企业的存量客户作为当今时代重中之重，如何让AI大模型大显身手，提升客户营销名单的精准性、营销自动化的效率性、营销资源分配的最适性？今天主要围绕三个关键环节以及相关案例展开说明。

导读：企业的存量客户作为当今时代重中之重，如何让AI大模型大显身手，提升客户营销名单的精准性、营销自动化的效率性、营销资源分配的最适性？

今天主要围绕三个关键环节以及相关案例展开说明。

分享嘉宾｜林庆治飞算科技首席数据官

01 营销是一连串的转换过程

零售行业客户转化逻辑分为四块，公域引流、会员经营、私域经营、私域裂变，大部分企业当前尚处在第二阶段——转化成会员，但对于精细化经营跟裂变往往暂时不具备能力。

中间转换过程有几个步骤，第一是明确目标客群，根据商品属性找到目标客群，第二确定获客渠道，再进行内容运营。现在大模型中AIGC做生成式的大模型，可以针对性地做内容截取跟运营工作。最终目标是把公域内的游离客户转换成会员。会员管理进入传统CRM系统做经营，有一套会员管理系统或权益，但在企业一般就进行到这一步。如何做有效转换，包括怎么引导客户购买产品、进行价值提升，甚至在客户流失后，怎么挽留、裂变，很多客户没有这方面经验。

当目标客群引入到私域之后经营有几个重要步骤，首先是要业务分析，了解客户状况如何？购买情况如何？客户是否有兴趣？有没有成为付费会员？有没有继续往下落？这些方面必须做精细分析—找到问题。然后做客户洞察—“为什么不买产品？为什么会流失？”找到上述问题原因后，针对问题找到合适的营销手法—触达客户。在经营得成功、获得口碑之后，自然可以做到非常好的私域裂变。

私域经营、私域裂变对应到银行就是存量客户经营，对应到零售就是私域经营。

营销是一个流程，如何提升营销转化率，有三个重点。

第一个是营销精准性。转化率为什么不好？内容运营为什么没办法转化成注册会员？注册会员为什么没做更好的运营，最后进交叉销售？这是精准性的问题，包括名单精准性、触达有效性、内容有效性。

第二个解决营销效率问题。现在大部分营销都是人工进行，没有闭环。一次营销活动可能要一两个月的时间，营销效率非常低，一年可能只能做 6 次。另外在业务分析上找不到问题根源，无法深入了解客户，没办法通过客户动机了解业绩不好背后的原因，这都是效率问题。

最后提到营销最适化问题，这部分是容易被忽略甚至不太明了的地方。换个容易理解解的说法，营销最适化是给客户提供最适合的产品，提供一个他喜欢而且最适合的渠道触达。每个渠道里的接触率、成功率差的很多，最重要是选最适合的资源投入。简单来讲，今年只有 100 万营销预算，是赚 500万还是600万，这是一个很重要的着眼点。

精准性、效率、最适化的提升是“加乘效果”，如果说精准性提高2倍，效率提高10倍，最适化提升150%的效率，最终整个营销效果是相乘起来的，可以提高 50倍甚至更高，有点像存款的次方效果。稍微改善一个地方，营业效果就提高数倍，这是非常可怕的成绩。

02 如何应用AI大模型解决营销转化问题

在整个营销转化过程分为 5 步骤。

第一数据的开发治理。现在有非常多的渠道、数据需要整合。

第二建立客户标签体系。这一步非常基本，且利用自己的能力基本都能做到。

前面两步骤都是基础工程，后面的步骤更加重要。

第三要了解客户，通过加深对客户的了解，才知道问题在哪里，着重点在哪里。

第四是找到哪些合适的客户去做营销，需要进行客户智能筛选。

第五是自动化营销，也就是触达客户。

现在通过AI 大模型，它可以解决以下几个问题。

第一个是沟通，只要业务人员自己可以操作工具，提出问题， AI 自动会判别、做数据处理、分析，而且给出结果跟建议。

第二是找到导致客户流失严重且有挽回机会的问题。

第三是要触达客户，提供什么产品、业务，通过哪些渠道去触达，这其实是典型的自动化营销，包括营销闭环。

所以在整个转化中，本质是“解决精准性问题，解决效率性问题，解决资源优化问题”。

就我们自己的经验而言，精准性提高非常容易，只要做得比较好，提升3- 10 倍是很常见的。

而营销效率性最大问题是人工，营销活动执行需先对 IT 提需求，然后对接所有渠道，最后请运营做执行。所以顶多一月一次活动，但营销自动化把全部串联起来。一个月十次活动，甚至每天几次活动都非常容易，营销数量可以呈 20- 50倍增长。

最后讲营销最适化，在有限的预算之下，通过AI智能可以知道哪些产品、渠道更合适，用同样的预算赚到更多钱。举个例子，最近两年所有金融机构都围绕着存量客户，有个国有大行想要交叉销售信用卡，就从存量用户里面交叉销售，但竞争激烈，最大的问题是流失，后来通过AI侦测到易流失的客户，做了一些针对性的运营动作，销售业绩马上得到大幅提升。

03 零售行业案例分享

3.1 某连锁餐饮企业利用AI洞察制定销售策略

某连锁餐饮业在2020从线下拓展到线上，效果非常好。但在2023年业绩遇到瀑布式下滑。该企业最大问题是：业绩为什么下滑？怎么应对？怎么制定销售策略提升业绩？

用传统BI只能得到结论：第一个是业绩下滑的严重情况，第二是知道哪些产品卖得不好。

利用AI 大模型却可以让运营人员直接进行数据分析，通过精准定位加上分析洞察，让非分析人员应用工具也能直接面对及解决问题，这是AI里最重要的。

那透过AI.Insight能发现什么？

1. 抖音、京东渠道销售金额下滑明显；

2. 爆款产品相对 2020 年有一定变化，例如以前热销的冷链产品，到 2023 年不再被青睐。

3. 各渠道的热销产品不同，用户的用餐习惯也不同。

为什么爆品会改变？为什么渠道发生变化？背后重要的原因是现在主要的线上渠道客户的组成不太一样。根据不一样的渠道客户属性搭配产品，然后做爆品。

业绩严重下滑，到底哪些客户已经下滑了？之前的客户为什么走了？能不能找回来？餐饮业线上产品非常多，一个人不会只吃一个产品、只点一道菜，每个人习惯不太一样，怎么去搭配主菜、饮料、汤品？透过之前的用户行为可以做搭配，所以主推单个产品，后面搭配其他产品，让客户认为他需要且价值明显提升。

所以透过AI.Insight，根据各个渠道用户的偏好不同，了解不一样的属性，打造出不一样的爆款产品。针对流失的客户，利用预测模型找到容易流失的客户，提供优惠券召回客户。最后是产品搭配销售。

以前做客户分析、做客户洞察用传统BI 工具，例如说观察最近两年整个营业下降的趋势，就会把这两年营销金额跟渠道拉出来观察一下，到底哪些时间、渠道下降比较严重，再做分析。

现在只需要对话式提出“近两年的销售金额趋势”， AI 就会了解你的需求，而且会做自动数据处理、自动分析、自动给出结果。

第一个告诉这段时间里的下降趋势，找出两年内几个下降特殊点，马上会分析出造成营业下降的原因，最严重下降的产品是哪些？份额占多少？哪个渠道下降比较严重？自动找出原因，还能得出下降原因的结论。之后就可以针对产品跟渠道去做适当的应用策略。

第二个叫做分布，会立刻根据分布找出比较特殊的产品，差异项比较大的，而且会给到一些结论，哪些产品它的分布是比较明显突出。

第三个是相关性，找出销售金额跟数量的相关性。例如有两个渠道，同样的数量在抖音渠道销售的金额就会比京东渠道好，所以在知道哪些渠道效益好后，就可以把资源进行调整和倾斜。

这一系列的分析，你只是输入了一句话“我想看 2020 年销售金额趋势”、“我想看 2020 年的销售产品分布”、“我想看 2020 年渠道的相关性”，只要输入这些语句，会自动告诉你想知道的答案，这一切只要几秒钟就出来了。

3.2 知识付费频道利用AI建模精准营销

有一个知识付费频道，通常的营销流程是，通过免费的内容把你吸引进去成为会员，然后通过一些产品希望你成为普通付费会员，最终进一步成为年费为2999元的超级会员。

通过五一、双十一、周年庆等大型活动进行转换，其中转化效果可以说不错，但依然觉得有非常大的提升空间。存量客户大概是将近百万，通过模型从中挑选2万客户做有效活动。促销活动都需要诱因，可能是年费打折、超级会员费打折之类的，其实成本非常高。

通过AI建模，从中挑选2万客户做有效活动，缩短成本。最终的名单响应率是4.6%，相比以前提高 3 倍。如果一月一次，营销效率就能提高 12 倍，响应率的提高再加上活动容易举办，那一年举办多次，可以有效提升效能。

建模一般来讲非常高大上，而且要配备算法人员与工具。与AI 一样， AI建模的关键是赋能业务人员，对于不了解建模跟AI的人员也能做。

这里我们做了两个模型，第一个是响应模型，从百万客户里挑选2万个响应来做超级会员，第二个是做容易触达，两个模型做一个矩阵，找到比较容易触达、高响应的客户，使效能提升。整个客户的响应力跟触达率都明显提升，达到比较好效果。

业务人员只需要把建模数据导入，帮忙设定预测的会不会响应。后面的复杂流程，包括数据处理、建模、评估、解释、模拟评分、模型选择都是系统自动处理。考虑到业务人员最怕这种黑匣子操作，所以系统还会说明模型里这个人为什么会被选中，告诉你一些属性，以及模拟指标哪些比较好，模型最重要的是“准”和“稳定”。这样业务人员非常容易解读模型为什么选中，通过 AI 赋能业务人员，做到深入客户洞悉。

3.3 户外品牌利用AI自动化提升营销效率

找到企业经营问题和客群以后，就是要触达客户，形成营销闭环。