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    服務 300+ 出海客戶實踐總結,神策數據助力 AI 出海實現高增長

    2024年06月28日 11:01:58 來源:中文科技資訊

      當前,出海已經成為全球許多企業的重要發展戰略,中國 AI 企業更是抓住機遇,推進全球市場互聯互通,大力拓展海外業務,開啟 AI 出海高增長時代。

      本文將從 AI 出海趨勢、實踐等維度,深入解讀 AI 出海高增長背后的奧秘。

      一、AI 出海趨勢洞察

      目前,海外移動互聯網市場在行業、形式、受眾等多個維度正在進行持續優化,且出海趨勢愈發凸顯,偏向視頻內容和 AI 驅動。具體如下:

      1. 海外移動互聯網規模變動:AI 加持效用工具,出海應用持續投入

      隨著 AIGC 技術的快速發展和日益成熟,新型效率工具的使用大幅上升,備受市場關注,已經成為企業效率提升的重要手段。

      與此同時,AI 聊天機器人的數量快速增長,它不僅能夠通過學習和理解人類的語言與用戶進行對話,還可以根據聊天的上下文與用戶進行互動,進一步協助用戶完成一系列任務,活躍用戶持續突破新高。

      從行業支出同比增長率的角度來看,出海應用占比不容忽視,且多在短視頻直播、剪輯、網文等行業中。值得強調的是,用戶在娛樂流媒體、短視頻中的內部購買也在持續增加,這為應用的持續增長帶來了新的動能。

      2. 移動互聯網出海趨勢:視頻內容與 AI 驅動占據主流趨勢

      最近,隨著海外網絡基礎設施的發展,海外用戶在多元視頻、工具智能化、社交功能方向上的需求愈發凸顯,且在未來持續增強——用戶將越來越朝著 AI 原生方向發展,互聯網應用的 AI 化以及交流與互動的智能化將會對社交、視頻、游戲、攝影、工具等多個行業產生變革性的影響。

      3. 互聯網全球化融資方向:SaaS 擴展國際市場,AIGC 商業服務增多

      數據顯示,2023 年國內新科技出海融資相比 2022 年有所下降,資本在過去一年對出海的投資主要分布在營銷服務、AIGC、大模型等智能化領域。

      同時,國內的 SaaS 服務商在競爭相對飽和的情況下,也開始出海尋求國際市場機遇。

      4. 2024 年新科技出海趨勢展望:AIGC 深度應用,挖掘垂直品類新玩法

      接下來,AIGC 將會深度應用于各行業,多模態高質量內容生成及商業化落地是發展亮點,基于歐美用戶付費意愿強大這一現狀,充分挖掘新興市場痛點,并緊握 AI 驅動內容生成門檻降低、內容出海再被革新這一趨勢,加速落地精細化本土運營發揮價值。

      來源:《2024 移動市場報告》;《AI 潮起-2024 中國新科技出海報告》

      二、神策數據在 AI 出海領域的前沿實踐

      截止目前,神策數據已服務出海國際化客戶 300+,覆蓋 AIGC、跨境電商、金融科技出海、工具出海、游戲出海等細分領域。

      備受關注的是,神策數據積極探索 AI 在數據分析領域的應用,現已推出神策分析 Copilot,借助 AI 能力運用智能數據問答算法,聚焦分析軟件上手難、分析結果獲取滯后、分析工作瑣碎低效等痛點,實現自然語言交互分析,讓更多的人可自助數據分析和洞察,幫助用戶全面、深度、高效理解業務,做出更快更好的業務決策。

      舉個例子。

      神策分析 Copilot 在賦能業務人員自助分析的過程中,可以“秒級”產出可信的分析結果。

      對于常規的數據分析和細粒度的看數需求,神策分析 Copilot 能夠應用大模型技術理解用戶問題,自動配置分析模型。業務人員只需通過自然語言和神策分析 Copilot 對話,無需理解復雜的數據分析模型。比如,針對“同比分析最近 7 天 XX 品牌在不同城市的購買人數”,業務人員只需要基于企業在分析系統中沉淀的業務知識進行回答和智能配置,即可輕松完成自助分析。

      值得一提的是,神策分析 Copilot 具備可理解、可信任、可干預的特點,能有效規避大模型固有的幻覺問題,真正做到可用。在生成分析結果的同時,神策分析 Copilot 將展示分析模型和指標的應用來源,便于用戶理解、校驗分析邏輯和指標用法,以確保用戶選擇正確的指標。若分析結果不符合預期,用戶還能通過手動調整幫助神策分析 Copilot 持續學習,進一步優化結果的準確性。

      接下來,神策數據將探索 AI 在數據分析領域的更多應用,從自助看數、增強分析、數據洞察、高級分析等多個維度進一步提升應用效率。

      三、神策數據 AI 出海數字化運營解決方案

      神策數據為出海企業打造 AI 出海數字化運營解決方案,從數據根基建設,到產品層和業務層,圍繞提升拉新獲客效率、提升用戶使用深度、延長用戶生命周期、提升價值轉化效率等關鍵業務目標,全面賦能企業實現業績高增長。

      繪制(Map):繪制客戶全生命周期旅程,設計業務指標體系。

      埋點(Track):梳理客戶全生命周期旅程關聯觸點,完成 App、Web、落地頁 H5 等多個平臺的埋點數據接入,完成數據基礎建設。

      分析(Analyze):根據客戶全生命周期旅程不同階段的關注指標,進行深入的數據分析,診斷旅程連貫性,發現旅程痛點/待改進點。

      編排(Orchestrate):根據數據分析所提示的旅程痛點/待改進點,結合業務視角下對不同群體用戶的價值分析,合理編排用戶旅程,通過合適的觸點、內容、時機提升用戶體驗與價值。

      優化(Optimize):關注關鍵指標變化,對旅程編排方式進行靈活的動態調整與優化,以更好地實現用戶新旅程牽引。

      接下來我們通過三個典型場景進一步了解神策數據 AI 出海數字化運營解決方案。

      場景一:推廣渠道后鏈路追蹤

      為了更好地幫助企業在數據安全與合規的前提下,高效地追蹤海外多媒體平臺的投放流量,有效歸因分析投放效果,持續優化企業海外營銷,神策數據從專業性和效率最佳兩個角度綜合考慮,接入多家第三方移動 MMP 合作伙伴,包括 AppsFlyer、Adjust 等的投放歸因數據。同時,神策數據將歸因數據與神策數據在私域場景中合規采集的用戶行為數據關聯打通,為企業提供用戶全生命旅程的數據分析和營銷優化工具,幫助企業獲得更深入的洞察力、更高效的營銷活動評估能力,以及更精準的用戶行為分析能力。

      神策數據將營銷數據與行為數據串聯,深度分析投放效果。通過帶參數的鏈接和對接 App 后的歸因數據,企業可以通過神策數據多種分析模型,從多個維度深度分析渠道引流效果,更好地指導渠道投放策略優化。

      場景二:用戶體驗優化

      站內流量分發和運營位經營是用戶體驗優化、提高站內轉化的關鍵。通過運營位運營,讓承載內容/素材的各類運營位帶來更多的轉化效益。一方面在曝光量最大、形式最友好的運營位上,放置吸引力最強、轉化效果最好的內容;另一方面,不斷提升運營位后續流程的友好度,以提升轉化效率。

      除此之外,神策數據可以幫助企業對站內核心轉化鏈路數據進行實時監測、核心流程分析診斷、識別核心轉化的流失卡點,定位問題并通過 A/B 測試驅動決策,全方位實現用戶體驗優化和站內轉化提升。

      場景三:用戶精細化運營

      神策數據可以幫助企業基于用戶生命周期與細分層級,制定營收增長運營策略體系。

      在服務某頭部海外社交平臺數字化運營項目落地、實現不同階段用戶精細化運營的過程中,該平臺通過神策用戶畫像平臺建立用戶生命周期標簽體系進行用戶特征洞察,針對新用戶、活躍用戶、沉默用戶、流失用戶制定不同的運營策略:針對新用戶,在用戶首次登錄平臺的時候贈送新人大禮包;針對活躍用戶,推出充值可享 8 折的優惠活動……通過一系列運營計劃的自動觸達,該平臺實現了工作效率提升和轉化效果倍增。

      整體來看,神策數據為 AI 出海企業核心業務部門帶來的價值主要為:

      1. 產品團隊:一方面基于神策數據在垂直行業與客戶合作積累的產品迭代優化經驗,賦能企業的產品體驗提升;另一方面,通過對產品不同功能板塊的滲透率、留存率、訪問深度、轉化率以及用戶使用路徑的分析,優化產品體驗,提升平臺的用戶體驗及用戶粘性。

      2. 技術團隊:充分確保數據合規與準確。神策數據主推私有化部署方案,幫助企業在用戶授權后基于各國法律法規與行業標準,完成數據合規采集,確保數據安全,并基于用戶特點進行數據加密和脫敏,保證數據在采集、傳輸、存儲過程中的安全可控。與此同時,通過神策數據的埋點測試工具和可視化數據質量管理平臺,以及客戶端數據合規采集的經驗賦能,企業客戶可以全面確保數據的準確性,以及各客戶端、各業務條線數據口徑的一致性,滿足多場景、多渠道的業務分析要求。

      3. 業務/運營團隊:第一,評估各客戶端不同資源位的瀏覽點擊情況、用戶轉化貢獻度高低,提升各資源位運營效率;第二,用戶核心流程漏斗轉化監測,評估營銷活動效果,優化權益展示、價值引導,提升變現轉化的效果;第三,基于用戶行為數據及用戶畫像分析,對相同特征的用戶進行分群管理和精細化用戶運營,提升用戶粘性和運營效率。

      在大航海時代,神策數據希望通過完善的產品矩陣能力和豐富的行業實踐,助力 AI 出海企業數字化經營實現業務高增長。

      如果您對神策數據出海解決方案感興趣,可以關注神策數據公眾號,免費查看完整解決方案,并體驗 demo。

      文章內容僅供閱讀,不構成投資建議,請謹慎對待。投資者據此操作,風險自擔。

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    [No.X058-2]

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