长青之道 - 完善客户体验，品牌可持续发展
关键字: [亚马逊云科技出海日2024, 大模型生成能力, 消费者洞察体系, 用户体验优化, 消费者画像分析, 业务智能体构建]
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导读
在”亚马逊云科技出海日2024”上,林益龙解决方案架构师和语忆科技创始人兼CEO程凯分享了”长青之道完善客户体验品牌可持续发展”。
林益龙讨论了如何利用大模型和人工智能技术来提升客户体验;具体解释了大模型可以理解上下文、识别图像内容、构建知识库和智能助理等,从而实现更好的客户服务和用户体验。他介绍了Amazon Bedrock大模型服务平台、知识库和智能助理等产品,能够帮助企业快速部署AI应用程序。
程凯分享了如何通过消费者洞察来驱动业务增长的方法论。他强调要选择合适的数据源(如消费者与品牌的沟通数据)来真实反映消费者需求,并对消费者进行精细分层,确定不同群体的消费场景、动机和反馈。通过生成式AI技术可以更好地理解消费者意图、构建业务标签体系和消费者画像,从而搭建消费者洞察体系,为业务决策和营销内容生成提供支持。
该演讲重点关注了亚马逊云科技如何通过AI技术来提升客户体验,以及语忆科技如何利用消费者洞察来驱动消费品牌业务增长,两者都体现了利用人工智能技术来提升客户体验和品牌可持续发展的长青之道。
演讲精华
以下是小编为您整理的本次演讲的精华，共1700字，阅读时间大约是8分钟。如果您想进一步了解演讲内容或者观看演讲全文，请观看演讲完整视频或者下面的演讲原文。
在这场精彩的演讲中,我们有幸聆听了亚马逊云科技和语忆科技的专家们分享了他们在智能设备全价值链创新方面的独到见解和实践经验。
首先,亚马逊云科技解决方案架构师林益龙先生为我们揭开了亚马逊云科技在大模型和人工智能领域的最新进展。他介绍说,亚马逊云科技推出了名为Amazon Bedrock的大模型服务平台,为客户提供大模型服务,并发布了一系列开箱即用的AI应用程序,让企业能够直接使用这些应用程序。林益龙先生强调,Amazon Bedrock是您使用大模型以及构建AI应用程序的最简单方式。
接下来,林益龙先生详细阐述了Bedrock上的大模型能力。他提到,如果您需要生成图片,可以使用Stable Diffusion;如果需要进行文本生成,亚马逊云科技推荐使用Claude或GPT-3;此外,Bedrock还支持翻译、代码生成等多种任务。林益龙先生着重介绍了Claude 3这一在评分机构中得分最高的大模型。他指出,Claude 3模型支持200K上下文的输入,这意味着我们可以一次性输入约20万个字的内容,无论是产品说明书、价格表,还是一篇长篇小说,Claude 3都能耐心记住,并在后续的问题中根据原文信息做出推理。
为了验证Claude 3的实际表现,林益龙先生与客户进行了一项测试,要求Claude 3根据提供的180个标签对图片进行标注,结果令人满意,Claude 3完全遵照要求执行,避免了传统大模型在超出知识边界时产生幻觉的尴尬情况。另一个值得强调的是,Claude 3在所有规格中都支持图像识别能力,可以清晰理解图片内容和蕴含的含义,极大扩展了大模型的应用场景。
林益龙先生还分享了一个选择酒店首图的有趣案例。他要求Claude 3从多张酒店图片中选择一张作为首图,能够最大程度吸引客户、展现酒店魅力。由于没有给出任何特定条件,Claude 3自主选择了一张带有泳池、棕榈树和白色别墅的照片,这正是林益龙先生个人偏好。现场还提供了一个演示环境,观众可以亲自体验Claude 3的能力。
在介绍了大模型的生成能力后,林益龙先生转向了亚马逊云科技在提升用户体验方面的实践。他以构建知识库为例,指出企业内部的现有知识和基础设施往往无法直接使用,需要进行数据准备、索引和集成大模型等工作。而Amazon Bedrock Knowledge Base提供了一系列工具,只需几步操作即可搭建所需的知识库组件,用户只需发出问题,维护人员定期更新文档,中间的流转生成环节由Knowledge Base自动完成。
接下来,林益龙先生介绍了Amazon Bedrock上的Agents功能,专门用于构建智能助理。以大模型为”大脑”,Agents通过自然语言交互来获取用户意图和背景信息,再调用企业内部流程完成执行任务。他举例说,如果构建一个HR自助手,用于帮助员工了解人力资源政策和管理休假时间,通过聊天就可以获取员工信息和意图,并自动操作申请年假的流程,使用户仿佛在与人交流,无需重复修正问题。
为确保智能助理的安全性,Bedrock提供了Guideline功能,允许设置策略屏蔽不健康内容、隐私信息或管控特定话题,确保模型输出合法合规且符合公司利益。
林益龙先生还分享了一个利用Amazon Connect和AI助手提升客户体验的案例。他表示,亚马逊云科技为每个客服人员内置了一个AI秘书,名为MNQQ。当用户表示”我好像感觉被欺诈了”,MNQQ会实时生成一套建议回复,包含礼貌的道歉、建议用户采取的措施(如锁卡)以及操作步骤,坐席人员可以灵活采纳并一键执行,提高了处理效率,加快了问题解决,最终提升了用户体验。
除了面向企业的解决方案,亚马逊云科技也为科学家和机器学习工程师提供了支持。Amazon SageMaker JumpStart封装了众多解决方案部署包,每个包都可一键启动并构建工作台,用于模型调试、微调等,无需管理底层基础设施。
在介绍了亚马逊云科技的创新实践后,语忆科技创始人兼CEO程凯先生分享了他们在完善客户体验、品牌可持续发展方面的经验。
程凯先生首先强调,要做好消费者洞察,选择合适的数据源至关重要。他指出,无论是购买高客单价还是低客单价的产品,消费者的整个生命周期基本可分为五个阶段:种草、售前、售中、售后和忠实用户。在每个阶段,影响消费者做购买决策的核心数据源都不尽相同,如社交媒体帖文、电商评论、与品牌的沟通记录等。根据一项报告,现在AI用例行业的价值,大概有75%的地方会分布在客户运营、市场营销、产品工程和研发领域。这些沟通数据最大的价值在于及时性、真实性和全量性,能够全面反映消费者对品牌的感受。
选择好数据源后,程凯先生介绍了他们构建消费者洞察方法论的核心步骤。首先,对消费者人群进行精细分层,根据单个消费者的盈利性和对品牌的忠诚度,将其划分为”挚友”、“蝴蝶”、“藤蔓”和”陌生人”四个象限。不同象限的消费者,企业应该投入不同的精力去了解和保留。
其次,对消费者的诉求进行分类,包括功能性诉求、体验性诉求和象征性诉求。不同的使用场景会导致消费者在这三个层面上的需求不尽相同。
第三步是确认消费者画像、消费场景、消费动机和使用反馈,从中发现新的销售机会。程凯先生分享了一个真实案例,某坚果品牌发现许多消费者购买原因是用作送礼,这促使品牌在外包装和视觉设计上做文章,以满足这一使用场景。
在构建方法论后,程凯先生着重介绍了如何利用生成式AI做消费者洞察。他指出,生成AI的价值不仅在于生成优秀内容,更重要的是能够像人一样理解文本、语音和图像,从中提炼核心信息。
基于此,语忆科技构建了一套四层的消费者洞察体系:第一层是数据采集,整合所有与消费者相关的沟通、评价、工单和电子邮件数据;第二层利用生成AI从这些数据中提取业务标签,并与消费者ID挂钩;第三层根据不同部门需求搭建多维度的业务看板;第四层则是将看板与传统业务系统整合,形成智能体,自动分析消费者流失原因并采取补救措施。
构建这一体系的关键在于根据业务场景,利用生成AI构建精细的业务标签体系,覆盖消费者全生命周期的各个环节和问题。这不仅能帮助企业更精准地理解消费者,还能为生成AI提供知识体系,生成贴合业务场景的内容。
程凯先生举例说明,如果单纯问ChatGPT”为什么上个月退货率提升80%“,任何生成AI都无法给出正确答复,因为它们并不了解品牌内部的实际情况。但如果将所有退货消费者的工单、留言和评价汇总,告知生成AI上个月可能发生了什么,它就能给出真实的业务建议,如”某批货源外包装破损导致大量投诉和退货”。
总的来说,构建消费者洞察体系对于提升用户体验、驱动业务增长至关重要。在生成式AI的时代,如果没有消费者知识体系的支撑,任何生成AI都难以真正助力消费品牌实现业务提升。
最后,程凯先生对消费者洞察和生成式AI在品牌发展中的重要性做了总结。他强调,只有真正理解消费者的需求,找到自身与行业的差异化,并将这些差异化应用于营销动作,品牌才能实现可持续发展。生成式AI将成为完成这一过程的重要助力,通过提供消费者知识体系,生成贴合业务场景的内容,助力品牌提升用户体验、驱动业务增长。
下面是一些演讲现场的精彩瞬间：
领导在大会上强调,完善用户体验是公司的重中之重。
亚马逊Bedrock知识库提供了一系列工具,只需几步操作即可搭建整个知识库所需的组件,让用户轻松获取所需知识。
亚马逊云科技重新定义了消费者购买决策的5个阶段,第一阶段”种草”主要受社交媒体和电商平台评论的影响。
在销售前阶段,消费者通过沟通工具与品牌方进行互动,表达购买意图和需求,帮助品牌方深入了解消费者真实需求。
在售中和售后环节,消费者与品牌的沟通数据反映了产品使用过程中的问题和满意度,是重要的数据渠道。
生成式AI不仅能生成优质内容,更能像人一样理解文本、语音和图像,剖析核心信息,是构建消费者洞察体系的关键利器。
安迪·贾西在re:Invent大会上阐述了在AI时代下,消费者洞察对于品牌业务提升的重要性。
总结
这场演讲分为两部分,首先由亚马逊云科技解决方案架构师林益龙介绍了亚马逊云科技的大模型服务Amazon Bedrock及其应用场景。他阐述了Bedrock如何通过API调用各种大模型,利用企业私有数据构建业务亲和的大模型,并与企业流程整合,打造智能助理、知识库等应用,提升客户体验。
第二部分由语忆科技创始人兼CEO程凯分享了如何利用消费者洞察驱动业务增长。他强调选择合适的数据源(如消费者与品牌的沟通数据)至关重要,并介绍了一套消费者洞察方法论:细分消费者人群、确认消费场景、消费动机和反馈,从中发现新的销售机会。他还阐释了如何利用生成式AI构建消费者洞察体系,通过分析消费者数据提炼业务标签,搭建业务看板,并与传统业务系统整合,实现智能化运营。最后,他指出构建消费者知识体系对于生成式AI在消费品牌营销中的应用至关重要。