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零售品牌的私域成长之路：如何构筑强大的私域运营框架
零售品牌推进数字化营销已经成为了必然趋势之一，那么，怎么做好数字化营销？关键点之一在于建立自己的私域运营阵地。这篇文章里，作者便做了案例分享和拆解，不妨来看一下。
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优秀的运营者，必精于观察和理解用户，掌握标签、画像和客群分析方法
结合用户分群、用户标签和用户画像，企业可以增强精细化运营能力，并促进增长。这篇文章里，作者就对用户标签、标签的生产与应用等方面做了解读，一起来看一下。
企业如何利用数字化营销，开展D2C销售模式，开启增长之路——美国D2C案例
不仅是网络原生品牌，现在，传统的零售巨头也在尝试DTC零售方式，这是为何？究竟什么是DTC模式？DTC模式又有哪些好处？这篇文章里，作者结合案例做了解读，一起来看一下。
人工智能大模型如何助力数字化营销流量策略优化
流量策略是指通过各种手段和渠道来吸引和留住用户，提高用户的活跃度和转化率，从而实现业务目标的一系列方法和措施。人工智能大模型是指具有超大规模的参数和数据的深度学习模型，它们能够在多个领域和任务上表现出惊人的智能和创造力，为流量策略的优化提供了强大的支持和可能性。本文介绍如何利用人工智能大模型进行内容策略、广告投放策略、用户体验策略和用户增长策略的优化，以及在这些过程中需要注意的问题和挑战。
商品工业属性画像：数字化营销的核心竞争力
商品工业属性画像是指对商品的各种属性和特征进行系统化的描述和分析，以便更好地了解商品的本质和价值。商品工业属性画像在数字化营销中有着重要的作用。本文从理论和实践两个方面，结合一些实际的案例和示意图，介绍商品工业属性画像的概念和方法、在数字化营销中的应用和价值，以及商品工业属性画像的具体操作和效果。
如何利用人工智能大模型分析流量来源，提升数字化营销效果
本文作者深入解读了如何利用人工智能大模型，如GPT-3，BERT，XLNet等，来进行流量来源分析，并利用这些模型的优势来提升数字化营销的效果。就让我们一起来看看吧！
用大模型生成用户画像，让数字化营销更精准高效
用户画像是数字化营销中的重要工具，它可以帮助产品经理和运营人员了解用户的需求、偏好和行为，从而提供更个性化和优质的服务。
本文介绍了用户画像的生成方法，包括特征提取、模型训练和用户画像生成三个步骤，并重点阐述了人工智能大模型在这些步骤中的作用。大模型是指具有超大规模参数和数据的深度学习模型，它们可以在多个领域和任务上表现出强大的泛化能力和创造力。
本文将展示大模型如何在特征提取中提高数据的质量和多样性，在模型训练中提高模型的性能和效率，在用户画像生成中提高用户画像的准确性和实用性。本文还将介绍大模型如何进行用户画像管理，包括用户画像的更新、维护和应用。
如何利用大模型分析用户数据，提升数字化营销的效果
用户数据是数字化营销的核心资产，分析用户数据可以帮助产品经理和运营人员了解用户的需求、行为和喜好，从而制定更有效的营销策略。本文将介绍如何利用大模型，即具有强大计算能力和数据处理能力的人工智能模型，来分析用户数据。
本文将从用户数据预处理、用户数据建模和分析用户数据中的大模型技术三个方面进行阐述，并且给出一些实例和示意图，帮助读者理解和应用大模型的优势。
如何利用大模型获取用户数据，提升数字化营销效果
本文介绍了大模型如何获取用户数据，提升数字化营销效果的方法和步骤，包括：
大模型获取用户数据的方式，主要有主动获取和被动获取两种，可以根据不同的场景和目的，灵活地选择和结合使用。
大模型获取用户数据的来源，主要有线上数据和线下数据两种，可以根据不同的场景和目的，灵活地选择和结合使用。
大模型获取用户数据后，还需要对用户数据进行一些处理，比如数据清洗、数据整合、数据分析等，从而提高用户数据的质量和价值，为数字化营销提供更好的支持和指导。
大模型在数据收集中的作用是非常重要和显著的，它可以帮助获取更多、更好、更有用的用户数据，从而为数字化营销提供更强大的支持和指导。
数据安全是指对用户数据进行一些保护和尊重，比如遵守数据保护法规、加密传输和存储数据、限制数据访问权限等，从而保障用户数据的安全、完整、可控。
如何利用大模型打造高效精准的用户画像
合理地使用大模型等技术，运营或者营销人员可以提升洞察用户的效率，更好地分析用户需求和用户偏好。这篇文章里，作者就从几个方面，介绍了大模型在用户画像中的重要性和应用方法，一起来看。