企业如何构建大模型营销体系：架构与实战_营销 多模态大模型

在现代营销中，个性化和高效性是关键。随着大数据和人工智能技术的快速发展，基于大模型的营销解决方案逐渐成为企业的首选。本文将通过一幅详细的框架图，带你了解如何在实际业务中构建大模型营销体系，以提升客户体验和营销效果。

一、典型场景

在大模型营销中，我们主要面对以下典型场景：

1. 利用人模型发现新消费者群体助力营销规划

通过分析大量消费者数据，企业可以利用人模型识别潜在的新客户群体。这些模型通过机器学习和数据挖掘技术，分析消费者的行为模式、兴趣爱好和购买习惯，进而预测出哪些人群可能成为未来的客户。例如，一家零售商可以通过分析社交媒体数据和购买历史，发现潜在的高价值客户，并针对这些客户制定特定的营销策略。

2. 千人千面特色营销内容和数字人营销员

在大数据的支持下，企业可以为每一位客户提供个性化的营销内容。通过分析客户的浏览历史、购买记录和社交媒体互动，企业可以生成量身定制的广告和推荐，提升客户的参与度和满意度。此外，数字人营销员（AI生成的虚拟角色）可以通过自然语言处理技术，与客户进行个性化的互动和沟通，提高客户服务的质量和效率。

3. 多模态大模型的个性化营销

多模态大模型能够同时处理文本、图像、视频等多种数据形式，为客户提供丰富的、多样化的营销内容。例如，电商平台可以利用多模态大模型，分析用户上传的产品评论（文本）、产品图片（图像）和开箱视频（视频），从而更全面地了解客户需求，优化产品推荐和广告投放策略。

4. 基于客户画像的大模型营销策略

客户画像是基于客户的行为数据和属性数据生成的综合描述，通过大模型技术，企业可以更加精确地构建客户画像，并据此制定精准的营销策略。例如，一家在线教育平台可以根据学生的学习历史和兴趣偏好，推荐个性化的课程和学习资源，提高用户的学习效果和满意度。

二、大模型营销类场景框架

在理解了典型场景后，我们来看一下具体的框架是如何构建的：

1. 场景运营

推荐类场景配置及管理：在推荐系统中，大模型通过分析用户的行为数据（如浏览记录、购买历史）和属性数据（如年龄、性别），生成个性化的产品和服务推荐。推荐系统需要不断更新和优化，以适应用户需求的变化和市场趋势。

推送类场景配置及管理：推送系统根据用户的兴趣和需求，向其推送相关的营销信息和活动通知。大模型通过分析用户的互动数据和反馈，优化推送内容和推送时机，提高信息的到达率和转化率。

搜索类场景配置及管理：搜索系统通过优化搜索引擎，提高用户在平台上的搜索体验。大模型通过分析用户的搜索行为和点击数据，不断优化搜索算法和结果排序，提升用户的搜索满意度和转化率。

其它类场景配置及管理：包括活动管理、客户反馈等其他场景的配置和管理。大模型通过分析各种业务数据，优化活动策划和客户服务，提高运营效率和客户满意度。

2. 工具插件

营销内容生成/活卡生成：大模型可以根据营销需求，自动生成高质量的营销内容和动态卡片。这些内容和卡片不仅能吸引客户的注意力，还能提高营销活动的效果。例如，自动生成的产品介绍、促销广告和互动问答等。

大模型产品分析/产品推荐：通过大数据分析和大模型推荐，企业可以优化产品设计和市场定位。大模型能够分析客户的反馈和市场趋势，为企业提供科学的产品改进建议和个性化的产品推荐。

情感识别分析：情感识别技术通过分析客户的语言和面部表情，了解其情绪和态度。大模型通过情感分析，帮助企业及时发现客户的问题和需求，调整营销策略，改善客户体验。

数字人生成工具：利用AI生成虚拟数字人，与客户进行互动和营销。数字人可以模拟真人的对话和行为，提供个性化的服务和建议，提升客户参与度和满意度。

提示词工程：提示词工程是通过大模型生成合适的提示词和回应，提高客户交互的效果。例如，客服系统可以利用提示词工程，快速生成标准化的回复，提升服务效率。

营销知识库：建立和维护营销知识库，以便快速响应客户需求和问题。大模型通过不断学习和更新知识库内容，提高知识库的准确性和实用性。

营销推荐数据分析：通过数据分析，优化推荐算法和策略。大模型通过分析用户行为数据和推荐结果，不断优化推荐系统，提高推荐的准确性和有效性。

多模态内容生成：利用文本、图像、视频等多种数据形式，生成丰富的营销内容。大模型能够综合利用多模态数据，生成更具吸引力和说服力的营销内容。

3. 大模型能力中心

大模型训练微调：对大模型进行训练和微调，以适应具体的业务需求和场景。通过不断调整模型参数和训练数据，提升大模型的性能和效果。

需求抽取：从客户的交互中抽取关键需求，为后续的营销策略提供依据。大模型通过分析客户的语言和行为，识别其真实需求，提供个性化的服务和建议。

意图识别：通过分析客户的语言和行为，识别其意图。大模型通过自然语言处理技术，准确理解客户的需求和问题，提供精准的回应和建议。

多模态内容生成：综合利用多种数据形式，生成丰富的内容，满足客户的多样化需求。大模型通过整合文本、图像、视频等数据，生成更加生动和有趣的营销内容。

4. 系统管理中心

租户管理：管理不同企业和用户的账户和权限，确保系统的安全和稳定运行。大模型通过自动化的管理工具，提高租户管理的效率和准确性。

用户管理：维护用户信息，提供个性化的服务和支持。大模型通过分析用户数据，优化用户管理流程，提升用户满意度。

权限管理：根据用户的角色和需求，配置和管理系统权限。大模型通过智能化的权限管理工具，确保系统的安全性和灵活性。

安全管理：保障系统和数据的安全，防止泄露和攻击。大模型通过先进的安全技术，实时监控和防护系统，确保数据的安全性。

系统配置：根据业务需求，灵活配置系统参数和功能。大模型通过智能化的配置工具，快速响应业务变化，提高系统的适应性和灵活性。

三、实际应用

通过以上框架，企业可以在实际业务中高效应用大模型进行营销。以下是几个具体的应用案例：

1. 个性化推荐系统

个性化推荐系统是大模型营销的典型应用之一。通过分析客户的历史行为和偏好，推荐系统能够向客户推荐可能感兴趣的产品和服务，提高转化率。例如，一家电商平台可以利用大模型，分析用户的浏览记录和购买历史，为其推荐个性化的商品和促销活动，提升销售业绩。

2. 智能客服系统

智能客服系统利用AI生成的数字人和提示词工程，提供快速、准确的客户服务。数字人可以模拟真人的对话和行为，与客户进行个性化的互动，提高服务效率和客户满意度。例如，一家在线教育平台可以利用智能客服系统，为学生提供24小时的学习咨询和支持，提升学习效果和用户体验。

3. 情感分析和反馈管理

情感分析技术通过分析客户的语言和面部表情，了解其情绪和态度。企业可以利用情感分析，及时发现客户的问题和需求，调整营销策略，改善客户体验。例如，一家社交媒体平台可以利用情感分析，监控用户的情绪和反馈，优化内容推荐和广告投放，提高用户的活跃度和满意度。

大模型营销不仅是技术的进步，更是营销策略的革新。通过合理应用大模型，企业可以更精准地了解客户需求，提供个性化的服务，从而在激烈的市场竞争中脱颖而出。希望本文的介绍能为你在实际业务中应用大模型提供参考和借鉴。

如何学习大模型 AI ？

由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

但是具体到个人，只能说是：

“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。

我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。

我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。

第一阶段（10天）：初阶应用

该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解，别人只会和 AI 聊天，而你能调教 AI，并能用代码将大模型和业务衔接。

• 大模型 AI 能干什么？
• 大模型是怎样获得「智能」的？
• 用好 AI 的核心心法
• 大模型应用业务架构
• 大模型应用技术架构
• 代码示例：向 GPT-3.5 灌入新知识
• 提示工程的意义和核心思想
• Prompt 典型构成
• 指令调优方法论
• 思维链和思维树
• Prompt 攻击和防范
• …

第二阶段（30天）：高阶应用

该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习，学会构造私有知识库，扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架，抓住最新的技术进展，适合 Python 和 JavaScript 程序员。

• 为什么要做 RAG
• 搭建一个简单的 ChatPDF
• 检索的基础概念
• 什么是向量表示（Embeddings）
• 向量数据库与向量检索
• 基于向量检索的 RAG
• 搭建 RAG 系统的扩展知识
• 混合检索与 RAG-Fusion 简介
• 向量模型本地部署
• …

第三阶段（30天）：模型训练

恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。

到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？

• 为什么要做 RAG
• 什么是模型
• 什么是模型训练
• 求解器 & 损失函数简介
• 小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
• 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
• Transformer结构简介
• 轻量化微调
• 实验数据集的构建
• …

第四阶段（20天）：商业闭环

对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。

• 硬件选型
• 带你了解全球大模型
• 使用国产大模型服务
• 搭建 OpenAI 代理
• 热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
• 在本地计算机运行大模型
• 大模型的私有化部署
• 基于 vLLM 部署大模型
• 案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
• 部署一套开源 LLM 项目
• 内容安全
• 互联网信息服务算法备案
• …

学习是一个过程，只要学习就会有挑战。天道酬勤，你越努力，就会成为越优秀的自己。

如果你能在15天内完成所有的任务，那你堪称天才。然而，如果你能完成 60-70% 的内容，你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。

这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN，朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】