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          什么是外貿(mào)AI營(yíng)銷?

          1956年夏季由一批科學(xué)家在美國(guó)的達(dá)特茅斯大學(xué)舉辦了一次研討會(huì),會(huì)議上同意使用由麥卡錫提出的新術(shù)語(yǔ):人工智能(縮寫為AI),標(biāo)志著人工智能學(xué)科的誕生。經(jīng)過60多年的變革和發(fā)展,硬件和軟件技術(shù)的不斷進(jìn)化,2019年的今天,AI再次燃爆全球。

          然而,每個(gè)新生事物都會(huì)經(jīng)歷痛苦的革新,變化和進(jìn)步往往是最令人痛苦的,在這個(gè)過程中,不乏渾水摸魚的偽科學(xué)。最近在外貿(mào)圈中,也突然發(fā)現(xiàn)爆發(fā)了一大批馬甲,打著人工智能的幌子招搖撞騙,那今天我們就深度討論一下,到底什么叫人工智能。(AI)

          我們先來看下面幾個(gè)的案例:

          • 對(duì)話式兒童智能機(jī)器人
          • 送餐機(jī)器人
          • 探傷機(jī)器人
          • AI炒股軟件
          • AI教育


          以上這些案例中,除了AI教育項(xiàng)目,其他四個(gè)項(xiàng)目,都是預(yù)設(shè)程序,預(yù)設(shè)了一些計(jì)算機(jī)程序,來自動(dòng)完成一些工作。這種項(xiàng)目,充其量是實(shí)現(xiàn)了自動(dòng)化,距離AI,還不沾邊。

          AI教育,最近也炒的比較火,我們類比一下阿爾法狗,為什么人類連一只機(jī)器狗都贏不了?這背后離不開計(jì)算機(jī)的運(yùn)算能力和場(chǎng)景的沉淀和積累。阿爾法圍棋(AlphaGo)此前的版本,結(jié)合了數(shù)百萬人類圍棋專家的棋譜,以及強(qiáng)化學(xué)習(xí)的監(jiān)督學(xué)習(xí)進(jìn)行了自我訓(xùn)練。

          新的版本AlphaGoZero的能力則在這個(gè)基礎(chǔ)上有了質(zhì)的提升。

          最大的區(qū)別是,它不再需要人類數(shù)據(jù)。也就是說,它一開始就沒有接觸過人類棋譜,研發(fā)團(tuán)隊(duì)只是讓它自由隨意地在棋盤上下棋,然后進(jìn)行自我博弈。

          AlphaGoZero使用新的強(qiáng)化學(xué)習(xí)方法,讓自己變成了老師,系統(tǒng)一開始甚至并不知道什么是圍棋,只是從單一神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)開始,通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)強(qiáng)大的搜索算法,進(jìn)行了自我對(duì)弈。隨著自我博弈的增加,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)逐漸調(diào)整,提升預(yù)測(cè)下一步的能力,最終贏得比賽。更為厲害的是,隨著訓(xùn)練的深入,阿爾法圍棋團(tuán)隊(duì)發(fā)現(xiàn),AlphaGoZero還獨(dú)立發(fā)現(xiàn)了游戲規(guī)則,并走出了新策略。

          簡(jiǎn)單一點(diǎn)講,阿爾法狗具備了機(jī)器學(xué)習(xí)的能力,這就是人工智能的雛形。

          所以,當(dāng)我們要去做智能教育的項(xiàng)目,首先想一想,如何積累大量的應(yīng)用場(chǎng)景的數(shù)據(jù)。對(duì)此,阿里巴巴前CEO衛(wèi)哲甚至論斷,目前偽人工智能比例可能高90%或者99%。

          當(dāng)然當(dāng)互聯(lián)網(wǎng)真正進(jìn)入AI時(shí)代,AI正應(yīng)用到越來越多的真實(shí)商業(yè)場(chǎng)景,成為日常生活的“空氣和水”,營(yíng)銷也已被裹挾其中。Omni Marketing這種架構(gòu)于AI技術(shù)和海量數(shù)據(jù)的新模式,正以更高的性價(jià)比、更好的精準(zhǔn)度、更佳的可視化受到青睞。

          遺憾的是,很多業(yè)內(nèi)人即使意識(shí)到AI營(yíng)銷的價(jià)值,但是仍然領(lǐng)悟不到其中AI的真是意義。

          簡(jiǎn)單來說,這些產(chǎn)品不過是“穿了個(gè)馬甲”,流行什么就貼什么標(biāo)簽,以為貼上了人工智能的標(biāo)簽,就真的成了人工智能。目前對(duì)于人工智能業(yè)界還沒有準(zhǔn)確的定義,接受度較廣的就是人工智能需要具有自主學(xué)習(xí)的能力,因此有產(chǎn)品鉆這個(gè)空子,也不可避免。

          為了方便大家甄別偽科學(xué),我們來學(xué)習(xí)一下,人工智能的底層邏輯是什么?

          AI需要具備的標(biāo)簽如下:

          • 數(shù)據(jù)
          • 算法
          • 計(jì)算能力
          • 機(jī)器學(xué)習(xí)能力
          • 結(jié)果呈現(xiàn)能力


          在人工智能的初期,數(shù)據(jù)、算法和計(jì)算能力,這些都是人工預(yù)設(shè)的程序,這些程序運(yùn)行過程中,需要很長(zhǎng)一段時(shí)間的沉淀——積累——修正,不斷矯正和積累大量的運(yùn)用場(chǎng)景,才能開啟下一個(gè)階段:智能。

          舉個(gè)例子:

          在圖片識(shí)別或者視頻識(shí)別的領(lǐng)域中,程序會(huì)自動(dòng)分析某個(gè)場(chǎng)景中的常見標(biāo)簽,然后用一套不斷修正的數(shù)據(jù)指標(biāo),來進(jìn)行判斷,并輸出判斷結(jié)果。

          下面的照片當(dāng)中有三個(gè)人,人工智能可以判斷出來他們是熟人還是彼此不認(rèn)識(shí)的陌生人,以及他們之間的關(guān)系是家人朋友還是同事,怎么做到的呢?

          通過常見的典型標(biāo)簽:領(lǐng)帶、書、鍵盤,程序可以初步判斷,這是一次商務(wù)活動(dòng),而不是家庭聚會(huì),所以,他們?nèi)齻€(gè)人是工作關(guān)系或者是職業(yè)關(guān)系。

          而如果照片當(dāng)中的三個(gè)人的桌子上有一張大披薩,還有一個(gè)大碗背后的書架上有幾本書,一個(gè)大人坐在中間,旁邊是兩個(gè)小孩子,那人工智能就能判斷出他們肯定是家人的關(guān)系。

          每一次判斷,都會(huì)有加權(quán)的數(shù)據(jù)產(chǎn)生,這種數(shù)據(jù)會(huì)隨著數(shù)據(jù)庫(kù)的不斷豐富,伴隨著人工的抽檢矯正,得到不斷的修正。

          這就是人工智能的雛形階段,而在下一個(gè)階段,對(duì)于數(shù)據(jù)的矯正不需要人工介入了,機(jī)器學(xué)習(xí)會(huì)讓數(shù)據(jù)矯正成為自動(dòng)化,可以不斷使程序的判斷無限接近真相。

          我們?cè)俜催^來看看外貿(mào)圈里炒作的AI。

          AI營(yíng)銷

          外貿(mào)的AI營(yíng)銷,或許是一場(chǎng)偽科學(xué),用預(yù)設(shè)的程序來混淆人工智能的概念。比如網(wǎng)站自動(dòng)(智能)發(fā)布文章、自動(dòng)批量生成文章。

          具備這些功能的,我們更愿意把它稱之為功能模塊,實(shí)現(xiàn)了自動(dòng)化,人工而不是智能。而在自動(dòng)化的背后,更多的是應(yīng)用場(chǎng)景的積累和沉淀,然而大多數(shù)軟件公司,只是做出了功能這個(gè)殼兒,丟掉了內(nèi)核。

          其實(shí)這對(duì)于程序而言,這些功能只是一段定時(shí)代碼,一個(gè)組合算法,他們依舊是預(yù)設(shè)程序,而非人工智能。

          而當(dāng)下行業(yè)對(duì)AI營(yíng)銷普遍存在認(rèn)知困境,集中表現(xiàn)在:認(rèn)知不明晰、接觸不確定、使用不滿意。主觀認(rèn)知上的混沌、茫然甚至是錯(cuò)誤,加之大量營(yíng)銷產(chǎn)品和渠道打著AI旗號(hào)招徠生意,又無法兌現(xiàn)承諾,嚴(yán)重影響AI營(yíng)銷的口碑和廣告主的嘗試意愿,這或許能解釋評(píng)價(jià)偏負(fù)面的原因。

          其實(shí),真正的AI技術(shù),對(duì)于解決營(yíng)銷痛點(diǎn)正是一劑良藥,且效力正漸入佳境,恰如百度副總裁、百度搜索公司CTO鄭子斌所說,“機(jī)器學(xué)習(xí),只能越來越好,機(jī)器不會(huì)忘記,也會(huì)不斷積累,不斷提升”。只是AI營(yíng)銷門檻極高,必須是算法、算力、大數(shù)據(jù)以及營(yíng)銷場(chǎng)景、分發(fā)能力等資源結(jié)合的產(chǎn)物,目前,許多機(jī)構(gòu)魚目混珠,屬于“偽AI營(yíng)銷”,典型的表現(xiàn)包括:

          1)只擁有雜亂的數(shù)據(jù)資源,無專業(yè)的分析技術(shù)

          掌握大數(shù)據(jù)僅是AI營(yíng)銷的基礎(chǔ),在更新、完善數(shù)據(jù)資源的基礎(chǔ)上,AI營(yíng)銷更需要數(shù)據(jù)清洗、挖掘、分析和預(yù)測(cè)的能力,才能將數(shù)據(jù)價(jià)值發(fā)揮出來。

          有的營(yíng)銷公司,即便建有營(yíng)銷數(shù)據(jù)庫(kù)且外部采購(gòu)了數(shù)據(jù),比如國(guó)家公開的各種數(shù)據(jù)庫(kù)、TalkingData友盟等供應(yīng)商的數(shù)據(jù),采集了潛在目標(biāo)客群的眾多行為數(shù)據(jù),范圍也能涵蓋線上、線下,但是,數(shù)據(jù)本身缺乏豐富的維度,且本身雜亂無章,而營(yíng)銷機(jī)構(gòu)又缺乏專業(yè)的數(shù)據(jù)處理能力。

          比如,社交數(shù)據(jù)對(duì)于洞察用戶非常有價(jià)值,然而數(shù)據(jù)比較復(fù)雜,層次多,單是社交數(shù)據(jù)的收集即要跨過爬蟲和語(yǔ)義分析兩道門檻,還要有專業(yè)技術(shù)和建模進(jìn)行語(yǔ)義分析,普通營(yíng)銷機(jī)構(gòu)根本不具備這種專業(yè)團(tuán)隊(duì),大量數(shù)據(jù)分析甚至要靠人工處理,與AI相去甚遠(yuǎn)。

          2)只擁有部分AI技術(shù)和算法能力,無渠道資源和營(yíng)銷經(jīng)驗(yàn)

          在AI營(yíng)銷的環(huán)節(jié)中,涉及廣告投放、消費(fèi)者洞察、內(nèi)容生產(chǎn)等各種營(yíng)銷應(yīng)用,只有當(dāng)AI技術(shù)與各環(huán)節(jié)深度融合,將營(yíng)銷內(nèi)容以文本、語(yǔ)音、圖像等多種形式傳遞給受眾,才能實(shí)現(xiàn)品牌信息精準(zhǔn)送達(dá)。

          行業(yè)內(nèi),大量以“數(shù)字整合營(yíng)銷”為名的公司,有的也具備一定AI技術(shù)能力,對(duì)于用戶精準(zhǔn)畫像、媒體渠道、品牌產(chǎn)品定位可以進(jìn)行“輔助分析”,但是,他們沒有懂?dāng)?shù)據(jù)和懂業(yè)務(wù)的人員提供深入洞察,更沒有優(yōu)勢(shì)的營(yíng)銷資源和整合服務(wù)能力,因此,無法將洞察落地到真正的服務(wù)上去,完成一個(gè)營(yíng)銷的閉環(huán)。

          3)只有營(yíng)銷流程中的單點(diǎn)能力,不具備系統(tǒng)整合能力

          一個(gè)完整的營(yíng)銷流程,涉及到發(fā)現(xiàn)、預(yù)測(cè)、建議、監(jiān)控反饋、優(yōu)化等多個(gè)環(huán)節(jié),其中任何一個(gè)環(huán)節(jié)出現(xiàn)紕漏,都無法實(shí)現(xiàn)客戶價(jià)值。比如,全球快消巨頭寶潔曾經(jīng)削減了數(shù)億美元的數(shù)字廣告投放,因?yàn)楣靖吖馨l(fā)現(xiàn),大量花費(fèi)用于機(jī)器人點(diǎn)擊下產(chǎn)生的虛假流量,重投放、不重效果,甚至有意欺瞞客戶的現(xiàn)象,在國(guó)內(nèi)也普遍存在。

          而BAT這樣的平臺(tái),依托于高效的算力、算法及大數(shù)據(jù)資源,擁有智能化、全流程的營(yíng)銷管理能力,可就營(yíng)銷效果進(jìn)行定量數(shù)據(jù)分析,監(jiān)測(cè)優(yōu)化投放渠道,并作出實(shí)時(shí)的優(yōu)化建議,百度甚至研發(fā)了獨(dú)有的搜索引擎反作弊算法——綠蘿算法,這種全節(jié)點(diǎn)、全流程的介入,能大幅減少無效投放,實(shí)現(xiàn)投放效果的最大化。

          4)只能做到效率優(yōu)化,不具備服務(wù)和體驗(yàn)升級(jí)的能力。

          當(dāng)下,有的AI營(yíng)銷機(jī)構(gòu)以更“精準(zhǔn)”的效果,或者將大量重復(fù)的事情交由程序化自動(dòng)化處理,以證明自身AI能力,比如,大量高清照片的選擇,智能模板的匹配,其實(shí),這遠(yuǎn)遠(yuǎn)低估AI營(yíng)銷的可能性。

          真正的AI營(yíng)銷,不只是傳統(tǒng)層次的效率提升,更能提供新的服務(wù)體驗(yàn),比如,基于目標(biāo)客群的年齡、婚姻狀況、職業(yè)等信息,幫助廣告主探知用戶自己都可能未知的心理和商業(yè)意圖,去洞悉用戶關(guān)注的領(lǐng)域、喜歡的事務(wù)、想要去做的事情……也就是我們常說的客戶痛點(diǎn)。

          可見,AI營(yíng)銷不只是傳統(tǒng)意義上的營(yíng)銷,需要深入結(jié)合技術(shù),具備相當(dāng)高的專業(yè)能力要求,是在識(shí)別用戶的個(gè)性化需求基礎(chǔ)上,使?fàn)I銷更有效、更自然、更富創(chuàng)造性。

          AI銷售

          最接近AI銷售的產(chǎn)品,也正在遭受政策的打擊。

          兩年前我們開始接觸到語(yǔ)音機(jī)器人或者電話機(jī)器人,電話機(jī)器人的原理,依舊是程序預(yù)設(shè)。預(yù)先設(shè)定好的對(duì)話場(chǎng)景,由語(yǔ)音識(shí)別觸發(fā),做到了自動(dòng)對(duì)話的功能。

          同時(shí),這種產(chǎn)品具備了學(xué)習(xí)的功能,然而這種學(xué)習(xí),只是人為干預(yù)的學(xué)習(xí)。后臺(tái)記錄了大量的對(duì)話數(shù)據(jù),對(duì)于不能應(yīng)付的對(duì)話,將會(huì)由人工補(bǔ)充,當(dāng)對(duì)話場(chǎng)景數(shù)據(jù)積累到一定程度上,這種機(jī)器人才有了一定的智能性,而電話機(jī)器人的AI,還差一個(gè)重大問題沒有解決:機(jī)器學(xué)習(xí)。

          而AI在銷售領(lǐng)域的主要來說分為四個(gè)層面:

          • 首先要解決企業(yè)“數(shù)據(jù)孤島”問題,對(duì)數(shù)據(jù)收集、清洗進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化,然后建立自己的用戶畫像庫(kù)。如果企業(yè)自己沒有數(shù)據(jù)的時(shí)候,主要可以從外部獲取,比如公開數(shù)據(jù)源,包括工商數(shù)據(jù)等。
          • 第二個(gè)是場(chǎng)景的智能(Contexual Intelligence),比如在舉行商務(wù)大會(huì)、客戶服務(wù)回訪等細(xì)分場(chǎng)景等,利用AI進(jìn)行場(chǎng)景化智能,不需要做一整套完整的技術(shù)。
          • 第三個(gè)是分析云(Bussiness Intelligence),也就是新一代的商務(wù)智能。對(duì)企業(yè)積累和獲取的數(shù)據(jù)進(jìn)行可視化分析、實(shí)時(shí)關(guān)聯(lián)、自定義分析,構(gòu)建完整的企業(yè)知識(shí)圖譜等。
          • 最后才是再去做AI(Artificial Intelligence),進(jìn)行智能推薦、AI助手開發(fā)、預(yù)測(cè)銷售、線索打分、自動(dòng)分配、智能診斷等功能。


          但是總體來說,AI興起主要還是在單點(diǎn)技術(shù)上不斷創(chuàng)新和突破,整體應(yīng)用還有待落地。在ToB銷售領(lǐng)域,AI也只能在特定環(huán)節(jié)起作用,還是很難取代ToB銷售人員。比如AI可以在拜訪策略、銷售話術(shù)、智能推薦等方面進(jìn)行優(yōu)化,然后提供整體的解決方案。

          而在外貿(mào)銷售的過程中,存在著大量的應(yīng)用場(chǎng)景和應(yīng)用數(shù)據(jù),如何利用這些數(shù)據(jù)和場(chǎng)景,成為外貿(mào)談判人工智能化的一大障礙,想要解決這種障礙,不深入場(chǎng)景,不深入數(shù)據(jù),都將成為偽科學(xué)。

          真AI擁抱營(yíng)銷變革

          真正的AI營(yíng)銷,絕非一個(gè)空洞、時(shí)髦的概念,真正能做的機(jī)構(gòu),大體具備以下三項(xiàng)能力:

          • 其一,將數(shù)據(jù)、技術(shù)、內(nèi)容融合的能力,著重于場(chǎng)景和精準(zhǔn)觸達(dá),觸發(fā)同一消費(fèi)者在不同場(chǎng)景下的不同需求;
          • 其二,強(qiáng)大的AI能力,能以語(yǔ)音、圖像識(shí)別等技術(shù)和用戶進(jìn)行交互,并擁有深度學(xué)習(xí)、建模等技術(shù)能力;
          • 其三,具備閉環(huán)式的動(dòng)態(tài)分析能力,尋求與消費(fèi)者多層次溝通,可迅速且潛移默化地影響其心智,同步實(shí)現(xiàn)品牌傳播和效果精準(zhǔn)轉(zhuǎn)化。
          AI技術(shù)將有助于實(shí)現(xiàn)“全場(chǎng)景的營(yíng)銷升級(jí)”,其中包括:

          1)用戶行為的深度挖掘,基于大數(shù)據(jù)還原數(shù)據(jù)背后真實(shí)的潛在客戶;

          2)雙向的精準(zhǔn)交互,以AI感知用戶以達(dá)到“千人千面”的應(yīng)用;

          3)個(gè)性化的融合創(chuàng)意,即提供AR、VR、語(yǔ)音等多樣的創(chuàng)意工具,根據(jù)不同人群,進(jìn)行動(dòng)態(tài)匹配內(nèi)容匹配;

          4)全渠道、全媒介的分發(fā),實(shí)現(xiàn)萬物互聯(lián)下的智能交互;

          5)營(yíng)銷效果的跟蹤和優(yōu)化,可以智能監(jiān)測(cè)到投放效果,并據(jù)此不斷優(yōu)化投放式。


          可見,一個(gè)真正的AI營(yíng)銷提供商,能幫助廣告主從海量用戶中找到屬于自己的客群,并且讓廣告主更懂消費(fèi)者與用戶,真正去影響其決策鏈。

          所以,任何一款A(yù)I產(chǎn)品,都是離不開數(shù)據(jù)支撐的,離開了數(shù)據(jù)談AI,離開了算法談AI,離開了大量場(chǎng)景積累談AI,離開了“學(xué)習(xí)”談AI,都是偽科學(xué)!

          而外貿(mào)行業(yè)的AI營(yíng)銷機(jī)制,在一定程度上僅僅是是實(shí)現(xiàn)了程序的自動(dòng)化,自動(dòng)化的編輯,卻缺失了場(chǎng)景和數(shù)據(jù),以及產(chǎn)品應(yīng)用心理的靈魂。當(dāng)然,我們沒有理由不為科技的進(jìn)步而歡呼雀躍,但是在新科技到來的時(shí)候,不應(yīng)該蒙蔽自我,盲目的恐懼和過分的相信AI的全面普及。

          距離外貿(mào)行業(yè)全時(shí)代解放,我們還有很大的距離。

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