通过引入AI撰稿人来实现个性化的营销
研究
- 内容研究通过利用客户兴趣信息来提高营销成功率
- 用于利用Generation AI内容平台的输入数据净化方法
研究目的
- 通过主题模型和AI融合创建业务绩效
- 个性化营销信息的自动化以提高营销成功率
细节
业务领域的限制/问题
- 由于初步调查，营销人员平均需要50分钟来写营销信息。
- 最困难的部分：适当的营销目标设定
项目目标
- 使用客户，产品和主题类别数据构建新的细分市场
- 现有的细分市场仅适用于年龄和性别，并且没有反映兴趣和消费模式。
步骤1：段定义
- ？方法论：选择图形挖掘的“社区检测”技术
- ？与聚类不同，图可以反映各种节点类型，例如客户，产品和主题。
- 其中，Louvain方法应用
- 实验结果：当模块化值为最大值时，形成适当的社区（8个段）
- 30多岁和40多岁的男性已婚，电子产品兴趣
- 男性和女人20多岁，积极的消费活动
- 40和60年代的利益，保险，保健食品，房地产养老金等。
- 20多岁的女性，食物，厨房清洁用品等食物等。
- ...
步骤2：基于LLM的消息创建
- ？知识范围构建：基于上面的社区（段）的“值1，“关系”，“值2”的形式的提示配置
- 虽然步骤链：
- 细分 - >营销信息
- 主题 +细分 - >营销信息
- 业务 - >营销信息领域中使用的营销消息策略
- 每句话包括一个信息
- 句子简洁明了
- 不必要的修饰符去除
- ...
步骤3：对实际客户的A/B测试
利用计划
- 开发结合主题模型与AI的营销平台
- 进行实际营销的A/ B测试
相关页面（有关更多信息，请参见详细信息？）
https://www.sktuniv.com/9c5b6d48-36ee-48aa-8be9-f7662cb9db4 https://devocean.sk.com/blog/blog/techboard/techboarddetail.do?id=165042
