数据是营销决策的关键驱动力，通过对营销过程和结果的量化指标进行评估，可以更准确地了解营销活动的表现，从而优化营销策略；通过数据分析和归因分析，可以找出影响转化的关键因素，提高营销效果；利用数据驱动决策可以帮助企业更好地了解客户需求和行为特征，从而制定更加精准的营销策略。
所有的营销过程与结果都应当被量化成指标，做到可进行评价。所有的结果指标同时也需要与大量的过程指标、相关影响因子不断进行归因分析，从而帮助营销人员找出最佳的转化路径；
当前营销环境下数据分析与决策的困境
当前营销科技水平下，数据分析与决策仍高度手工化，无法达到智能的程度。
首先，营销数据分析与决策主要以人工手动形式进行，营销系统仅能对营销的一系列指标数据进行简单的统计；
其次，这些数据背后的含义、代表的归因关系等完全依赖业务人员进行分析与总结；
最后，仍然离不开极其专业的分析人员基于相关的数据以及企业营销目标与策略，人工制定下阶段的营销决策。
大模型带来数据决策新范式
随着大模型的快速发展和广泛应用，其对于营销数据驱动决策的赋能作用日益凸显。
大模型可以基于历史数据快速生成营销决策建议，让营销策略制定更加高效。大模型具备优秀的语言理解能力和思维链推理能力，能够将营销链路的过程日志化、文本化、向量化，并将其以某种星型结构存入向量库。
同时，将历史的所有决策过程、决策结果同步到知识库中作为目标样本，通过调用大模型的语言理解能力和思维链推理能力，再结合一定的结构化推理流程或模板，大模型能够直接对历史的营销流程进行分析，并根据历史的决策经验生成相应的营销决策建议。
业务人员可以根据这些策略与建议进行改造或修饰，快速制定出营销策略。这种方式相较于传统的手动决策方式更为高效、准确和智能化。在过去，这种层面的决策主要依赖于专业分析人员的经验和判断，但受限于人类的分析能力和计算能力，难以实现全面、准确的营销策略制定。而大模型的出现使得机器能够模拟人类的分析过程，自动生成决策建议，从而减轻了人类的工作负担，提高了决策的效率和准确性。
大模型开启数据决策智能化时代
大模型时代数据决策的未来将更加智能化和自动化。随着大模型的持续发展和应用，未来的数据决策将更加依赖于机器学习和人工智能技术。通过结合大数据和人工智能技术，我们将能够更好地利用数据驱动决策，提高营销效果和客户满意度。同时，未来的数据决策也将更加注重个性化和精细化，通过深度学习和用户画像等技术，能够更好地了解客户需求和行为特征，从而制定更加精准的营销策略。
为了更好的利用大模型赋能营销科技，深层挖掘客户需求。作为领先的对话式AI技术解决方案提供商，中关村科金将联合中国信通院人工智能创新中心、人工智能关键技术和应用评测工业和信息化部重点实验室主办2023大模型产业前沿论坛。期间，中关村科金将发布国内头个企业知识大模型以及基于大模型打造的多场景AI应用产品矩阵。
（辛文）
