2022WAIC演讲实录｜宋碧莲博士：私域建设三阶段（下）
在2022世界人工智能大会商业AI高峰论坛上，Datatist画龙科技创始人兼董事长宋碧莲博士发表了主题为《商业AI智能运营决策大脑的市场痛点、产品特点和行业应用》的演讲。
以下为宋碧莲博士在2022世界人工智能大会商业AI高峰论坛的演讲实录：
总的来说，如果企业私域运营建设还处于1.0阶段，那么Datatist画龙科技的智能运营决策大脑就是“特效药”——见效快、效果好。如果企业私域运营建设已经进入2.0阶段，那Datatist画龙科技可以为企业搭建让业务降本增效的私域智能化运营体系，来赋能企业私域运营。此阶段要特别强调一点，不能脱离业务建设私域。
现在市场上常见的数字化运营体系是如何搭建的？上图比较经典，大多数企业搭建了CDP、标签自动化营销系统、营销分析系统等，这些系统搭建完成后部分也能做成闭环，区别在于标签多不多？营销自动化建的渠道多不多？能赋能的场景多不多？营销策略大部分依靠人工策略或者标签策略，再通过A/B测试去试验这个策略好不好，这个是比较常见的做法。
Datatist画龙科技是如何做的呢？主要区别就是中间部分模块的区别，Datatist画龙科技不使用人工策略，而是通过人工智能策略针对不同行业、不同场景都有特定的策略引擎，这个策略引擎可以帮助企业输出最优解，包括人群、内容、权益、渠道等。
大家可以看一下两种策略引的对比。人工策略做大量标签进行实验，不但耗时长而且成本很高，需要大量的分析师不断地做各类测试，最后也没有找到特别有效的策略。
而使用智能决策这种策略，不但速度快，一天即可完成上线，而且成本低不需要大量的分析师，还可以帮助企业从各个方面找到最优的策略，ROI效果也非常好。下面给大家分享效果这么好的智能化运营体系是如何创建？
首先，搭建营销管理系统。以前在企业运营模式是这样的：营销人员开活动，需要麻烦内容设计团队创造文案素材，营销人员再根据策略、规则从基础数据中筛选人群包，通过人工传递人群和素材，假如这个触达用户的渠道是客服渠道，等活动执行完成后，就需要专业分析师团队来出分析报告。
如果没有专业的运营分析团队，那么还需要找基础数据团队出分析报告。每次活动素材、数据都不在一个平台上，没有系统来沉淀结果，也没有闭环的跟踪数据，最重要的是没有一个生命周期管理的方法论。如果想要多做几场活动，这些流程就要重新设计，整个过程非常长。Datatist画龙科技就先从这方面开始优化，将IT和运营分开，让IT解放出来，整个营销活动素材、内容、标签、渠道全部要统一在一个平台上。
举个例子，把所有体系化用户标签统一到平台上，场景先构造出来，接着就是各种触达通道全部汇到一起，还有用户权益，包括外部权益、内部权益以及玩法全部集中到一个平台上。
接下来，运营人员就可以根据策划好的流程开始开活动：可以快速做各种A/B测试，并且可以自动触发、自动执行。因为在平台上有用户全生命周期的概念和活动管理的流程，所有活动都能有效管理跟踪，所有营销活动立即就能看到结果。
做APP运营是一个相对比较麻烦的事情，比如说证券公司每天都要运营APP资源位，如果一个资源位要开10个活动，那这10个活动每次要单独开发，此环境下千人千面的概念是比较难实现的，实时推荐更难实现。
同一个位置没有办法排优先级，流量很难分发，没有办法排重，防骚扰等等诸多困难。所以就要做千人千面，每个用户都看到的活动都不一样，这是有一套非常完整的控制流程，运营人员可以自动完成决策配置，最大的优势就是提升效率。
其次，要做好智能营销系统，最重要的就是圈选人群。圈选人群以前的做法是运营成员提一个标签需求，给基础数据团队用一两周时间开发一个标签。如果做活动，发现通过这个标签圈选的人群效果不好，就再提一个需求，重新开发标签，如此往复，会耗费大量的人力和时间。
想真正做好体系化用户标签，就要从属性标签、行为标签、交易标签、预测标签等各个方面进行完善，形成营销标签特征。比如Datatist画龙科技曾帮助某股份制银行搭建上万个营销特征库，这样可以大大提升营销效率。
标签画像、生命周期的分层、用户漏斗、用户360画像等模块统一管理，方便运营人员可以随时查看，效率也得到了大幅度提升，并且能找到真正对营销效果有影响的决定因子。
接下来介绍Datatist画龙科技AI智能中心，很多人会问AI智能中心和企业已经上线的AI系统有什么区别？其实很多公司上线AI系统是一个AI工具集，它只是一个开发工具，模型师需要做特征、找算法、调参数，面对一个营销问题是需要自己想办法解决这个问题，输出一个结果，并提交给到营销人员使用，大部分营销人员还不会使用，更别说很多公司还没有这样的模型师团队，找不到专家。
Datatist画龙科技的AI智能中心有银行、保险、证券、零售四个行业数百个专家算法模型，这些模型都已经由经验丰富的专家团队开发成产品，并且在市场上进行了数百次验证，实现一天即可完成上线，全都可以模块化单独部署。
通过各类模型可以直接输出潜在商机，并对于潜在商机进行排序，方便运营人员直接查看商机（人群包）拖拽使用，并且这些商机已经和企业自建的营销自动化系统打通并对接好，可以直接进行触达，实时跟踪活动效果。
参考上图我们看一下传统运营流程和AI智能运营程的对比。很多企业还处于第一条线，让营销执行路径自动化，提高效率。但在提高效率之前，必须要保证运营效果。所以Datatist画龙科技在所有的运营执行流程都添加了智能运营决策引擎，保证每个运营执行流程的决策是对的，来保障运营效果。
Datatist画龙科技的营销分析中心可以实时汇总分析结果，衡量每个活动投入产出效果，还可以分析转化率趋势，多维度下钻分析，洞察转化薄弱点，针对性优化问题。
Datatist画龙科技营销内容中心已经对全渠道内容接入管理，丰富的内容模板，支持多种内容媒体、运营玩法，并且活动数据可以实现闭环回收结果进入Database.
Datatist画龙科技的营销权益中心部分，主要来分享权益联盟以及为什么要搞权益联盟？主要原因是现在很多平台获客成本太高，权益联盟可以帮助品牌权益可实现公域异业拉新投放，并通过权益联盟AI专家模型精准匹配，降低拉新成本。
比如中国联通可以给海尔拉新，海尔可以给云闪付拉新，云闪付可以给苏宁易购拉新，苏宁易购可以投到云闪付，云闪付可以在海尔支付场景下使用，海尔又可以通过联通发一个彩信，将线索导到三翼鸟个平台上，简单来说，这就是一个互相拉新、互相促活的过程。权益联盟中的所有品牌之间都可以互相拉新、促活，可以大幅度降低成本。另一个特点是，企业不用单个采购权益，Datatist画龙科技的权益联盟上有各种权益，大家直接使用。
最后讲一下Datatist画龙科技的外部数据。我们已经跟权益联盟中的部分企业形成了外部数据的合作，可以直接到他们数据源里通过我们去挖掘商机，并且通过对方的平台直接触达，帮助企业直接做投放转化，或者把沉默用户唤醒。
最后要强调一下营销数据中心。我放在最后讲，因为我们在一些企业现场实施的时候，被问的最多就是这个问题：Datatist画龙科技的数据中心和大数据平台有什么关系？
其实Datatist画龙科技现在搭建的营销数据中心是专门面向业务、服务运营的全端数据接入、整合的营销数据库，所有东西都要为营销人员进行二次加工，进行个性化服务的目的，而不是到基础数据中台里面调数据，进行组织应用的场景。
今天在场有很多公司高层，再来讲下智能运营的组织架构改革。很多传统企业大部分时间是由基础数据团队直接服务业务人员（包括业务部门、市场营销、客服部门），这种模式其实是不合适的。
基础数据团队首先要解决数据打通、数据治理和数据共享问题，然后配备数字化运营团队来做商机挖掘、决策支持和运营分析来支撑或者服务每个业务部门。这样方便同时开多场活动，快速做好活动策略以及分析报告。
在优化后的组织架构中新增了CMO运营部门，针对这个部门中的一线业务人员（包括一线团队代理人、各个门店工作人员等），可以通过总部智能决策大脑赋能业务来指导一线业务人员使用。
总部智能决策大脑通过模型圈选出最有可能转化的名单，根据门店位置，将商机就近推送到各个门店的业务人员，方便一线的业务人员转化商机。这就是Datatist画龙科技强调的：总部应该成立CMO运营部门，把决策分化到一线门店、一线代理人、一线理财师。
再强调一下组织架构中的决策中心，这个团队的任务就是定战略、定KPI、破部门墙。这里要特别强调，不是抽某一个部门去担任领导，而是所有部门领导都要参与、一起协同，这个非常关键。
最近很多企业都在成立数字化转型小组，数字化转型小组真正意义是什么？真正数字化转型小组应该拆成两个团队，决策中心委员会和数字化运营团队。
只有真的能够顶层设计的人，才能进入决策中心部门。如果没有可以请专家，再跟领导们比如CEO、CFO等一起定战略，其他人都应该成为这个决策支持团队到一线服务业务，所有效果靠数据说话。
对比这两种组织架构，智能决策组织架构的优势是什么？传统的运营模式部门墙很明显，运营活动不能保证GMW和ROI。全生命周期运营模式，打通业务部门联合运营，可以优化全局ROI。
为了配合组织架构，服务器架构也要进行调整。在原有大数据中台基础数据人员基础之上，应该成立一个数字化营销团队，这个团队主要是服务业务的团队。这个数字化营销团队要有自己的应用型数据库和应用型服务器，才能有效服务业务。
讲述两个案例。上图为某财富公司搭建的全生命周期体系，每一个流程节点应该做什么关键举措（营销活动规划）非常清晰，主要是针对每个环节指标体系的建立，然后再到下一个环节线索分配。
很多财富管理公司都有代理人、理财师，需要做线索分配，把最好的线索分配给最好的理财师。关于客户评价体系和理财师评价体系需要单独建，还需要提供理财师画像，分配模型，比如入会有哪些关键指标和关键营销动作，每一个环节都要一步步往前推。
最后就形成一套完整用户生命周期流程，此流程里面沿着用户生命周期和会员成长体系，每一步骤都会自动执行。比如产品推荐调用产品推荐模型，做内容推荐调用内容推荐模型，其他有些深入方法自动触发就行了。再针对每个环节都要设计自己相应的运营活动，并对运营活动做智能分析。
最后讲一点，就是人才培养。这里强调的是培养综合性人才、复合型人才，让他们既懂科技又懂运营，既懂互联网又懂金融，既有产品的经验又懂服务，然后从赋能企业降本增效的角度出发。
希望能今天的干货分享能够给各位带来启发，让企业拥有一个真正能决战ROI的智能运营体系。
在2022世界人工智能大会商业AI高峰论坛上，Datatist画龙科技创始人兼董事长宋碧莲博士发表了主题为《商业AI智能运营决策大脑的市场痛点、产品特点和行业应用》的演讲。
以下为宋碧莲博士在2022世界人工智能大会商业AI高峰论坛的演讲实录：
总的来说，如果企业私域运营建设还处于1.0阶段，那么Datatist画龙科技的智能运营决策大脑就是“特效药”——见效快、效果好。如果企业私域运营建设已经进入2.0阶段，那Datatist画龙科技可以为企业搭建让业务降本增效的私域智能化运营体系，来赋能企业私域运营。此阶段要特别强调一点，不能脱离业务建设私域。
现在市场上常见的数字化运营体系是如何搭建的？上图比较经典，大多数企业搭建了CDP、标签自动化营销系统、营销分析系统等，这些系统搭建完成后部分也能做成闭环，区别在于标签多不多？营销自动化建的渠道多不多？能赋能的场景多不多？营销策略大部分依靠人工策略或者标签策略，再通过A/B测试去试验这个策略好不好，这个是比较常见的做法。
Datatist画龙科技是如何做的呢？主要区别就是中间部分模块的区别，Datatist画龙科技不使用人工策略，而是通过人工智能策略针对不同行业、不同场景都有特定的策略引擎，这个策略引擎可以帮助企业输出最优解，包括人群、内容、权益、渠道等。
大家可以看一下两种策略引的对比。人工策略做大量标签进行实验，不但耗时长而且成本很高，需要大量的分析师不断地做各类测试，最后也没有找到特别有效的策略。
而使用智能决策这种策略，不但速度快，一天即可完成上线，而且成本低不需要大量的分析师，还可以帮助企业从各个方面找到最优的策略，ROI效果也非常好。下面给大家分享效果这么好的智能化运营体系是如何创建？
首先，搭建营销管理系统。以前在企业运营模式是这样的：营销人员开活动，需要麻烦内容设计团队创造文案素材，营销人员再根据策略、规则从基础数据中筛选人群包，通过人工传递人群和素材，假如这个触达用户的渠道是客服渠道，等活动执行完成后，就需要专业分析师团队来出分析报告。
如果没有专业的运营分析团队，那么还需要找基础数据团队出分析报告。每次活动素材、数据都不在一个平台上，没有系统来沉淀结果，也没有闭环的跟踪数据，最重要的是没有一个生命周期管理的方法论。如果想要多做几场活动，这些流程就要重新设计，整个过程非常长。Datatist画龙科技就先从这方面开始优化，将IT和运营分开，让IT解放出来，整个营销活动素材、内容、标签、渠道全部要统一在一个平台上。
举个例子，把所有体系化用户标签统一到平台上，场景先构造出来，接着就是各种触达通道全部汇到一起，还有用户权益，包括外部权益、内部权益以及玩法全部集中到一个平台上。
接下来，运营人员就可以根据策划好的流程开始开活动：可以快速做各种A/B测试，并且可以自动触发、自动执行。因为在平台上有用户全生命周期的概念和活动管理的流程，所有活动都能有效管理跟踪，所有营销活动立即就能看到结果。
做APP运营是一个相对比较麻烦的事情，比如说证券公司每天都要运营APP资源位，如果一个资源位要开10个活动，那这10个活动每次要单独开发，此环境下千人千面的概念是比较难实现的，实时推荐更难实现。
同一个位置没有办法排优先级，流量很难分发，没有办法排重，防骚扰等等诸多困难。所以就要做千人千面，每个用户都看到的活动都不一样，这是有一套非常完整的控制流程，运营人员可以自动完成决策配置，最大的优势就是提升效率。
其次，要做好智能营销系统，最重要的就是圈选人群。圈选人群以前的做法是运营成员提一个标签需求，给基础数据团队用一两周时间开发一个标签。如果做活动，发现通过这个标签圈选的人群效果不好，就再提一个需求，重新开发标签，如此往复，会耗费大量的人力和时间。
想真正做好体系化用户标签，就要从属性标签、行为标签、交易标签、预测标签等各个方面进行完善，形成营销标签特征。比如Datatist画龙科技曾帮助某股份制银行搭建上万个营销特征库，这样可以大大提升营销效率。
标签画像、生命周期的分层、用户漏斗、用户360画像等模块统一管理，方便运营人员可以随时查看，效率也得到了大幅度提升，并且能找到真正对营销效果有影响的决定因子。
接下来介绍Datatist画龙科技AI智能中心，很多人会问AI智能中心和企业已经上线的AI系统有什么区别？其实很多公司上线AI系统是一个AI工具集，它只是一个开发工具，模型师需要做特征、找算法、调参数，面对一个营销问题是需要自己想办法解决这个问题，输出一个结果，并提交给到营销人员使用，大部分营销人员还不会使用，更别说很多公司还没有这样的模型师团队，找不到专家。
Datatist画龙科技的AI智能中心有银行、保险、证券、零售四个行业数百个专家算法模型，这些模型都已经由经验丰富的专家团队开发成产品，并且在市场上进行了数百次验证，实现一天即可完成上线，全都可以模块化单独部署。
通过各类模型可以直接输出潜在商机，并对于潜在商机进行排序，方便运营人员直接查看商机（人群包）拖拽使用，并且这些商机已经和企业自建的营销自动化系统打通并对接好，可以直接进行触达，实时跟踪活动效果。
参考上图我们看一下传统运营流程和AI智能运营程的对比。很多企业还处于第一条线，让营销执行路径自动化，提高效率。但在提高效率之前，必须要保证运营效果。所以Datatist画龙科技在所有的运营执行流程都添加了智能运营决策引擎，保证每个运营执行流程的决策是对的，来保障运营效果。
Datatist画龙科技的营销分析中心可以实时汇总分析结果，衡量每个活动投入产出效果，还可以分析转化率趋势，多维度下钻分析，洞察转化薄弱点，针对性优化问题。
Datatist画龙科技营销内容中心已经对全渠道内容接入管理，丰富的内容模板，支持多种内容媒体、运营玩法，并且活动数据可以实现闭环回收结果进入Database.
Datatist画龙科技的营销权益中心部分，主要来分享权益联盟以及为什么要搞权益联盟？主要原因是现在很多平台获客成本太高，权益联盟可以帮助品牌权益可实现公域异业拉新投放，并通过权益联盟AI专家模型精准匹配，降低拉新成本。
比如中国联通可以给海尔拉新，海尔可以给云闪付拉新，云闪付可以给苏宁易购拉新，苏宁易购可以投到云闪付，云闪付可以在海尔支付场景下使用，海尔又可以通过联通发一个彩信，将线索导到三翼鸟个平台上，简单来说，这就是一个互相拉新、互相促活的过程。权益联盟中的所有品牌之间都可以互相拉新、促活，可以大幅度降低成本。另一个特点是，企业不用单个采购权益，Datatist画龙科技的权益联盟上有各种权益，大家直接使用。
最后讲一下Datatist画龙科技的外部数据。我们已经跟权益联盟中的部分企业形成了外部数据的合作，可以直接到他们数据源里通过我们去挖掘商机，并且通过对方的平台直接触达，帮助企业直接做投放转化，或者把沉默用户唤醒。
最后要强调一下营销数据中心。我放在最后讲，因为我们在一些企业现场实施的时候，被问的最多就是这个问题：Datatist画龙科技的数据中心和大数据平台有什么关系？
其实Datatist画龙科技现在搭建的营销数据中心是专门面向业务、服务运营的全端数据接入、整合的营销数据库，所有东西都要为营销人员进行二次加工，进行个性化服务的目的，而不是到基础数据中台里面调数据，进行组织应用的场景。
今天在场有很多公司高层，再来讲下智能运营的组织架构改革。很多传统企业大部分时间是由基础数据团队直接服务业务人员（包括业务部门、市场营销、客服部门），这种模式其实是不合适的。
基础数据团队首先要解决数据打通、数据治理和数据共享问题，然后配备数字化运营团队来做商机挖掘、决策支持和运营分析来支撑或者服务每个业务部门。这样方便同时开多场活动，快速做好活动策略以及分析报告。
在优化后的组织架构中新增了CMO运营部门，针对这个部门中的一线业务人员（包括一线团队代理人、各个门店工作人员等），可以通过总部智能决策大脑赋能业务来指导一线业务人员使用。
总部智能决策大脑通过模型圈选出最有可能转化的名单，根据门店位置，将商机就近推送到各个门店的业务人员，方便一线的业务人员转化商机。这就是Datatist画龙科技强调的：总部应该成立CMO运营部门，把决策分化到一线门店、一线代理人、一线理财师。
再强调一下组织架构中的决策中心，这个团队的任务就是定战略、定KPI、破部门墙。这里要特别强调，不是抽某一个部门去担任领导，而是所有部门领导都要参与、一起协同，这个非常关键。
最近很多企业都在成立数字化转型小组，数字化转型小组真正意义是什么？真正数字化转型小组应该拆成两个团队，决策中心委员会和数字化运营团队。
只有真的能够顶层设计的人，才能进入决策中心部门。如果没有可以请专家，再跟领导们比如CEO、CFO等一起定战略，其他人都应该成为这个决策支持团队到一线服务业务，所有效果靠数据说话。
对比这两种组织架构，智能决策组织架构的优势是什么？传统的运营模式部门墙很明显，运营活动不能保证GMW和ROI。全生命周期运营模式，打通业务部门联合运营，可以优化全局ROI。
为了配合组织架构，服务器架构也要进行调整。在原有大数据中台基础数据人员基础之上，应该成立一个数字化营销团队，这个团队主要是服务业务的团队。这个数字化营销团队要有自己的应用型数据库和应用型服务器，才能有效服务业务。
讲述两个案例。上图为某财富公司搭建的全生命周期体系，每一个流程节点应该做什么关键举措（营销活动规划）非常清晰，主要是针对每个环节指标体系的建立，然后再到下一个环节线索分配。
很多财富管理公司都有代理人、理财师，需要做线索分配，把最好的线索分配给最好的理财师。关于客户评价体系和理财师评价体系需要单独建，还需要提供理财师画像，分配模型，比如入会有哪些关键指标和关键营销动作，每一个环节都要一步步往前推。
最后就形成一套完整用户生命周期流程，此流程里面沿着用户生命周期和会员成长体系，每一步骤都会自动执行。比如产品推荐调用产品推荐模型，做内容推荐调用内容推荐模型，其他有些深入方法自动触发就行了。再针对每个环节都要设计自己相应的运营活动，并对运营活动做智能分析。
最后讲一点，就是人才培养。这里强调的是培养综合性人才、复合型人才，让他们既懂科技又懂运营，既懂互联网又懂金融，既有产品的经验又懂服务，然后从赋能企业降本增效的角度出发。
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【台州市椒江区基础设施投资公司(国银鼎信)：弘扬伟大建党精神】友李女士是一名全职太太，平时闲来无事。家里先生就和她商量是不是可以做些投资理财，反正时间也比较宽裕。但是李女士一直不知道如何理财，主要是理财品种太多，希望平台金融理财师能够介绍一下在家的家庭主妇如何理财呢?如果家庭主妇想理财，首先您要了解目前市场上有哪些理财产品，目前理财产品基本分为以下几类：
1、保本型投资理财产品：主要是存款，不过目前的行情即使是定期，名义上有些利息，肯定跑不赢CPI。还有就是债券，债券和存款相类似，理论上可以保本。2、风险性投资理财产品：股票、外汇、黄金、期货等这些产品都是回报非常丰满，但是风险也是非常吓人的。3、稳健性投资理财产品：基金、P2P等产品属于回报率尚可同时又能兼顾风险保障。介绍完目前的投资理财产品类型，咱们再来说说家庭主妇该如何理财呢?平台金融理财师觉得首先一定是将自己划分好类型，就是您到底是要求保本的保守型选手;还是回报第一，不惧风险的风险不敏感选手;或者是稳健型的既可以承受一些风险的选手。只要您明确了您自身的定位投资产品的选择就不成问题了。以上内容由编辑，如想了解更多理财内容请继续关注，小编将给你提供更多、更好、更专业、更全面的投资理财知识，让你也能成为一个理财高手!
1、保本型投资理财产品：主要是存款，不过目前的行情即使是定期，名义上有些利息，肯定跑不赢CPI。还有就是债券，债券和存款相类似，理论上可以保本。2、风险性投资理财产品：股票、外汇、黄金、期货等这些产品都是回报非常丰满，但是风险也是非常吓人的。3、稳健性投资理财产品：基金、P2P等产品属于回报率尚可同时又能兼顾风险保障。介绍完目前的投资理财产品类型，咱们再来说说家庭主妇该如何理财呢?平台金融理财师觉得首先一定是将自己划分好类型，就是您到底是要求保本的保守型选手;还是回报第一，不惧风险的风险不敏感选手;或者是稳健型的既可以承受一些风险的选手。只要您明确了您自身的定位投资产品的选择就不成问题了。以上内容由编辑，如想了解更多理财内容请继续关注，小编将给你提供更多、更好、更专业、更全面的投资理财知识，让你也能成为一个理财高手!
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