99%的企业，正用最先进的AI，做着最平庸的事。
今天，在之江实验室听了几场关于人工智能的分享，很有启发。
其中，“数据—模型—应用”这一闭环路径理解尤为深刻。让我联想到很多企业在使用AI落地时遇到的一些真实场景和问题。
比如，在一个制造企业中，产能虽高，但效率可能不高，因为某个零部件管理环节却常常成为瓶颈。人工智能恰恰能在这类，复杂、耗时、费力的环节中，释放最大价值。
但问题是，通用的AI模型往往并不“通用”——真正有效的，是需要那些经过企业内部数据专门训练的模型。
听到这里，我就拿私域运营来说。
今天，像生成朋友圈文案、社群内容……这类通用型任务，用豆包、Coze、DS等工具很快就能完成。它们确实提升了效率，但也容易带来内容的同质化，缺乏人情味和品牌感，用户屏蔽率高。
如果我们希望内容更个性化、更精准，通用大模型就很难实现了。
这时候，必须提升模型的“精准度”，训练我们自己的智能体，让它更懂我们的产品卖点、更理解我们的用户。
怎么做到？除了输入产品手册、用户画像这些基础信息，我们还需要更多“内部养分”，比如用户的基本信息、客服沟通记录、用户评价、购买行为数据……，把这些数据不断“喂”给模型，它才能逐渐理解我们品牌语境，写出更精准、更具品牌感的文案。
你看，这就是“数据—模型—应用”的一次闭环验证。
前两年在做消费者数字化项目中，就是苦于没有这样的大模型，很多只能用人工，费时费力成本高，好多关键的精细化运营动作就大打折扣。
今天，我发现，越是关键、复杂的业务环节，越值得用这样的方式训练专属模型，所以现在营销智能体越来越多。
再举个例子。
在私域运营中，我经常还强调“6次触达原则”——企业每年能够与用户进行6次友好、深度的互动，传递价值而非广告，就能极大的维持用户的记忆与信任，促进复购。
比如针对钻石用户，触达场景可能包括生日、维保提醒、会员福利日、妇女节、父亲节、品牌沙龙等。不同行业、不同产品，这6个场景也各不相同。
我还做过数据对比，开展6次互动能够将整体提升复购率37%以上。
但是过去，即便设计好了这6个触达时刻，执行上却非常困难：统一的话术、依赖人工节点与标签筛选、手动发送……虽然有效，但效率低，还容易因千篇一律造成骚扰。
不过现在，通过AI智能体，完全可以解决这些问题。我们可以构建一个“6次触达模型”的智能体，将用户数据不断输入、训练，让模型越来越懂用户，执行也越来越精准、自动。
最后，随着企业用户数据中台数据越多，它就会越智能，这种对用户的触达，就变成关怀式的的情感营销。
到时候，这就成为AI＋私域的真正价值，帮助企业实现提效、增收、降本。
但这一切的前提，是数字化，沉淀数据。
这包括一切可数据化的数据，当然还是根据企业解决的问题相关。
用户的基础信息、交易数据、评论、客服记录、投诉内容，甚至金牌导购成功解决问题的对话过程…，都是非常重要的数据原料。
企业想要用AI解决关键问题，数据储备越丰富，模型才越有力量。
数据从哪里来？一部分来自系统自动记录，另一部分则需要主动搜集、萃取——比如客服对话、优秀员工的经验等等。
归根结底，企业需要哪些数据，取决于它想解决什么问题。
比如，如果我们希望用户在添加私域后，能由AI自动完成初步互动与多轮对话，因为这打招呼这个环节能够提升用户70%的信任度和记忆度。那就需要尽可能多的客服对话记录作为训练样本。
今天这场在顶级人工智能实验室的分享，让我更相信，不论企业规模大小，越是个性化、越是复杂，核心的业务环节，未来，AI就越能创造巨大的价值。
谁能抢先解决这些问题，用上AI，那竞争力就是指数级飙升。
只是，最终成功，都是始终围绕“数据—模型—应用”这一朴素的闭环展开。
用好AI，请先从数据开始。
文章来源：晏涛营销笔记
