机器之心报道
作者：寓扬
AI正在全面渗入获客、转化、创意、内容环节，不但练就一双线索洞察之眼，带来超3倍销售转化率；还做创意「千人千面」，写内容「秒变千篇」。
疫情「黑天鹅」来袭，让大部分公司的市场、销售部门难以正常开展业务，更别提线下拜访客户，上半年业绩也或将遭受严重损失。
如何改变营销、销售策略，实现线上突围，尤为关键。这不仅仅是公司决策层、销售部门需要思考的问题，也是技术部门的挑战。
当线上成为主战场，AI 营销正当时。
相比人工，AI 不但能寻找数十倍的优质销售线索，提升数倍的转化率；还能「秒变千篇」生产内容，让每一个创意都有数据可依。
从线上获客到销售转化，从营销创意到内容生产，AI 已经全面渗透营销各个环节，透过数据，正催生一场事关效率与效果的营销变革。
在此背景下，机器之心「智能战疫联合行动」在线分享活动第一个系列「AI 营销自动化」邀请到业内最具代表性的 4 家公司：百炼智能、循环智能、特赞、妙笔智能，就获客、转化、创意、内容等主题共进行 4 期线上分享。
本文对 4 期分享的精彩内容进行了梳理与回顾。
获客线索「火眼金睛」
对于 B2B 企业而言，原来主要依赖线下拜访获客。最具代表的是阿里的「中供铁军」，拜访前「人肉」搜集客户信息，然后规划好路线，扫街/扫楼式疯狂拜访。
但疫情「禁足」期间，线下拜访几乎不可能。另外，传统的方式获客线索有限，获取信息效率较低；陌生人拜访往往很难一次建立信任，成单概率较低。
AI 能否以「非接触」的方式，提升销售人员的效率与成单效果呢？
百炼智能正是以「智能获客」为目标的一家创业公司。简单来说，它在明确客户的需求后，比如找什么样的企业，依托全网信息进行建模，通过 AI 挖掘销售线索。
如果该领域企业非常多，达到数十万家，系统会进一步对线索建模，通过机器学习对线索打分，进而将优质线索推荐给销售跟进。
这背后的核心技术，一个是自然语言处理（NLP），对文本进行分词、实体识别、生成文本摘要与提取关键词；另一个是知识图谱，将互联网上的人、组织等实体要素关联起来，从而更好的了解与触达企业。
CEO 冯是聪以某知名日化企业为例谈道，客户希望在传统商超及电商渠道外，开拓新的 B 端渠道，以此提升销量。
他们充分利用招投标信息挖掘获客线索，通过 AI，自动对过去一段时间香皂等日化用品的采购信息进行抽取，并把采购单位、招标金额、时间等都进行梳理，并预测下次可能的购买情况，提前一个月推送给客户，从而抢占先机，有效触达。
除了抽取采购单位的信息外，系统还会抽取中标单位信息，并进一步分析。
比如中国移动在某地采购了一批香皂，通过分析中标单位发现，前五名有四名为本土企业，并且其中两家并不生产香皂。通常中标单位与甲方关系较好，如果他们并不生产香皂，则可以通过更优的产品、更合适的价格，将中标单位发展为新渠道。
冯是聪透露，原来人工一天可梳理 30 条左右的招投标信息，并且没法做招投标预测，不知道甲方的下一步招标计划，也判断不出招投标企业间的合作关系。
而通过 AI，可以监测全网近三年的招投标数据，每天实时更新近千条顾客线索。
他近一步以某快消案例谈道，AI 在优质线索发现上至少是人工的 20 倍，过去平均 500 个线索成 5 单，转化率为 1%；现在通过 AI 系统，平均 300 条优质线索成 9~18 单，转化率为 3%~6%，即提高了 3~6 倍。
他指出，疫情对所有企业都是危机，1~2 月企业的采购基本都会暂停，但 3~4 月原本的需求都会冒出来，在此之前做好准备非常关键。
转化率超3倍是如何做到的？
大量的销售线索流向企业，往往转化率不足 5%。疫情期间，如何挖掘「沉睡数据」的价值尤为重要。
目前典型的线索转化流程是，企业通过各种市场渠道获取线索名单，然后用外呼机器人进行意向过滤，无意向的用户会流向「公海」，有意向的用户则发往销售线索池，分配给销售跟进。
此时也有两种结果，跟进顺利成单，未成单则流向「公海」。如果销售线索不足，企业也会通过一定的策略从公海捞取线索。
但这种方式的问题也很明显。循环智能 COO 揭发指出，以电商为例，大型电商客户销售人员可能数千人，且多半为新人，一方面缺乏经验，对于高意向线索可能难以判断，导致转化率较低。另一方面从公海捞取线索，缺乏对沟通信息做更智能化的探索。
在他看来，一个更智能化的线索转化流程，应该尽早对客户进行分层，对高意向客户尽早识别，并由销售跟进。
在多次跟进中，AI 可基于历史沟通的录音、文本，自动提取沟通画像和沟通记录，并做实时话术提醒，从而让跟进更有针对性，提高成单率。
针对非活跃用户，他不建议用人工跟进，而是基于沟通数据和业务数据，设定一些运营策略，对不同的人群采用不同的方式触达，比如 APP 推送、短信、电话机器人等，针对一些意向客户再转给销售跟进。
除了流程策略外，揭发谈到的一个关键是，对用户「对话数据」充分挖掘，因为它的时效性更强，获取的用户信息更完整。
相比较而言，互联网上使用用户行为数据居多，比如淘宝的推荐系统，而对话数据受限于技术，比如语音识别、语义理解、意向预测，以及如何与业务形成闭环，在使用上一直面临挑战。
揭发以一家寿险客户为例谈道，保险公司通常有庞大的电销团队和线索储备，但很多线索只有通话信息，并且在成单前，很难拿到用户的画像和标签。
此时，如何用 AI 分析出每段对话中的购买意向就尤为重要。
循环智能结合客户的通话数据（录音、文本）和业务数据（历史沟通、成交情况），将对话进行语音转写、语义理解，并拆分成上百万的对话切片；接着把片段跟业务结果进行比对，计算出什么样的对话跟转化率最相关，就可以得到一个线索评分模型。
以此为模型，他们对寿险客户过去一段时间没有转化的线索进行打分，并进行价值分层。
最终发现，线索评分越高，转化率就越高，并且最高意向线索的转化率是平均转化率的 3.58 倍。
针对非活跃用户的激活，揭发以某在线教育客户为例，将所有沟通数据结构化后，可以建立用户画像标签，比如「南昌 四年级 数学（较差）」，就可以进行个性化的推荐，如果产生意向，再让销售跟进。
「这样对用户的干扰比较小，也更有针对性」，他指出。
AI 让创意「千人千面」
还记得阿里在 2017 年发布的智能设计平台「鲁班」吗？
据说当年双十一它完成了 4 亿张海报设计，一秒可做 8000 张，一天就是 4000 万张。如果交给人类设计师，在这种需求爆发的节点，效率往往捉襟见肘。
这只是 AI 参与广告创意的一环，现在 AI 可以做内容生成、合规管理、动态优化、效果评估、千人千面分发等，正全面参与广告创意，提升创意生产的效率与效果。
并且数字时代，个性化尤为重要，创意内容已成为品牌新的增长杠杆。
特赞联合创始人及首席运营官王喆称，创意营销=数据资源。每一种创意都可以被数字化、结构化，由 AI 对历史数据学习，就可以对创意的结构、元素、idea 等进行复用，让不同的人看到更个性化的内容。
他结合「特赞脑」和「特赞眼」机器学习引擎举例道，通过对基础数据集和行业数据集的学习，机器可以读懂创意，更好的理解内容与场景的匹配性。
比如上面这张图片，通过图像识别，机器可以识别出元素、字体、风格、情感、色彩等。通过众多素材的训练，机器还可以学习设计风格、排版、元素搭配等，进行创意生产。
王喆称，在双十一期间，他们帮助联合利华批量生产了创意内容，实现千人千面的体验。
要想做到广告分发的「千面」并不容易。比如近年在线教育竞争尤为激烈，一个暑假往往投数万条短视频/宣传海报，但对于不同地方的学生而言，究竟是对老师感兴趣，还是对场景更感兴趣，可以用 AI 进行测试，从而把用户、城市和内容做很好的匹配，并根据实际情况进行动态优化。
此外，数万条视频的生产对人可谓是一项繁重的劳动。AI 可以学习历史中的优秀内容，进行再创造；也可以对数以万计的广告内容，进行合规审核，从而提升效率。
王喆也谈道，目前广告行业的千人千面还处于早期，「千人」的数据已比较成熟，但「千面」的能力，因为内容生产跟不上，还比较薄弱。
而 AI 的实时生产与优化，能够进一步提升创意的「千面」性。
「秒变千篇」写内容
除了创意生成外，越来越多的内容可以被 AI 生成。生成技术，尤其是多模态生成也是近年研究的热点。
比如腾讯、今日头条等都推出了写作机器人，搜狗和新华社推出了 AI 虚拟主播，影谱科技用 AI 进行后期广告生成等。
具体到内容营销上，目前主要有三大阵地：SEO（搜索引擎优化）、社交媒体、新闻/资讯传播，AI 正给内容营销带来全面变革。
美国在 AI 内容营销上已有不错的进展，妙笔智能创始人周登平介绍了几家典型公司：
1.Text Optimization：它利用 AI 文本挖掘技术进行 SEO 优化，输入网站 URL，它就会给网站的 SEO 评分，根据词的拓展规则，会给出 SEO 的优化策略。
2.Atomic Reach：利用 AI 文本编辑优化营销内容，使其更具个性化和针对性。当你把想要传播的内容、目标人群输入进去，它就会生成一些个性化内容，目前已有上千万用户，不过并没有中文优化。
3.Lumen 5：利用 NLP（自然语言处理）和视觉分析技术将文本生成视频，并自动添加 CTA（call to action）按钮，增加转化率。
这些方向也是妙笔智能探索的重点，它主要提供中文内容的撰写、改写、发布服务，基于文本自动生成视频也是其一大亮点。
具体来说，妙笔主要提供汽车和娱乐等领域的内容自动撰写。AI 在学习上千万篇新闻的文法后，当你选择稿件的行业、类型、品牌等，系统会推荐相关模板，点击模板即可自动撰写。
当你写完一篇原创内容后，AI 可借助复述引擎，改写为多篇文章，实现「秒变千篇」，从而快速在不同渠道分发。
周登平称，妙笔 AI 目前已在社交媒体、资讯平台上发布了几十万篇娱乐新闻，在易车平台发布了几万支汽车视频。
但他也坦言，AI 写稿在质量上可能不如人工，相比人不会超过 70 分，但优势在于快速大量生产。
比如在娱乐新闻中，AI 可以分钟级响应，2 分钟产出 10 篇文章，基本比人工快半小时以上，并成为前期主要的消息来源，阅读量往往很高。
尤其是疫情当下，节约成本成为大多数企业面临的课题。周登平称，企业找供应商写稿，一篇要 800~1000 元，而 AI 写一篇大概 200~300 元，如果改写成本更低。
针对疫情期间企业的生存问题，雷军认为，对于多数企业要严格控制成本，这件事的本质是提高效率，而穿越经济周期必需的是企业持续创新的能力。
提高效率，节省成本，推动创新，AI 营销正当时。
