你已经是个成熟的AI，该学会自己做决策了！！

随着大数据技术更迭与市场需求的双向叠加推动，AI赋能业务应用场景升级的边界在不断扩展。新一轮科技革命和商业创新加速AI、大数据等应用生态的落地，激发更强劲的发展动能，给予企业市场广阔的服务生态。

基于此，作为一家致力于提供AI驱动的客户数据技术解决方案的科技公司，创略科技以产品为基础、以技术以动力，持续通过技术+服务赋能企业基于业务应用AI算法实现业务价值，驱动企业逐步构建起智能化、精细化和个性化服务场景体系。

后疫情时代的数字化转型跳脱不开科技与AI的加持，在这种精细化的运营变革中，众多企业正不断通过数字化技术重新定义服务内涵，推动业务增长与商业模式创新。

随着AI技术在商业营销领域的应用，CDP+AI的技术融合与应用正赋能企业上演“弯道超车”，探索更为落地的服务互动与业务前景。

AI的商业化落地与应用，既是企业技术的扩展，又是企业数据资产的运营。从流程来看，这两项基于业务的搭建及运营极大程度确立了AI应用的落地效果。因此，推动AI深入业务实践的必要前提在于数据治理，一方面要通过CDP破除数据孤岛，积累规范、完整、统一的企业数据资产；另一方面则需要深入业务，管理、使用数据，基于AI发挥数据的应用价值。

对企业而言，在全域营销领域基于One-ID建立360°用户画像，借助AI技术针对不同场景设计算法模型，同时对模型效果实时监控与持续优化，以增加营销活动的投资回报率，达到精准营销的目的，实现数据的价值变现。

企业精准营销的终极目标就是为每个消费者提供不一样的陪伴方式与个性化的产品服务。这个终极目标实现之前的关键在于，尽可能多层次、多群体的提供产品服务和互动沟通模式，以最小的成本达到营销效率最大化。

基于业务积累和实时的CDP数据，企业在各业务场景中应用AI算法和模型分群体、分层次锁定用户，评估营销效率、划分营销等级，再匹配相应的营销策略，通过数字化工具推送个性化内容、产品以及服务，在降低成本的同时大幅度提升营销效率效果，最终达到智能精准营销。

以汽车行业为例，车企可基于AI算法构建模型分析，针对不同生命周期的用户分层运营。具体而言：

• 针对导入期的用户，可通过营销计分模型定义与跟进高价值线索，在过往创略科技的合作实践中，营销计分模型锁定高意向客户的准确率高达97.3%；
• 针对成长期的潜在客户，可通过预测性模型预测其转化率，采用短信推送、外呼试驾等措施增强接触频率；
• 针对保有车主等成熟用户，可基于车联网，云服务平台等实时更新的汽车数据，通过AI算法从中发现细微的变化，评估其影响性，向车主推送预警信息，进行提前预测性维护与保养。基于组合模型算法，预测准确率最高可超过98.5%，车企实际可提升数倍乃至数十倍的营销效率效果。

当企业积累了全渠道营销数据，可基于CDP针对反馈数据进行深度洞察与分析，在AI算法的驱动下实时发现用户的潜在需求，实践以用户为中心的理念，及时调整运营策略，最大化运用数据资源，发挥数据的商业价值。

同时，在逐渐丰富海量数据的基础上，可优化算法持续降低交易成本和运营成本，灵活调整业务流程，利用数据智能定位实际业务问题，采用最恰当的运营方式解决问题、构筑价值。

不同行业、不同企业在不同阶段对业务的重点关注度是有差异的，因此要使用不同的AI技术，特定的场景需要采用特定的设计方案和定制化解决方案，更针对性、更智能地挖掘不同业务场景中数据蕴含的价值。

对比零售行业和汽车行业对AI技术应用的侧重点，前者侧重点在于借助AI技术对消费者，商品和场景进行技术升级，后者的侧重点则是从用户旅程出发，基于用户360°画像为驱动构建AI数据模型，定位业务场景的服务人群。

依赖于数据的AI为整个营销提供了底层驱动力，企业专注于其竞争优势发挥智能营销的作用。以零售行业企业的部分应用场景为例：

• 基于交叉销售模型，给不同的用户推荐更有可能接受的粘性产品；基于客户细分模型和细分群体响应偏好模型，给不同层级的用户推荐不同的内容和服务，从而采用不同响应策略；
• 基于商品可建立不同的分析预测模型识别用户规模，预测潜在销量，及时调整供货规模、动态定价；
• 通过AI技术搭建模型分析，在仓库选址，库存分布，人员比例等方面的配比达到效率最大化；

在技术的不断推动与加持下，AI应用的探索领域还涉及无人智慧门店，使门店成为AI技术综合应用的集成体现。无人零售、智慧零售在节省人力成本的同时，实现了用户自主服务、智能化购物，极大地提升了用户体验，提高了双方的交易效率。

伴随着机器学习预测、自然语言处理和数据分析等技术的落地和成熟，实时性、规模性的数据积累和AI算法共同驱动，帮助企业基于数据转变决策与组织方式，切实深入业务场景赋能营销转化，使其更智能、更高效。

通过数据建模、分析处理以及预测性分析等数据流程工作，利用AI强大的学习能力和区块链等技术的融合发展，企业可在安全规范的情况下以数据驱动业务增长，以算法模型驱动数据价值的实现，将数据分析转化所得的洞察应用于企业业务战略、创新及决策，在运营中赋能于具体的业务场景。

依托于过去多年服务于多行业企业的经验实践，创略科技基于CDP调研梳理、落地实施和长期运营，积累了一整套从基本认知到方法论，再到AI应用场景和实际案例的规划与实践体系，并针对此创建了具备行业Know-how、懂业务场景、数据逻辑、系统搭建、策略分析的运营团队，帮助企业从顶层设计出发自上而下贯穿基于CDP与AI融合的数智化转型，再自下而上实践基于业务的数智化理念，与企业一起驱动基于AI的CDP持续发挥业务应用价值。