营销全真化实现路径、应用场景及规划建议介绍

以下内容是对营销全真化实现路径、应用场景及规划建议的简单介绍。

1.实现路径

在获客阶段，营销方案的自动化智能决策，其核心技术包括机器学习、智能语音技术等。机 器学习是利用历史数据进行智能分析与建模，洞悉内在规律并做出预测。机器学习能够通过快捷 而准确地在大量复杂数据中发现有意义的信息和模式，解决超出人类理解能力和处理能力的任务， 能够提升银行的营销质效。

此外，在客户运营阶段，智能营销中的自动化营销交互是最为重要的环节，这离不开人工智 能技术体系中的智能语音技术。智能语音技术是人机语言通信、实现智能交互的基础，主要包括 语音识别技术 (ASR) 和语音合成技术 (TTS)。

其中，语音识别技术主要是通过机器识别和理解，把用户语音信号转变为文本或者命令，主 要包括特征提取技术、模式匹配准则及模型训练技术三个方面，主要解决让机器听懂用户说什么 的难题。语音合成技术是解决让机器人会“说”的难题。通过技术应用，让机器能够按照人类的 表达方式输出声音，让用户能够听懂机器，实现自动的语音交互。

2.应用场景

腾讯金融云推出的智能营销平台，能够帮助金融机构整合内部跨平台的数据，帮助金融机构 联动渠道、产品和人员，助力金融机构智能化、自动化地将金融服务融入到客户的衣食住行当中， 真正实现集约化、高效化的服务升级。相比于实体网点、地推等传统的营销方式，智能营销能够 从用户体验和金融机构效率两个方面实现提升。

在用户的营销体验方面，智能营销能够通过线上化、场景化的营销方式，提升金融产品营销 的精准度，增加潜在用户，从而帮助金融机构实现潜在客户的吸引以及存量沉睡客户的唤醒。

在金融机构营销效率方面，智能营销可以为金融机构带来用户交互能力以及用户管理能力的 提升。这与传统的基于社交关系的人工营销方式相比，智能营销一方面能够实现自动化的“智能 决策”，为营销人员提供决策参考，实现“人机协同”，提升金融机构的营销成功率。另一方面， 通过部署人工智能技术，金融机构能够根据客户的生命周期提供更合适的营销服务。而机器人的 智能外呼，也极大减少了人工营销坐席的成本，从而实现全周期的互动服务、提升客户体验。

3.规划建议

随着技术的不断更新迭代，智能语音技术成为智能时代人机交互的重要基础，并已经在金融 机构中取得广泛应用。在智能营销中，通过部署智能语音技术，银行的智能机器人可以通过自动 化的语音交互实现与用户的高校沟通，并基于对语义的分析，理解客户的回复、对需求进行分类， 进行简单的交互服务。对于有需求的客户，可以再由专人对进行二次跟进，从而提升营销服务效率， 降低金融机构外呼营销成本。