在2024年的云栖大会上，神策数据黄震昕发表了一场主题为“大模型助力营销智能化升级”的演讲，探讨了如何通过AI与数据的深度融合，推动企业业务模式创新、运营效率提升以及市场竞争力增强。演讲中，黄震昕分享了神策数据在智能化营销领域的探索与实践，以及如何通过技术手段实现高效、可持续的增长。
神策数据作为大数据分析及营销科技服务商，其主要业务聚焦于CDP、数据分析及智能营销。自成立以来，神策数据一直保持着业内领先地位及前瞻性，目前业务已覆盖30多个主要行业，服务客户超过2000家，其中包括近百家Fortune 500公司及近千家上市公司。
黄震昕在演讲中提到，神策数据在数据分析及营销策略方面积累了大量方法论，是行业标准定义者，牵头制定了多个营销科技相关专利。随着AI技术的发展，神策数据开始思考如何将自身技术与AI相结合，以进一步提升数据分析与营销的能力。
在AI大模型革命浪潮中，神策数据接触AI及机器学习较早，最初的产品线是神策智能推荐。然而，由于定制化需求过高，没有成为大规模、标准化的产品线。直到ChatGPT4.0的出现，神策团队再次测试大模型在数据分析方向的能力，发现效果得到大幅提升，于是正式将AI提升为核心战略。
神策数据的理念也在不断更新，从“重构数据根基”到“打造数据闭环”，再到“AI + 编排客户旅程”。在数字化时代，企业的经营需求也从深度的用户行为分析转变到个性化、全渠道一致的客户体验。为了实现这一目标，神策数据总结出MTAOO方法论，包括绘制、埋点、分析、编排、优化五个阶段，帮助企业加速落地客户旅程编排，提升客户满意度与留存。
在客户旅程编排实践中，神策数据服务过的一家国有大行就是一个典型案例。该行提出了“零售 + 科技”的战略，需要制定数据驱动的业务增长策略。神策数据通过搭建CJO运营引擎能力、跑通基客客户旅程经营闭环、接入特色客群客户旅程等步骤，助力该行实现月活增长和AUM提升。
在将神策数据本身能力与AI结合的过程中，神策数据主要遇到模型性能、成本和响应速度三个问题。为了解决这些问题，神策数据对使用场景做穷举，探索大模型的边界，并将神策分析和策略设计的方法论及案例库融合进MTAOO，打造出三款神策数据AI产品：客户旅程GPT、数据分析Copilot及用户运营Copilot。
这三款AI产品分别对应客户旅程优化引擎、客户旅程分析引擎以及与客户旅程编排相关的全场景应用。客户旅程GPT主要功能是提高客户旅程编排的效率；数据分析Copilot则是一个数据解读助手，通过自然语言交互完成高效的数据解读；用户运营Copilot则在用户运营与AI大模型结合方面进行技术探索。
神策数据的AI产品矩阵已经初步形成，并在实践中不断优化和完善。以客户旅程GPT为例，它可以通过多轮自然语言对话，生成达到资深分析师水准的客户旅程及埋点文档，实现效率倍增。同时，神策数据也在找寻产品的试用客户，欢迎合作伙伴前来交流。
总的来说，神策数据通过AI与数据的深度融合，正在推动企业营销模式的创新与升级。未来，神策数据将继续探索AI技术在营销领域的应用，为企业提供更加智能化、高效化的营销解决方案。
