它的应用，改变了传统营销的触点、路径、管理模式，以及传统模式下用户单向的成长模型。
面对存量时代的三大营销挑战——公域引流的瓶颈、会员管理的混乱、以及私域资产增值与裂变的难题，Marketingforce的创新解决方案，正是基于AI营销大模型的强大能力，专为打破这些障碍而设计。
从传统时代到智能时代的过渡，剖开来看，是一个复杂的演变过程，企业需要选对方法，选对场景，选对工具，才能实现降本增效的目标。
Marketingforce利用AI技术帮助企业实现全域营销增长，可以拆解为以下四个步骤。
利用内容营销实现快速引流和冷启动
当前市场环境下，内容营销成为企业获取流量和提升品牌影响力的关键策略。然而，许多企业面临内容营销能力不足和预算限制的问题。随着后疫情时代的到来，线上营销的重要性愈发凸显。
【案例场景】AI如何助力双十一狂欢节促销？
个性化营销动作：针对双十一的大促销，AI可以生成一系列针对不同消费者群体的个性化购物指南。通过输入产品特点、优惠信息和目标用户偏好，能够智能创作吸引人的促销文案。
多模态内容创作：AIGC产品矩阵不仅能够生成促销文本，还能结合双十一的主题元素，如折扣标签、抢购特效、优惠券图标等，生成如何营销氛围的海报和广告图，实现文图结合的高效营销。
该活动场景中达到的效果：通过历史服务样本的数据显示，该场活动内容生成成本降低了50%，CPE成本降低了35%，询单量增长了80%。
为何能带来如此明显的降本增效？
AI技术的应用：在双十一期间，用户只需输入促销想法，AI便能快速生成和投放内容，满足大量营销需求。
结合热点：AI能够实时跟踪双十一的热门话题和趋势，结合这些热点调整营销策略，仿写行业内的热门文案。
图文结合：AI生成的低成本图片与促销文案相匹配，提升了用户的购买欲望，增强了营销活动的吸引力。
通过AI增强分析，精细化运营客户
“AI+CDP”的优势组合，使企业能够充分利用客户的基本属性、购买行为、历史行为、网站行为等数据展开数智化分析。Marketingforce平台的数智化分析可以分两部分：
第一：怎么精细化经营客户，了解客户的需求？
第二：怎么做精准营销，精准地找到目标客户名单？
了解客户需求时会用到 BI 分析，目前市场上的 BI 分析有三代。
第一代是 IT 导向，需要专人做数据整理、数据查询才可以得到；第二代是自助式，利用拖拉拽可以实现，但还是有一些技术需要掌握。
Marketingforce平台的BI商业智能决策产品已经达到第三代：增强分析，即只需要用自然语言交互，就可以做数据分析、归因分析，甚至给到决策建议。
AI+BI，如何为企业提供有效的决策保障？
以Marketingforce的AI能力部署中的智能问数产品为例，通过以下四步流程，企业可以从数据中获取精细化运营的决策支持。
不只是销售趋势分析，我们把现在常见的分析形态都纳入分析系统中，例如产品分布分析，想知道现在所有的产品分布里面哪些是卖得最好，更多还有对比分析、环比分析、相关性分析等等。
利用自动化建模实施精准营销
例如在该企业的客户价值提升期，可以做复购 / 升级的模型；在客户成熟期，可以做流失预测的模型；而对于其即将流失的客户，可以做沉默客户召回模型，并利用前面的自动化算法做智能推荐。
增强口碑效应持续扩大传播
口碑效应的前提是服务，基于前期对客户进行精细化运营和精准营销后才会产生口碑。
那么要传播好口碑，需要“管理”客户在用户旅程各个阶段的“体验”。
一方面是，增强客户的浏览体验。
企业可以通过公司的自媒体矩阵、会员社群、KOL合作等，分享品牌故事和客户好评。基于大模型能力大量生成细致、优质的营销内容，塑造一致的品牌形象，支持口碑传播。
另一方面是，增强客户的交流体验。
无论是社群、社媒平台还是品牌的官方账号中，品牌无法做到对每一个用户评论、私信一一回复与随时陪伴。尤其是当企业的商品品类多、优惠方式复杂、信息不明确时，在线人工客服难以实现满足大量客户咨询和购买推荐的需求。那么就需要一个AI客服助手，担任一个有温度的角色，帮助企业构建深层次的用户运维关系。
另外极为关键的是，增强客户的购物体验。
在场景内设置AI智能导购的数字人营销一体机、或AI智能导购小程序，打造虚拟货架空间，用户通过语音交互、触摸屏交互等方式实现智能导购服务体验；同时，AI智能导购具备逼真的语音交流能力，通过与用户的自然交互，了解用户的偏好和意图，判断真实需求，进行个性化和精准推荐， 增强用户体验与转化效率。
AI技术带来的不仅仅是一个技术层面的提升，而是一场深刻的市场革命。随着AI技术的深入应用，我们不仅仅是在追求效率的提升，更是在探索如何更深层次地理解和服务于我们的客户。而垂直大模型让我们有能力触及每一个个体的独特需求，将个性化服务推向一个新的高度。
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