AI赋能营销白皮书
AI框架发展白皮书
AI框架发展白皮书中国信息通信研究院2022年2月No.202201（2022年）版权声明本白皮书版权属于中国信息通信研究院，并受法律保护。
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AI助力当前经济社会步入智能经济时代。
世界正在进入以新一代信息技术驱动发展的重塑时期，人工智能（AI，Artificial Intelligence）作为其中重要的使能技术，对激活实体经济具有溢出带动性很强的“头雁效应”，对构筑国家科技影响力具有举足轻重的意义。
人工智能成为了全球各国新的科技热点，人工智能基础设施建设也成为重要抓手与着力点。
未来十年是全球发展数字经济、迈入智能经济社会的黄金发展期，着力发展人工智能基础设施，将为我国人工智能产业发展壮大、数字经济蓬勃发展提供强大牵引力。
AI框架是智能经济时代的操作系统。
作为人工智能开发环节中的基础工具，AI框架承担着AI技术生态中操作系统的角色，是AI 学术创新与产业商业化的重要载体，助力人工智能由理论走入实践，快速进入了场景化应用时代，也是发展人工智能所必需的基础设施之一。
随着重要性的不断凸显，AI框架已经成为了人工智能产业创新的焦点之一，引起了学术界、产业界的重视。
在此背景下，白皮书致力于厘清AI框架的概念内涵、演进历程、技术体系与作用意义，通过梳理总结当前AI框架发展现状，研判AI 框架技术发展趋势，并对AI框架发展提出展望与路径建议。
由于AI 框架仍处于快速发展阶段，我们对AI框架的认识还有待持续深化，白皮书中存在的不足之处，欢迎大家批评指正。
一、AI框架技术持续演进，已形成较为完整的体系 (1)(一) AI框架演进步入深化阶段 (1)(二) AI框架技术演化出三个层次 (5)(三) AI框架重要性愈加突显 (13)二、全球AI框架繁荣发展，多元化竞合态势渐显 (14)(一)供给主体方面，企校贡献最活跃 (14)(二)开源生态方面，全球进入活跃期 (16)(三)市场格局方面，双寡头持续引领 (18)(四)支撑应用方面，科研与产业齐驱 (20)(五)推广途径方面，三条路齐发并进 (25)三、应对未来多样化挑战，AI框架有六大技术趋势 (27)(一)泛开发：AI框架将注重前端便捷性与后端高效性的统一 (27)(二)全场景：AI框架将支持端边云全场景跨平台设备部署 (28)(三)超大规模：AI框架将着力强化对超大规模AI的支持 (29)(四)科学计算：AI框架将进一步与科学计算深度融合交叉 (31)(五)安全可信：AI框架将助力提升AI模型可解释性与鲁棒性 (32)(六)工程化：AI框架将加速AI应用产业规模级工程化落地 (34)四、AI框架生态远未成熟，未来发展空间可观 (36)(一)从硬件适配向算子接口标准化演进 (36)(二)强化开源社区打造与开源氛围营造 (36)(三)重视与高校科研院所广泛开放合作 (37)(四)推进融入AI基础设施布局落地 (37)(五)支持深度赋能大模型及科学计算 (38)图目录图1 AI框架技术演进 (2)图2 AI框架核心技术体系 (5)表目录表1 Github社区中主流AI框架情况（2022.1） (16)表2 Gitee社区中主流AI框架情况（2022.1） (18)AI框架发展白皮书（2022年）一、AI框架技术持续演进，已形成较为完整的体系AI框架是AI算法模型设计、训练和验证的一套标准接口、特性库和工具包，集成了算法的封装、数据的调用以及计算资源的使用，同时面向开发者提供了开发界面和高效的执行平台，是现阶段AI算法开发的必备工具。
新营销白皮书
新营销白皮书一、引言在当今数字化时代，传统的营销方式已经无法满足企业在激烈的市场竞争中的需求。
随着互联网的普及和社交媒体的兴起，新营销成为了企业获取客户、提升品牌知名度和销售业绩的重要手段。
本篇白皮书将全面、详细、完整地探讨新营销的概念、特点、策略和实施方法。
二、新营销的概念新营销是一种基于互联网和社交媒体的营销方式，通过数字化技术和在线平台，将企业与潜在客户进行互动和沟通，以实现品牌推广、产品销售和客户关系管理的目标。
相比传统营销，新营销具有以下特点：2.1 数据驱动新营销依赖于大数据分析和挖掘，通过对用户行为和偏好的深入了解，精准地定位目标客户，以及优化营销策略和效果。
2.2 个性化定制新营销注重个体化的沟通和服务，通过向客户提供个性化的信息和推荐，增强客户的参与感和忠诚度。
2.3 多渠道传播新营销利用互联网和社交媒体的多样化渠道，将品牌和产品信息传播给更广泛的受众，提高品牌曝光度和影响力。
2.4 实时互动新营销通过社交媒体和在线平台，实现与客户的实时互动和反馈，及时解决问题和提供支持，增强客户满意度和口碑传播。
三、新营销的策略为了有效地实施新营销，企业需要制定相应的策略。
以下是几个关键的新营销策略：3.1 内容营销内容营销是新营销的核心策略之一，通过创作和分享有价值的内容，吸引潜在客户的关注和兴趣，建立品牌的专业形象和权威性。
3.2 社交媒体营销社交媒体是新营销的重要渠道，企业可以通过建立和管理社交媒体账号，与客户进行互动和沟通，增强品牌的曝光度和影响力。
3.3 搜索引擎优化搜索引擎优化是提升企业网站在搜索引擎结果中排名的策略，通过优化网站内容和结构，提高网站的可见性和流量，吸引更多潜在客户。
3.4 数据分析和监测数据分析和监测是新营销的关键环节，通过对用户数据和营销效果的分析，及时调整和优化营销策略，提高ROI（投资回报率）。
四、新营销的实施方法实施新营销需要企业采取一系列具体的方法和措施，以下是几个常用的实施方法：4.1 建立用户画像通过分析用户的年龄、性别、地理位置、兴趣爱好等信息，建立用户画像，以便更好地了解目标客户，并针对性地制定营销策略。
《互联网+大数据+AI赋能企业营销课件》
提供快速、高效的物流配送和用户满意的售后服 务，增加用户的口碑和忠诚度。
电商营销的数据分析挖掘
购买数据分析
通过分析购买数据，了解用户 的购买行为和偏好，优化产品 推荐和交叉销售。
用户留存分析
通过分析用户留存数据，了解 用户的流失原因，并采取措施 提高用户的留存率。
营销活动效果分析
通过分析营销活动的数据，评 估活动效果，调整策略和预测 销售结果。
客户细分
根据用户行为数据，将客户分为 不同的细分群体，制定个性化营 销策略。
营销效果评估
通过数据分析，评估营销活动的 效果，调整策略和预测销售结果。
营销策略制定的数据支持
1 市场调研
通过数据收集和分析，深入 了解市场情况，制定营销策 略。
2 竞争情报
通过数据分析竞争对手的市 场表现，帮助制定差异化的 竞争策略。
通过分析推广渠道的数据，选择效果最佳的渠道， 并优化投放策略。
通过数据分析用户的活跃度、反馈和转化率，制 定激活和留存策略。
电商平台的营销特点和流程
流量获取
通过搜索引擎优化、广告投放等方式获取访问电 商平台的用户流量。
用户评论
通过用户评论和评价，增加产品的可信度和销售 转化率。
产品展示
在电商平台上展示产品、优势和特点，吸引用户 的购买兴趣。
3 消费行为分析
通过数据分析消费者的购买行为和偏好，为产品定价和推广策略提供 依据。
从用户行为数据中挖掘营销潜力
1
购物车放弃率
通过分析购物车放弃率，提高转化率和
浏览时长分析
2
销售额。
了解用户的浏览时长，优化页面设计和
用户体验。
3
购买意向预测
2024 AIGC 应用层十大趋势白皮书
序言一、AIGC技术进步推动产业变革二、����年AIGC应用层十大预测趋势一：应用层创新成为���� AIGC产业发展的确定方向趋势二：大模型从“赶时髦”到“真有用”，成为提效手段趋势三：专属、自建模型将在中大型企业涌现趋势四：多模态大模型塑造“多边形战士”应用趋势五： AI Agent是大模型落地业务场景的主流形式趋势六：AIGC加速超级入口的形成趋势七：业务流程迈向“无感智能”趋势八：应用从云原生走向AI原生趋势九：AIGC逐步普惠化趋势十：智能涌现是把双刃剑，需要与之匹配的安全措施三、IDC 建议�.� 对终端用户�.� 对生态开发企业四、关于钉钉�.� 钉钉产品的价值主张、创新性�.� 产品解决方案��������������������������������������CONTENTS邬贺铨 中国工程院院士我国正在经历经济发展的重要时刻，以生成式人工智能等为代表的智能经济活动逆势增长，成为我国推动经济持续增长、构筑科技创新和产业升级之基，也成为支撑经济体系现代化的新引擎。
工业和信息化部的统计数据显示，�－��月份，我国软件和信息服务业务收入�����亿元，同比增长��.�%。
整个行业的增长率要远高于同期GDP的增长率。
大模型、AIGC是当前全球数字经济发展的热点和趋势，也是人工智能重要的核心技术。
各类科技大公司、创新型公司展开投入竞赛。
然而人们往往低估新技术的长期影响力，面对AIGC技术，我们既要抓住机遇立即行动，也要为人工智能的长跑做长期打算，从长布局。
AIGC的应用落地对于推动我国人工智能产业快速、持续、健康发展具有非常重要的作用。
融入企业运营、紧贴应用场景，解决应用落地的最后一公里，才能真正发挥大模型、AIGC等新技术、新产品的作用，实现整个AI产业链和生态的繁荣。
大模型、AIGC的应用落地也将创新产业生态模式，MaaS、PaaS将成为智能经济时代的重要业态。
目前已有的基础大模型很难直接应用于各行业领域，企业需要结合自身的行业特点和专业知识，研发出可嵌入MaaS和PaaS的适合企业自身的行业大模型、专属大模型或场景大模型。
利用AI技术提升智能营销效果的实用技巧
利用AI技术提升智能营销效果的实用技巧智能营销是当今营销行业的一大热点。
随着人工智能（AI）技术的不断发展，企业可以利用AI技术来改善其市场营销策略和效果。
本文将介绍几个使用AI技术提升智能营销效果的实用技巧。
一、数据分析与预测数据是智能营销的关键。
通过使用AI技术来收集、整理和分析大量的市场数据，企业可以更好地了解客户需求和市场趋势。
为此，企业可以借助机器学习算法对数据进行深入分析，并预测顾客行为和购买决策。
1. 制定目标：在开始数据分析之前，企业需要明确其目标。
无论是想要增加销售额、改善用户体验还是优化广告投放，制定明确的目标将有助于更好地利用AI技术来达到这些目标。
2. 数据采集：利用各种渠道收集丰富而全面的数据，包括顾客信息、购买记录、网站访问记录等等。
可以使用自动化工具来帮助整理和保存这些数据。
3. 数据分析：通过使用机器学习算法和数据挖掘技术，企业可以发现隐藏在大量数据背后的模式和规律。
这将帮助企业更好地了解客户，并作出基于事实的决策。
4. 预测顾客行为：利用AI技术来预测顾客的购买偏好、购买时机和购物路径，以便更精确地进行市场定位和广告投放。
这可以提高营销效果并减少资源浪费。
二、个性化营销个性化营销是一种基于顾客特征和行为，为每个顾客提供定制化信息和服务的营销策略。
AI技术可以帮助企业实现个性化营销，从而提升用户体验和转化率。
1. 数据整合与分析：整合各种渠道收集到的数据，并利用AI技术对数据进行分析。
通过分析用户行为、兴趣偏好等特征，企业可以了解每个顾客的需求，并根据其个性化需求进行精准推荐。
2. 智能推荐：利用机器学习算法自动推荐符合用户兴趣和需求的产品或服务。
通过将个性化推荐与营销活动结合起来，可以提高用户对广告和推荐内容的点击率和购买转化率。
3. 客户细分：通过AI技术将客户进行细分，识别出关键的客户群体，并为其提供特定于群体的营销策略。
这样可以更好地满足每个客户的需求，同时最大化营销效果。
中国人工智能创新应用白皮书
中国人工智能创新应用白皮书人工智能的商业红利窗口期已经来临？2080 27203060005000400042003目录1.人工智能发展背景介绍62.人工智能商业应用现状143.人工智能产业应用场景案例举例224.企业该如何借力人工智能？315.附录37人工智能概念介绍人工智能是什么？人工智能是一门利用计算机模拟人类智能行为科学的统称，它涵盖了训练计算机使其能够完成自主学习、判断、决策等人类行为的范畴。
人工智能、机器学习、深度学习是我们经常听到的三个热词。
关于三者的关系，简单来说，机器学习是实现人工智能的一种方法，深度学习是实现机器学习的一种技术。
机器学习使计算机能够自动解析数据、从中学习，然后对真实世界中的事件做出决策和预测；深度学习是利用一系列“深层次”的神经网络模型来解决更复杂问题的技术。
A人工智能从其应用范围上又可分为专用人工智能(ANI)与通用人工智能(AGI)。
专用人工智能，即 在某一个特定领域应用的人工智能，比如会下围 棋并且也仅仅会下围棋的AlphaGo ；通用人工智能是指具备知识技能迁移能力，可以快速学习， 充分利用已掌握的技能来解决新问题、达到甚至超过人类智慧的人工智能。
通用人工智能是众多科幻作品中颠覆人类社会的人工智能形象，但在理论领域，通用人工智能算法还没有真正的突破，在可见的未来，通用人工智能既非人工智能讨论的主流，也还看不到其成为现实的技术路径。
专用人工智能才是真正在这次人工智能浪潮中起到影响的主角，我们报告的讨论范围将聚焦在更具有现实应用意义的专用人工智能技术，具体讨论现有专用人工智能技术能带来的商业价值。
BA 人工智能、机器学习、深度学习的隶属关系资料来源：中国人工智能学会；罗兰贝格分析B 专用人工智能与通用人工智能的区别理解特定 领域知识 实现特定 领域应用 知识技能 迁移能力 跨领域推 理能力 常识的认 识与掌握 抽象能力 的掌握 专用人工智能 √ √ × × × × 通用人工智能√√√√√√资料来源：中国人工智能学会；罗兰贝格分析早期的人工智能令 人兴奋不已 机器学习开始兴起深度学习取得突破，人工智能蓬勃发展1980‘s -2010's 机器学习 1950‘s -1980's 人工智能人工智能发展历史与现状人工智能的发展历史人工智能的概念形成于20世纪50年代，其发展阶 段经历了三次大的浪潮。
企业级ai虚拟数字人白皮书
企业级ai虚拟数字人白皮书
一、简介
AI虚拟数字人(IVAS)是一种专为企业客户提供人工智能技术服务的
平台，它通过专用的算法和大数据分析在云端处理企业客户的数据。
IVAS
不仅提供企业数据收集、清洗、存储等服务，还能帮助企业构建和推广自
己的全渠道、多场景的数字营销体系，并能够提供个性化客户体验和精准
营销服务。
二、核心功能
1、数据收集：IVAS支持的数据源有ERP、CRM、OA、外部外部抓取，
大数据分析、商业智能等。
可以自动收集和整理各种类型的数据，包括客
户资源数据、销售活动数据、商品采购数据、财务数据、仓库物流数据等。
2、数据清洗：IVAS拥有先进的数据清洗技术，可以有效除去数据中
的脏数据，将不规则、缺失或重复的数据转换为可以处理的形式，从而更
好地支持数据分析、挖掘和报表制作等工作。
3、数据存储：IVAS可以将收集的和清洗的数据安全地保存到云端或
本地存储介质中，以确保数据安全性，方便企业后续的各种数据分析和工作。
4、数字营销体系构建：IVAS可以为企业提供完整的数字营销技术，
帮助企业构建和推广自己的数字营销体系，从而获取更多的客户。
5、个性化客户体验：IVAS可以提供个性化客户体验。
企业智能营销技术白皮书
企业智能营销技术白皮书企业智能营销技术白皮书摘要随着市场竞争加剧，企业智能营销技术成为应对竞争压力的关键。
企业智能营销技术是指利用数据分析、人工智能等技术进行营销活动的策划、执行和效果评估的一种高科技营销方式。
本白皮书重点介绍了企业智能营销技术的实施意义、主要技术优势和未来发展趋势，旨在帮助企业理解企业智能营销技术对营销效果的提升和商业价值的创造。
1. 企业智能营销技术概述企业智能营销技术是指利用数据分析、人工智能等技术进行营销活动的策划、执行和效果评估的一种高科技营销方式。
其核心是运用数据驱动的方法来实现营销精准化，个性化和主动化。
在这种模式下，数据不仅是获取和处理的目的，更是提高营销效果的关键方法。
2. 企业智能营销技术的实施意义企业智能营销技术可以有效提高企业的营销效率和营销效果，为企业创造更多的价值。
具体而言：（1）优化目标客户定位通过对客户的行为、兴趣和需求等信息进行分析，企业智能营销技术可以更好地识别潜在客户特征，优化客户定位，从而更好地确定市场需求和营销战略。
（2）提高客户互动性企业智能营销技术可以帮助企业了解客户关于产品和服务的需求并提供更好的服务，从而吸引客户在企业平台上进行互动和交流，提高客户忠诚度。
（3）降低营销成本企业智能营销技术可以大量自动化营销活动，节约企业人力成本和时间成本，有效降低营销成本和提高营销效率。
3. 企业智能营销技术的技术优势（1）精准营销运用数据分析技术，针对不同的客户或用户群体进行精准的营销推广，提高营销效果。
（2）个性化推荐根据客户的用户画像和行为特征，自动推荐符合其需求的产品和服务，提高客户满意度和忠诚度。
（3）自动化营销利用人工智能等技术，将营销自动化程度提高，实现自动化流程的快速落地，节约企业人力成本和时间成本。
4. 企业智能营销技术的未来发展趋势（1）大数据、人工智能等关键技术将持续发展和应用，不断提高企业智能营销技术的精度和实用性。
（2）个性化和客户关系管理将成为企业智能营销的核心，营销将更注重用户需求和满意度。
全球人工智能发展白皮书
全球人工智能发展白皮书全球人工智能发展白皮书|四、人工智能重塑各行业41.1 451.3 81.4 13211.6 231.7 6 291.8 31402.1 402.2 422.3 45523.1 533.2 543.3 543.4 553.5 55584.1 604.2 654.3 704.4 714.5 754.6 794.7 824.8 8689 02全球人工智能发展白皮书|主要发现主要发现：1全球人工智能发展白皮书|主要发现2全球人工智能发展白皮书|主要发现3全球人工智能发展白皮书 | 一、AI 创新融合新趋势4一、AI 创新融合新趋势1.1 人工智能正全方位商业化当前人工智能技术已步入全方位商业化阶段，并对传统行业各参与方产生不同程度的影响，改变了各行业的生态。
这种变革主要体现在三个层次。
第一层是企业变革：人工智能技术参与企业管理流程与生产流程，企业数字化趋势日益明显，部分企业已实现了较为成熟的智慧化应用。
这类企业已能够通过各类技术手段对多维度用户信息进行收集与利用，并向消费者提供具有针对性的产品与服务，同时通过对数据进行优化洞察发展趋势，满足消费者潜在需求。
第二层是行业变革：人工智能技术带来的变革造成传统产业链上下游关系的根本性改变。
人工智能的参与导致上游产品提供者类型增加，同时用户也会可能因为产品属性的变化而发生改变，由个人消费者转变为企业消费者，或者二者兼而有之。
第三层是人力变革。
人工智能等新技术的应用将提升信息利用效率，减少企业员工数量。
此外，机器人的广泛应用将取代从事流程化工作的劳动力，导致技术与管理人员占比上升，企业人力结构发生变化。
图表1-1：人工智能技术带来的全方位变革数据来源：公开资料，德勤研究全球人工智能发展白皮书 | 一、AI 创新融合新趋势51.2 AI 全面进入机器学习时代随着技术的进步和发展，人类学习知识的途径逐渐从进化、经验和传承演化为了借助计算机和互联网进行传播和储存。
智能数据白皮书：智能数据如何高效驱动营销
智能数据如何高效驱动营销智能数据白皮书前言智能终端以及移动互联网的普及与飞速发展，产生了规模庞大的数据。
根据国际数据公司IDC 发布的研究报告预测，2020年全球数据信息量将达到44ZB（万亿G）。
随着数据的开放以及机器学习、人工智能等技术的成熟，数据的应用开始走向智能化和精细化。
相比规模庞大的「大数据」，那些真正能够应用于解决实际问题的大数据子集——智能数据，对于企业来说显然有着更大的价值。
在智能数据的运用上，企业面临的最大难题包括：数据收集、整合与分析以及实现数据应用的闭环。
在国外，亚马逊、可口可乐、荷兰皇家航空等公司其实已经在对内决策、对外的数据驱动营销以及客户体验的提升和优化上有了较为领先的智能数据实践。
为了让更多企业认识到智能数据的价值与意义，推动智能数据在驱动智能企业在国内的发展和应用，知名数字营销媒体SocialBeta联合智能数据技术公司Chinapex创略发布了《智能数据白皮书》。
本白皮书综述了智能数据的发展、概念和特征，重点梳理了智能数据的应用场景、解决方案，并且介绍了领先品牌的案例实践，希望能为企业实施智能数据战略提供借鉴及参考作用。
一、智能数据概述1.1智能数据：能够解决实际问题的大数据子集机器的出现带来了工业生产的黄金时代；在信息时代，计算机的出现又带来的新的商业模式。
2007年，iPhone的发布，正式宣告我们进入了智能硬件的时代。
此后，随着产业链的成熟，处理器、芯片、传感器、通信技术的有效应用，智能硬件进入高速发展阶段，各种产品开始出现，包括无人机、智能手环、智能音箱、VR 眼镜等。
众多智能终端的应用，产生大量的用户数据，为数据的商业应用提供了重要的基础。
根据市场调研机构IDC预测，未来全球数据总量的年增长率将保持在50% 左右，无论你是在网上购物、还是在跑步，几乎每项活动都会产生数据。
《经济学人》2017年5月的文章指出：如今，数据已经取代石油成为世界上最宝贵的资源。
2023年AI+创意技术营销趋势白皮书
2023AI创意营销趋势白皮书2023年1月蓝色光标集团销博特2022年9月，M eta发布M a ke-A-V i d e oM a ke-A-V i d e o实现了文字、图片、视频之间的智能转换。
2022年10月 Sta b i l i t y A I 获得1.01亿美元融资资料来源：《云南之云》作品来自和菜头的文章，其他资料来自公开信息。
开源人工智能公司Sta bi li t y A I 开发了一款S t a b l e D i f f u s i o n的A I 绘图工具，能够根据文字描述、画家风格等多种因素迅速完成高质量A I 制图。
该公司将继续研发用于生成语言、音频、视频和3D 的A I 生成模型。
2022年11月销博特发布“康定斯基模型”蓝色光标销博特发布“创意画廊”一键生成抽象画平台，也称“康定斯基模型”。
用户使用输入文本即可在6分钟内生成一幅抽象画作。
A I作画&文字-图像-视频的转换，刷新了人们对A I的认知A I G C：让A I成为内容创作者的一份子A I赋能创意生产，成为营销新趋势，从A I G C到A I G CA I G C的原意是：A r t i f i c i a l I n t e l i g e n c eG e n e rate d C o n te n t，即：人工智能生产的内容。
而营销领域，在广告、C R M等都可以通过数据来完成用户触达的情况下，“说什么”、“怎么说”的内容创意场景正逐渐变得越发重要，营销领域的内容生产也就是创意部分，是否也能够在A I的辅助下完成呢？我们认为，当下正是营销创意与A I相碰撞，创造出新的营销机会、提升营销效率的关键节点。
因此，我们把创意x A I而产生的A I G C称作A r t i f i c i a l I n te l i ge n ce G e n e rate d C reat i o n，即人工智能创意。
AI在市场营销中的应用智能推广提升品牌影响力
AI在市场营销中的应用智能推广提升品牌影响力AI在市场营销中的应用：智能推广提升品牌影响力在当今数字时代，人工智能（AI）成为了市场营销领域的热门话题。
随着技术的不断进步和智能化工具的诞生，越来越多的企业开始探索并应用AI在市场营销中的各个方面。
本文将探讨AI在市场营销中的应用，特别是智能推广如何提升品牌影响力。
一、AI在市场调研和分析中的应用市场调研和分析是制定市场营销策略的重要环节。
AI技术的应用能够帮助企业更快速、准确地获取大量的市场数据，从而更好地了解受众需求和市场趋势。
1. 数据收集和处理AI技术可以自动收集和处理大量的市场数据，无论是来自社交媒体、在线论坛还是其他渠道。
通过自然语言处理和机器学习算法，AI能够快速识别和分析大数据中的关键信息，提供有用的洞察。
2. 受众行为预测AI技术能够根据历史数据和模式识别算法来预测受众的行为趋势。
通过分析用户的搜索记录、购买行为和社交媒体互动，AI可以预测出受众的兴趣和偏好，为企业制定有针对性的市场推广策略提供参考。
3. 竞争对手分析AI可以通过自动化地收集和分析竞争对手的数据，帮助企业了解竞争对手的市场定位、产品特点和营销策略。
这些信息可以帮助企业制定相应的竞争策略，提高品牌在市场中的竞争力。
二、AI在个性化推广中的应用个性化推广是提升品牌影响力的重要手段之一。
AI技术可以通过分析用户行为和兴趣，实现个性化的市场推广，提高品牌与受众之间的互动和认同感。
1. 智能广告投放AI可以根据用户的兴趣和行为特征，自动匹配适合的广告素材和投放渠道。
通过实时调整广告的展示方式和内容，AI能够提高广告的点击率和转化率，从而提升品牌影响力和市场表现。
2. 智能内容推荐AI可以通过分析用户的浏览历史和行为特征，推荐相关的内容和产品。
通过个性化的内容推荐，企业可以提高用户的黏性和参与度，同时提升品牌在受众心目中的形象和认可度。
3. 智能客户服务AI技术的应用还可以帮助企业提升客户服务体验。
“美妆+AI”智慧营销白皮书
智慧营销白皮书美妆+ AI美妆行业正陷入与消费者之间的“沟通焦虑”，品牌方在营销上投入大量的人、财、物，收效却难及预期。
直播带货和线下试妆都面临着各种各样的挑战，比如有营无销、高销量等于低利润、营销数据不闭环、线下试妆不便捷等。
近年来，随着人工智能（AI ）技术的快速发展，AI 与各行各业产生了越来越密切的联系。
美妆行业正处于数字化和智能化转型的爆发期，AI 技术在美妆行业的快速普及和渗透为行业升级变革提供着重要支撑，“美妆+AI ”成为解除行业与消费者之间“沟通焦虑”的破局之策。
通过认知、吸引、询问、行动和传播的5A 营销方式+AI 的营销手段智能化升级，提升消费者想、看、试、买的购物体验，助力商家打造营销闭环。
《“美妆+AI ”智慧营销白皮书》贴近美妆商家的真实需求，细致分析美妆消费者的购买习惯，解析现阶段美妆营销现状及难点，并展望美妆行业未来的智慧营销趋势。
相信本白皮书为美妆行业的转型升级提供更多的发展思路，也为美妆行业的营销挑战提供新的解决路径。
“懒起画蛾眉，弄妆梳洗迟。
照花前后镜，花面交相映。
”爱美之心，自古有之。
随着Z 世代的到来，美妆产业成为新的风口，消费者对美妆产品的支出也持续增长。
尽管疫情给包括美妆在内的各大产业均带来了短期影响，但口罩遮不住人们爱美的需求。
后疫情时期，美妆行业的恢复相较其他行业更为迅速。
大牌、轻奢、韩流、国潮群雄逐鹿，不断丰富的产品也激发出消费者多样化的需求。
线上渠道的快速发展，给美妆行业带来新机遇。
AI 技术的日趋成熟，完美应对消费者线上体验的痛点，有效解决了商家与消费者之间的“沟通焦虑”。
“美妆+AI ”的新模式，通过虚拟试妆增强消费者的参与感、体验感，成功打通了消费者的购买链路，击破了营销同质化，为美妆线上化开拓出一条新的路径。
基于GfK 对美妆行业和消费者的深入洞察，以及旷视AI 技术在美妆行业的广泛应用，GfK 与旷视联合推出《“美妆+AI ”智慧营销白皮书》，全面探查美妆行业从业者和消费者的行为及心智变化，创新发掘美妆行业在数智化时代下的变革之路。
ai编写营销策划方案
ai编写营销策划方案前言：随着人工智能（AI）的迅猛发展，它已经成为了许多企业营销策划中重要的工具。
AI的智能分析和预测能力可以帮助企业更好地了解目标受众，制定更加有效的营销计划，并提供个性化的推广方案。
本篇文章将介绍AI编写营销策划方案的意义、流程和最佳实践。
一、意义AI编写营销策划方案的意义在于提高效率和准确性。
传统的营销策划需要人工分析大量的市场数据，而AI可以通过学习和分析大数据，提供准确的市场洞察和预测。
AI还可以根据用户的行为和兴趣，制定个性化的推广方案，提高营销效果。
二、流程AI编写营销策划方案的基本流程如下：1. 数据收集：AI需要大量的数据来学习和分析。
企业可以通过各种手段收集市场数据，包括社交媒体数据、用户行为数据、销售数据等。
2. 数据清洗和整理：收集到的数据往往是杂乱无章的，需要通过数据清洗和整理，提取有用的信息。
3. 数据分析：AI通过分析数据，提取市场洞察和趋势。
通过深度学习和机器学习算法，AI 可以发现隐藏在数据背后的规律。
4. 目标受众分析：AI可以帮助企业更好地了解目标受众的需求和喜好。
通过分析用户的行为和兴趣，AI可以细分目标受众，并提供个性化的推广方案。
5. 营销策略制定：AI根据目标受众的特点和市场趋势，制定相应的营销策略。
这些策略可以包括定向广告投放、社交媒体营销、内容营销等。
6. 监测和优化：AI可以对营销活动进行实时监测，并提供相应的优化建议。
这些建议可以帮助企业及时调整策略，提高营销效果。
三、最佳实践1. 选择合适的AI工具：市场上有许多AI工具可以用于营销策划，企业应根据自身需求选择合适的工具。
一些主流的AI工具包括谷歌分析、IBM Watson、Salesforce等。
2. 数据保护和安全：企业在使用AI进行营销策划时，需要注意保护用户隐私和数据安全。
合规的数据收集、存储和使用是非常重要的。
3. 人机结合：虽然AI在营销策划中起到了重要的作用，但人的直觉和创造力仍然不可替代。
AI和销售线索营销进阶报告
• 企业CEO对市场部门增长能力的认同和支持摇摆不定• 销售管理层在前期否定市场的努力，在销售线索营销有 成绩后打击市场的价值• 市场部门不愿意承担增长压力
实现高效销售线索营销需解决好六大关键要点
有助于发现线索转化流程中各节点问题 大幅提升线索转化率
AI模型预测
AI模型预测兴趣跟进：基于有点击行为的客户进行相似企业 推荐，找到可能有兴趣的目标客户进行跟进，进一步提升转 化
多版位组合
多版位组合：平台内不同的版位组合（如广点通朋友圈、小 程序、订阅号及搜索等），不同平台版位组合 （广点通+巨量） 提升曝光
转化内容制作辅助触达决策组合
协作
确定目标客户画像指定客户名单梳理分析目标客户内容需求
明确MQL质量标准 明确MQL派发规则流程
明确SQL质量标准明确销售跟进反馈规则分析SQL转化率
分析SQL转化内容需求分析决策组合触达需求分析Deal转化率
负责
跟进MQL，推动客 户进到下一个阶段
销售转化打单
• 流量大，到达率高： B2B企业目标客户流量严重碎 片，社交媒体流量为唯一的大流量入口• 精准度不高： 由于各个平台的标签更倾向于消费者 特征， 对B2B企业精确度不高• 投放专业： 信息流需要持续优化，否则可能不起量 或转化成本高• 转化成本高： 精准度不高导致线索转化成本高，或 者线索成本低，但转化率低导致MQL成本高
SQL
Deal
销售线索营销KPI组合
常见状况
PART 02 销售线索营销第二步：获取客户线索
获客渠道/项目
适配客户价值类型
可获客数量
获客成本
MQL转化率
ai数据营销策划方案
ai数据营销策划方案一、引言在数字时代的今天，数据已经成为驱动市场和决策的重要资源。
而人工智能（AI）的出现和迅猛发展更是加速了数据的利用和价值的释放。
AI数据营销作为一种全新的营销方式，已经引起了越来越多企业的关注和重视。
本文将详细介绍AI数据营销的概念、意义以及基于AI的数据营销策划方案。
二、AI数据营销的概念与意义1. AI数据营销概念AI数据营销是指利用人工智能技术对海量数据进行分析、挖掘和应用，提取有价值的信息，从而更加智能化地进行产品推广、营销策略制定和客户关系管理等活动的过程。
2. AI数据营销的意义（1）实现个性化营销：AI数据营销可以通过对大规模的用户数据进行分析和挖掘，找出用户的个性化需求，精准定位目标客户，并为他们量身定制产品和服务，提高营销效果。
（2）提升用户体验：AI数据营销可以根据用户的行为、偏好和反馈等数据，智能地推送个性化的推广信息，提供个性化的购物推荐和优惠活动，提升用户的购物体验和忠诚度。
（3）加强数据分析能力：AI数据营销可以有效地分析和挖掘大规模的数据，发现用户的需求和行为模式，提供有针对性的营销策略，优化企业的运营和决策。
三、AI数据营销策划方案设计为了更好地利用AI数据营销，企业需要制定相应的策划方案，以实现营销目标和提升市场竞争力。
以下是一个基于AI的数据营销策划方案设计：1. 数据收集与整理（1）数据源多样化：收集不同渠道和来源的数据，如用户行为数据、社交媒体数据、线下门店数据等，保证数据的全面性与准确性。
（2）数据整合与清洗：将多源数据通过数据整合平台进行清洗和整合，去除噪声和重复数据，保证数据的一致性和可靠性。
（3）数据标注与分析：对整合后的数据进行标注和分类，建立完整的用户画像和消费者需求分析模型，为后续的推广活动提供基础。
2. 智能推荐与个性化定制（1）基于用户画像进行推荐：根据用户的兴趣、偏好和消费历史等信息，采用AI算法进行个性化的产品推荐，并通过推荐系统实时地向用户展示个性化的广告和优惠信息。