AI 营销云：打造出行行业数字化营销新范式

打造出⾏⾏业数字化营销新范式 易向文企点营销云产品架构师 演进多年，出⾏⾏业数字化营销⾯临的挑战 线索智能营销V2.0：⼤模型能⼒优化各环节线索转化 线索决策Agent 线索跟进Agent 数据层升级 线索营销Agent矩阵，智能营销能⼒的全⾯升级 通过多种模型、多路数据、多模态数据的整合，形成更加实时、动态和⽴体的全⽅位的⽤户刻画多模型、多路、多模态数据融合 从获取到转化全链路能⼒整合 从数字到⽂字的能⼒跨越 曾经对客户是1、2、3转化意向度冰冷的数字打分，现在是对客户全⽅位的解读和互动 从线索获取，到线索识别、线索流转决策、线索跟进，全⽅位解决⽅案 线索智能营销创新实践①：线索优配⼤幅度提升到店与成交 以某车企的直播场景为例，应⽤“线索优配”解决业务痛点，到店转化提升效果显著 解决⽅案：智能优配模型 业务课题：异地占⽐⾼!⽆法精准匹配门店！ 基于⼤量历史数据及丰富的数据特征，利⽤机器学习/深度学习算法预测⽤户到各个门店的概率，同时叠加考虑门店线索量的动态平衡，进⾏分配优化决策给出最优门店。 门店数据特征（⼀⽅数据）： 线索数据特征（⼀三⽅数据）： •线索渠道、创建时间、特征偏好•⽤户基础信息、地理信息、⾏为信息、⽤户活跃等 •地区、规模、线索量、到店率、周边门店密度等 异地最优店 现状：50%+的异地线索，仅能依靠业务规则匹配门店下发，⽆法保障到店转化；同城线索，如果距离直播门店很远，也会影响到店率。 措施：应⽤“智能优配”模型，匹配最优门店。 线索智能营销创新实践②：DCC分配探索流程优化新场景 持续优化 •实时对接：DCC值班状态、跟进动态、线索状态等变化数据•模型升级：预测⽬标优化为接通、到店、下订的多⽬标•全局动态排序：结合实时模型分+时段校正处理 私域触点AI营销实践分享：多Agent组合跑赢业务专家 2025年DeepSeek热潮下，企点营销云的智能化新能⼒ 对话式圈⼈/对话式⽣成营销流程 DeepSeek推理能⼒驱动企点营销云向L3智能决策模式演进 展望未来：AI⼤模型在泛出⾏的新场景、新应⽤ Thanks