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数据驱动、情感分析、ChatGPT,2023年MarTech的三个最强“风口”
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正如深演智能CEO黄晓南所说,数据驱动的营销将成为主流。数据分析和应用将成为MarTech行业的重要方向,企业需要依靠数据来做出更好的营销决策,从而实现更好的营销效果。人工智能技术也将成为MarTech行业的重要发展方向,它可以帮助企业更好地了解客户需求和行为,并自动化营销流程,提高效率和准确性。另外,营销自动化将得到加强。在数据驱动的基础上,Martech将朝着全域、智能、端到端的方向发展。如果未来每个从业者都找到了自己产品的发展特色,而非一味地追逐热门趋势,那这个行业才真正进入到规模化、标准化的发展阶段。具体来看,数据驱动营销又可以划分为诸多细分领域,比如用户画像、营销自动化、预测性分析、A/B测试等。用户画像——精准营销的必备基础用户画像是通过对用户数据进行深度挖掘,形成对用户特征和需求的全面概括,从而实现精准营销。这就好比是给每个消费者绘制一幅生动的画像,以便于营销人员更好地了解目标客户,为他们提供定制化的服务。
深演智能技术产品矩阵
情感分析,如同一位细心的心理医生,深入探究消费者内心的想法与需求。它以文字为画笔,描绘出丰富多彩的情感图谱,让品牌和消费者建立起真挚的心灵沟通。在这个数字营销的黄金时代,情感分析正成为行业的灵魂,赋予品牌以更深的同理心与洞察力。情感分析在数字营销中具有举足轻重的地位,情感分析可以帮助企业优化广告文案,提高广告效果。通过对用户对广告的评价进行情感分析,企业可以发现哪些广告文案更受欢迎,从而调整自己的广告策略。例如,一家时尚品牌可以通过对用户评论的情感分析,发现消费者更喜欢环保、可持续发展的主题,从而调整广告文案,提高品牌形象。进一步的,情感分析可以帮助企业监控社交媒体、论坛和评论网站上的用户反馈,及时发现潜在的品牌危机。通过对大量用户评论的情感分析,企业可以了解用户对产品和服务的满意度,并根据这些信息调整产品策略和营销活动。例如,一家餐厅可以通过情感分析了解顾客对菜品、服务和环境的看法,从而优化顾客体验。总之,情感分析这一神奇技术为数字营销揭示了用户内心世界的奥秘,帮助企业更好地理解和满足客户需求。那么,情感分析是如何实现,有哪些核心技术呢?具体来看,情感分析的核心技术包括词汇方法、机器学习和深度学习:词汇方法是情感分析的基石,它基于预先构建的情感词典,通过对文本中的关键词进行情感打分,从而评估整体情感。情感词典通常包含大量的词汇及其对应的情感极性(正面、负面、中性)。在实际应用中,词汇方法需要进行词性标注、实体识别等文本预处理工作,以提高情感识别的准确性。机器学习方法利用历史数据训练模型,从而自动识别文本情感。常见的机器学习方法包括朴素贝叶斯、支持向量机和随机森林等。在应用机器学习方法时,需要对文本进行特征工程,如词袋模型、TF-IDF等,提取关键特征以供模型学习。深度学习方法在情感分析领域的应用如同一位高手,能够处理复杂、模糊的情感表达。常见的深度学习方法有循环神经网络(RNN)、长短时记忆网络(LSTM)和卷积神经网络(CNN)等。深度学习方法能够自动学习文本特征,无需手动特征工程,从而提高情感分析的准确性和效率。在具体应用场景中,可以根据任务复杂性和数据量选择合适的方法。例如,对于简单的情感分类任务,词汇方法和机器学习方法可能已经足够;而对于复杂的多层次情感分析,深度学习方法更具优势。相对于一般的MarTech技术而言,情感分析是更有挑战的营销技术。然而,还有一项比情感分析更高级、更有挑战的技术,那就是以ChatGPT为代表的大模型。大模型在数字营销领域的应用虽然还处于萌芽阶段,但应用前景异常广阔。ChatGPT——让营销更智能
在数字营销的世界中,一场革命正在酝酿,其源自一种名为ChatGPT的大型预训练语言模型。就像一位全能的语言魔术师,ChatGPT在数字营销领域展示了无与伦比的魅力。未来,ChatGPT这类大模型有望在营销内容创作、客户服务、情感分析等方面提供更好的服务。需要指出的是,机器学习、深度学习等以前的AI工作已经在内容创作、客户服务、情感分析等领域有大量应用了,为什么还要ChatGPT来提供这些服务呢,这岂不是重复造轮子么?其实不然,虽然同属AI,ChatGPT跟以往的机器学习、深度学习有很大的不同。ChatGPT以更先进的生成式预训练模型(GPT)为基础,拥有卓越的语言理解和生成能力。相较于过去的AI软件,它在处理复杂、多样的语言表达时能展现出更高的准确度和灵活性。此外,ChatGPT采用的Transformer架构能够有效处理长距离依赖关系,使其在理解复杂文本语境方面具有更强的表现力。接下来,我们就营销内容创作、客户服务、情感分析三个领域,来对比ChatGPT跟以往AI的不同。营销内容创作:假设一个品牌需要撰写一篇关于环保运动的博客文章。传统的AI软件可能生成一篇内容单一、表述简单的文章。然而,ChatGPT能够根据给定主题生成更为生动、丰富的文章,如描绘各种环保运动的具体案例、讨论运动的历史背景及未来发展趋势等。客户服务:设想一个电商平台的客户咨询退货政策。传统的AI软件可能给出一个简单的回答,例如:“退货政策为在收到商品后7天内联系客服办理退货。”而ChatGPT则能提供更为详细的回答,包括退货流程、退款方式、商品包装要求等信息,帮助客户更全面地了解退货政策。情感分析:假设一家餐厅需要分析顾客在社交媒体上的评价。传统的AI软件可能仅能识别出正面或负面的评价,而忽略了其中的具体细节。而ChatGPT则能更精准地捕捉消费者的情感,如美食口感、服务质量等方面的细节,并将这些信息整合为有针对性的改进建议。例如,ChatGPT可以发现顾客普遍对餐厅的招牌菜肴赞不绝口,但对服务员的态度提出了批评。这样的分析结果将帮助餐厅更有针对性地进行改进,提升顾客满意度。通过以上深入的技术对比和具体的应用场景案例,我们可以看到ChatGPT在核心技术和技术原理方面相较于传统AI软件具有显著优势,从而在各个应用场景中表现出更高的准确度、连贯性和创造力。这些优势使得ChatGPT在数字营销领域具有更广泛的应用价值,为品牌带来更多可能性和创新空间。总结而言,数据驱动、情感分析和ChatGPT等技术共同描绘出了MarTech和数字营销的美好未来。在这个充满变革与创新的时代,企业应紧跟科技的脚步,充分利用这些先进技术,为消费者带来更加个性化、贴心的体验。而这些技术也将成为数字营销的催化剂,推动整个行业不断向前发展。正如一颗晶莹剔透的钻石需要经历岁月的洗礼,才能熠熠生辉;同样,MarTech领域也需要这些技术的滋养,才能茁壮成长。在数据驱动、情感分析和ChatGPT等技术的共同照耀下,数字营销的世界将更加精彩、广阔。在这片广袤的土地上,企业将迸发出无尽的创造力,为消费者奉献一场场精彩的营销盛宴。黄晓南认为,在MarTech这个赛道当中,中国企业应该奋发有为。中国在MarTech领域有诸多优势:一方面,中国的互联网用户数量和市场规模已经超过了全球其他地区,这为MarTech行业提供了巨大的市场和潜力。并且,中国政府和产业界都在大力推进数字化转型,这为MarTech行业提供更加广阔的发展空间;另一方面,中国在人工智能技术方面的投入和研发已经取得了很大的进展,已经具备不错的技术积累,这将为MarTech行业带来更多的机遇。因而,中国的MarTech企业可以根据中国市场的特点和文化来开发适合本地市场的产品和服务,在MarTech领域实现国产化替代。市场机遇加上自身实力,国产MarTech厂商将大有可为。