AI营销的三角引擎结构
“AI营销”是一个看上去很美，实际落地很难的概念。 首先，场景碎片化，是AI营销落地难的核心问题之一，营销场景颗粒度过细，多触点策略需高频实验迭代，现有AI系统难以动态适配碎片化业务流程，易导致策略执行偏离业务主航道； 其次，技术堆叠，难以调优的问题尤为突出，叠加大模型技术却忽视调优适配，混淆”技术先进性”与”场景适用性”。最后，闭环断裂，触达后无法追踪和反馈； AI驱动的营销触达缺乏效果追踪机制，技术侧与业务侧的知识断层易引发”数据幻觉”； 营销的最终目的不仅是完成触达，还需追踪效果并进行优化。然而，现阶段在数据追踪与优化反馈环节场景AI仍存在较大缺陷，Chat BI目前仅存在于构想。在缺乏业务场景认知的情况下，AI极易出现“幻觉问题”，即在没有真实数据支撑的背景下生成脱离实际场景的内容。
归根结底，这一问题的本质在于：Agent在当前的技术节点，尚未能够理解业务场景，且上下文仍存在幅度限制。
01、AI营销不是“工具组合”，而是“系统工程”
在构建AI营销体系时，我们的核心理念并非简单堆叠大模型和功能，而是构建一个具备可持续优化能力的系统化工程。通过点对点模块化实现的方式，将每个产品模块独立封装，确保每个模块既能灵活调用。
另一方面，我们采取了 “人工反哺 + 策略引导” 的方案，将业务数据通过人工筛选、提炼和标注后，反哺至模型，以此强化 AI 对业务场景的理解和执行能力。
七陌的策略核心是 “搭建一个能跑的引擎”。实质是将大模型嵌入到具体业务场景中，通过策略化输入，利用业务数据对模型进行持续优化，逐步提升模型对场景的认知精度和执行效率。
如此一来，模型不仅能在单点任务中输出结果，更能在数据流转中不断进化，最终构建出一个具备长期优化能力的营销闭环系统。
02、AI营销三角引擎结构的三个支点
第一，业务场景模块化，形成有效触达路径。即营销已经落地的功能，包括意图打标，思域话术助手，自动执行任务等。
第二，筛选现有技术解决当下的业务需求，选取当前技术中的最优解，进行合理的资源投入。
第三，闭环构建，从数据反馈到业务再优化。在各模块之间打通数据传输路径，让模型不仅能优化当前数据，还能借助其他模块的数据，实现多模块联动优化。
容联七陌三角引擎结构的核心目标，不在于构建单一功能强大的AI模型，而是通过模块化设计、轻量化模型部署与数据闭环优化，形成持续进化的智能营销引擎。
这一策略，既解决了当前大模型单点突破而整体结构不通畅的问题，又避免了重技术投入而场景无落地的窘境。
最终目标，是构建一套能够在实际业务场景中跑通、跑稳、跑准的营销AI闭环系统，而不仅仅是单点功能的展示或技术炫技。
营销场景AI应用范式
在营销场景中，核心问题是如何让 AI 模型真正“跑起来”，而不是仅仅停留在技术展示层面。 01、智能外呼：明确角色边界，聚焦执行优化 智能外呼技术具备稳定的批量外呼能力，系统可基于既定策略批量执行外呼计划，并通过智能标签、客户筛选实现任务闭环。 在这个业务场景，我们选择传统的配置化解决思路，而非AI角色执行，这里是典型的技术堆叠陷阱。 02、ASR：精准识别，多语种覆盖 ASR模块是2024年重点优化方向，目前已支持中英自由说、英粤混合识别，并进一步扩展至东南亚多语种及国内部分方言。 当前通用字识别率已达 90%； 下一步优化方向：基于现有数据加强方言优化与场景优化，特别是在销售对话、长尾客服等场景下，通过优化模型参数减少误判，提升识别率。 03、TTS：关注前沿模型，强化情感表达 当前TTS模型仍采用传统链路，但国际市场上已出现情感模型和端到端模型。 持续关注：TTS模型的发展，以应对客户对拟人化、情感化语音输出的需求； 短期策略：基于现有TTS模型链路，通过语气、停顿、语速调优提升语音合成的自然度与流畅度。 04、实时标签：优化话术生成，动态调整策略 现有标签功能已支持实时标签生成与优化，覆盖关键词、用户行为、情绪波动等多个维度。 在对话过程中，AI可基于标签对话术进行优化调整，实现针对性引导； 随着对话深入，标签不断更新，这些数据将作为后续优化话术生成的基础素材，用于反哺AI模型，提升其对业务场景的理解。 05、BI数据闭环：快速响应，敏捷调整 当前BI模块仍以数据看板 + 报表构建为核心，通过人工策略调整实现对话过程中的数据反馈。 在缺乏成熟 AI BI 系统的情况下，短期内仍将采取人工策略 + 数据实时回流的模式，确保模型优化过程中的数据完整性与准确性。AI-CALL应用实践
背景： 近年来，养老险需求有所增长，但由于业务量激增，营销团队面临着订单积压、电话跟进不足的问题。团队规模有限，难以覆盖庞大的潜在客户群，导致部分意向客户被遗漏。同时，虽然接通率有所保障，但由于话术不统一，实际转化效果并不理想。 解决方案： 案例清洗与标签生成： 将订单数据输入AI-CALL系统，通过外呼模块进行首轮筛选； 根据通话过程中客户的语气、反馈内容，AI自动生成标签，区分高、中、低意向客户； 数据回流至 CRM 系统，形成 多维度客户画像，为后续人工跟进提供策略依据。 AI 外呼引导与销售辅助： 在接触到有明确购买意向的客户时，AI会进行二次引导，将对话引向具体产品推荐、产品试用、邀约咨询等环节； 同时，将AI获取的数据信息进行汇总，帮助销售人员识别客户的关注点与疑虑； AI 不仅仅是任务执行者，还在逐步进化为 销售助手，将有效对话内容实时记录并转化为标签，供后续跟进参考。 运营结构优化： 在优化 AI 外呼策略后，团队的角色分工也发生了变化； AI批量筛选客户线索，销售人员集中精力于高意向客户的深度转化，提高了整体人效； 例如，过去1人最多同时管理20通电话，但引入AI后，1人可同时管理4-8 个AI席位，通过监控AI外呼数据，快速锁定重点客户。 成效： 项目上线后，客户筛选效率提升，每年节省运营成本超300万元； 客户订单积压率下降 ，高意向客户转化率显著提升； 通过对AI对话过程中的数据回流优化，逐步完善标签系统，使得AI的识别精准度和话术生成能力不断增强。
智能营销的下半场
01、能力解锁：技术模块化，持续优化升级
02、结构联动：从人机协同到模型驱动
03、智能体驱动：从知识问答到业务代理
04、数据闭环：数据优化场景，场景驱动进化
在AI时代，类似于容联这样的SaaS服务商、SaaS能力提供者和toC的企业实际上都处于同一个战壕之中，只有各方相互的坦诚地进行深度沟通、互相理解，并且选择最适合的能力才能把业务做好。
未来，希望各方一起携手共进，做大做强，再创辉煌！
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