企業(yè)智能創(chuàng)意售后服務(wù)

    AI制造場景應(yīng)用九宮格：企業(yè)前列選擇是重復(fù)性任務(wù)規(guī)模自動化隨著生成式AI在24年的持續(xù)爆火，AI賽道又成了香餑餑。工業(yè)場景存在環(huán)境復(fù)雜、系統(tǒng)集成、數(shù)據(jù)多類海量、流程嚴(yán)格、安全可靠要求高的特點，多因素交織影響生產(chǎn)與技術(shù)應(yīng)用。工業(yè)AI在哪些工業(yè)場景可以應(yīng)用，那些可以用的好，一直是我想梳理的課題。當(dāng)今將從人的能力和場景任務(wù)復(fù)雜程度兩個維度對AI場景進行劃分，形成了下圖的九宮格過構(gòu)建這樣的九宮格劃分，能夠精細(xì)定位工業(yè)生產(chǎn)各環(huán)節(jié)與AI應(yīng)用的契合點，以便更好地利用工業(yè)AI提升生產(chǎn)效率、優(yōu)化質(zhì)量控制、挖掘創(chuàng)新潛力，實現(xiàn)工業(yè)領(lǐng)域的數(shù)字化轉(zhuǎn)型與智能化升級。自動化優(yōu)先思維:自動化優(yōu)先思維是一種在工作、業(yè)務(wù)流程或系統(tǒng)設(shè)計等諸多場景中，優(yōu)先考慮運用自動化技術(shù)（無人化、少人化）來解決問題、完成任務(wù)或優(yōu)化流程的思維方式。為什么要近幾年決策優(yōu)化才火起來?為什么RPA+AI是所有才開始真正真正關(guān)注的方向?去思考當(dāng)今哪些事會受AI影響?并且長期影響?哪些不會？從人的能力和場景任務(wù)的復(fù)雜程度2個維度疊加一起一看，就是九宮格的前列個：重復(fù)性臟活累活——這是企業(yè)短期內(nèi)提效要重視，要能看得見的方面?；诖耍@也能理解。 在線編輯，云端儲存。隨時制作、隨時下載、隨時發(fā)布！企業(yè)智能創(chuàng)意售后服務(wù)

臻文：滿足您企業(yè)的全場景文案需求

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    近日，中國社會科學(xué)院信息化研究中心、中國科學(xué)院《互聯(lián)網(wǎng)周刊》、德本咨詢聯(lián)合發(fā)布《2023年度數(shù)字中國創(chuàng)新應(yīng)用建設(shè)案例》榜單，珍島集團Marketingforce的“泛零售行業(yè)案例”入選。數(shù)字化應(yīng)用SCRM案例分享“Marketingforce為我們提供的數(shù)字化方案，包含了客戶集成與分析、營銷自動化和客戶洞察分析、標(biāo)簽體系、營銷觸達以及客群私域管理、多品牌業(yè)務(wù)線管理等模塊，為我們快速搭建起一套一體化能力強、靈活性、可擴展性和可維護性高的數(shù)字化、智能化平臺，適用于公司旗下多品牌的集中化營銷需求。”Marketingforce通過對某乳業(yè)客戶的挖掘和分析，結(jié)合企微SCRM對客戶行為模式、偏好和需求的洞察，幫助企業(yè)更好地理解客戶，從而制定更有針對性的營銷策略，提供更有針對性、更具個性化的商品推薦和服務(wù)。通過Marketingforce一體化智能營銷平臺的搭建，該乳業(yè)集團實現(xiàn)了跨品牌、跨渠道、跨鏈路的協(xié)作，從根本上打破了客戶難以統(tǒng)一、缺少系統(tǒng)科學(xué)的決策能力、營銷動作執(zhí)行效率低、用戶畫像不精細(xì)營銷ROI低等經(jīng)營難題。

    曾經(jīng)輝煌的UTstarcom，在戰(zhàn)略迷局中苦苦掙扎；蘇寧日漸式微，對互聯(lián)網(wǎng)經(jīng)濟的趨勢反應(yīng)遲鈍；柯達公司百年滄桑，拒絕創(chuàng)新導(dǎo)致破產(chǎn)重組。這些曾經(jīng)大名鼎鼎的公司，由于決策失誤而步入衰敗，企業(yè)并非試驗場，即便是大企業(yè)也難逃此劫，而對于中小企業(yè)而言更應(yīng)謹(jǐn)慎每一步，一旦陷入錯誤的決策，摧毀可能近在眼前，重振機會或許難尋。很多中小企業(yè)規(guī)模較小，人員有限，決策往往依賴管理層的經(jīng)驗，聽從大老板的意見，缺乏客觀數(shù)據(jù)和智能決策工具的支持，存在主觀決策風(fēng)險，增加了決策失敗的可能性。在營銷方面同樣如此，缺乏對數(shù)據(jù)的重視或者關(guān)鍵數(shù)據(jù)指標(biāo)的缺失，就像在沒有目的地的旅途中駕駛車輛，無法到達理想中的地方。而錯誤的決策不僅浪費時間、精力、成本，更可能使企業(yè)錯失獲客機會和良好的市場時機。用數(shù)據(jù)和工具引導(dǎo)決策不論是精細(xì)化營銷還是整個業(yè)務(wù)決策的管控，數(shù)據(jù)是一切管理的基礎(chǔ)。建立客觀、透明、量化的數(shù)據(jù)決策框架，對企業(yè)業(yè)務(wù)進行洞察，以避免過度依賴管理者的主觀意愿，能夠有效規(guī)避營銷決策失誤。T云產(chǎn)品一直以數(shù)據(jù)作為運作的基礎(chǔ)，通過數(shù)據(jù)支持企業(yè)決策，助力業(yè)績增長。 AI繪圖，無限創(chuàng)意。文生圖，圖生圖。

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臻圖，詮釋靈感與高效的完美結(jié)合。企業(yè)智能創(chuàng)意售后服務(wù)

    那么應(yīng)該接觸多少次才能突破閾值？這個閾值次數(shù)肯定是因人而異的，如果必須說一個數(shù)字的話，營銷界認(rèn)為7次是比較合理的，這就是有名的“7次法則”。當(dāng)然7次法則的重點不是具體影響7次或者8次，而是重復(fù)的力量，畢竟“宣傳的本質(zhì)在于重復(fù)，受眾的本質(zhì)在于遺忘?！迸e個例子：7-11是全國有名的連鎖便利店早期創(chuàng)業(yè)時，創(chuàng)始人曾面臨一個選擇：到底是先在全國100個城市各開一家店，還是先在同一個城市密集地開100家店？7-11后面選擇了“同城密集開店”的策略。因為密集開店除了能優(yōu)化供應(yīng)鏈之外，還有一個好處——突破閥值。用戶在這里看到一家店，又在那里看到一家店，當(dāng)看到第7家、第8家……第10家店的時候，終于接受了這個品牌。等到7-11真正開到用戶家門口的時候，他們會覺得：老朋友終于來了。假設(shè)你是面對企業(yè)的大客戶銷售。前列次和客戶見面時，千萬不要假裝一見如故，使勁銷售自己、銷售產(chǎn)品。前列次見面的目的，是創(chuàng)造第二次見面的機會；第二次見面的目的，是創(chuàng)造第三次見面的機會。從第四次見面開始談產(chǎn)品，會有更大的成功概率。 企業(yè)智能創(chuàng)意售后服務(wù)

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