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如何设计销售CRM×运营CRM×社交化SCRM系统?(十一) 如何设计AI自动营销系统? 当前速讯

AI自动营销系统是一个基于CRM(客户关系管理)平台的扩展应用,目的是利用人工智能技术来实现客户关系管理和营销自动化,从而提高营销效率,降低风险。那么,如何研发设计这套系统呢?本文作者对AI自动营销系统进行了分析,一起来看一下吧。


【资料图】

上文我们已经讲了RFM预警监控系统的业务逻辑设计、角色职能和功能权限的分析。那么接下来轮到我们切合最新ChatGPT系列的【AI自动营销系统】了!老样子,我们先来回顾下之前的【AI自动营销系统】架构图:

AI自动营销系统是一个基于CRM(客户关系管理)平台的扩展应用,它是用户基于特定的营销目的,提前设置好固定营销目标值和成本阈值,然后放权给人工智能进行自动分析、规划、执行、回收数据、分析成效,如果成效未达到目标值,且未超过成本阈值,则自动对当前营销人群进行下一个营销迭代,不断循环,直到达成营销目标值或超出成本阈值为止。

一、系统的主要目的是什么?

AI自动营销系统的目的是利用人工智能技术来实现客户关系管理和营销自动化,从而提高营销效率和效果,降低营销成本和风险,增强竞争力。

AI自动营销系统可以根据客户数据和行为,进行智能分析和预测,为客户提供个性化的服务和推荐,实现精准营销。AI自动营销系统还可以通过自动化的流程和任务,高效地跟进和维护客户关系,实现忠诚度营销。AI自动营销系统的最终目的是帮助企业或个人实现业绩持续增长。

二、一般在哪里使用这套系统?

AI自动营销系统可以在各种营销场景中使用,如电商、社交、内容、游戏等。

例如,在电商场景中,AI自动营销系统可以通过多渠道获取潜在客户,如搜索引擎、社交媒体、短视频等;在社交场景中,AI自动营销系统可以通过自动加好友、群发消息、定时提醒等方式,高效地跟进和维护客户关系;在内容场景中,AI自动营销系统可以通过智能分析客户数据,如购买历史、偏好、行为等,为客户提供个性化的内容和推荐;在游戏场景中,AI自动营销系统可以通过社群营销管理工具,如积分、活动、抽奖等,增加客户的忠诚度和口碑。

三、用户是谁?

AI自动营销系统面向的用户是需要进行营销活动的企业或个人,如品牌商、广告主、自媒体等。这些用户可以利用AI自动营销系统来提升自己的产品或服务的知名度、曝光度、转化率等指标,从而实现更好的收益和回报。AI自动营销系统也可以帮助这些用户节省时间和精力,让他们更专注于核心业务和创新。

四、如何设计、研发实现这套系统? 1. What?

AI自动营销系统是一种利用人工智能技术来实现客户关系管理和营销自动化的系统,它具体由AI集成管理、AI自动营销配置、AI自动营销管理三大模块组成,我们来仔细分析:

1)AI集成管理

这个模块是负责管理系统与第三方平台或服务的对接,以及系统内部的机器人和学习模式的配置和调整。具体包括以下模块:

①第三方对接管理

这个子模块是负责管理系统与第三方平台或服务的接口和协议,以及系统与第三方平台或服务的数据交互和同步。具体包括以下功能:

接口和协议管理:这个功能是负责配置和维护系统与第三方平台或服务的接口和协议,如API、SDK、Webhook等,以及处理接口和协议的异常和错误。 数据交互和同步管理:这个功能是负责实现和控制系统与第三方平台或服务的数据交互和同步,如获取客户数据、发送营销信息、接收反馈数据等,以及处理数据的转换和存储。

②机器人管理

这个子模块是负责管理系统内部的机器人,如设置机器人的账号、密码、昵称、头像等,以及机器人的行为和策略,如加好友、群发消息、定时提醒等。具体包括以下功能:

账号管理:这个功能是负责配置和维护机器人的账号信息,如账号、密码、昵称、头像等,以及处理账号的登录和退出。 行为管理:这个功能是负责配置和控制机器人的行为,如加好友、群发消息、定时提醒等,以及处理行为的执行和结果。 策略管理:这个功能是负责配置和优化机器人的策略,如添加好友的条件、群发消息的内容、定时提醒的时间等,以及处理策略的效果和反馈。

③学习模式管理

这个子模块是负责管理系统内部的学习模式,如设置学习模式的类型、参数、目标等,以及学习模式的效果和反馈,如数据分析、数据推荐、数据执行等。具体包括以下功能:

类型管理:这个功能是负责配置和选择系统内部的学习模式的类型,如监督学习、无监督学习、强化学习等,以及处理类型的适用性和兼容性。 参数管理:这个功能是负责配置和调整系统内部的学习模式的参数,如学习率、迭代次数、损失函数等,以及处理参数的影响和敏感性。 目标管理:这个功能是负责配置和评估系统内部的学习模式的目标,如准确率、召回率、F1值等,以及处理目标的达成和改进。 效果管理:这个功能是负责实现和监控系统内部的学习模式的效果,如数据分析、数据推荐、数据执行等,以及处理效果的验证和优化。

2)AI自动营销配置

这个模块是负责配置系统的自动营销规则和方案,以及管理系统的营销成本阈值和方案反馈。具体包括以下模块:

①自动营销规则管理

这个子模块是负责配置系统的自动营销规则,如设置营销目标值、营销场景、营销渠道、营销方式等,以及营销规则的启用和停用。具体包括以下功能:

目标值管理:这个功能是负责配置和修改系统的营销目标值,如每次营销活动的最大客户数、最大转化率、最大收益等,以及处理目标值的合理性和可达性。 场景管理:这个功能是负责配置和选择系统的营销场景,如电商、社交、内容、游戏等,以及处理场景的适用性和兼容性。 渠道管理:这个功能是负责配置和选择系统的营销渠道,如搜索引擎、社交媒体、短视频等,以及处理渠道的有效性和稳定性。 方式管理:这个功能是负责配置和选择系统的营销方式,如数据获取、数据分析、数据推荐、数据执行等,以及处理方式的效率和效果。 启用和停用管理:这个功能是负责控制系统的自动营销规则的启用和停用,如根据用户的需求或系统的状态,开启或关闭自动营销规则,以及处理启用和停用的影响和后果。

②营销成本阈值管理

这个子模块是负责配置系统的营销成本阈值,如设置每次营销活动的最大成本、每个客户的最大成本、每个渠道的最大成本等,以及成本阈值的调整和提醒。具体包括以下功能:

最大成本管理:这个功能是负责配置和修改系统的每次营销活动的最大成本,如每次营销活动可以消耗的最大金额、最大时间、最大资源等,以及处理最大成本的合理性和可控性。 最大客户成本管理:这个功能是负责配置和修改系统的每个客户的最大成本,如每个客户可以消耗的最大金额、最大时间、最大资源等,以及处理最大客户成本的合理性和可控性。 最大渠道成本管理:这个功能是负责配置和修改系统的每个渠道的最大成本,如每个渠道可以消耗的最大金额、最大时间、最大资源等,以及处理最大渠道成本的合理性和可控性。 调整和提醒管理:这个功能是负责根据用户的需求或系统的状态,调整或提醒系统的营销成本阈值,如增加或减少阈值,以及提醒用户或系统阈值即将达到或超过。

③营销方案管理

这个子模块是负责配置系统的营销方案,如设置营销信息或推荐的内容、格式、时间等,以及营销方案的选择和切换。具体包括以下功能:

内容管理:这个功能是负责配置和修改系统的营销信息或推荐的内容,如文字、图片、视频等,以及处理内容的相关性和吸引力。 格式管理:这个功能是负责配置和修改系统的营销信息或推荐的格式,如标题、正文

3)AI自动营销管理

这个模块是负责执行系统的自动营销活动,以及生成系统的自动营销报告和人工干预。具体包括以下模块:

①自动营销规则管理

这个子模块是负责配置系统的自动营销规则,如设置营销目标值、营销场景、营销渠道、营销方式等,以及营销规则的启用和停用。具体包括以下功能:

目标值管理:这个功能是负责配置和修改系统的营销目标值,如每次营销活动的最大客户数、最大转化率、最大收益等,以及处理目标值的合理性和可达性。 场景管理:这个功能是负责配置和选择系统的营销场景,如电商、社交、内容、游戏等,以及处理场景的适用性和兼容性。 渠道管理:这个功能是负责配置和选择系统的营销渠道,如搜索引擎、社交媒体、短视频等,以及处理渠道的有效性和稳定性。 方式管理:这个功能是负责配置和选择系统的营销方式,如数据获取、数据分析、数据推荐、数据执行等,以及处理方式的效率和效果。 启用和停用管理:这个功能是负责控制系统的自动营销规则的启用和停用,如根据用户的需求或系统的状态,开启或关闭自动营销规则,以及处理启用和停用的影响和后果。

②营销成本阈值管理

这个子模块是负责配置系统的营销成本阈值,如设置每次营销活动的最大成本、每个客户的最大成本、每个渠道的最大成本等,以及成本阈值的调整和提醒。具体包括以下功能:

最大成本管理:这个功能是负责配置和修改系统的每次营销活动的最大成本,如每次营销活动可以消耗的最大金额、最大时间、最大资源等,以及处理最大成本的合理性和可控性。 最大客户成本管理:这个功能是负责配置和修改系统的每个客户的最大成本,如每个客户可以消耗的最大金额、最大时间、最大资源等,以及处理最大客户成本的合理性和可控性。 最大渠道成本管理:这个功能是负责配置和修改系统的每个渠道的最大成本,如每个渠道可以消耗的最大金额、最大时间、最大资源等,以及处理最大渠道成本的合理性和可控性。 调整和提醒管理:这个功能是负责根据用户的需求或系统的状态,调整或提醒系统的营销成本阈值,如增加或减少阈值,以及提醒用户或系统阈值即将达到或超过。

③营销方案管理

这个子模块是负责配置系统的营销方案,如设置营销信息或推荐的内容、格式、时间等,以及营销方案的选择和切换。具体包括以下功能:

内容管理:这个功能是负责配置和修改系统的营销信息或推荐的内容,如文字、图片、视频等,以及处理内容的相关性和吸引力。 格式管理:这个功能是负责配置和修改系统的营销信息或推荐的格式,如标题、正文、链接、按钮等,以及处理格式的美观性和易用性。 时间管理:这个功能是负责配置和修改系统的营销信息或推荐的时间,如发送时间、持续时间、过期时间等,以及处理时间的合适性和及时性。 选择和切换管理:这个功能是负责根据用户的需求或系统的状态,选择或切换系统的营销方案,如根据客户的反馈或系统的效果,选择或切换最优或最新的营销方案,以及处理选择和切换的影响和后果。

④方案反馈管理

这个子模块是负责管理系统的方案反馈,如收集客户对营销信息或推荐的响应和评价,以及对方案反馈的分析和优化。具体包括以下功能:

响应管理:这个功能是负责收集和存储客户对营销信息或推荐的响应,如打开、点击、转化等,以及处理响应的有效性和准确性。 评价管理:这个功能是负责收集和存储客户对营销信息或推荐的评价,如满意度、意见、建议等,以及处理评价的真实性和有用性。 分析管理:这个功能是负责对客户的响应和评价进行分析,如统计、归类、排序等,以及处理分析的深度和广度。 优化管理:这个功能是负责根据客户的响应和评价进行优化,如调整、改进、更新等,以及处理优化的效果和反馈。

⑤自动营销计划

这个子模块是负责生成系统的自动营销计划,如根据自动营销规则和方案,确定每次营销活动的目标客户、目标渠道、目标方式等,以及每次营销活动的开始时间和结束时间。具体包括以下功能:

目标客户管理:这个功能是负责确定每次营销活动的目标客户,如根据客户数据和行为进行智能筛选和匹配,以及处理目标客户的数量和质量。 目标渠道管理:这个功能是负责确定每次营销活动的目标渠道,如根据渠道数据和效果进行智能筛选和匹配,以及处理目标渠道的数量和质量。 目标方式管理:这个功能是负责确定每次营销活动的目标方式,如根据方式数据和效果进行智能筛选和匹配,以及处理目标方式的数量和质量。 开始时间管理:这个功能是负责确定每次营销活动的开始时间,如根据用户需求或系统状态进行智能安排和调整,以及处理开始时间的合适性和及时性。 结束时间管理:这个功能是负责确定每次营销活动的结束时间,如根据用户需求或系统状态进行智能安排和调整,以及处理结束时间的合适性和及时性。

⑥自动营销任务

这个子模块是负责执行系统的自动营销任务,如根据自动营销计划,通过第三方对接或机器人,向目标客户发送营销信息或推荐,并根据客户的反馈进行智能调整和优化。具体包括以下功能:

发送管理:这个功能是负责通过第三方对接或机器人,向目标客户发送营销信息或推荐,如根据目标渠道和方式,选择合适的接口或账号,以及处理发送的速度和成功率。 调整管理:这个功能是负责根据客户的反馈,对营销信息或推荐进行智能调整,如根据客户的响应和评价,选择合适的内容、格式、时间等,以及处理调整的效果和反馈。 优化管理:这个功能是负责根据系统的状态,对营销信息或推荐进行智能优化,如根据系统的效果和成本,选择合适的目标客户、目标渠道、目标方式等,以及处理优化的效果和反馈。

⑦自动营销任务报告

这个子模块是负责生成系统的自动营销任务报告,如统计每次营销活动的结果和效果,如发送量、到达率、打开率、点击率、转化率等,并与自动营销规则和方案进行对比和评估。具体包括以下功能:

结果管理:这个功能是负责统计每次营销活动的结果,如发送量、到达率、打开率、点击率、转化率等,以及处理结果的准确性和完整性。 效果管理:这个功能是负责统计每次营销活动的效果,如收益、成本、收益率、成本效益比等,以及处理效果的真实性和可信性。 对比管理:这个功能是负责对比每次营销活动的结果和效果与自动营销规则和方案的目标值和预期值,以及处理对比的差异和原因。 评估管理:这个功能是负责评估每次营销活动的结果和效果是否达到或超过自动营销规则和方案的目标值和预期值,以及处理评估的结论和建议。

⑧人工干预管理

这个子模块是负责生成系统的人工干预,如根据用户需求或系统状态,提供人工干预的选项和建议,以及执行人工干预。具体包括以下功能:

选项管理:这个功能是负责提供人工干预的选项,如暂停、继续、取消、修改等,以及处理选项的可用性和可行性。 建议管理:这个功能是负责提供人工干预的建议,如根据用户需求或系统状态,给出合理或最优的人工干预方案,以及处理建议的合理性和最优性。 执行管理:这个功能是负责执行人工干预,如根据用户选择或建议,进行相应的人工干预操作,并反馈操作结果。 2. Where?

AI自动营销系统可以在各种营销场景中使用,如电商、社交、内容、游戏等。这些场景涵盖了用户的各种需求和兴趣,以及各种渠道和方式,为系统提供了丰富的数据和机会。系统可以根据不同的场景,选择合适的策略和方案,实现最佳的营销效果。

3. When?

AI自动营销系统可以在任何时间段进行营销活动,根据客户的行为和反馈进行智能调整和优化。系统可以根据客户的活跃度、偏好、需求等,选择合适的时间点,发送合适的信息或推荐,实现最佳的响应率和转化率。系统也可以根据系统的状态、效果、成本等,选择合适的时间段,进行合适的优化或干预,实现最佳的收益率和成本效益比。

4. Why?

AI自动营销系统的目的是为了实现更高效和更有效的营销目标,提高营销效率和效果,降低营销成本和风险,增强竞争力。系统可以利用人工智能技术,对客户数据和行为进行智能分析和预测,为客户提供个性化的服务和推荐,实现精准营销。系统也可以利用自动化的流程和任务,高效地跟进和维护客户关系,实现忠诚度营销。系统的最终目的是帮助用户实现业绩持续增长。

5. 上游-Who?

AI自动营销系统的上游用户是需要进行营销活动的企业或个人,如品牌商、广告主、自媒体等。这些用户可以利用AI自动营销系统来提升自己的产品或服务的知名度、曝光度、转化率等指标,从而实现更好的收益和回报。这些用户也可以利用AI自动营销系统来节省时间和精力,让他们更专注于核心业务和创新。

6. 上游-How?

AI自动营销系统的上游用户可以通过注册登录系统,设置自己的营销目标和成本阈值,选择自己的营销场景和渠道,导入或获取自己的客户数据,启动系统进行自动化、智能化的营销活动。这些操作都是简单易用的,用户只需要按照系统提示进行操作即可。用户也可以随时查看或修改自己的设置或数据,并获取系统的反馈或建议。

7. 上游-How much?

AI自动营销系统的上游用户需要支付一定的费用来使用系统,费用可以根据使用时长、使用功能、使用效果等因素进行计算和收取。系统会在用户使用前或使用后,明确告知用户费用标准和费用金额,并提供多种支付方式供用户选择。用户也可以随时查看或查询自己的费用明细和费用余额,并申请退款或发票等服务。

8. 下游-Who?

AI自动营销系统的下游用户是被营销活动影响或吸引的潜在客户或现有客户,如消费者、观众、粉丝等。这些用户可以通过各种渠道接收到来自系统的营销信息或推荐,如搜索引擎、社交媒体、短视频等。这些信息或推荐是根据用户的数据和行为进行智能分析和匹配的,具有高度的相关性和个性化。用户可以根据自己的意愿和需求,选择是否响应或接受这些信息或推荐。

9. 下游-How?

AI自动营销系统的下游用户可以通过各种渠道接收或响应系统的信息或推荐,如搜索引擎、社交媒体、短视频等。这些操作都是方便快捷的,用户只需要点击或触摸即可。用户也可以随时给出自己对信息或推荐的反馈或评价,并获取系统的回复或感谢。

10. 下游-How much?

AI自动营销系统的下游用户不需要支付任何费用来接收或响应系统的信息或推荐,但可能需要支付一定的费用来购买或使用系统推荐的产品或服务。系统会在用户接收或响应前或后,明确告知用户产品或服务的价格和优惠,并提供多种支付方式供用户选择。用户也可以随时查看或查询自己的订单明细和订单状态,并申请退货或售后等服务。

五、这套系统的优缺点有哪些?

根据我的理解,自动营销系统的优势和劣势如下:

优势:

可以提高营销效果和效率,通过自动化的方式,可以减少人为的错误和干预,提升客户体验和忠诚度,增加客户生命周期价值和收益。 可以提高营销灵活性和智能性,通过学习模式和反馈管理,可以实现营销规则、方案、渠道、内容等要素的自动调整和优化,适应不同的客户分群和场景。 可以提高营销成本的控制和优化,通过成本阈值管理和任务报告,可以实现营销成本的限制或分配,以及营销数据和效果的展示或分析。

劣势:

可能存在数据安全和隐私的风险,因为自动营销系统需要获取和处理大量的客户数据,如果没有足够的保护措施,可能会导致数据泄露或滥用。 可能存在技术依赖和维护的问题,因为自动营销系统需要依赖于CRM平台和第三方数据源或工具的数据和功能,如果出现故障或变更,可能会影响自动营销系统的正常运行。 可能存在人工干预和调整的需求,因为自动营销系统不能完全替代人工的判断和决策,有时候还需要人工对自动营销系统进行干预和调整,以应对一些特殊或复杂的情况。 六、这套系统的未来发展趋势是什么?

这套系统的未来发展趋势可能有以下几个方面:

数据的多元化和深度化,通过集成更多的第三方数据源或工具,可以获取和处理更多维度和更深层次的客户数据,从而提高自动营销系统的精准度和智能度。 功能的丰富化和创新化,通过引入更多的机器学习和人工智能技术,可以实现更多的功能模块和功能点,从而提高自动营销系统的灵活性和效果性。 应用的广泛化和普及化,通过降低自动营销系统的部署和使用成本,以及提高自动营销系统的兼容性和易用性,可以让更多的行业和领域,以及更多的企业和组织,使用自动营销系统,从而提高自动营销系统的覆盖率和影响力。

那么,以上就是【AI自动营销系统】的主要内容,依然感谢大家的捧场!

PS:下一篇,我们将会讲解既是终点也是起点的【会员报告系统】。

以上有任何不合理或错误之处,欢迎指出,谢谢。好了,还差最后一篇,然后让我们进入研发实战篇的前置——PRD详细设计篇!

本文由 @Ian Huang 原创发布于人人都是产品经理。未经许可,禁止转载。

题图来自Unsplash,基于CC0协议。

责任编辑:Rex_12

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