AI制造場景應用九宮格：企業前列選擇是重復性任務規模自動化隨著生成式AI在24年的持續爆火，AI賽道又成了香餑餑。工業場景存在環境復雜、系統集成、數據多類海量、流程嚴格、安全可靠要求高的特點，多因素交織影響生產與技術應用。工業AI在哪些工業場景可以應用，那些可以用的好，一直是我想梳理的課題。當今將從人的能力和場景任務復雜程度兩個維度對AI場景進行劃分，形成了下圖的九宮格過構建這樣的九宮格劃分，能夠精細定位工業生產各環節與AI應用的契合點，以便更好地利用工業AI提升生產效率、優化質量控制、挖掘創新潛力，實現工業領域的數字化轉型與智能化升級。自動化優先思維:自動化優先思維是一種在工作、業務流程或系統設計等諸多場景中，優先考慮運用自動化技術（無人化、少人化）來解決問題、完成任務或優化流程的思維方式。為什么要近幾年決策優化才火起來?為什么RPA+AI是所有才開始真正真正關注的方向?去思考當今哪些事會受AI影響?并且長期影響?哪些不會？從人的能力和場景任務的復雜程度2個維度疊加一起一看，就是九宮格的前列個：重復性臟活累活——這是企業短期內提效要重視，要能看得見的方面。基于此，這也能理解。 在線編輯，云端儲存。隨時制作、隨時下載、隨時發布！企業智能創意售后服務

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    近日，中國社會科學院信息化研究中心、中國科學院《互聯網周刊》、德本咨詢聯合發布《2023年度數字中國創新應用建設案例》榜單，珍島集團Marketingforce的“泛零售行業案例”入選。數字化應用SCRM案例分享“Marketingforce為我們提供的數字化方案，包含了客戶集成與分析、營銷自動化和客戶洞察分析、標簽體系、營銷觸達以及客群私域管理、多品牌業務線管理等模塊，為我們快速搭建起一套一體化能力強、靈活性、可擴展性和可維護性高的數字化、智能化平臺，適用于公司旗下多品牌的集中化營銷需求。”Marketingforce通過對某乳業客戶的挖掘和分析，結合企微SCRM對客戶行為模式、偏好和需求的洞察，幫助企業更好地理解客戶，從而制定更有針對性的營銷策略，提供更有針對性、更具個性化的商品推薦和服務。通過Marketingforce一體化智能營銷平臺的搭建，該乳業集團實現了跨品牌、跨渠道、跨鏈路的協作，從根本上打破了客戶難以統一、缺少系統科學的決策能力、營銷動作執行效率低、用戶畫像不精細營銷ROI低等經營難題。

    曾經輝煌的UTstarcom，在戰略迷局中苦苦掙扎；蘇寧日漸式微，對互聯網經濟的趨勢反應遲鈍；柯達公司百年滄桑，拒絕創新導致破產重組。這些曾經大名鼎鼎的公司，由于決策失誤而步入衰敗，企業并非試驗場，即便是大企業也難逃此劫，而對于中小企業而言更應謹慎每一步，一旦陷入錯誤的決策，摧毀可能近在眼前，重振機會或許難尋。很多中小企業規模較小，人員有限，決策往往依賴管理層的經驗，聽從大老板的意見，缺乏客觀數據和智能決策工具的支持，存在主觀決策風險，增加了決策失敗的可能性。在營銷方面同樣如此，缺乏對數據的重視或者關鍵數據指標的缺失，就像在沒有目的地的旅途中駕駛車輛，無法到達理想中的地方。而錯誤的決策不僅浪費時間、精力、成本，更可能使企業錯失獲客機會和良好的市場時機。用數據和工具引導決策不論是精細化營銷還是整個業務決策的管控，數據是一切管理的基礎。建立客觀、透明、量化的數據決策框架，對企業業務進行洞察，以避免過度依賴管理者的主觀意愿，能夠有效規避營銷決策失誤。T云產品一直以數據作為運作的基礎，通過數據支持企業決策，助力業績增長。 AI繪圖，無限創意。文生圖，圖生圖。

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    那么應該接觸多少次才能突破閾值？這個閾值次數肯定是因人而異的，如果必須說一個數字的話，營銷界認為7次是比較合理的，這就是有名的“7次法則”。當然7次法則的重點不是具體影響7次或者8次，而是重復的力量，畢竟“宣傳的本質在于重復，受眾的本質在于遺忘。”舉個例子：7-11是全國有名的連鎖便利店早期創業時，創始人曾面臨一個選擇：到底是先在全國100個城市各開一家店，還是先在同一個城市密集地開100家店？7-11后面選擇了“同城密集開店”的策略。因為密集開店除了能優化供應鏈之外，還有一個好處——突破閥值。用戶在這里看到一家店，又在那里看到一家店，當看到第7家、第8家……第10家店的時候，終于接受了這個品牌。等到7-11真正開到用戶家門口的時候，他們會覺得：老朋友終于來了。假設你是面對企業的大客戶銷售。前列次和客戶見面時，千萬不要假裝一見如故，使勁銷售自己、銷售產品。前列次見面的目的，是創造第二次見面的機會；第二次見面的目的，是創造第三次見面的機會。從第四次見面開始談產品，會有更大的成功概率。 企業智能創意售后服務

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