一、引言
當(dāng)前，電信運(yùn)營(yíng)商市場(chǎng)正處于一個(gè)高度競(jìng)爭(zhēng)的階段。隨著移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的普及和5G技術(shù)的推廣，用戶(hù)對(duì)于網(wǎng)絡(luò)服務(wù)的需求日益增長(zhǎng)，同時(shí)對(duì)服務(wù)質(zhì)量、網(wǎng)絡(luò)速度和個(gè)性化服務(wù)的要求也在不斷提升。運(yùn)營(yíng)商之間不僅在價(jià)格和網(wǎng)絡(luò)覆蓋上競(jìng)爭(zhēng)激烈，還在爭(zhēng)奪增值服務(wù)、客戶(hù)體驗(yàn)和技術(shù)創(chuàng)新方面展開(kāi)角逐。此外，新興的數(shù)字技術(shù)，如物聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)算和大數(shù)據(jù)，也為運(yùn)營(yíng)商帶來(lái)了不少的商機(jī)和挑戰(zhàn)。在這樣激烈競(jìng)爭(zhēng)和快速迭代的環(huán)境下，運(yùn)營(yíng)商需要尋找與把握新的方式來(lái)提升競(jìng)爭(zhēng)力和市場(chǎng)份額。
如今，人工智能浪潮下的大模型技術(shù)正以前所未有的恢宏之勢(shì)襲來(lái)，市場(chǎng)上有如GPT、訊飛星火、文心一言等一眾基于AI大模型接踵而至，也許能為電信運(yùn)營(yíng)商營(yíng)銷(xiāo)提供新的視角和方法。
二、AI大模型簡(jiǎn)介和應(yīng)用現(xiàn)狀
大模型是一種基于大量數(shù)據(jù)訓(xùn)練的復(fù)雜人工智能系統(tǒng)。以GPT-4為例，它使用深度學(xué)習(xí)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)來(lái)理解和生成文本，通過(guò)分析和處理巨大的文本數(shù)據(jù)集，學(xué)習(xí)語(yǔ)言的結(jié)構(gòu)、語(yǔ)義和上下文關(guān)系，能夠根據(jù)給定的輸入生成連貫、相關(guān)的輸出。
大模型在數(shù)據(jù)處理和分析方面具有顯著優(yōu)勢(shì)。首先，它們能夠處理和分析海量數(shù)據(jù)，這對(duì)于捕捉復(fù)雜的模式和關(guān)系至關(guān)重要。其次，由于其高級(jí)的學(xué)習(xí)能力，大模型能夠從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)并提煉出有價(jià)值的洞見(jiàn)，這對(duì)于預(yù)測(cè)和決策支持尤為重要。此外，這些模型還能通過(guò)不斷學(xué)習(xí)來(lái)提高其精準(zhǔn)度和效率，使得數(shù)據(jù)分析更加精確和可靠。
在實(shí)際應(yīng)用中，這些技術(shù)被用于客戶(hù)數(shù)據(jù)分析、市場(chǎng)趨勢(shì)預(yù)測(cè)、智能服務(wù)助理、消費(fèi)者行為理解和個(gè)性化營(yíng)銷(xiāo)策略的制定等方面。當(dāng)前，AI大模型技術(shù)的應(yīng)用已經(jīng)在各行各業(yè)展開(kāi)火熱的嘗試。
以醫(yī)療與金融行業(yè)為例。在醫(yī)療行業(yè)，醫(yī)療AI大模型的應(yīng)用，國(guó)內(nèi)外都在搶先落地，國(guó)內(nèi)方面，2023年5月，醫(yī)聯(lián)發(fā)布了中國(guó)首款大模型驅(qū)動(dòng)的AI醫(yī)生MedGPT，根據(jù)知名媒體《南方Plus》于4月28日的相關(guān)報(bào)道，醫(yī)聯(lián)MedGPT的診斷結(jié)果與患者原有線下門(mén)診的診斷吻合率超過(guò)97.5%；國(guó)外方面，谷歌Med-PaLM與臨床醫(yī)生進(jìn)行醫(yī)學(xué)問(wèn)題回答測(cè)試，92.6%的長(zhǎng)篇答案符合科學(xué)共識(shí)，與臨床醫(yī)生生成的答案（92.9%）相當(dāng)，這些都充分證明了AI醫(yī)生在醫(yī)療領(lǐng)域的價(jià)值和潛力。在金融行業(yè)，2023年12月，金證優(yōu)智發(fā)布了金融領(lǐng)域特定場(chǎng)景大語(yǔ)言模型體系——金證金融大模型及工具集，旨在使用AI技術(shù)為營(yíng)銷(xiāo)、客服、投行、投研、風(fēng)控等業(yè)務(wù)場(chǎng)景帶來(lái)創(chuàng)新的智能金融產(chǎn)品及解決方案。
AI大模型在其他行業(yè)已有創(chuàng)新的嘗試，與此同時(shí)，根據(jù)廣發(fā)證券對(duì)傳媒互聯(lián)網(wǎng)板塊的2024年度策略預(yù)測(cè)，AI營(yíng)銷(xiāo)工具產(chǎn)品的兌現(xiàn)是一個(gè)重要的關(guān)注點(diǎn)，而電信運(yùn)營(yíng)商恰巧是這類(lèi)產(chǎn)品的需求者。在電信運(yùn)營(yíng)商參與的激烈市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)中，大模型技術(shù)將化身新的引擎，幫助運(yùn)營(yíng)商在競(jìng)爭(zhēng)中乘風(fēng)破浪，占領(lǐng)更多的市場(chǎng)份額。
三、電信運(yùn)營(yíng)商在營(yíng)銷(xiāo)中面臨的挑戰(zhàn)
在當(dāng)前的市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)環(huán)境中，電信運(yùn)營(yíng)商面臨著幾個(gè)挑戰(zhàn)。
首先是客戶(hù)細(xì)分的問(wèn)題。隨著用戶(hù)需求的多樣化，如何有效地將大量用戶(hù)分為不同的細(xì)分市場(chǎng)，并為他們提供定制化服務(wù)，是一項(xiàng)關(guān)鍵任務(wù)。每個(gè)細(xì)分用戶(hù)現(xiàn)在都期待獲得更加個(gè)性化、符合自己特定需求的服務(wù)，這要求運(yùn)營(yíng)商能夠利用先進(jìn)的大模型技術(shù)來(lái)深入分析和了解用戶(hù)偏好。
另外，用戶(hù)留存也是一個(gè)關(guān)鍵。在市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)加劇的情況下，如何保持現(xiàn)有客戶(hù)的忠誠(chéng)度，并減少客戶(hù)流失，是運(yùn)營(yíng)商必須面對(duì)的問(wèn)題，這需要對(duì)創(chuàng)新服務(wù)保持高度的重視。隨著新技術(shù)的發(fā)展，如何有效地將人工智能技術(shù)融合到現(xiàn)有的服務(wù)中，以創(chuàng)新方式吸引和服務(wù)用戶(hù)，也是運(yùn)營(yíng)商目前需要重點(diǎn)關(guān)注的領(lǐng)域。
四、大模型在運(yùn)營(yíng)商營(yíng)銷(xiāo)中的應(yīng)用方向
在通信運(yùn)營(yíng)商的競(jìng)爭(zhēng)日益激烈的市場(chǎng)中，通過(guò)使用大模型技術(shù)如GPT-4等的應(yīng)用，或基于這些模型完成私有化部署，將為運(yùn)營(yíng)商提供一種全新的營(yíng)銷(xiāo)視角和工具。這些先進(jìn)的技術(shù)能夠理解人類(lèi)自然語(yǔ)言，處理和分析海量的數(shù)據(jù)，提供深入的市場(chǎng)洞察，從而幫助運(yùn)營(yíng)商制定更有效的營(yíng)銷(xiāo)策略。
1客戶(hù)細(xì)分與與市場(chǎng)趨勢(shì)預(yù)測(cè)
傳統(tǒng)的客戶(hù)細(xì)分方法通常依賴(lài)于基礎(chǔ)的人口統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，如年齡、性別、居住地和收入水平。然而，這些方法往往無(wú)法準(zhǔn)確捕捉到客戶(hù)的真實(shí)需求和行為模式，難以準(zhǔn)確地對(duì)客戶(hù)進(jìn)行細(xì)分。
大模型技術(shù)在預(yù)測(cè)市場(chǎng)趨勢(shì)和客戶(hù)細(xì)分方面也顯示出巨大的潛力，通過(guò)理解輸入的數(shù)據(jù)文件和相關(guān)問(wèn)題，實(shí)時(shí)分析更為復(fù)雜的數(shù)據(jù)集，如用戶(hù)的在線行為、購(gòu)買(mǎi)歷史、社交媒體活動(dòng)等，可以更精準(zhǔn)地識(shí)別不同客戶(hù)群體的特征。這種深度細(xì)分使得運(yùn)營(yíng)商能夠更有效地定位目標(biāo)市場(chǎng)，掌握各個(gè)細(xì)分市場(chǎng)的特征以及重要事件，并依據(jù)細(xì)分客戶(hù)的共同偏好結(jié)合重要事件對(duì)未來(lái)市場(chǎng)需求趨勢(shì)進(jìn)行預(yù)測(cè)。
2用戶(hù)行為解讀與個(gè)性化營(yíng)銷(xiāo)
通過(guò)分析大量的歷史數(shù)據(jù)和實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，AI大模型可以識(shí)別和理解用戶(hù)不同行為的含義和給出針對(duì)性的營(yíng)銷(xiāo)方案。例如，通過(guò)分析用戶(hù)的在線行為和互動(dòng)模式，大模型可以識(shí)別出那些對(duì)特定服務(wù)或產(chǎn)品感興趣的潛在客戶(hù)。運(yùn)營(yíng)商可以利用這些信息，向這些客戶(hù)推送定制化的營(yíng)銷(xiāo)內(nèi)容，如個(gè)性化的服務(wù)套餐、優(yōu)惠活動(dòng)或新產(chǎn)品推薦，從而提高營(yíng)銷(xiāo)的轉(zhuǎn)化率和客戶(hù)滿意度。
同時(shí)，運(yùn)營(yíng)商可以利用大模型分析社交媒體上的討論，預(yù)測(cè)新產(chǎn)品或服務(wù)的市場(chǎng)接受度。這種預(yù)測(cè)不僅有助于運(yùn)營(yíng)商及時(shí)調(diào)整營(yíng)銷(xiāo)策略，還可以幫助他們?cè)谑袌?chǎng)變化中保持領(lǐng)先地位。
以“飯圈”文化為例，利用AI大模型技術(shù)，對(duì)海量在線用戶(hù)的數(shù)據(jù)進(jìn)行深入的挖掘和分析，從而預(yù)測(cè)用戶(hù)的偶像偏好。這種預(yù)測(cè)不僅基于用戶(hù)的在線行為，還涉及對(duì)其情感反應(yīng)的細(xì)致解讀。如通過(guò)分析用戶(hù)在社交平臺(tái)上對(duì)某偶像明星的互動(dòng)頻率、評(píng)論情緒等，AI可以揭示出哪位明星在用戶(hù)心中占有重要地位，這種方式能讓運(yùn)營(yíng)商在該明星大熱之前就知曉用戶(hù)的偶像偏好，此時(shí)決定是否展開(kāi)合作既能減少高昂的合作費(fèi)用，又能在競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手之前搶占這一部分市場(chǎng)空間。
基于這樣的合作，運(yùn)營(yíng)商推出的新套餐不僅僅是一種商業(yè)行為，而是一種貼近用戶(hù)、理解用戶(hù)的個(gè)性化營(yíng)銷(xiāo)方式。當(dāng)運(yùn)營(yíng)商與某偶像明星合作推出的特色卡，不僅包含了通話、流量等基本服務(wù)，更融入了偶像明星的個(gè)性元素，如專(zhuān)屬壁紙、主題曲鈴聲等，甚至可能包括獨(dú)家視頻內(nèi)容。這樣的新套餐能夠滿足粉絲對(duì)偶像的追隨需求，同時(shí)也能提高運(yùn)營(yíng)商服務(wù)的附加值。
3優(yōu)化客戶(hù)服務(wù)與互動(dòng)
在客戶(hù)服務(wù)方面，大模型技術(shù)的應(yīng)用同樣具有革命性的意義。智能客服系統(tǒng)，如基于GPT-4的聊天機(jī)器人，可以提供更加人性化和高效的客戶(hù)服務(wù)體驗(yàn)。這些系統(tǒng)能夠理解和回應(yīng)客戶(hù)的查詢(xún)，提供即時(shí)的幫助和支持。與傳統(tǒng)的客服系統(tǒng)相比，基于大模型的智能客服系統(tǒng)能夠更快地解決客戶(hù)問(wèn)題，減少等待時(shí)間，提高客戶(hù)滿意度。
此外，這些系統(tǒng)還可以分析客戶(hù)的反饋和行為，幫助運(yùn)營(yíng)商更好地理解客戶(hù)的需求和偏好。這種深入的客戶(hù)洞察對(duì)于優(yōu)化產(chǎn)品和服務(wù)至關(guān)重要。運(yùn)營(yíng)商可以根據(jù)這些信息調(diào)整其服務(wù)策略，提供更符合客戶(hù)期望的產(chǎn)品和服務(wù)。
作為“他山之石”的參考，異業(yè)已有多家券商在引入AI大模型智能客服方面做了許多的探索，例如華通證券AI 客服將本地大模型與遠(yuǎn)端模型充分結(jié)合，以自身零售端業(yè)務(wù)海量客服數(shù)據(jù)喂入和訓(xùn)練，解決本地部署模型橫向拓展不足，遠(yuǎn)端大模型回復(fù)精度不夠的問(wèn)題。
當(dāng)然，在不斷變化的通信領(lǐng)域，每一個(gè)決策和嘗試都充滿了挑戰(zhàn)與機(jī)遇。電信運(yùn)營(yíng)商可以借鑒其他行業(yè)的經(jīng)驗(yàn)，同時(shí)緊密關(guān)注自身的特點(diǎn)與需求，以宏觀的視野，和對(duì)細(xì)節(jié)精益求精，打造一個(gè)適合電信運(yùn)營(yíng)商的AI智能客服大模型。
4幫助建設(shè)高效的人機(jī)協(xié)同營(yíng)銷(xiāo)團(tuán)隊(duì)
在營(yíng)銷(xiāo)團(tuán)隊(duì)建設(shè)方面，團(tuán)隊(duì)內(nèi)部可整合營(yíng)銷(xiāo)策略師和市場(chǎng)分析師的專(zhuān)長(zhǎng)，利用AI大模型技術(shù)的賦能，解讀由AI提供的數(shù)據(jù)洞見(jiàn)，來(lái)創(chuàng)作更具吸引力和針對(duì)性的營(yíng)銷(xiāo)內(nèi)容，并將其轉(zhuǎn)化為實(shí)際的營(yíng)銷(xiāo)戰(zhàn)略，AI大模型技術(shù)和人類(lèi)創(chuàng)意的結(jié)合不僅能增強(qiáng)營(yíng)銷(xiāo)活動(dòng)的效果，也使運(yùn)營(yíng)商能夠更快速、準(zhǔn)確地響應(yīng)市場(chǎng)變化。
五、AI大模型技術(shù)在運(yùn)營(yíng)商營(yíng)銷(xiāo)實(shí)施中的風(fēng)險(xiǎn)和機(jī)遇
盡管AI大模型技術(shù)在運(yùn)營(yíng)商營(yíng)銷(xiāo)中有巨大潛力，但實(shí)施過(guò)程中也面臨著一些風(fēng)險(xiǎn)。首先是數(shù)據(jù)隱私的問(wèn)題，運(yùn)營(yíng)商在收集和分析客戶(hù)數(shù)據(jù)時(shí)，必須確保遵守相關(guān)的數(shù)據(jù)保護(hù)法律和規(guī)定，以保護(hù)用戶(hù)的隱私權(quán)益。其次是算法偏見(jiàn)問(wèn)題，AI模型的訓(xùn)練數(shù)據(jù)若存在偏見(jiàn)，可能導(dǎo)致模型輸出的結(jié)果也帶有偏見(jiàn)，這在營(yíng)銷(xiāo)決策中可能導(dǎo)致不公平或效果不佳的問(wèn)題。此外，技術(shù)的復(fù)雜性和維護(hù)成本也是一大挑戰(zhàn)。
AI大模型技術(shù)帶來(lái)的機(jī)遇則是帶動(dòng)營(yíng)銷(xiāo)領(lǐng)域的發(fā)展趨向于更高的智能化和個(gè)性化。隨著技術(shù)的進(jìn)步，我們可以預(yù)見(jiàn)到更加精準(zhǔn)的用戶(hù)洞見(jiàn)和個(gè)性化服務(wù)的實(shí)現(xiàn)。例如利用AI進(jìn)行實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分析和用戶(hù)行為預(yù)測(cè)將成為常態(tài)，能夠更準(zhǔn)確地定位用戶(hù)需求，為他們提供更符合預(yù)期的服務(wù)。
未來(lái)，隨著技術(shù)的不斷進(jìn)步和市場(chǎng)需求的日益復(fù)雜化，運(yùn)營(yíng)商需要在確保數(shù)據(jù)安全和算法公平的基礎(chǔ)上，積極探索AI技術(shù)在營(yíng)銷(xiāo)上的應(yīng)用，利用AI技術(shù)不斷優(yōu)化營(yíng)銷(xiāo)決策和服務(wù)模式，以便更好地適應(yīng)未來(lái)市場(chǎng)的變化和挑戰(zhàn)。
六、結(jié)語(yǔ)
隨著人工智能的大潮洶涌而來(lái)，電信運(yùn)營(yíng)商站在了一個(gè)技術(shù)變革的新起點(diǎn)。正如愛(ài)因斯坦所言：“想象力比知識(shí)更重要。” 在這個(gè)由AI大模型技術(shù)繪制的未來(lái)圖景中，我們將不斷探索與見(jiàn)證想象力的邊界。
相信未來(lái)在AI大模型這個(gè)新引擎的加持下，運(yùn)營(yíng)商的營(yíng)銷(xiāo)策略將更加精準(zhǔn)、高效，為用戶(hù)帶來(lái)前所未有的體驗(yàn)。當(dāng)然，這一切并非沒(méi)有挑戰(zhàn)，數(shù)據(jù)安全、算法公平性等問(wèn)題仍然是運(yùn)營(yíng)商利用這種技術(shù)時(shí)需要謹(jǐn)慎對(duì)待的關(guān)鍵。只要能夠合理利用人工智能技術(shù)，堅(jiān)持創(chuàng)新和探索，電信運(yùn)營(yíng)商必將能夠在這個(gè)智能化的時(shí)代中開(kāi)辟新的天地。 
