原創
2024/01/04 15:29:18
來源：天潤融通
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本文摘要
從企業的角度，對市場部的整改雖然短期緩解了成本壓力，長期來看，企業的增長問題卻并沒有得到持續改善。畢竟市場部本身是企業的增長引擎，把引擎拆了固然能減少油耗，也讓企業發展失去動力。所以企業實際面臨的矛盾，不是要不要市場部的問題，是如何讓市場部發揮更大價值的問題。
最近幾年，由于外部環境詭譎多變，市場增長見頂，導致許多企業都將降本增效當作生存的唯一法寶。
以至于每到年末歲初，許多企業都需要嚴格控制下一年的支出預算，甚至聘用人員名單。每當這個時候，市場部都是企業里最首當其沖的部門。
原因很簡單，作為一個花錢的部門，市場部承擔的成本最多，創造的價值又最難以量化，這就讓許多企業管理者當成了首個開刀的對象。
從企業的角度，對市場部的整改雖然短期緩解了成本壓力，長期來看，企業的增長問題卻并沒有得到持續改善。
畢竟市場部本身是企業的增長引擎，把引擎拆了固然能減少油耗，也讓企業發展失去動力。所以企業實際面臨的矛盾，不是要不要市場部的問題，是如何讓市場部發揮更大價值的問題。
要解決這個問題，關鍵在兩個方面：
其一是用戶洞察，市場部需要了解客戶;
其二是知識管理，通過技術驅動而非裁員來提高部門整體效益。最終達到助力企業經營，提高企業收入的目的。
所以，我們今天以天潤融通微藤大模型為例，聊一聊市場部如何通過大模型來實現從服務部門到驅動企業增長的核心引擎的轉型，也供大家作一個參考。
01、市場部的問題，在于不懂客戶
在企業中，市場部究竟扮演著一種什么樣的角色?不同的企業可能有不同的答案。
通常來講，市場部的核心是為企業增長提供支持，即面向企業的市場戰略、促進品牌推廣、廣告營銷投放、LTC管理與運營、活動策劃與組織實施、產品市場等具體工作的落地。
如何有效地把錢花出去是市場部的一項核心工作，這一點非常考驗市場部對于客戶的洞察和對市場的理解。
許多企業的市場部，花了錢之后并沒有給企業帶來價值。
這是因為傳統市場部的洞察過于表淺，營銷投入又過于粗放，主要原因之一是不了解客戶，所以在優化營銷渠道方面僅僅關注數量和成本，沒有對企業的高質量經營起到任何作用，導致無法優化營銷渠道，也無法對企業經營提供有效參考。
這導致市場部在市場趨勢變化、客戶需求洞察、業務機會點洞察和投產深入分析層面都不夠精細和精準，最終直接導致市場部的錢花了，效果并沒有在企業經營層面得到直接體現。
也因為這個原因，最近幾年“品效合一”開始成為大家討論最多的一個關鍵詞之一。
因為在前幾年，市場處在高速增長期，客戶數量多，獲取成本低，所以企業并不在意增長過程中的損耗。當時企業對市場部的考核，關鍵是看獲取了多少潛在客戶名單，做了多少場活動，以及積累了多少品牌傳播曝光量。
隨著市場發展逐步走進新的階段，市場部越來越向精細化轉型。
最直接的就是外部增長見頂，導致企業的獲客成本持續提升，轉化率持續下降。即與之前相比，同樣的投入帶來的產出效益更低了。
這種變化直接沖擊著市場部的工作方式，那段時間，市場上曾流行過這樣一種討論：我知道我每年花出去的廣告費有一半都打了水漂，但問題是我不知道哪一半。
這其實也體現一種趨勢，即隨著市場環境的變化，如今市場部的所有指標都需要被壓實，曾經粗放式的投放不再適合企業當前的發展階段，市場部的投入也需要量入為出，并為自己的支出兜底。
在這樣的背景下，市場部也需要重新確立自己的定位，轉變工作方式，優化結構成本，讓市場部的工作，和企業最終的收入直接掛鉤。
02、知識管理，為市場部裝上新大腦
那市場部應該如何轉變工作方式?
實際上，除了裁員和削減預算之外，市場部降本增效的方法，可分為兩個維度：一個是優化營銷策略，另一個是優化市場經營策略。這兩個維度的關鍵，是要理解客戶。
首先是在市場機會的洞察上。
市場部一個非常重要的工作是通過數據分析洞察市場機會。即通過將包括客戶接待、SDR會話過程和轉化數據、客戶心聲洞察數據等全流程營銷推廣數據進行清析和匯聚，最終形成業務洞察和知識管理。一方面對營銷和企業提供業務決策，另一方面對內提升專業能力和效率。
一位資深數據分析師向我們提到，即使從業多年，他每天也有將近80%的精力要消耗在這件事情上。
如今，隨著天潤融通將AI大模型的應用滲透到客戶聯絡的流程當中，經過我們的訓練調優，系統中的海量數據都能快速完成聚合，并分析出結果，一鍵生成各種維度的數據報表，這大約節省數據分析人員80%的工作時間。
從這之后，數據分析專家就可以將精力更多集中到數據分析等真正創造價值的環節，在提高工作效率的同時創造更多價值。
當然，數據分析只是大模型在市場部提高工作效率的具體場景中的一個，這件事情背后，本質上代表著未來工作的一種轉變方式。
比如市場部的客服部門。
客服流動性大，且不能輕易勝任，特別是在To B行業，客服必須經過系統的培訓，全面了解企業的產品、業務流程、甚至解決方案和技術邏輯。所以很多大型企業對于客服的招聘和培訓，常常是一年四季都在進行，這對企業來說是一個非常高昂的成本。
天潤融通將AI大模型與客戶聯絡平臺深度整合，推出了垂直客戶聯絡領域的專用大模型-微藤大語言模型平臺
通過大模型平臺，將企業產品文檔、客服服務指南、行業解決方案等信息整合起來，加持到座席助手中，基于大模型的座席助手，在客服人員進行接待咨詢時提供回復話術推薦、客戶情緒監測、服務SOP等引導。
這不僅能提高客服人員的工作效率，專業性和準確度，從企業的角度，它還能降低部門的運營成本。
這套工具的應用，讓新人也能隨時上崗勝任專業的客服工作，企業也不再需要耗費巨大的成本為客服人員培訓專業知識。
當然，同樣的邏輯還可以延伸到市場部的其他工作場景，比如客戶人群畫像的分析。
當市場部進行市場投放時，按照正常的邏輯，市場部應該明確客戶在哪兒，客戶關注什么內容，有的放矢，針對性地進行投放。
由于數據清洗和挖掘的技術難度大，成本太高，導致市場部很難得到準確有效的數據指導。
比如在售前咨詢接待、銷售聯絡客戶推動商機轉化、售后服務受理等溝通過程中存在大量的語音、圖片、文字信息，導致需要借助多個專業工具或專業人士參與，不僅成本高昂，做出來的結果也存在較大誤差。
這導致之前大多數市場投放，都是市場人員按照淺顯的數據進行的，對質量的把控力不強，這也直接導致最終的結果和產出不相匹配。這樣的數據，也遠遠無法成為指導企業產品規劃和戰略制定的有效支撐。
AI大模型給這類問題帶來了改變，讓客戶洞察真正被前置。
如今，基于多模態的大模型將語音、文本、富媒體等、網絡評論數據等信息進行提取、分析。天潤融通客戶聯絡云平臺在接入大模型的能力之后，進入到企業與客戶溝通的每一個環節，將海量的數據匯總起來，提煉出有價值的線索。
比如拿到數據之后，大模型幫助市場部提煉客戶高頻問題、客戶接入渠道、客戶畫像、客戶偏好、關注點等數據，應用在銷售的各個環節中，針對客戶的不同屬性來更好進行引導。
這些線索讓企業市場部真正看懂客戶，理解客戶，并最終服務好客戶。最終讓市場部在花錢這件事情上更有目標，并直接指導企業產品的更新換代，以及市場戰略的制定。
AI大模型，讓市場部真正有了成為企業戰略中臺的可能，并以此成為企業增長的核心驅動引擎，最終提高市場部的轉化，為公司增長帶來助力。
03、結尾
本質上就像18世紀60年代珍妮機的發明一樣，傳統的手工業守舊者認為珍妮機搶占了他們的工作，所以他們砸開倉庫、搗毀工廠。
歷史的潮流滾滾向前，真正擁抱技術的人，卻以此敲開了第一次工業革命的大門，將人類帶進了工業時代。
歷史總是在不斷地重復，當前，AI大模型又開始讓左右的企業家們，面臨和兩百多年前一樣的選擇。
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