核心技术架构 - 采用认知计算框架与神经符号人工智能技术，实现知识推理与深度学习的结合 [2] - 创新运用因果推断算法，从识别数据关联提升至洞察因果关系，增强营销决策准确度 [2] - 引入上下文嵌入技术并通过领域自适应方法，在特定行业场景下语义理解准确率高达98.3% [2] 数据洞察与分析能力 - 构建统一数据架构，利用图分析技术挖掘复杂用户关系网络，使用时序建模捕捉用户行为动态变化 [3] - 在线学习机制使模型能根据最新数据流持续优化，某社交平台应用后内容推荐相关性评分提升2.8倍，用户日均使用时长增加47分钟 [3] - 某在线教育平台借助系统功能将用户流失预测准确率提升至91.5% [3] 营销创新与实战成效 - 打造可组合客户体验平台，通过旅程编排引擎实现跨触点无缝体验，并具备预测性互动功能以提前识别用户需求 [5] - 运用生成式设计技术与审美智能算法自动生成营销素材，某时尚品牌创意产出效率提升5.3倍，创意测试周期缩短68% [5] - 某跨国制造企业部署系统后销售线索转化率提升4.8倍，销售周期缩短42% [5] - 某数字医疗平台通过行为细分功能，服务匹配准确率提升3.6倍，用户满意度达到94.2% [6] 技术保障与合规性 - 系统通过ISO 42001人工智能管理体系认证，采用对抗训练技术提升模型鲁棒性，并通过模型监控平台实时追踪性能 [8] - 实施隐私设计原则，利用合成数据生成技术在保护用户隐私同时保持数据效用，某金融机构模型训练数据量在合规前提下扩大3.5倍 [8] 未来技术演进 - 公司正积极推进神经形态计算研究，探索更高效的人工智能计算范式 [9] - 在量子机器学习领域进行前瞻布局，为处理超复杂营销场景做好准备 [9]

核心观点 - AI技术正驱动品牌营销从传统的“干扰式营销”向“价值驱动、精准触达、深度互动”的智能营销转变，重塑获客的底层逻辑、技术趋势及实战框架 [1] AI重构品牌获客底层逻辑 - 从“流量思维”转向“用户价值思维”：AI通过整合多维度用户数据（如行为偏好、需求倾向、消费潜力），精准识别高价值潜客特征，将资源集中投向可能产生长期价值的用户群体，实现精准投入与高回报的闭环 [2] - 从“大众传播”转向“超个性化沟通”：AI实时分析单个用户的行为轨迹（如浏览页面、停留时长、互动动作、偏好标签），生成“千人千面”的内容、产品推荐及沟通策略，大幅提升沟通转化率 [3] - 从“事后分析”转向“前瞻预测”：AI利用预测性分析技术，基于历史数据及实时行为预判用户下一步动作（如下载资料、流失风险、完成购买），使营销从被动应对转为主动布局，提前规避风险并抓住转化时机 [4] - 从“人力密集型”转向“技术驱动型”：AI自动化工具（如自动调整广告参数、触发个性化邮件流程、解答常见咨询）接管重复性任务，将人力解放出来专注于战略制定、创意打磨及用户情感连接等核心环节 [5] AI驱动品牌获客的核心趋势 - 客户旅程智能化编排：通过客户数据平台（CDP）整合全渠道数据构建360度用户视图，利用营销自动化平台依据用户行为触发自动化流程（如下载白皮书后推送案例邮件），并借助AI推荐引擎推荐用户感兴趣的内容以延长停留时间及培育潜客线索 [6] AI能基于用户来源渠道（如搜索特定关键词）展示个性化着陆页，并依据互动行为（如点击内容、放弃购物车）实时调整触达内容，实现“千人千程”的精准引导，无需人工干预 [8] - 生成式AI重构内容营销效率：大语言模型（如GPT-4、文心一言）快速生成营销文案、邮件正文、博客草稿、广告标语等文本内容，并可调整风格以匹配品牌调性 [9] AI图像及视频生成工具（如Sora）无需专业设计能力即可生成图片及短视频素材，降低内容制作成本 [10] 生成式AI能基于一个核心洞察（如解决中小企业效率痛点）生成数十个社交媒体帖子及博客标题供团队筛选，并能自动生成上千个广告创意或着陆页变体，通过A/B测试快速找到转化率最高的组合，实现规模化生产与动态优化 [10] - 对话式AI升级交互式获客：智能聊天机器人通过多轮对话挖掘用户需求（如企业规模、核心痛点），并自动匹配产品方案、转接销售或预约演示 [11] 随着语音交互（如智能音箱、手机语音助手）普及，品牌需优化内容以适配口语化语音搜索提问（如“附近哪家健身房适合新手”），抢占语音搜索流量 [11] 机器人能通过结构化提问（如预算、需求场景、决策周期）判断用户意向，对高意向用户自动推送产品资料并预约销售对接，对低意向用户推送行业干货以培育线索，提升线索筛选效率及质量 [11] - 预测性分析实现精准触达：AI分析历史成交客户特征（如行业规模、行为习惯），通过预测性评分模型（1-100分）为新线索打分，销售团队优先跟进高分线索以减少资源浪费 [12] AI通过分析高价值客户特征，在广告平台（如抖音）内找到相似特征的潜在用户，实现“精准扩量” [12] 针对匿名官网访客，AI分析其浏览深度、停留时间、重复访问频率以识别高意向用户，并自动触发再营销广告；针对存量客户，AI预测流失风险并提前推送关怀内容或优惠活动以降低流失率 [12] - AI驱动全域搜索引擎获客：SEO AI工具自动化完成关键词研究（识别高流量低竞争的长尾词）、内容优化（调整文章结构适配搜索引擎算法）、排名追踪及竞争对手分析，效率远超人工 [13] 搜索引擎算法（如MUM、Bert）能理解用户搜索意图及上下文，品牌内容需从“堆砌关键词”转向“解决用户实际问题” [13] AI工具可分析行业搜索趋势，发现长尾词流量机会（如“中小企业如何低成本实现数字化转型”），并建议品牌创建“内容集群”（如核心文章加多篇细分场景文章）以提升自然搜索排名；AI还能预测潜在爆发的搜索需求（如政策落地后的相关咨询），使品牌提前布局内容抢占流量先机 [13] 构建AI驱动智能获客体系的实战框架 - 夯实数据基石：通过客户数据平台（CDP）整合全渠道数据（如官网、APP、社交媒体、线下门店、CRM系统），统一用户标识（如手机号、设备ID）以形成完整用户数据资源，并需关注数据合规性（如遵循GDPR、CCPA等法规）以防范隐私风险 [14] - 技术选型与整合：B2B品牌（客单价高、决策周期长）应重点投入营销自动化平台、预测性评分模型及智能聊天机器人，侧重线索培育与筛选；B2C品牌（客单价低、决策周期短）应重点投入生成式AI（内容生产）、推荐引擎（产品推荐）及相似受众拓展（广告扩量），侧重快速转化 [15] 需确保工具间兼容性（如CDP与营销自动化平台、广告投放平台数据互通），防止数据割裂导致AI策略失效 [15] - 聚焦策略与创意：构建“人机协同”模式，AI负责执行层面（如内容生成、广告优化、数据统计），人类负责战略层面（如品牌定位、核心洞察、情感连接） [16] 例如，AI生成10个广告文案后，人类依据品牌调性及用户情感需求最终选定；AI预测高价值用户特征后，人类决策如何设计触达策略 [16] - 建立测试迭代闭环：提出策略假设（如针对25-30岁女性推送短视频广告转化率更高）后，利用AI生成多组策略变体（如不同年龄段、广告形式）进行小规模测试 [17] AI分析测试数据验证假设（如该年龄段女性转化率的确更高），将有效策略大规模推广，并依据新数据持续提出新假设迭代优化，避免“一次性决策”风险 [18][19] - 进化度量指标：从关注短期成本指标（如CPC、CPL）转向关注长期价值指标，如用户终身价值（LTV）评估AI所获用户整个生命周期的收入贡献，营销贡献收入衡量AI获客的实际投资回报率，以及线索转化率（从AI筛选线索到最终成交的比例）以优化AI评分模型 [20] 通过多范畴评价要素防止偏重成本忽视价值，保障AI获客的可持续性 [21] 未来发展方向 - 自主营销系统：AI将从“工具”升级为“自主决策主体”，能自动设定获客目标、制定策略、执行活动并实时优化，实现“营销自动驾驶” [25] - 多模态AI体验：结合文本、图像、语音、视频等多种形式打造沉浸式获客场景，如AI虚拟导购实时解答疑问并推荐产品 [25] - AI与元宇宙、Web3融合：在虚拟世界中，由AI驱动的品牌代言人可提供7x24小时服务，用户通过虚拟身份与品牌互动，成为全新获客方法 [25]

峰会核心内容 - TikTok for Business举办“2025SHOPNOW品牌电商出海营销峰会”，旨在帮助品牌把握TikTok带来的增长先机，主题为“品牌力量 驱动全球生意增长” [1] - 峰会分享了通过智能营销和全球洞察驱动生意增长的新动力，并提出扩题材、扩人群、扩渠道、扩市场、抓节点的策略以推动生意持续攀升 [1] - 峰会为商家提供了系统性的品牌出海方法论、实操工具以及高效对接全球商机与本地化资源的平台 [3] 营销产品与解决方案 - TikTok for Business搭建了覆盖生意全周期的营销产品矩阵，支持TikTok闭环电商模式和独立站等开环模式 [1] - 针对闭环电商，GMV Max产品在测试新品、测试新素材、自动调节预算等环节满足商家的主动运营和精细化场景管理需求 [1] - 针对独立站开环场景，Smart+Catalog Ads自动化商品广告成为关键解法，高质量的数据回传能长效优化转化效率 [1] - 公司构建了全漏斗品牌营销体系，提供从触达到种草再到转化的全链路创意解决方案 [2] - ACC营销漏斗模型通过精准识别用户与多层次内容触达，大幅提升商家营销效率 [2] 全球市场扩张策略 - 驱动海外生意增长的五大核心抓手包括：开播投广扩题材、品效协同扩人群、开环闭环扩渠道、新国家迁移扩市场、踩准节奏抓节点 [2] - 跟随TikTok新开通的区域市场“新开多国”，并在新市场空白期快速入局，已成为商家扩张规模和寻求新增长曲线的重要选择 [2] - 布局全球市场能帮助商家突破单一市场的增长限制，借助不同国家和地区的市场需求突破生意天花板 [2] - 峰会资源对接专区聚焦美国、东南亚、日本、欧洲及拉美等重点新市场，携手优质合作伙伴为商家提供一站式服务咨询 [3] 品牌实战经验分享 - Colorkey、TECNO、幸棉三大品牌在圆桌论坛上分享了从入局、落地到深耕阶段，将流量转化为生意并实现持续增长的实战经验 [2] - 品牌结合TikTok平台趋势找到增长切入点，强调出海需针对国内外消费人群差异做好“人货场”精细化运营 [3] - 成功的本地化适配需要将产品与营销玩法进行能力迁移，推进品牌扎根，实现从流量转化到品牌长效增长的跨越 [3]

产品核心能力与价值 - 通过自然语言交互显著降低技术使用门槛，用户输入一句话即可生成数据分析报表或相关知识 [1] - 客服新员工上岗周期从一个月大幅缩短至七天，并能达到银牌甚至金牌客服的服务水准 [1] - 运营人员以自然语言描述需求，系统可自动生成可视化报表及分析结论，极大提升决策效率 [1] - 活动策划环节从一至两周缩短至通过自然语言指令快速生成分析报告，加速业务落地 [1] - 在一对一沟通辅助场景中，将解决问题的平均沟通轮次从七轮减少至两到三轮，某客户实践表明效率提升达200% [2] - 在智能用户触达领域，"一客一策"引擎实现个性化匹配，点击率提升30%以上，投资回报率提高80%以上 [2] 技术架构与数据基础 - 技术架构与大模型底座解耦，兼具大模型、小模型和工程应用三部分优势，确保业务安全性与准确性 [3] - 核心数据基础构建于三大支柱：客户数据平台标签属性数据、企业内部业务知识数据、第三方公开数据 [2] - 能够融合全域的全量结构化和非结构化数据，精准识别海量消费者行为特征，生成完整用户画像 [2] - 工程应用和小模型在安全性与幻觉控制方面发挥关键作用，有效确保输出的确定性 [3] 行业应用案例 - 在汽车行业"车书助手"场景中，通过语义深度理解与知识库整合，实现用户自然语言提问的秒级响应 [3] - 在金融投顾场景中，能够实时追踪资金异动并生成个性化配置建议，使投资者获取深度市场解读的时间缩短一半以上 [3] - 推动营销行业从粗放式的广泛投放向精细化的个体运营转变，引领精准营销的范式革新 [3]

国际化战略 - 魔数智擎在中国香港市场已迈出国际化第一步 [1] - 公司将携手某合作伙伴金融军团开拓东南亚和中东市场 [1] 业务整合与技术应用 - 公司将魔数智擎的模型能力融合进信贷和支付解决方案 [1] - 借助公司客户资源在智能风控和智能营销领域为银行等金融行业客户提供服务 [1]

人工智能与产业融合趋势 - 人工智能与千行百业加速融合，发展重点从比拼数量转向比拼质量，对高效能基础设施和高质量可信数据提出更高要求 [1] - 人工智能助力产业转型和现代产业体系构建，推动产业向智能化、集成化发展，整合硬件软件技术实现个性化设计与柔性化制造 [2] - 人工智能促进不同产业间信息互通、资源共享和产业融合，加速技术链、产业链和创新链的深度融合 [2] 政策支持与发展方向 - 国家政策强调加强创新资源统筹，推动科技创新和产业创新融合发展，将科技成果转化为产业创新动力以推动实体经济高质量发展 [2] - 报告提出需统筹政策支持及服务，实现人工智能全产业链的数据共享交互，鼓励打破信息孤岛以形成开放有序的产业生态圈 [3] - 七部门联合印发行动方案，强调加快数字金融创新，引导金融服务嵌入工业互联网和人工智能+产业等数字化场景 [5] 智能营销应用 - 人工智能在垂直专业领域不断细分，在技术与人交互频繁的智能营销方面价值突出，可解决传统营销链路高复杂性、效率低及试错成本高的问题 [4] - 科技企业积极推出AI营销产品与工具，例如电商平台发布覆盖多个AI营销产品的智能营销平台，视频平台推出AI智能化营销工具 [4] - 运用AI可提升电商营销获客与服务效率，基于海量客服和外呼交互数据总结用户特征以加强深度洞察，提升数据处理、内容创造及个性化服务能力 [4] 数字金融生态构建 - 金融机构需将传统金融服务与新兴技术深度融合以满足市场需求，通过搭建数字化金融服务平台加强场景聚合与生态对接，提供一站式金融服务 [6] - 在人工智能等技术推动下，金融机构持续创新金融科技监管工具，加强政产学研多方协同以完善金融科技产业生态 [6]

夏季产品跨境需求增长 - 全球多地持续高温带动制冷、防晒及水上运动等夏季产品跨境需求显著增长 [1] - 水上、防晒、制冷三大夏季品类全面爆发 其中制冷类产品近一个月GMV同比上涨77% [1] - 冰淇淋机GMV增速高达95% [1] 智能营销工具应用效果 - 智能营销工具应用为外贸企业提升获客效率提供新路径 [1] - 外贸营销智能体OKKI AiReach上线近1个月帮助商家客均新增挖掘1325个潜客 [1] - OKKI AiReach共发送近335000次营销信 [1] 制冷设备领域智能营销应用 - OKKI AiReach协助商家梳理上下游链条并发掘隐藏客户资源 [1] - 通过全网实时数据加行业知识图谱分析主动生成供应链图谱并精准挖掘潜客 [1] - 成功跑出冰淇淋机、制冰机等品类的上下游客户链条并识别大量隐藏客户 [1]

核心观点 - AI智能体技术正在彻底改变营销行业的运作模式 实现从市场洞察到用户互动的全链路智能化自动化 使"一人公司"能够突破资源限制达成高效营销目标 [1][3][5] AI智能体技术应用 - AI智能体在营销领域具有颠覆性作用 覆盖市场洞察 内容创作 渠道分发 用户互动和数据分析全流程 [3] - 技术能够精准捕捉市场趋势 高效生成个性化营销内容 实现多渠道精准投放 并通过数据反馈持续优化策略 [3] - AI智能体帮助单人完成团队工作量 打破资源壁垒 实现营销效能的飞跃式提升 [5] 行业发展趋势 - 营销行业正向智能化高效化方向发展 个体将获得更强大的营销能力 [6] - 高校需要融入最新AI智能体技术 培养具备前瞻性思维和实践能力的复合型人才以适应未来需求 [1][5] 公司背景 - 广州为伊科技有限公司是专注于数字化和AI大模型技术的高新技术企业 致力于行业智能化销售和升级 [8] - 公司拥有AI创赢智能营销AI员工和SBbc招商加盟分销平台系统等产品 提供智能化升级一站式解决方案 [8] - 团队成员来自字节 阿里 百度等企业 长期深耕数字化和智能化领域 [8]

公司调研动态 - 前海旭鑫近期调研因赛集团 参与特定对象调研及线上会议 [1] - 因赛集团推进收购智者品牌80%股权 智者品牌2024年度营收6 93亿 净利润5,744 95万 [1] - 公司寻求效果营销、电商营销领域优秀标的 通过并购、投资、合资完善营销业务链路布局 [1] 公司技术进展 - 因赛I持续更新迭代多个智能体 任命刘震为首席科学家加速商业化进程 [1] - 智眸I为集团化企业设计跨平台达人投放管理应用 实现高度自动化 [1] - I搜索引擎赋能SEO/GEO业务 实现跨平台一站式更新搜索结果 [1] 公司战略合作 - 争取成为国内头部科技大厂战略合作伙伴 提供全链路营销服务 [1] 机构背景 - 前海旭鑫成立于2015年9月 2015年12月获私募证券投资基金管理人资格 [2] - 2018年4月成为中国基金业协会观察会员 [2] - 主营业务为私募证券投资 独立发行十三只私募基金 管理规模1 8亿元人民币 [2]

营销行业现状 - 消费品牌面临营销困境：内容团队需求不断但效率低下 投放团队预算有限却需ROI翻倍 用户运营部门难以识别高价值用户 管理层关注增长效果但缺乏有效衡量手段 [1] - 行业普遍存在四大痛点：内容成本高效率低且难以打动用户 数据分散导致转化链路不透明 用户流失快且忠诚度难维护 MarTech系统割裂且使用率低 营销与销售协同困难 [3] - 营销复杂度空前提升：多渠道/多触点/多策略导致资源浪费和信息孤岛 亟需AI提升洞察力与执行力 [4] AI营销技术应用现状 - AI技术持续渗透但效果有限：生成式AI/大模型/AIGC工具等技术密集涌现 但真正能解决问题并获客户认可的方案仍属少数 [1] - AI落地存在"最后一公里"难题：企业普遍尝试部署AI工具 但贯穿全链路/持续优化的可用解决方案稀缺 [4] - 行业需要标杆案例引导：企业在技术选型时面临决策困境 亟需建立可信厂商参考体系 [5] 智能营销评选活动 - 评选目标：筛选真正用AI解决营销难题并推动增长的技术服务商 覆盖市场洞察/内容创作/客户触达等六大场景 [2][6] - 参评条件：需拥有2个以上付费客户案例 服务领域包括快消/金融/电商/B2B等垂直行业 [6][8] - 评估维度：技术能力（创新性/稳定性） 落地能力（案例完整性） 商业价值（ROI贡献） 服务能力（实施支持） [10] - 上榜权益：获得虎嗅智库榜单曝光 参与闭门研讨会 案例入库推广 对接头部品牌资源 [13] 行业发展趋势 - AI营销进入临界点：技术商需从"懂营销"升级为"重塑营销" 通过技术改造企业增长轨迹 [13] - 解决方案呈现两极分化：既有覆盖全链路的综合平台 也有专注垂直场景的隐形冠军 [8] - 效果验证成为核心：要求技术方案必须"有AI/有客户/有结果" 强调可量化的效率提升（如某案例洞察效率提升300%） [3][8]