
营销部门是否主要杀死红色服装的教育?营销部门是否成为当前市场环境中的第一个受害者?此外,客户成功团队(CSM)(CSM)是否会被AI谋杀?具有讽刺意味的是,TOB行业的情况是每个人都在谈论增长,因为AI倾向于消除一切。几乎没有真正出现的东西。有些人仍在幻想着关于热门问题的命令。有些人很高兴将大型模型用作灵丹妙药,但没有注意到客户已经停止了很长时间。真正的渗透增长不取决于技巧,但不取决于系统。在搜索引擎被打破并且所有内容入口嵌入的时候,SEO可能不了解它,而Geo(对发动机的一般优化)已经到达。营销尚未发现使用AI来提高效率。 AI已经在重写客户SUC的最终结果CESS团队。增长系统必须是第一个AI。 AI引用营销,产品必须由AI理解,AI必须扩大客户的成功。 AI是一种可重复且价值低的工作,杀死了它们。真正可以激活的创新,保留和购买是组织必须保留的基础。 7月3日,Cui Niuhui领导了TOB的30多名创始人和高管,以庆祝数字网络中的深度学习会议。 Netease Intelly智能智智(KA YE)Netales Digital Intelligence Cloud总经理Xiao Yuyan和NetEase Cloud Business的Notease Digital Intellioncence CMO Jiang Hanyu(KA YE),客户的成功导演Ke Mingxing正在考虑将三位第一列商人组合在一起,以与学生认识。 Niu Tou Society汇集了一些注释和学习的笔记。我希望它能启发您:01FTER SEO,GEO是TOB营销的新入口门。随着AI对TOB行业的攻击,越来越多的COmpanies开始担心。您能否解决创建流行视频的增长问题,庆祝一些很棒的模型会议并大喊“替代人工智能营销部”的一些口号? NOTEAS数字智能CMO Kaye的响应是否定的。对于她来说,TOB的真正成长从未基于鼓舞人心的热门内容,并且必须继续建立一个使客户了解您,了解您,相信您并付款的系统,具体取决于其客户的实际需求和信心。在过去的十年中,Netase数字营销增长团队为超过100万的商业客户提供了服务,并承认了五个主要的商业产品线,包括Cloud NetEase Information,NetEase Cloud Cloud Commerce,NetEase Yidun,Netease Digital Digital Fan和NetEase Codewave。该团队始终保持小型,精致,平坦和敏捷的组织格式。在使用最小的人才来支持复杂公司的同时,它一直适应实施新工具ND新范式。 AI带来了效率,无疑是受欢迎的。但是更重要的是,AI成为新品牌的长期可见切入点的方式是营销专家应该更加关注的问题。共享Kaye的最重要的事情之一是对发电机(GEO)的优化。 (重组了TOB营销基础的系统和增长)简而言之,用户的信息搜索HAB来自“搜索引擎找到链接,并“质疑AI引擎”。 “您需要搜索引擎才能在首页上进行排名。目前,当我进行GEO时,AI是一个内容并愿意将他们的意见整合到对话响应中。这似乎是谨慎的。但是,这可能会直接影响未来3 - 5年在未来3 - 5年内品牌的可见性。传统的SEO追求和点击与“与“食物”相似,但在“ can”中相似,虽然不在“ feake”中,而不是“对话”。公司内容是由于它被拖动,可以实时理解和集成信息,因此更结构化,语义更清晰,更可靠,并且更可靠。信任和引用AI发动机比优化关键字要复杂得多。这是GEO的数字网状方法:首先,您必须加深用户的真实意图,而不是堆叠表面关键字。使用累积的搜索行为数据十年,我们将用户恢复每个搜索背后的实际问题,并使用更好的内容来介绍这些意图。其次,内容结构必须清晰,并且信息必须尽可能完整。它不仅可以传递良好的一面,而且还会恢复对客户至关重要的任何问题或可能的问题,这使引擎更容易整合信息并获得更完整的答案。第三,它巧妙地赋予了客观可靠的“个性”。与裸体广告相比,AI倾向于引用表达和促进的内容。一个包含“肉类和血液”含量的CCOUNT已发布,并且批准比简单的品牌帐户更有效。当然,与SEO不同,GEO的效果目前很难立即获得结果,并且很难以短期精度进行测量。但是凯认为,地理不是可以做的事情,而是必须做的事情。任何可以改变AI愿意估算的内容资产的知识资产,将在未来的流量中具有优势来搜索AI。此外,Kaye也分享了有关组织结构,内容营销等的其他实用思想。重复和机械的AI,AI可以替换它,人们必须留出时间来进行需要更多信息,创建和策略的事情。与“深井”组织相比,小型计划和敏捷团队使用更快的工具。即使在内容的分发中,小舒,简短的视频帐户和比利比利也不信任一堆内容,但可以追溯到重点,将线索和转换带入对用户确实有用且可靠的内容的内容。借助AI潮流,每个人都可以为“增长”尖叫,但是那些可以从新范式中获得明显收益的人必须是一个以前了解地理价值并在构建引用的知识基础上进行投资的人。它不仅专注于热门问题或热产品。下次客户提出AI问题时,该品牌是否可以自然地在产生的响应中提及该品牌。这是在接下来的TOB营销中获胜或输的关键点。 02“ AI First”从所有员工开始,您可以看到如何在内部创建AI和创新应用程序的氛围,并在其组织中实施该应用程序。首先,肖Yuyan介绍了背景:对于大多数执行互联网或SaaS产品的人来说,迭代是一个相对较长且标准化的过程,在该过程中,所有链接都链接,从对产品的需求到实施,根据研究,PRD,研发确认,编程,开发,在线迭代。但是,为了快速测试AI的内部效果,NetEase Cloud Merchants打破了装配线的传统模型,并基于Netase Codeewave的智能发展能力,以使企业家,产品经理,代理商,代理商的开发和第一线直接运送到小型设备,并创建附近通信和快速链接。这个小型团队,实时的耦合,快速建筑的拆卸以及同步额叶开发和代理的进步,第一个可用的视觉接口是迅速形成的,并在几天内进行了调整,并在此处执行真实时间和调整的业务经理进行了调整。 AI的低代码和特性允许快速呈现效果,从而导致该过程在6-10天内进行。第一个产品曾经推出,企业家可以感觉到真实的结果立即激发了内部兴趣和对AI的信任。当然,小杨还承认,并非每个人都可以立即将自己的热情奉献给这种创新的尝试。组织中总会有人想尝试它,但其他人则选择等待。在小区域中尝试水以使AI“进入每个员工的心脏”是不够的。因此,在成功的飞行员之后,他们设计了“为所有员工的代理申请开发”的巨大职业。这种方法可以看作是一种鼓舞人心的传统,它具有过去的hackatones的内部创造力,将其与新的模型和AI技术相结合,并使用竞争形式,使任何人都可以用自己的双手“接触”并真正改变了思想范式。为了防止竞争不是很正式,他们强烈限制了参与和表现,尤其是需要哪个团队主管参与竞争和形式组成3-5组的团队。同时,他们建立了少量奖金来激励前三个,并组织了对设备缺乏技术能力的设备之间的支持,以确保可用的可用资源可用。整个竞争过程还具有严格的审查机制,例如公众投票和中央管理的选择。小杨还参加了比赛,并以代表的身份领先。他创建了一个根据自己的利益传递巨额资金的代理商,并亲自表明“第一位应该驾驶”。这场竞争不仅激发了许多可以在短时间内实施和判断的人工智能想法,而且还发酵了更多部门间链接和随后的商业想象空间。尽管儿子在某些计划中有限的初始结果,但要完成该过程并尝试在10天内实施是有效的内部学习,并且创造了oF AI能力。灵感的三个一般描述:首先,智能开发能力的使用和小型设备的机制大大降低了AI应用的测试和误差周期。其次,一个高度链接的竞争系统,在更广泛的范围内传播测试和错误行为。我会用它们。第三,主管领导示威和绩效结合。然后,AI从口号更改为可以做到的内部操作,这使每个人都可以参与。值得为希望在组织内部创造氛围的TOB公司学习这些方法。 03ai营销和更详细的内容在制造产品共享足够的产品时,Xiao Yuyan提到了Mayr挑战,即面临数年的挑战:借助AI的出色产品和技术,下一个真正的困难问题是如何将其出售给客户以及如何向客户出售。对于SaaS公司,过去的负载方法主要是基于年价格,席位和许可es。但是,在伟大的模型和智能代理商的时代,该行业因“有效”的想法(RAAS,作为服务的结果)而受到折磨。杨Yuan采用了“智能障碍报复代理人”,以此作为云业务分析方式的一个例子。该代理的最初意图是自动解决呼叫中心的几个技术障碍,包括延迟,沉默和不准确的机器人响应。每个故障对应于一个独立的问题解决方案链接。最初,他们对这个内部项目有很大的希望。一旦完成,他们认为他们不仅会为内部服务提供服务,而且还将出售这种销售能力,从而形成额外的收入。但是,当他们真正加深时,他们发现了一个现实的问题。问题的链接和过程 - 解决代理人是高度个性化的,几乎与他们自己的内部场景紧密相关,这使客户难以拥有共同。此外,由于每个公司都有不同的技术架构,问题和数据习惯的问题,因此即使是执行客户服务AI的同行公司,也很难直接重复使用。因此,小元已经得出了重要的结论。并非所有代理商都可以销售,而那些无法标准化的代理注定要提供个性化的服务,咨询和交付。这包括基于SaaS的订阅负载和大尺寸。它与交付完全不同,这意味着您需要翻译收入和服务模式。资料来源:为了更好地分解这种关系,Notease Digital Intelligence分享了一个摘要参考想法。在执行AI代理时,公司必须清楚地了解交付模型的各个阶段,从“ Taylormade”到“工业模板”再到“插件”。最低水平是taylormade。这种类型的方案主要基于客户的个性化流程和数据。它不能bE标准化。它只能取决于咨询和实施的交付以及服务收入。平均水平是行业的模板。如果在为大量客户提供服务后可以积累类似的情况,则可以将您的经验存放到可配置的行业模板中。客户购买模板后,就必须进行。交付效率相对可控,但仍然需要项目支持。理想是去市场插头和游戏。例如,可以使几个高度标准化的方案,例如商店咨询和智能频繁的问题,可以使SaaS自助服务。这适用于具有接口和简单配置的客户。只有这样,他们才能真正进入复制和标准付款的阶段,并与基于新的薪资的型号(例如RAAS)相吻合。她承认,公司很难为所有代理商玩插头和比赛,而且更现实场景仍处于个性化和模板阶段。因此,他们在不同的产品线上进行了独特的探索。例如,在智能客户服务领域,最典型的挑战是知识,实时和图书馆精度直接影响感知DAND客户智能。尽管某些客户对出色的模型有很高的期望,但一些客户甚至想“同时削减90%的客户服务”,但实际上,如果知识库未随时间更新或配置不确定,则AI给出的响应是“人工智能宣传者”。为此,他们强调,通过制造AI产品,他们不仅可以信任想象力或销售,但是他们必须返回商业对话的真实数据,以验证对话的真实解决方案并测试AI的限制。例如,常见问题的传统技术可以涵盖大约40%的常见问题稳定Cenarios。结合大型模型的推理功能,我们可以专注于更复杂的场景,但是我们需要匹配为客户可用的场景,并且我们不能盲目地推广“间”单步骤工作。 “ AI代理不仅是技术问题,而且是交付和业务模型的重新设计。公司必须确定哪些方案可以进行标准化和复制,可以为其服务定制哪些方案,并确定付款方式和相应的交付资源,以满足客户的期望。否则,它可以轻松地陷入“企业的困境,但无法实现。希望提高AI或组织内部代理商转型的团队,这也非常现实,只有一半的技术进步,而另一半必须完成封闭的业务巡回赛。当IA代理在这里时,成功的客户越少SS?该行业中甚至有一些声音表明,越来越多的公司解雇了成功的客户团队。客户成功经理的生活条件已经很差了吗?客户的NetEase Cloud业务成功总监以及CSM的八年经验,分享了以不同格式和组织阶段的构建客户成功系统的构建方面的讨论,这是重新定义AI时代客户成功的方法以及客户成功群体的开发路线的方式。从交换Ke Mingxing来看,其低价值和迭代服务将不可避免地取代,但他们需要扩大客户成功的核心价值。背后的逻辑非常简单。真正有价值的客户的成功是通过深入了解客户和分层的深刻了解,而不是通过日常问答,填写表格并创建基本报告,Provid为具有最高价值的客户提供有限的资源,以增加购买和保留。 NetASE Cloud商业团队将长期的客户分为三层:C1,C2和C3,确切地找到了一小部分拥有高额保留和动力购买的客户,并将资源集中在“更好的盈利”客户上。必须有一种玩耍的方法。 Mingxing提出了“侦察兵团 - 输入守卫”模型。第一线探险家检查新的方案和解决方案以塑造有用的游戏方法。 Vanguard用主要客户和成熟度实现可验证的解决方案。我们的工程团队负责为更多客户提供许多解决方案的副本。保安人员是责任利用潜在客户并识别他们的,不要为客户提供高轮换率以增加收入和增长。客户的这种成功不再是纯服务成本,而是实际收入的杠杆作用。 IA在这方面的作用是什么?它被使用释放人们而不是更换他们。重复,琐碎,每个人都这样做,他们会使用AI代理自动生成报告,自动提供信息,自动回答问题,并且更具战略意义,人性化并与客户创建。当然,需要重新设计团队的人类结构。 NetEase数字情报团队允许最敏感的人成长和创新,同时减少对替代职位的依赖。在此过程中,客户的成功团队不再通过工作,而是采取主动行动在前线和二手客户信息中发挥作用,以促进产品和解决方案的创新。 AI Mingxing是AI时代的客户效率低下,并且反复放弃“体力劳动”,并使用技术和才华来帮助他们。他说,有必要将MO变成“真正可验证的,批次和可转换”的增长武器。这是客户的基本原因S成功未能取代。注意:文章/诺伊(Nouoshe),文章的来源:niu tuoshe(公共帐户ID:中立),本文是作者的独立观点,并不代表Yibang动态的位置。