AI一詞正越來(lái)越頻繁地出現(xiàn)在人們的日常生活里。AI市場(chǎng)的繁榮，讓無(wú)數(shù)創(chuàng)業(yè)者都想分一杯羹，這也導(dǎo)致許多創(chuàng)業(yè)項(xiàng)目言必稱(chēng)“人工智能”。然而，任何不與實(shí)際應(yīng)用結(jié)合的技術(shù)都將成為泡沫。那么，如何用AI賦能助力企業(yè)持續(xù)增長(zhǎng)？

　　作為中國(guó)首家赴美上市的大數(shù)據(jù)公司，國(guó)雙科技一直專(zhuān)注于數(shù)據(jù)的收集、檢索、分析和高速處理，并通過(guò)國(guó)雙人工智能引擎將人工智能和專(zhuān)家經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行有效協(xié)同，深入垂直行業(yè)解決實(shí)際問(wèn)題。目前，國(guó)雙科技的企業(yè)級(jí)大數(shù)據(jù)及人工智能解決方案已助力600+商業(yè)客戶(hù)、20+省級(jí)電視臺(tái)和3000+政府網(wǎng)站洞悉數(shù)據(jù)價(jià)值，實(shí)現(xiàn)持續(xù)增長(zhǎng)。

　　在2018DC華昂全球營(yíng)銷(xiāo)技術(shù)峰會(huì)上，本刊記者對(duì)國(guó)雙科技數(shù)字營(yíng)銷(xiāo)技術(shù)總經(jīng)理吳充進(jìn)行專(zhuān)訪(fǎng)，聽(tīng)他分享基于國(guó)雙大數(shù)據(jù)及人工智能技術(shù)的營(yíng)銷(xiāo)解決方案與創(chuàng)新應(yīng)用。

　　數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)，告別自嗨型品牌營(yíng)銷(xiāo)

　　增長(zhǎng)=品牌力×客流量×轉(zhuǎn)化率

　　這是一個(gè)關(guān)于企業(yè)增長(zhǎng)的毋庸置疑的公式。

　　“品牌是品牌主最重要的資產(chǎn)。”吳充說(shuō)，“但在媒體與消費(fèi)者的‘雙重夾擊’下，品牌主陷入了越營(yíng)銷(xiāo)品牌卻越模糊的尷尬境地。”一方面，媒體的馬太效應(yīng)加劇，獲取流量的成本越來(lái)越高，而媒體承載信息的方式卻持續(xù)碎片化。另一方面，消費(fèi)者耐心下降，影響最終決策的因素越來(lái)越復(fù)雜多變，“品牌營(yíng)銷(xiāo)成了自嗨式的營(yíng)銷(xiāo)。”

　　為什么？“因?yàn)楸澈笕鄙贁?shù)據(jù)的驅(qū)動(dòng)。”吳充解釋說(shuō)，品牌營(yíng)銷(xiāo)和人工智能是同源的，它們的基礎(chǔ)都在于海量數(shù)據(jù)的驅(qū)動(dòng)，都需要挖掘真實(shí)的品牌認(rèn)知和評(píng)價(jià)，并據(jù)此做出實(shí)時(shí)調(diào)整和持續(xù)優(yōu)化。

　　在國(guó)雙人工智能引擎里，整個(gè)品牌優(yōu)化的過(guò)程就是深度學(xué)習(xí)的過(guò)程。“相比一般的用戶(hù)行為數(shù)據(jù)，品牌洞察所依賴(lài)的數(shù)據(jù)會(huì)更豐富：文字表露了情感，圖片具有其內(nèi)涵，視頻則容納了更多。”吳充說(shuō)。在提取了這些信息之后，國(guó)雙科技就可以全方位解析品牌環(huán)境，并在此基礎(chǔ)上幫助企業(yè)高效修正品牌傳播策略。

　　吳充舉例說(shuō)，在某新車(chē)上市前，品牌主預(yù)設(shè)了一套傳播方案，但通過(guò)國(guó)雙信息挖掘系統(tǒng)的反饋發(fā)現(xiàn)，這與消費(fèi)者的認(rèn)知存在較大差異，因此，他們建議客戶(hù)調(diào)整傳播策略，正確引導(dǎo)用戶(hù)，最終達(dá)到了負(fù)面輿情占比下降47%、正面輿情占比提升62%的顯著效果，提升了品牌口碑。

　　智能化媒體投放方案，提高全局轉(zhuǎn)化率

　　消費(fèi)者的注意力日益碎片化，智能手機(jī)、平板電腦、智能電視、戶(hù)外數(shù)字屏，每一塊屏幕都從不同側(cè)面對(duì)用戶(hù)消費(fèi)決策構(gòu)成不同影響。單一屏幕的影響力有限，企業(yè)需要在不同的媒體上投放廣告，把流量吸引到企業(yè)官網(wǎng)、微博、公眾號(hào)、官方商城等平臺(tái)。

　　對(duì)于企業(yè)來(lái)說(shuō)，僅憑經(jīng)驗(yàn)式的判斷，往往不能準(zhǔn)確評(píng)估不同廣告終端的投入產(chǎn)出效果。究竟該把更多的預(yù)算放在傳統(tǒng)電視媒體，還是放在互聯(lián)網(wǎng)視頻平臺(tái)？一個(gè)高效率的媒介投放策略，背后離不開(kāi)科學(xué)、精密的數(shù)據(jù)評(píng)估系統(tǒng)，而這正是國(guó)雙互聯(lián)網(wǎng)全媒體監(jiān)測(cè)優(yōu)化系統(tǒng)的優(yōu)勢(shì)。

　　“根據(jù)客戶(hù)的歷史廣告投放數(shù)據(jù)和國(guó)雙掌握的數(shù)字媒體庫(kù)，依靠跨屏分析、媒體決策沙盤(pán)和排期批量管理等功能，我們可以有效進(jìn)行多種媒體間的預(yù)算分配、制定廣告投放排期及選擇具體投放位置，為客戶(hù)提供基于歷史數(shù)據(jù)的智能化媒體投放方案。”吳充介紹。

　　以媒體決策沙盤(pán)為例，國(guó)雙基于全面的媒體點(diǎn)位數(shù)據(jù)，可以給客戶(hù)呈現(xiàn)客觀(guān)的行業(yè)狀況；結(jié)合廣告主歷史投放數(shù)據(jù)和投放目標(biāo)，從海量媒體點(diǎn)位組合中迅速篩選出最優(yōu)組合（含媒體間及媒體內(nèi)）。

　　從海量數(shù)據(jù)中提取特征與規(guī)則，進(jìn)行建模與預(yù)測(cè)，最終尋求最優(yōu)解，整個(gè)過(guò)程都需要依賴(lài)跨媒體的統(tǒng)一自動(dòng)化管理平臺(tái)來(lái)實(shí)現(xiàn)。在這一過(guò)程中，人工智能的價(jià)值同樣得以展現(xiàn)。“國(guó)雙全媒體流量?jī)?yōu)化平臺(tái)不僅借助人工智能提供了跨媒體的數(shù)據(jù)分析整合服務(wù)，合理分配媒體預(yù)算，預(yù)測(cè)營(yíng)銷(xiāo)價(jià)值，更直接對(duì)接了媒體端的投放操作，低成本快速試錯(cuò)，可助力企業(yè)有效提升客流量。”吳充說(shuō)。

　　營(yíng)銷(xiāo)4.0時(shí)代，消費(fèi)者決策流程更加復(fù)雜多變，如何將不同觸點(diǎn)與不同場(chǎng)景下的技術(shù)、產(chǎn)品、業(yè)務(wù)和數(shù)據(jù)有機(jī)整合，提升轉(zhuǎn)化率？

　　吳充介紹，國(guó)雙通過(guò)整合基于深度學(xué)習(xí)的人臉識(shí)別技術(shù)、基于LBS的地理定位、基于A(yíng)R（增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)）和H5的場(chǎng)景互動(dòng)，解答了線(xiàn)下場(chǎng)景“誰(shuí)”“在哪”“在做什么”的問(wèn)題，并結(jié)合OMO（Online Merge Offline）將線(xiàn)上線(xiàn)下?tīng)I(yíng)銷(xiāo)場(chǎng)景打通，讓數(shù)據(jù)循環(huán)流通，提升轉(zhuǎn)化效率。

　　以挖掘潛客為例，國(guó)雙智能CRM（客戶(hù)關(guān)系管理）系統(tǒng)通過(guò)對(duì)接客戶(hù)前端搜索、官網(wǎng)、線(xiàn)下會(huì)員等渠道來(lái)源，進(jìn)行數(shù)據(jù)建模與數(shù)據(jù)挖掘，有效優(yōu)化客戶(hù)的呼叫中心系統(tǒng)，將轉(zhuǎn)化效率提升了近5倍。作為數(shù)字智能化的先行者，國(guó)雙將繼續(xù)致力于幫助企業(yè)和政府等客戶(hù)以新穎有效的方式使用數(shù)據(jù)，提高生產(chǎn)力。

　　對(duì)話(huà)Q&A

　　Q：新?tīng)I(yíng)銷(xiāo)

　　A：國(guó)雙科技數(shù)字營(yíng)銷(xiāo)技術(shù)總經(jīng)理吳充

　　Q：3月15日，國(guó)雙基于分析收集的2017年互聯(lián)網(wǎng)廣告監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)，發(fā)布《國(guó)內(nèi)互聯(lián)網(wǎng)廣告無(wú)效流量白皮書(shū)》，為什么會(huì)做這樣一件事？

　　A：幫助客戶(hù)做決策、做建模，原始數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確干凈十分關(guān)鍵。如果存在大量數(shù)據(jù)造假，對(duì)后續(xù)的決策影響很大。一直以來(lái)，國(guó)雙科技都在努力提高廣告數(shù)據(jù)透明度，降低無(wú)效流量對(duì)廣告主合法權(quán)益的損傷。

　　Q：區(qū)塊鏈能解決流量造假問(wèn)題嗎？

　　A：我認(rèn)為，區(qū)塊鏈對(duì)營(yíng)銷(xiāo)領(lǐng)域最大的影響不在技術(shù)層面，而在整個(gè)邏輯層面。在區(qū)塊鏈出現(xiàn)之前，大家沒(méi)有想過(guò)互聯(lián)網(wǎng)可以去中心，可以所有人保存同樣的信息，通過(guò)最民主的投票方式來(lái)決定什么樣的數(shù)據(jù)是有價(jià)值的。在國(guó)外，已有一些機(jī)構(gòu)借助區(qū)塊鏈技術(shù)來(lái)解決數(shù)據(jù)不透明的問(wèn)題。但我們也發(fā)現(xiàn)，要真正解決這個(gè)問(wèn)題，依靠一個(gè)單純的區(qū)塊鏈技術(shù)難以實(shí)現(xiàn)，而是需要品牌主、廣告公司、媒體、第三方等各個(gè)參與者聯(lián)合起來(lái)，共同建立一個(gè)互信透明的機(jī)制。

　　Q：過(guò)去一年國(guó)雙在A(yíng)I領(lǐng)域進(jìn)行了很多探索，最大的成果是什么？

　　A：在產(chǎn)品層面，我們發(fā)布了各種人工智能解決方案，比如智能社群解決方案，通過(guò)智能客服機(jī)器人和人工客服實(shí)時(shí)關(guān)注、采集社群內(nèi)相關(guān)信息，并在智能知識(shí)庫(kù)和智能業(yè)務(wù)引擎的驅(qū)動(dòng)下迅速響應(yīng)，形成人工與智能的真正協(xié)同，低成本精準(zhǔn)獲取有效流量。

　　在公司層面，最大的成果在于理清了人工智能和具體業(yè)務(wù)場(chǎng)景之間的關(guān)系。我們認(rèn)為，人工智能底層是數(shù)據(jù)的獲取，中間是算法模型，但上層一定是具體的業(yè)務(wù)場(chǎng)景、出口，以及行業(yè)專(zhuān)家的理解、認(rèn)知。構(gòu)建一整套的解決方案，才能解決客戶(hù)具體問(wèn)題。

　　另外，人工智能的解決方案還是要具體到每個(gè)行業(yè)中。我們已經(jīng)在汽車(chē)、司法、工業(yè)、互聯(lián)網(wǎng)等領(lǐng)域搭建了垂直的知識(shí)庫(kù)?；谶@些知識(shí)庫(kù)，人工智能才能發(fā)揮更大的作用。

　　Q：現(xiàn)在企業(yè)都面臨數(shù)字化轉(zhuǎn)型，作為大數(shù)據(jù)公司，你們會(huì)給出怎樣的建議？

　　A：我們建議企業(yè)主在數(shù)字營(yíng)銷(xiāo)方面一定要基于具體的應(yīng)用場(chǎng)景來(lái)思考，在這個(gè)場(chǎng)景下面，你需要什么樣的數(shù)據(jù)，需要什么樣的指標(biāo)，再反過(guò)來(lái)構(gòu)建你的數(shù)據(jù)資產(chǎn)體系，這樣這個(gè)體系也就自然而然搭建起來(lái)了，而且整個(gè)過(guò)程是漸進(jìn)式的，你的投入可以在具體場(chǎng)景里得到回報(bào)，那么你就會(huì)從持續(xù)的投入中得到持續(xù)的增長(zhǎng)。

　　本刊記者陳喆 發(fā)自上海

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