大模型在泛零售营销中的应用与案例
大模型在营销全链路上都有机会产生颠覆式创新。通过深度调研，大模型将在内容生成（文本、语音、图像等）、个性化客户体验（聊天机器人、数字人等）、预测分析（客户细分、流失预警、营销活动优化等）等多个方面产生显著影响，帮助泛零售企业提高营销生产力，深度挖掘用户价值。
核心应用场景
具体的应用场景主要包括以下几个方面：
- 营销素材生成：大模型可以支持快速的创意内容生成。营销人员可以通过对话的方式生成或修改营销素材（包括文本、图片、音频、视频等），大幅提高素材生产效率。
- 营销链路赋能：在大模型的赋能下，运营人员通过简单的语言描述和对话，即可在 CDP（客户数据平台）中圈选目标客群，大幅降低平台的使用学习成本，跨越式提升平台使用效率和交互体验。
- 打造专属数字人：大模型可以基于企业的个性化信息设计和创建企业独有的数字人 IP，并赋予数字人更强的创作力。这些数字人具有人类的行为、个性和特征，可以更高效地吸引和沉淀用户。
- 精准营销：大模型可以根据用户的行为、偏好、情感等，自动生成个性化的推荐、反馈、咨询等内容，为营销策略提供支持，增强用户体验和互动。
典型企业案例分析
案例一：家乐福——营销素材生成
- 目标：使产品说明的内容对顾客更有用，提供更好的一致性，并加快编写产品说明的效率。
- 行动：生成式 AI 可以为营销和商品销售活动创建内容，例如广告文案、产品描述、产品属性识别和产品信息管理。家乐福将生成式 AI 用于丰富品牌的产品介绍。
- 结果：目前，家乐福已将生成式 AI 技术应用于 2,000 种产品，并希望将其应用于所有产品列表。
案例二：可口可乐——创意内容生成
- 目标：世界各地的创意人员可以在人工智能平台上利用可口可乐的品牌元素生成原创艺术作品。
- 行动："Create Real Magic"是 OpenAI 和贝恩为可口可乐公司打造的一个平台，结合了 GPT-4 和 DALL·E 的功能。前者可以通过搜索引擎查询生成文本，后者可以根据文本生成图像。
- 结果：该标志标志着可口可乐公司致力于使用人工智能快速测试、学习和扩展想法的能力。
案例三：雅诗兰黛——精准营销与情绪分析
- 目标：利用生成式 AI 改善市场趋势监测和内部工作流程。
- 行动：雅诗兰黛正在利用生成式 AI 实时监控消费者反馈，并利用谷歌云的 Vertex AI 平台简化内部运营；同时利用大语言模型 PaLM 2 分析消费者在社交媒体和呼叫中心等渠道的情绪。
- 结果：更好地跟踪消费者情绪，为产品研发提供信息；更好地了解消费者意图，量身定制消费者体验。
案例四：7-11——产品设计场景
- 目标：将生成式 AI 用于选择和开发符合客户需求的待售产品。
- 行动：7-11 创建了基于云的 IT 系统，结合了 OpenAI、Stability AI 和谷歌的生成式 AI 解决方案，利用收集到的客户数据、产品制造商数据和社交媒体数据，生成消费者会感兴趣的新产品创意。
- 结果：内部一个部门已经开始使用这种方案，减少了 80% 的内部会议次数，并预计将产品开发时间压缩 90%。
技术落地关键路径
基于上述案例，企业在引入大模型进行营销赋能时，通常遵循以下技术架构路径：
1. 数据层准备
无论是家乐福的产品信息还是 7-11 的客户数据，高质量的数据是基础。企业需要建立统一的数据湖或数据仓库，整合 CRM、CDP、社交媒体等多源数据，确保数据的清洗和结构化，以便大模型能够准确理解业务上下文。
2. 模型层选择与微调
根据具体场景选择合适的基座模型。例如，对于文本生成任务可选用 GPT 系列或开源 Llama 系列；对于多模态任务（如图文生成）可结合 Stable Diffusion 或 DALL·E。针对垂直领域（如美妆、快消），建议利用 LangChain 框架或 Vertex AI 等平台进行微调（Fine-tuning），注入行业知识，减少幻觉，提高专业度。
