来源：生成式AI营销派第2期
嘉宾：亚马逊云科技解决方案架构师，杨树铭
亚马逊云科技解决方案架构师，海国慧
Fuzflo孚知流创始人&CEO，白双
《生成式AI营销派》是一个专注于生成式AI+营销的栏目，旨在与营销人分享亚马逊云科技在生成式AI赋能营销领域的前沿思考与实践经验。通过与CMO Club共创的3期视频实践课，我们将全面解析生成式AI在营销场景下的应用价值，从案例到实操，多维度展现营销人如何用生成式AI实现业务增长，突破创新。本期我们将和大家探讨如何利用生成式AI来解决电商运营中的“品”“销”问题。
本期我们主要给大家介绍大语言模型 Claude。Claude是Anthropic推出的一个大语言模型，目前在业界比较火，各项基准测试排名中比较靠前。
高转化率卖点如何快速提炼，精准优化商品描述
业务痛点：
4. 实时交互需求：在跨地区交流中，客户期待快速准确的沟通，而现有机器翻译工具在处理口语化和小语种时表现不佳。
解决方案：
· 精准翻译服务：Claude 3.5 Sonnet在多语言环境下提供了优于传统机翻的解决方案，尤其在非英语语系中的流畅度和专有名词处理上表现突出。支持离线和实时翻译，适用于电商产品描述、营销文案等多种场景。
案例展示
· 商品文案优化：以穿戴甲为例，通过给Claude上传产品图片并指定文案风格，即可迅速获得针对TikTok平台的高质量推广文案。
· 标题一致性检查：一个两件式泳衣的商品图被误标为“连体式”，使用AI审核后不仅指出了错误，还给出了更合适的标题建议。
· 跨境电商本地化：手电筒产品的Listing翻译案例中，AI帮助生成含有热门关键词的本地化版本，提升了产品曝光率。
精准营销“路转粉”，与用户同频互动
在当前的数字化时代，客户反馈和评论成为了企业改进产品和服务质量、增加复购的重要依据。然而，传统的人工分析方法存在效率低下、成本高昂等问题。通过引入Claude大语言模型，我们从这三个方面有效地解决这些痛点，实现更高效、精准的客户情感与需求分析。
1.舆情分析：洞察客户声音
应用场：电商、游戏、汽车制造等行业都面临着如何从海量客户评论中提取有价值信息的挑战。
解决方案：
利用Claude对商品或服务相关的在线评论进行自动化处理，快速识别出客户的满意度水平及其背后的原因。 支持长篇幅文本输入（高达200k token窗口），确保即使是复杂的多段落评论也能被全面理解。 自动分类正面、负面及中立情绪，并提供详细的分析报告，帮助品牌更好地了解市场反应。
2.广告优化：基于用户情绪调整策略
应用场景：根据收集到的情感数据调整广告创意方向，以提高转化率。
解决方案：
分析目标受众对于现有广告内容的态度，确定哪些元素最受欢迎，哪些需要改进。 Claude 3.5 Sonnet能够深入挖掘文本背后的逻辑关系，为创意团队提供灵感来源，设计更具吸引力的信息传递方式。 实时监控社交媒体上关于品牌的讨论热度变化趋势，迅速响应市场动态，保持品牌形象的一致性和相关性。
3.竞品比较与需求发现
应用场景：通过对竞争对手评价的研究来识别自身产品的不足之处；同时，探索潜在未被满足的需求领域。
解决方案：
汇总来自不同平台上的竞品相关信息，利用自然语言处理技术提炼关键点。 对比自家产品与竞品之间的优劣差异，制定差异化竞争策略。 探索顾客群体中存在的共同诉求，指导新产品开发方向或现有功能升级。
实际案例展示：
假设某餐饮连锁店希望提升顾客体验，于是决定采用Claude来进行一次全面的舆情分析：
通过Claude系列大语言模型的应用，企业能够在多个层面上提升其市场营销工作的效率与效果。无论是深入了解消费者真实感受还是精准定位市场需求，AI都将成为未来商业决策不可或缺的一部分。
营销智能体重塑营销工作流，找到增长新场景
相信大家现在在使用很多AI工具，但是大家可能都在用不同的工具，数据也留存在不同的平台上。我们今天想要跟大家分享的是一个 “all in one”的解决方案，通过一套智能体平台做非常多的任务，并且这个过程中知识是可以进行集中管理的。
1.智能体的第一性原理
人类的大脑可以分为记忆、感知、决策和行动四个维度，这构成了人类智能的基本单元。智能体则是这些基本单元在数字世界的映射。借助成熟的技术，我们可以模拟大脑的不同部分，从而构建一个完整的智能体。
不同的岗位、不同的职能有个性化的能力，一个通用的智能体，它能不能变成一个垂直的营销智能体？其实我们只需要在两个方面进行一些个性化的配置：一是我们要有私域和营销相关的这些知识（来自于我们的业务场景）；另一方面我们要根据每一个岗位在知识和工作流两个维度进行一些差异化的配置，这就是我们产品的第一性原理的底层思路。
第一步是搭建知识库，我们可以支持一个企业级的架构，各个部门的小伙伴都可以贡献知识进去，包括已经写过的公众号文章、采访视频或一些企业的品牌资产都可以进行录入。
第二步就是要根据客户需要的场景，包括我们刚才所说的翻译数据分析、内容生产等等构建工作流，当然这些工作流是由一些原子化模块组成的，这些原子化模块就是我们刚才说的感知、思考、行动这些模块，我们后台集成了非常多的底层能力。工作流的搭建，可以是由企业自己去搭建，也可以是由我们专门在营销领域的智能体设计师来帮你们搭建好，搭建好之后就可以开箱即用了。
2.营销智能体的应用场景
B、营销智能体通过将企业的公众号文章、采访视频等资料录入知识库，使得生成的内容更加贴合实际情况，并且录入智能体内容可以高复用，提高内容使用效率。
支持文本、图片、音频及视频等多种格式的数据录入，确保信息来源丰富多样。并且支持各格式之间的内容转换，视频内容识别提取再做内容的二次创作，多媒体时代针对不同的平台特性，持续输出针对性的内容素材。
应用场景：PPT讲解、直播带货等场合均可采用数字人技术提升互动体验。
案例展示：与美的合作项目中的复杂翻译示例，证明了平台在电商领域内的广泛应用潜力。
案例展示：针对小米和华为手机产品的综合分析报告，为市场决策提供了有力支持。
提供丰富的可视化工具帮助企业洞察销售趋势、用户行为模式等重要指标。
案例展示：基于历史销售记录生成的趋势分析报告，展示了平台对于大规模数据集的强大处理能力。
人机协作：结合AI自动处理与人工校验机制，形成闭环的工作流体系，确保最终产出物的质量。
案例展示：从视频字幕添加到成品下载的完整工作流。
3. 工作流完成之后就已经流转到知识库里，支持多场景引用及二次创作素材。
本次展现的几个场景都在重度使用 Bedrock上的Claude3和3.5。
目前在全球有数万家客户在使用Bedrock的服务，涉及医疗健康、生命科学、汽车制造行业、金融，零售等各个行业。
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