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企业大语言模型,如何助力市场部构建增长飞轮

原创

2024/01/04 15:29:18

来源:天润融通

作者:Tian

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本文摘要

从企业的角度,对市场部的整改虽然短期缓解了成本压力,长期来看,企业的增长问题却并没有得到持续改善。毕竟市场部本身是企业的增长引擎,把引擎拆了固然能减少油耗,也让企业发展失去动力。所以企业实际面临的矛盾,不是要不要市场部的问题,是如何让市场部发挥更大价值的问题。

最近几年,由于外部环境诡谲多变,市场增长见顶,导致许多企业都将降本增效当作生存的唯一法宝。

以至于每到年末岁初,许多企业都需要严格控制下一年的支出预算,甚至聘用人员名单。每当这个时候,市场部都是企业里最首当其冲的部门。

原因很简单,作为一个花钱的部门,市场部承担的成本最多,创造的价值又最难以量化,这就让许多企业管理者当成了首个开刀的对象。

从企业的角度,对市场部的整改虽然短期缓解了成本压力,长期来看,企业的增长问题却并没有得到持续改善。

毕竟市场部本身是企业的增长引擎,把引擎拆了固然能减少油耗,也让企业发展失去动力。所以企业实际面临的矛盾,不是要不要市场部的问题,是如何让市场部发挥更大价值的问题。

要解决这个问题,关键在两个方面:

其一是用户洞察,市场部需要了解客户;

其二是知识管理,通过技术驱动而非裁员来提高部门整体效益。最终达到助力企业经营,提高企业收入的目的。

所以,我们今天以天润融通微藤大模型为例,聊一聊市场部如何通过大模型来实现从服务部门到驱动企业增长的核心引擎的转型,也供大家作一个参考。

01、市场部的问题,在于不懂客户

在企业中,市场部究竟扮演着一种什么样的角色?不同的企业可能有不同的答案。

通常来讲,市场部的核心是为企业增长提供支持,即面向企业的市场战略、促进品牌推广、广告营销投放、LTC管理与运营、活动策划与组织实施、产品市场等具体工作的落地。

如何有效地把钱花出去是市场部的一项核心工作,这一点非常考验市场部对于客户的洞察和对市场的理解。

许多企业的市场部,花了钱之后并没有给企业带来价值。

这是因为传统市场部的洞察过于表浅,营销投入又过于粗放,主要原因之一是不了解客户,所以在优化营销渠道方面仅仅关注数量和成本,没有对企业的高质量经营起到任何作用,导致无法优化营销渠道,也无法对企业经营提供有效参考。

这导致市场部在市场趋势变化、客户需求洞察、业务机会点洞察和投产深入分析层面都不够精细和精准,最终直接导致市场部的钱花了,效果并没有在企业经营层面得到直接体现。

企业大语言模型

也因为这个原因,最近几年“品效合一”开始成为大家讨论最多的一个关键词之一。

因为在前几年,市场处在高速增长期,客户数量多,获取成本低,所以企业并不在意增长过程中的损耗。当时企业对市场部的考核,关键是看获取了多少潜在客户名单,做了多少场活动,以及积累了多少品牌传播曝光量。

随着市场发展逐步走进新的阶段,市场部越来越向精细化转型。

最直接的就是外部增长见顶,导致企业的获客成本持续提升,转化率持续下降。即与之前相比,同样的投入带来的产出效益更低了。

这种变化直接冲击着市场部的工作方式,那段时间,市场上曾流行过这样一种讨论:我知道我每年花出去的广告费有一半都打了水漂,但问题是我不知道哪一半。

这其实也体现一种趋势,即随着市场环境的变化,如今市场部的所有指标都需要被压实,曾经粗放式的投放不再适合企业当前的发展阶段,市场部的投入也需要量入为出,并为自己的支出兜底。

在这样的背景下,市场部也需要重新确立自己的定位,转变工作方式,优化结构成本,让市场部的工作,和企业最终的收入直接挂钩。

02、知识管理,为市场部装上新大脑

那市场部应该如何转变工作方式?

实际上,除了裁员和削减预算之外,市场部降本增效的方法,可分为两个维度:一个是优化营销策略,另一个是优化市场经营策略。这两个维度的关键,是要理解客户。

首先是在市场机会的洞察上。

市场部一个非常重要的工作是通过数据分析洞察市场机会。即通过将包括客户接待、SDR会话过程和转化数据、客户心声洞察数据等全流程营销推广数据进行清析和汇聚,最终形成业务洞察和知识管理。一方面对营销和企业提供业务决策,另一方面对内提升专业能力和效率。

一位资深数据分析师向我们提到,即使从业多年,他每天也有将近80%的精力要消耗在这件事情上。

如今,随着天润融通将AI大模型的应用渗透到客户联络的流程当中,经过我们的训练调优,系统中的海量数据都能快速完成聚合,并分析出结果,一键生成各种维度的数据报表,这大约节省数据分析人员80%的工作时间。

从这之后,数据分析专家就可以将精力更多集中到数据分析等真正创造价值的环节,在提高工作效率的同时创造更多价值。

企业大语言模型

当然,数据分析只是大模型在市场部提高工作效率的具体场景中的一个,这件事情背后,本质上代表着未来工作的一种转变方式。

比如市场部的客服部门。

客服流动性大,且不能轻易胜任,特别是在To B行业,客服必须经过系统的培训,全面了解企业的产品、业务流程、甚至解决方案和技术逻辑。所以很多大型企业对于客服的招聘和培训,常常是一年四季都在进行,这对企业来说是一个非常高昂的成本。

天润融通将AI大模型与客户联络平台深度整合,推出了垂直客户联络领域的专用大模型-微藤大语言模型平台

通过大模型平台,将企业产品文档、客服服务指南、行业解决方案等信息整合起来,加持到座席助手中,基于大模型的座席助手,在客服人员进行接待咨询时提供回复话术推荐、客户情绪监测、服务SOP等引导。

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这不仅能提高客服人员的工作效率,专业性和准确度,从企业的角度,它还能降低部门的运营成本。

这套工具的应用,让新人也能随时上岗胜任专业的客服工作,企业也不再需要耗费巨大的成本为客服人员培训专业知识。

当然,同样的逻辑还可以延伸到市场部的其他工作场景,比如客户人群画像的分析。

当市场部进行市场投放时,按照正常的逻辑,市场部应该明确客户在哪儿,客户关注什么内容,有的放矢,针对性地进行投放。

由于数据清洗和挖掘的技术难度大,成本太高,导致市场部很难得到准确有效的数据指导。

比如在售前咨询接待、销售联络客户推动商机转化、售后服务受理等沟通过程中存在大量的语音、图片、文字信息,导致需要借助多个专业工具或专业人士参与,不仅成本高昂,做出来的结果也存在较大误差。

这导致之前大多数市场投放,都是市场人员按照浅显的数据进行的,对质量的把控力不强,这也直接导致最终的结果和产出不相匹配。这样的数据,也远远无法成为指导企业产品规划和战略制定的有效支撑。

AI大模型给这类问题带来了改变,让客户洞察真正被前置。

如今,基于多模态的大模型将语音、文本、富媒体等、网络评论数据等信息进行提取、分析。天润融通客户联络云平台在接入大模型的能力之后,进入到企业与客户沟通的每一个环节,将海量的数据汇总起来,提炼出有价值的线索。

企业大语言模型

比如拿到数据之后,大模型帮助市场部提炼客户高频问题、客户接入渠道、客户画像、客户偏好、关注点等数据,应用在销售的各个环节中,针对客户的不同属性来更好进行引导。

这些线索让企业市场部真正看懂客户,理解客户,并最终服务好客户。最终让市场部在花钱这件事情上更有目标,并直接指导企业产品的更新换代,以及市场战略的制定。

AI大模型,让市场部真正有了成为企业战略中台的可能,并以此成为企业增长的核心驱动引擎,最终提高市场部的转化,为公司增长带来助力。

03、结尾

本质上就像18世纪60年代珍妮机的发明一样,传统的手工业守旧者认为珍妮机抢占了他们的工作,所以他们砸开仓库、捣毁工厂。

历史的潮流滚滚向前,真正拥抱技术的人,却以此敲开了第一次工业革命的大门,将人类带进了工业时代。

历史总是在不断地重复,当前,AI大模型又开始让左右的企业家们,面临和两百多年前一样的选择。

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