一句話讓AI幫你搞營銷？火山引擎Data Agent說：這事兒可以的~
本文為火山引擎數(shù)據(jù)產(chǎn)品總監(jiān)劉峰的演講分享，介紹了在過去的半年中，火山引擎Data Agent在智能營銷Agent領(lǐng)域的一些新思考、新能力以及落地實踐。
各位線上的朋友，大家好！今天主要跟大家聊聊四個關(guān)鍵主題：
首先，面對用戶和業(yè)務增長挑戰(zhàn)，結(jié)合大模型我們有哪些新解法？
其次，我們?nèi)绾瓮ㄟ^產(chǎn)品和技術(shù)實現(xiàn)方案落地，真正解決客戶問題？
第三，智能營銷Agent的四大應用場景，以及它們?nèi)绾沃Σ煌髽I(yè)破局。
最后，大家可能關(guān)心的：今年是不是營銷Agent落地的最佳時機？我們當前的投入，會不會很快被大模型的快速進化所覆蓋？這個問題我們留到文末一起探討。
一、老問題，新解法：效率與效果的雙提升
第一個問題，面臨我們增長的老問題，大家可能經(jīng)常會問到：我買了很多營銷軟件產(chǎn)品和工具，但是給企業(yè)帶來的收益如何？我該如何衡量它的價值？回到增長本身，這個是增長的效率問題，同時又是增長的效果問題。
我們先談一下增長效率問題。
效率是我們?nèi)粘９ぷ鞯幕?。阻礙效率提升的因素，首先是用起來的門檻高，過去大家可能都經(jīng)歷過，投入不少資源做平臺系統(tǒng)建設，結(jié)果用起來的人卻不多。大模型的典型優(yōu)勢在于技術(shù)普惠，它通過擬人化的自然語言交互，解決了很多過去使用門檻高的問題，比如一句話就能生成分析報表或給出答案、查詢業(yè)務知識；再比如，我們有個客戶用了智能營銷Agent后，新員工從入職到上手的時間，從過去需要一個月培訓，大幅縮短到僅需7天，而且能達到金牌或銀牌客服的水平。
其次是數(shù)據(jù)分析的普及難題。很多人覺得“我不是數(shù)據(jù)專業(yè)”、“我是文科生”、“不懂SQL”、“不會做數(shù)據(jù)分析”?，F(xiàn)在這也不是問題了。Data Agent只需一句話描述你的需求或想看什么指標、看板，數(shù)據(jù)分析Agent就能智能地取數(shù)、生成可視化報表和分析結(jié)果，甚至幫你分析背后的原因。
第三是組織協(xié)作復雜的問題。過去策劃一個活動，從啟動規(guī)劃到上線再到分析，整個流程往往耗時很長，動輒一兩周甚至一兩個月；活動結(jié)束后，分析轉(zhuǎn)化效果、ROI、老用戶轉(zhuǎn)化、拉新數(shù)量等數(shù)據(jù)更是費時費力，現(xiàn)在只需要輸入一句自然語言描述活動分析需求，智能分析Agent就能快速生成對應的活動報表，同時能夠分析活動亮點、給出歸因分析結(jié)果并指出待提升之處。
聊完增長效率，再來看看增長效果。效率提升了，企業(yè)的收益如何提升呢？這里分享四個典型的落地場景：
第一個是輔助人的場景。坦白說，目前絕大多數(shù)Agent還無法完全替代金牌銷售或超越運營專家，但能有效幫助銀牌、銅牌銷售和運營提升能力，接近金牌水準。比如有個客戶案例，在Data Agent輔助下，銷售的溝通轉(zhuǎn)化率提升了40%。
第二個場景是To C端APP的智能化升級。所有擁有客戶端或小程序的客戶，都可以結(jié)合大模型升級功能，為用戶提供更好的體驗。更好的體驗直接帶來DAU、MAU的提升，而這背后是LTV和業(yè)務轉(zhuǎn)化收益的增長。
第三個實踐案例來自字節(jié)跳動：海量用戶的主動式營銷。針對大家看到的手機通知欄APP Push消息或企業(yè)APP的banner位，如何用更好的素材和文案提升轉(zhuǎn)化？現(xiàn)在，我們可以基于用戶習慣和需求預測，通過大模型+小模型的推薦算法，為不同用戶匹配個性化的素材和內(nèi)容。這種多素材個性化匹配策略對比單一素材，點擊率提升能超過30%。
最后一個場景是在主動營銷中精準鎖定目標人群。通過我們的營銷Agent“一客一策”引擎，分析每個消費者的偏好和需求，精準識別出本場活動的目標客戶群體，只針對這些真正的高潛用戶發(fā)送短信，ROI最高可提升80%以上，用更少成本撬動同樣甚至更好的轉(zhuǎn)化效果。
二、核心支撐：三大數(shù)據(jù)基座與智能調(diào)度引擎
聊完案例和落地場景，我們來看看支撐這些方案落地的核心產(chǎn)品能力和技術(shù)。這里展示的是我們完整的解決方案架構(gòu)圖，重點突出了其核心關(guān)鍵能力。
架構(gòu)最底層是三大核心數(shù)據(jù)基座：
首先是客戶數(shù)據(jù)，依托VeCDP平臺存儲的客戶一方訂單、標簽、屬性、行為等結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，Data Agent可以做好用戶偏好判斷和事實性信息總結(jié)提煉。
其次是企業(yè)業(yè)務知識數(shù)據(jù)，這也是今年火山引擎Data Agent的重大升級。過去我們主要依賴結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)做用戶標簽和畫像，缺少業(yè)務知識關(guān)聯(lián)?，F(xiàn)在，為了真正理解業(yè)務背景和目標，我們接入了企業(yè)過去積累沉淀的業(yè)務知識數(shù)據(jù)——比如日常會議文檔、業(yè)務人員撰寫的總結(jié)分析文檔、SOP培訓文檔等。這些非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)蘊含了豐富的業(yè)務思考、業(yè)務規(guī)劃、業(yè)務背景、行業(yè)術(shù)語乃至金牌SOP，企業(yè)知識數(shù)據(jù)已經(jīng)成為了智能營銷Agent新的重要數(shù)據(jù)基座。
最后是三方數(shù)據(jù)，很多客戶自有數(shù)據(jù)有限，沒有數(shù)據(jù)資產(chǎn)支撐整個系統(tǒng)就難以運轉(zhuǎn)。因此需要整合社交媒體數(shù)據(jù)、電商平臺商品數(shù)據(jù)、用戶反饋、客服對話以及三方結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)等外部數(shù)據(jù)，來輔助分析用戶價值和業(yè)務經(jīng)營情況。
中間這一層則是基于這三大數(shù)據(jù)基座進行全面、深度挖掘的核心營銷引擎。智能營銷Agent的核心能力在于，它能融合全域全量的結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，識別出海量消費者的完整畫像，形成深入完整的客戶側(cè)寫檔案，而不僅僅是簡單的標簽。因為標簽往往只能反映用戶的片面特征，是“點”和“線”，而側(cè)寫檔案能幫助Agent和業(yè)務人員更加全面深入地理解消費者，是“面”和“體”。
基于更加完整深入的用戶理解和業(yè)務知識學習，我們可以做下面這些事情：
- 海量用戶畫像洞察分析、業(yè)務經(jīng)營分析、社交媒體用戶反饋評價分析
- 輔助電銷/客戶經(jīng)理/銷售溝通
- APP/小程序ToC互動功能升級
- 用戶主動觸達場景營銷策略優(yōu)化
聊完數(shù)據(jù)基座，我們再看看如何通過Data Agent智能總控來解決上面幾個不同應用場景的業(yè)務問題。
上面這張圖是我們最新的架構(gòu)：當用戶用語音或文字表達需求時，如何僅憑少量輸入就理解其真實意圖？這需要結(jié)合畫像平臺的標簽、客戶側(cè)寫、行為事實、長期記憶，歷史對話上下文，聯(lián)網(wǎng)獲取的環(huán)境信息以及知識庫中的業(yè)務知識等數(shù)據(jù)來做綜合性分析判斷。結(jié)合上述信息和數(shù)據(jù)，我們能更準確地識別消費者的真實需求——無論是投訴、咨詢活動規(guī)則、提供建議，還是了解產(chǎn)品優(yōu)勢、對比價格。
有了精準的意圖識別作為基礎，智能總控才能準確調(diào)度列表中的多種智能營銷子Agent和工具來滿足不同用戶對話中提出的不同需求。
從圖中可以看到，除了各種已經(jīng)提前建設好的子Agent，我們還提供了豐富的API和Tools，如自動建檔API、知識查詢API、聯(lián)網(wǎng)查詢插件、AIGC工具，以及生成多模態(tài)互動卡片的能力（不只是文字交互），這些插件化的能力可以靈活地被智能總控和子Agent按需調(diào)用。
此外，上述架構(gòu)可以很好地解決過去工作流編排架構(gòu)靈活性不足、覆蓋場景有限、思考深度不夠的問題，最大化發(fā)揮大模型應用的業(yè)務價值。
三、落地場景：四大方向構(gòu)建智能閉環(huán)
介紹完核心的產(chǎn)品技術(shù)架構(gòu)，接下來重點講講智能營銷Agent的四大應用場景。
首先是全域全景洞察。過去人工洞察需要提取關(guān)鍵詞、逐條分析，效率低，且NLP小模型經(jīng)常出現(xiàn)關(guān)鍵詞提取不準、情感正負向判斷錯誤問題?，F(xiàn)在，幾十萬、幾百萬條數(shù)據(jù)能直接輸入給營銷Agent，短時間內(nèi)就能生成全面準確的洞察分析報告，而且標簽提取、分類、情感正負向判斷的準確性都遠超過去的NLP小模型。
第二個是一對一溝通輔助場景，營銷Agent能夠在客戶經(jīng)理工作臺側(cè)邊欄展示用戶的360度全景畫像，還配備了智能助手，它能夠?qū)崟r響應用戶提問、主動召回知識庫信息、生成建議回復的話術(shù)、推薦用戶感興趣的產(chǎn)品，客戶經(jīng)理可以一鍵復制或轉(zhuǎn)發(fā)給消費者，該能力能夠幫助企業(yè)縮短新員工的培訓周期、快速提升員工的業(yè)務水平。
第三個是直接To C交互場景。以汽車行業(yè)為例，可以在車載屏或車主APP嵌入智能助手，比如輸入“周末帶娃去周邊游”，它能基于用戶歷史偏好、家庭成員情況、位置、車型和續(xù)航，智能規(guī)劃路線、查找充電站和美食，制定完整出游方案。實際上，任何擁有客戶端或小程序的客戶，都可以根據(jù)業(yè)務需求嘗試這類APP功能升級。
最后是智能用戶觸達場景，行業(yè)通常稱為MA（營銷自動化平臺）。傳統(tǒng)MA主要靠規(guī)則驅(qū)動：定時給固定人群發(fā)固定文案，算是常規(guī)運營動作，但存在的問題是不夠精細化，消費者體驗和業(yè)務效果轉(zhuǎn)化都不是很好。雖然過去也有企業(yè)嘗試基于機器學習模型做個性化觸達，但實現(xiàn)成本高、開發(fā)周期長，落地效果也不太理想。大模型帶來了變革：通過前面提到的Data Agent“一客一策”引擎，我們能更精準地識別目標用戶群體，不再局限于簡單的標簽和行為記錄圈選，同時它能通過智能營銷引擎完成素材、文案、權(quán)益與用戶的個性化匹配，將用戶真正需要和感興趣的東西推給用戶，提升體驗的同時也帶來了更好的業(yè)務轉(zhuǎn)化。
四、今年是否是Agent落地的最佳元年？
聊完四大應用場景的落地實現(xiàn)，很多客戶關(guān)心：今年是不是Agent落地的最佳時機？現(xiàn)在做的工作是否會被大模型進化取代掉？
我的看法是：從我們的實際項目落地經(jīng)驗來看，大模型目前已經(jīng)具備解決實際業(yè)務問題的能力、且落地成本得到了大幅下降，ROI能夠算的比較清楚，比如上面提到的營銷Agent，給客戶帶來了顯著的效率和效果提升。
另外，如何避免目前所做的工作被大模型的快速迭代推翻呢？關(guān)鍵在于架構(gòu)設計上的解耦。整體架構(gòu)包含三部分：大模型（類比人的大腦，直接采用如豆包或DeepSeek）、小模型（類比人的小腦，作為手和腳的精準調(diào)控中心，細分領(lǐng)域精準能力的補充）、以及工程應用（類比手和腳），這種架構(gòu)能夠保障三者各司其職但又緊密結(jié)合、能力互補，同時，隨著大模型迭代升級，我們的Agent能力也會隨之進化。大家都知道，現(xiàn)在大模型差不多每三個月就有一次重大更新，新版本發(fā)布后，我們能快速切換到最新模型，只需對上層應用稍作適配，就能進一步提升Agent的效果和效率。
Agent落地最基礎的要求是安全，必須嚴格遵守業(yè)務規(guī)則、限制偏離和幻覺，想要同時滿足準確性、靈活性和安全性要求，核心是做好工程應用、小模型和基座大模型三者能力的有效結(jié)合。在安全和幻覺控制方面，工程應用、小模型發(fā)揮了“確定性”的關(guān)鍵作用，也有效地復用了歷史能力的建設和積累，比如復用之前的內(nèi)容安全審核小模型做Agent輸入輸出檢測、復用ASR小模型做語音數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換、復用規(guī)則引擎工程能力做強規(guī)則約束（如敏感詞拒答）。
營銷Agent的核心目標，是實現(xiàn)更精準的洞察、更智能的策略，最終驅(qū)動更好的業(yè)務增長。在產(chǎn)品和技術(shù)層面，這依賴于四個關(guān)鍵要素：
- 更全面的數(shù)據(jù)資產(chǎn)整合： 要想深入挖掘用戶需求、有效輔助銷售和客戶經(jīng)理，離不開全面的用戶數(shù)據(jù)和企業(yè)知識數(shù)據(jù)整合，這需要企業(yè)深度參與共建和支持，比如如何將好的營銷活動設計思路和客戶經(jīng)理金牌話術(shù)總結(jié)沉淀下來。
- 更深入的價值挖掘： 有了數(shù)據(jù)后如何最大化利用？這正是火山引擎大數(shù)據(jù)的核心優(yōu)勢——深入、完整的數(shù)據(jù)價值挖掘，比如群體洞察、單用戶畫像刻畫與需求預測、個性化營銷要素匹配。
- 更全面靈活的工具鏈： 過去各個系統(tǒng)多是封閉的，現(xiàn)在我們將系統(tǒng)做了一定的解構(gòu)，無論是數(shù)據(jù)分析、用戶洞察、活動管理、營銷自動化、AIGC、素材管理，還是看板搭建平臺，都拆解為原子化的插件、AI Tools或子Agent，由智能總控動態(tài)調(diào)度，根據(jù)不同的業(yè)務場景按需組合來做價值交付。
- 更安全智能的動作執(zhí)行： 真實業(yè)務場景不能放任Agent自由發(fā)揮，需要滿足安全合規(guī)要求、做嚴格的內(nèi)容安全檢查和業(yè)務規(guī)則約束。我們基于智能總控架構(gòu)，在保障大模型智力充分發(fā)揮的同時，通過小模型和工程應用，做了大量的工作來保障業(yè)務安全以及解決幻覺問題。
最終，通過以上工作，我們將實現(xiàn)以更低的成本創(chuàng)造更高的收益，真正驅(qū)動業(yè)務核心指標增長，解決客戶實實在在的問題。
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