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大模型引入B2B智能营销场景 励销云助企业销售数智化升级

发布时间:2023-07-13|浏览量:1262

随着人工智能技术的不断发展,特别是ChatGPT所引爆的大语言模型及其相关应用的突飞猛进,智能营销领域的AI升级之战同步打响

近日,数智化营销领域头部企业励销云率先将“大语言模型”技术落地B2B智能营销场景该技术基于transform架构为基础的无监督学习+监督学习模型的创新和应用,击破了处理海量化非结构化数据、客户画像刻画难,智能推荐不精准的难题,为AI驱动智能营销升级提供了极大的想象空间

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数据也是大模型时代的最核心要素。励销云拥有2.7亿+企业工商信息数据,1.3亿招投标信息,1.2亿+企业经营、税务、投资等风险信息,1.2亿+知识产权信息,5000万+专业推广信息等,10亿+B2B关系链......通过PGC公开数据学习+UGC数据反哺,能持续迭代升级数据质量与规模。

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用大模型抽取企业信息,数据更丰富、更精准、更实时

为客户提供更精准、更及时、维度更丰富的企业信息是智能营销服务商的核心竞争力之一,这对信息抽取能力提出了极大考验。

传统的人工编写规则和模板的方法需要大量的人力资源,效率低下且难以扩展和维护;而基于机器学习的方法需要大量的标注数据和模型训练时间,且模型泛化能力受限。

为此,励销云提出一种利用大模型进行信息抽取的系统,能够打破数据孤岛,高效、低成本获取更多高质量数据,进而通过大规模数据的训练,深挖数据价值,大大提高企业营销数据资源的丰富性、精准性和时效性。


用大模型刻画客户画像,提高画像的准确性和鲁棒性

对很多初创的中小企业来说,没有足够多的客户积累,找客户如同盲人摸象,有时会在非意向客户身上浪费大量时间。想帮他们提升销售效率,就得为其精准刻画用户画像。

传统的用户画像生成主要依赖于销售工程师等行业专家,需要耗费大量的人力物力,且很难针对不同商品和客户群体做快速的适应性调整。如果是基于机器学习的方法,需要提供大量的标注数据以及人力来做标签的设定,数据的收集、调整。

对此,励销云提出了一种基于大语言模型的用户画像辅助系统,可以利用大模型对用户的产品和客户做供应链分析,再结合分析结果生成最终的用户画像。

相较于实时依赖行业专家,大模型推理的效率更高,大幅节省时间和人力资源消耗,一次处理,一直可用,自动化的过程避免了人为因素引起的错误和偏差,提高了画像的准确性和鲁棒性。同时,大模型刻画的用户画像,准确率和效果更有保障。


用大模型辅助企业搜索客户,迅速锁定查询目标

在使用企业搜索工具时,一些企业由于缺乏经验或对所需查询客户缺乏明确了解,常常无从下手。

传统方案是设置大量的过滤条件,让用户自行选择。当过滤条件较少时,在一定程度上激发或帮助用户,但帮助有限。而当过滤条件过多时,会增加学习成本,用户要先学习这些过滤条件,才能熟练使用搜索系统,增加了操作难度。

为此,励销云提出了一种基于现有大模型的辅助用户搜索系统,利用大型模型分析用户的输入信息,推断出用户的真实意图,并帮助完成查询任务。

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当前,全球新一轮科技革命和产业变革深入发展,以大模型为代表的数字技术正加速演进,对于推动各行业数字化、智能化转型升级具有重大战略意义。


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