公域流量的获取成本不断攀升，而私域则提供了一种更加稳定、可持续的发展路径。通过精心运营私域，企业能够培养出高度忠诚的用户群体，提高用户的生命周期价值，从而实现业务的持续增长和品牌的长期发展。本文将深入探讨企业私域从0到1的关键步骤，包括认识私域、明确目标与策略、选择平台与工具、打造优质内容、吸引用户、运营用户以及数据分析与优化等方面。

本文详细解析了8大平台49个引流入口的操作方法，涵盖线下实体店铺、电商平台、社交媒体等多场景，助力企业减少对第三方平台的依赖，提升客户忠诚度与转化率。通过实际案例，展现私域流量建设对于品牌长期发展的关键作用，是企业在数字化营销道路上不可或缺的指南。

本文将带您领略奥运如何成为旅游热潮的催化剂，探究兴趣爱好如何引领年轻一代的旅游趋势，以及出境游市场正在经历的颠覆性变化。

本文将深入探讨如何通过数字化营销策略，特别是利用客户数据管理平台（CDP）和高级分析模型，有效提升针对高净值客户的服务质量和营销成效，从而帮助金融机构实现持续增长。

本文通过分析一个实际的招标文件案例，揭示了当前B2B营销项目在需求设计中普遍存在的问题，并提出了一系列针对性的建议。这些建议旨在帮助甲方更有效地规划和执行数字化项目，确保项目能够真正提升业务价值和效率。

最近几年各行各业都在向数字化、线上进军，包括营销领域。而数字化营销的发展包括六个方面，这篇文章，作者做了一个简单的解读，供各位参考。

在数字化营销浪潮中，短视频与投放广告，哪一个更胜一筹？品牌营销时，选择哪一个进行投放，会更有优势呢？

AIPLA模型是面向C端用户的一个非常好用和经典的用户生命周期模型，在本篇文章中，作者详细介绍了AIPLA模型的原则和用法，希望能帮到大家。

召回模型是数字化营销业务中的核心环节，它决定了用户能否看到与自己相关的内容，从而影响用户的满意度和转化率。 传统的召回模型通常基于用户的行为数据和内容的特征数据，通过一些简单的规则或机器学习算法，来计算用户和内容的匹配度，然后按照一定的排序规则，向用户推荐最匹配的内容。 然而，这种方法存在一些局限性，比如数据稀疏、内容冷启动、用户兴趣变化等，导致召回效果不理想。 随着人工智能技术的发展，特别是近年来出现的一些人工智能大模型，如GPT-3、BERT、DALL-E等，为召回模型提供了新的思路和方法。 人工智能大模型是指那些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性能，甚至超越人类的水平。 人工智能大模型的优势在于它们能够从海量的数据中学习到丰富的知识和语义，从而实现对用户和内容的深度理解，进而提高召回的精度和效率。 本文将从产品经理的视角，介绍如何应用人工智能大模型实现基于综合分析的召回模型，主要包括基于用户兴趣的召回模型和基于语义理解的召回模型，以及它们在电商、广告营销和用户增长等数字化营销业务中的应用场景和效果。 旨在帮助产品经理和运营人员了解人工智能大模型的潜力和价值，以及如何利用它们来优化数字化营销业务的召回效果。

召回模型是一种在数字化营销中广泛使用的机器学习模型，它的作用是根据用户的特征和行为，从海量的候选物品中筛选出最有可能被用户感兴趣或点击的物品，从而提高用户的满意度和转化率。召回模型的优化是一项重要的工作，它涉及到如何选择合适的召回模型类型，如何设置合理的召回模型目标，以及如何采用有效的召回模型方法。本文从产品经理的视角，介绍了召回模型的定义、作用、类型、优化的意义、目标和方法，并且给出了一些实例和示意图，帮助读者理解和掌握召回模型优化的基本概念和技能。

让我们从一个故事说起，从用户洞察、关系建立、策略制定等方面进行探讨，看看证券公司是否可以像主人公一样做用户运营。

活动作为拉新促活的有效手段之一，一直以来都备受金融机构的重视。但现有的Saas系统较少能满足机构的要求，以及现在前沿的数字人、VR等技术，都给金融机构做活动带来了新的挑战。这篇文章，我们就来分析下这个问题。