此外，未来的AI还可以通过分析大量数据，预测哪些营销策略可能会取得成功，这能够帮助营销人员做出更为明智的决策。

智能推荐

AIGC可以在用户交流服务的过程中，基于用户的历史行为和兴趣偏好等数据，通过人工客服或者机器人向客户提供个性化的产品或服务推荐。这不仅可以提高转化率，还能够提升客户满意度。

展望期待

展望一：综合性营销工具

展望未来，可能从目前零散的营销单点应用，向着更为综合一站式的营销应用发展。这一趋势将贯穿整个内容创作与营销活动的完整生命周期：从营销素材的内容创作，到营销传播的推广，再到营销活动的深度分析等各个环节。

未来可能的典型场景，对于企业私域已有客户的营销活动，一站式平台可以进行深入分析，识别适合的目标客群以及细分客户群体。在此基础上，平台能够生成通用的营销素材，而后根据细分客户群体自动创作个性化的文案与图片。接着，借助自动化的营销工作流，这些内容将在最佳的时间点，通过最合适的渠道，推送给各个细分客户群体。AI技术也将在实时中对营销活动的触达和结果进行自动分析，以优化营销活动的效果。

值得注意的是，业界已经涌现出一些类似一站式营销工具的产品，这些产品运用AI技术，涵盖了营销文案的创作、对话式体验的构建、受众和客户旅程的塑造，以及生成文字说明等多个方面，从而重新定义了公司品牌与工具平台之间的联系方式，以及品牌与客户之间关系的建立方式。

展望二：营销半自动Copilot和全自动Agent模式

未来，从目前的单点应用，将逐步向营销辅助的Copilot模式以及未来部分场景下的全自动Agent模式发展。创新将首先在Copilot模式中得以体现，然后再逐步探索部分场景下的全自动Agent模式。这个发展轨迹类似于自动驾驶技术的演进，从辅助驾驶的模式逐步迈向全自动驾驶模式。

未来的Copilot模式将呈现如下典型场景：用户可以通过自然语言输入等方式，平台将自动生成多种营销策略。运营人员只需确认并选择使用的策略，或者通过对话与系统交流以进行修改。然后，多种营销活动将会自动生成，甚至包括将活动描述内容自动融入其中，同时系统还能自动生成完整的流程节点，从而完成整个自动化流程的设定。

未来的Agent全自动模式在营销所有领域很难完全进入全自动，这是由于按照深度学习的规律，模型的可靠性不可能达到100%，出错是一个必定发生的概率事件。但另外方面，Agent模式在部分场景中可能诞生，首先可能应用于客户数据处理：借助AI大模型，各个渠道的客户数据将被自动清理和统一，随后会生成客户行为和预测标签，系统也会根据客户的意向进行AI打分，从而形成客户的360度画像等。然后基于客户画像，可能在不涉及大量营销费用的基础上，全自动对客户进行自动营销策略执行。对于大规模营销活动，或许会采用Copilot半自动模式，结合人工与AI的互动来进行调整，短期内不会完全转向Agent全自动模式。