1、阿里云用户增长产品技术揭秘阿里云 计算平台PAI产研团队PAI智能营销一、PAI用户增长服务为什么需要AI智能运营?传统运营方式市场趋势流量变贵:人口红利结束;单屏广告位数 下降;信息碎片化提升;效果广告更受欢迎营销背景私域崛起:人货场间距更短;传统广告性价比下降;外部数据源难以获得客户现状全域数据:客户沉淀大量数据需要有效利用,达到降本增效的目的做法传统的、单一的大面积投放营销方式,价格昂贵,ROI难以提升,用户个性化需求崛起,Z 时代”消费需求更多元化、个性化痛点当前更多是停留在数据分析上,需 要 A I 智 慧“洞 察”指导营销运营待进化不断变化的渠道与场景仍对评估能力提出更高的要求,需
2、要更直观的评估方式更广域的数据实现用户洞察,对用户群体进行精确细分,对于不同群体制定不同的互动方式、沟通策略,同时配置不 同的营销费用,合理配置资源更精细的计划在营销活动开展前有预测活动响应概率,评估活动可行性,并对已筛选好的潜力群体进行定向投放,确保活动成功并提升客户满意度更敏捷的营销通过过结果分析来保留存量客户,防止客户流失对投放后的媒介效率进行评估,通过确定每个节点对于最终转化的贡献度,来甄别渠道质量营销趋势变化AI智能运营如何满足诉求?用户ID待评分用户智能评分及分级用户评分外呼、短信等运营触达手段一方历史数据智能评分服务智能评分模型产出产品匹配评分实时转化意图评分触达手段响应评分智能
3、触达匹配模型触达手段建议触达模板匹配个性化素材生成个性化触达时间用户智能评分及自动化运营触达系统效果监控报表评分策略落地评分评级辅助运营决策AI用户增长全图专属数据优势第三方数据回收数据优化效果友盟,云通信等三方数据解决数据稀疏问题,实现用户洞察与细分核心评分算法能力PAI算法能力为客户训练专属评分模型,实现用户预测和人群筛选,反哺业务决策全链路触达云通信短信服务,打通算法结果实现敏捷营销触达,回收投放结果,持续优化模型PAI用户增长场景化方案用户召回分析购买意向预测用户生命周期细分通过运营策略圈选出待召回人群,运营只能通过经验判断,成本高,召回率低算法通过计算人群行为数据,为业务进行专属模型
4、定制经验证,由模型选出的人群,在被触达之后被召回的概率比运营策略选出的概率高出18%。通过用户的静态数据和动态数据计算用户的付费意愿该产品通过模型计算,找出有最有消费潜力、付费意愿最高的的 20%左右的人群在使用相同的运营手段触达的情况下,模型选出的人群消费数据高于人工策略结果的 32%左右。预测用户不同的生命周期,从而对处在不同生命周期的用户进行分策略的精细化运营用户流失预测,对即将流失的用户进行运营干预通过模型可视化,找到用户改变生命周期的关键行为,并根据该行为进行运营活动1.客户痛点2.解决方案3.客户案例 同时有两个运营方案,只能推进一个,选哪个?哪个营销内容是最能打动用户做出行为转变
5、的?决定营销效果的关键行为到底是哪个?某在线教育客户,想改进试听课程提升正式课程的购买率,但对试听课程的改进方向无法确定,时长?内容?形式?通过模型可视化展现关键行为发现,在试听课上举过手的人,正式课程购买率更高模型给出答案用户试用满意 通过模型可视化功能将算法决策过程可视化展示 展示特征排序和显著人群的特征,找到某个关键行为的原因运营方案无法决策?辅助运营决策二、重点功能介绍1、个性化文案 2、个性化发送时间个性化发送时间用户的活跃分布会影响发送的召回成功率。根据用户的行为记录来获取不同用户的自然活跃度分布分析每日召回成功用户中不同活跃度分布的用户相比自然分布的变化相比自然活跃度分布提升最大
6、的用户群体为最适合该发送策略的用户群体模型预计最佳发送时间发送日与活跃日相关性分析提升用户体验和召回率在创建发送计划时选择智能发送,并确定发送时间范围,算法自动为每个用户挑选最活跃时间进行个性化触达个性化文案通过对召回营销短信的文案进行个性化定制,提高用户兴趣与召回率;1.【功能兴趣】:根据用户画像建模,按用户对内容的喜好发送短信内容2.【标签兴趣】:通过在资料中填写的静态特征,进行模板填空,提升定制化体验营销短信男性中年旅游养生同一批发送短信文案不同OR女性少年运动美食用户画像功能原理三、数据合作方案介绍1、云通信 2、友盟1.1.PAI&云通信短信全新方案自身数据建模的弱势使用客户业务数据