通過引入AI撰稿人來實現個性化的營銷
研究
- 內容研究通過利用客戶興趣信息來提高營銷成功率
- 用於利用Generation AI內容平台的輸入數據淨化方法
研究目的
- 通過主題模型和AI融合創建業務績效
- 個性化營銷信息的自動化以提高營銷成功率
細節
業務領域的限制/問題
- 由於初步調查，營銷人員平均需要50分鐘來寫營銷信息。
- 最困難的部分：適當的營銷目標設定
項目目標
- 使用客戶，產品和主題類別數據構建新的細分市場
- 現有的細分市場僅適用於年齡和性別，並且沒有反映興趣和消費模式。
步驟1：段定義
- ？方法論：選擇圖形挖掘的“社區檢測”技術
- ？與聚類不同，圖可以反映各種節點類型，例如客戶，產品和主題。
- 其中，Louvain方法應用
- 實驗結果：當模塊化值為最大值時，形成適當的社區（8個段）
- 30多歲和40多歲的男性已婚，電子產品興趣
- 男性和女人20多歲，積極的消費活動
- 40和60年代的利益，保險，保健食品，房地產養老金等。
- 20多歲的女性，食物，廚房清潔用品等食物等。
- ...
步驟2：基於LLM的消息創建
- ？知識範圍構建：基於上面的社區（段）的“值1，“關係”，“值2”的形式的提示配置
- 雖然步驟鏈：
- 細分 - >營銷信息
- 主題 +細分 - >營銷信息
- 業務 - >營銷信息領域中使用的營銷消息策略
- 每句話包括一個信息
- 句子簡潔明了
- 不必要的修飾符去除
- ...
步驟3：對實際客戶的A/B測試
利用計劃
- 開發結合主題模型與AI的營銷平台
- 進行實際營銷的A/ B測試
相關頁面（有關更多信息，請參見詳細信息？）
https://www.sktuniv.com/9c5b6d48-36ee-48aa-8be9-f7662cb9db4 https://devocean.sk.com/blog/blog/techboard/techboarddetail.do?id=165042
