一、引言
當(dāng)前，電信運(yùn)營商市場正處于一個高度競爭的階段。隨著移動互聯(lián)網(wǎng)的普及和5G技術(shù)的推廣，用戶對于網(wǎng)絡(luò)服務(wù)的需求日益增長，同時對服務(wù)質(zhì)量、網(wǎng)絡(luò)速度和個性化服務(wù)的要求也在不斷提升。運(yùn)營商之間不僅在價格和網(wǎng)絡(luò)覆蓋上競爭激烈，還在爭奪增值服務(wù)、客戶體驗和技術(shù)創(chuàng)新方面展開角逐。此外，新興的數(shù)字技術(shù)，如物聯(lián)網(wǎng)、云計算和大數(shù)據(jù)，也為運(yùn)營商帶來了不少的商機(jī)和挑戰(zhàn)。在這樣激烈競爭和快速迭代的環(huán)境下，運(yùn)營商需要尋找與把握新的方式來提升競爭力和市場份額。
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襲來，市場上有如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)營商營銷提供新的視角和方法。
二、AI大模型簡介和應(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)來理解和生成文本，通過分析和處理巨大的文本數(shù)據(jù)集，學(xué)習(xí)語言的結(jié)構(gòu)、語義和上下文關(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。首先，它們能夠處理和分析海量數(shù)據(jù)，這對于捕捉復(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)并提煉出有價值的洞見，這對于預(yù)測和決策支持尤為重要。此外，這些模型還能通過不斷學(xué)習(xí)來提高其精準(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)被用于客戶數(shù)據(jù)分析、市場趨勢預(yù)測、智能服務(wù)助理、消費(fèi)者行為理解和個性化營銷策略的制定等方面。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，國內(nèi)外都在搶先落地，國內(nèi)方面，2023年5月，醫(yī)聯(lián)發(fā)布了中國首款大模型驅(qū)動的AI醫(yī)生MedGPT，根據(jù)知名媒體《南方Plus》于4月28日的相關(guān)報道，醫(yī)聯(lián)MedGPT的診斷結(jié)果與患者原有線下門診的診斷吻合率超過97.5%；國外方面，谷歌Med-PaLM與臨床醫(yī)生進(jìn)行醫(yī)學(xué)問題回答測試，92.6%的長篇答案符合科學(xué)共識，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)域特定場景大語言模型體系——金證金融大模型及工具集，旨在使用AI技術(shù)為營銷、客服、投行、投研、風(fēng)控等業(yè)務(wù)場景帶來創(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，根據(jù)廣發(fā)證券對傳媒互聯(lián)網(wǎng)板塊的2024年度策略預(yù)測，AI營銷工具產(chǎn)品的兌現(xiàn)是一個重要的關(guān)注點(diǎn)，而電信運(yùn)營商恰巧是這類產(chǎn)品的需求者。在電信運(yùn)營商參與的激烈市場競爭中，大模型技術(shù)將化身新的引擎，幫助運(yùn)營商在競爭中乘風(fēng)破浪，占領(lǐng)更多的市場份額。
三、電信運(yùn)營商在營銷中面臨的挑戰(zhàn)
在當(dāng)前的市場營銷環(huán)境中，電信運(yùn)營商面臨著幾個挑戰(zhàn)。
首先是客戶細(xì)分的問題。隨著用戶需求的多樣化，如何有效地將大量用戶分為不同的細(xì)分市場，并為他們提供定制化服務(wù)，是一項關(guān)鍵任務(wù)。每個細(xì)分用戶現(xiàn)在都期待獲得更加個性化、符合自己特定需求的服務(wù)，這要求運(yùn)營商能夠利用先進(jìn)的大模型技術(shù)來深入分析和了解用戶偏好。
另外，用戶留存也是一個關(guān)鍵。在市場競爭加劇的情況下，如何保持現(xiàn)有客戶的忠誠度，并減少客戶流失，是運(yùn)營商必須面對的問題，這需要對創(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，也是運(yùn)營商目前需要重點(diǎn)關(guān)注的領(lǐng)域。
四、大模型在運(yùn)營商營銷中的應(yīng)用方向
在通信運(yùn)營商的競爭日益激烈的市場中，通過使用大模型技術(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)營商提供一種全新的營銷視角和工具。這些先進(jìn)的技術(shù)能夠理解人類自然語言，處理和分析海量的數(shù)據(jù)，提供深入的市場洞察，從而幫助運(yùn)營商制定更有效的營銷策略。
1客戶細(xì)分與與市場趨勢預(yù)測
傳統(tǒng)的客戶細(xì)分方法通常依賴于基礎(chǔ)的人口統(tǒng)計數(shù)據(jù)，如年齡、性別、居住地和收入水平。然而，這些方法往往無法準(zhǔn)確捕捉到客戶的真實(shí)需求和行為模式，難以準(zhǔn)確地對客戶進(jìn)行細(xì)分。
大模型技術(shù)在預(yù)測市場趨勢和客戶細(xì)分方面也顯示出巨大的潛力，通過理解輸入的數(shù)據(jù)文件和相關(guān)問題，實(shí)時分析更為復(fù)雜的數(shù)據(jù)集，如用戶的在線行為、購買歷史、社交媒體活動等，可以更精準(zhǔn)地識別不同客戶群體的特征。這種深度細(xì)分使得運(yùn)營商能夠更有效地定位目標(biāo)市場，掌握各個細(xì)分市場的特征以及重要事件，并依據(jù)細(xì)分客戶的共同偏好結(jié)合重要事件對未來市場需求趨勢進(jìn)行預(yù)測。
2用戶行為解讀與個性化營銷
通過分析大量的歷史數(shù)據(jù)和實(shí)時數(shù)據(jù)，AI大模型可以識別和理解用戶不同行為的含義和給出針對性的營銷方案。例如，通過分析用戶的在線行為和互動模式，大模型可以識別出那些對特定服務(wù)或產(chǎn)品感興趣的潛在客戶。運(yùn)營商可以利用這些信息，向這些客戶推送定制化的營銷內(nèi)容，如個性化的服務(wù)套餐、優(yōu)惠活動或新產(chǎn)品推薦，從而提高營銷的轉(zhuǎn)化率和客戶滿意度。
同時，運(yùn)營商可以利用大模型分析社交媒體上的討論，預(yù)測新產(chǎn)品或服務(wù)的市場接受度。這種預(yù)測不僅有助于運(yùn)營商及時調(diào)整營銷策略，還可以幫助他們在市場變化中保持領(lǐng)先地位。
以“飯圈”文化為例，利用AI大模型技術(shù)，對海量在線用戶的數(shù)據(jù)進(jìn)行深入的挖掘和分析，從而預(yù)測用戶的偶像偏好。這種預(yù)測不僅基于用戶的在線行為，還涉及對其情感反應(yīng)的細(xì)致解讀。如通過分析用戶在社交平臺上對某偶像明星的互動頻率、評論情緒等，AI可以揭示出哪位明星在用戶心中占有重要地位，這種方式能讓運(yùn)營商在該明星大熱之前就知曉用戶的偶像偏好，此時決定是否展開合作既能減少高昂的合作費(fèi)用，又能在競爭對手之前搶占這一部分市場空間。
基于這樣的合作，運(yùn)營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、理解用戶的個性化營銷方式。當(dāng)運(yùn)營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性元素，如專屬壁紙、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偶像的追隨需求，同時也能提高運(yùn)營商服務(wù)的附加值。
3優(yōu)化客戶服務(wù)與互動
在客戶服務(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服務(wù)體驗。這些系統(tǒng)能夠理解和回應(yīng)客戶的查詢，提供即時的幫助和支持。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問題，減少等待時間，提高客戶滿意度。
此外，這些系統(tǒng)還可以分析客戶的反饋和行為，幫助運(yùn)營商更好地理解客戶的需求和偏好。這種深入的客戶洞察對于優(yōu)化產(chǎn)品和服務(wù)至關(guān)重要。運(yùn)營商可以根據(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)精度不夠的問題。
當(dāng)然，在不斷變化的通信領(lǐng)域，每一個決策和嘗試都充滿了挑戰(zhàn)與機(jī)遇。電信運(yùn)營商可以借鑒其他行業(yè)的經(jīng)驗，同時緊密關(guān)注自身的特點(diǎn)與需求，以宏觀的視野，和對細(xì)節(jié)精益求精，打造一個適合電信運(yùn)營商的AI智能客服大模型。
4幫助建設(shè)高效的人機(jī)協(xié)同營銷團(tuán)隊
在營銷團(tuán)隊建設(shè)方面，團(tuán)隊內(nèi)部可整合營銷策略師和市場分析師的專長，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，來創(chuàng)作更具吸引力和針對性的營銷內(nèi)容，并將其轉(zhuǎn)化為實(shí)際的營銷戰(zhàn)略，AI大模型技術(shù)和人類創(chuàng)意的結(jié)合不僅能增強(qiáng)營銷活動的效果，也使運(yùn)營商能夠更快速、準(zhǔn)確地響應(yīng)市場變化。
五、AI大模型技術(shù)在運(yùn)營商營銷實(shí)施中的風(fēng)險和機(jī)遇
盡管AI大模型技術(shù)在運(yùn)營商營銷中有巨大潛力，但實(shí)施過程中也面臨著一些風(fēng)險。首先是數(shù)據(jù)隱私的問題，運(yùn)營商在收集和分析客戶數(shù)據(jù)時，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)用戶的隱私權(quán)益。其次是算法偏見問題，AI模型的訓(xùn)練數(shù)據(jù)若存在偏見，可能導(dǎo)致模型輸出的結(jié)果也帶有偏見，這在營銷決策中可能導(dǎo)致不公平或效果不佳的問題。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)帶來的機(jī)遇則是帶動營銷領(lǐng)域的發(fā)展趨向于更高的智能化和個性化。隨著技術(shù)的進(jìn)步，我們可以預(yù)見到更加精準(zhǔn)的用戶洞見和個性化服務(wù)的實(shí)現(xiàn)。例如利用AI進(jìn)行實(shí)時數(shù)據(jù)分析和用戶行為預(yù)測將成為常態(tài)，能夠更準(zhǔn)確地定位用戶需求，為他們提供更符合預(yù)期的服務(wù)。
未來，隨著技術(shù)的不斷進(jìn)步和市場需求的日益復(fù)雜化，運(yùn)營商需要在確保數(shù)據(jù)安全和算法公平的基礎(chǔ)上，積極探索AI技術(shù)在營銷上的應(yīng)用，利用AI技術(shù)不斷優(yōu)化營銷決策和服務(wù)模式，以便更好地適應(yīng)未來市場的變化和挑戰(zhàn)。
六、結(jié)語
隨著人工智能的大潮洶涌而來，電信運(yùn)營商站在了一個技術(shù)變革的新起點(diǎn)。正如愛因斯坦所言：“想象力比知識更重要。” 在這個由AI大模型技術(shù)繪制的未來圖景中，我們將不斷探索與見證想象力的邊界。
相信未來在AI大模型這個新引擎的加持下，運(yùn)營商的營銷策略將更加精準(zhǔn)、高效，為用戶帶來前所未有的體驗。當(dāng)然，這一切并非沒有挑戰(zhàn)，數(shù)據(jù)安全、算法公平性等問題仍然是運(yùn)營商利用這種技術(shù)時需要謹(jǐn)慎對待的關(guān)鍵。只要能夠合理利用人工智能技術(shù)，堅持創(chuàng)新和探索，電信運(yùn)營商必將能夠在這個智能化的時代中開辟新的天地。 
