参与活动 x2 # 白皮书 # 领取红包 x3 # 硬脂酸锌 # 重要客户 # 南京地区 # 来自官网 i 规则 群体画像以个体画像为基础 , 展现群体的共同特 征 和偏好 , 包括客户来源 、阅读内容 、参与活动 、 互 动时间分布等信息 , 基于细分群体的画像进行 个性 化运营 , 为营销决策提供依据。 共同特征 高 价 值 PVC 来 自 公 众 号 领 取 资 地中海风格 简欧风格 新中式风格 混搭风格 群体画像和共同特征 分析细分人群背后的秘密 , 更好的了解您的客 户 累计关注粉丝数 396 已跟进粉丝数 61 已分配客服粉丝数 103 已跟进粉丝数 85 激 活沉 睡粉丝 数 66 家装日记 家具搭配 瓷砖选购 窗帘选购 验房小窍门 群体画像 回 复 关 键 词 T0 P 粉 丝 来 源 扫 码

能力使得模型能够 持续优化，适应不断变化的商业环境。 以下是 DeepSeek 大模型在 CRM 中的主要应用场景：  客户细分与个性化推荐：通过分析客户数据，将客户细分为不 同的群体，并为每一群体提供个性化的产品和服务推荐。  预测分析：利用历史数据和机器学习算法，预测客户未来的购 买行为和偏好，提前制定营销策略。  自动化客户服务：通过自然语言处理技术，实现自动化的客户 再者，大模型在客户细分和个性化营销中的应用也有显著优 势。传统的客户细分方法往往依赖于有限的变量，如年龄、性别或 购买历史，难以捕捉客户的深层次特征。而大模型可以通过对多维 数据的分析，识别出更加精细的客户群体，并为其提供高度个性化 的营销内容。例如，大模型可以结合客户的社交媒体行为、购物历 史、地理位置等多种数据，生成个性化的产品推荐或广告内容，从 而提高营销活动的精准度和效果。 此外，大模型还 生成自 然语言，具备强大的文本分析、情感识别和对话生成能 力。DeepSeek 大模型的核心优势在于其高度可定制性，企业可以 根据自身业务需求，对模型进行微调，从而更精准地服务于特定的 客户群体。 在 CRM 应用中，DeepSeek 大模型能够实现多种功能，包括 但不限于： - 客户意图识别：通过分析客户的语言和行为，准确识 别其需求和意图，帮助企业快速响应。 - 个性化推荐：基于客户的

决策与交互的重要路径，对通用人工智能的发展具有关键意义。梳理了具身智 能的核心能力维度，分析了当前标准化工作的进展与挑战，提出评测体系设计 原则与关键指标，探讨了典型评测方法与平台实践。尽管初步标准框架已形 成，但在多模态交互、群体智能等方面仍缺乏系统标准，评测工具亦亟待升级。 未来应完善分领域标准、建设权威评测平台、加快国际接轨，并同步推进伦理法 律规范，推动具身智能生态规范发展。 Abstract： Embodied 《国家人工智能产业综合标准化体 系建设指南（2024 版）》将具身智能列为人工智能关键 技术标准体系的重要组成部分 ［9］。该指南提出制定多 项具身智能相关标准，涵盖多模态交互、自主学习、仿 真模拟、群体协同等方面，体现了国家层面对具身智 能标准化的顶层设计和统筹规划。 在产业层面，AIIA 2023年牵头成立了具身智能工 作组，并于 2024 年发布了“具身智能标准体系 1.0”，成 为我国该领域首个体系化的标准框架 服务、陪护、教育等场景中发挥主动角色。该核心技 术的代表性标准及评测指标包括自然语言理解率、意 图识别精度、语境切换成功率、多轮对话完成率、交互 透明度等，典型场景包括陪护机器人、社交助理、群体 协同作业等。 f）系统集成与跨平台软硬件协同。具身智能系 统通常由多个功能模块组成，包括传感、认知、决策、 执行等，其运行依赖于高效稳定的系统集成能力。软 硬件协同、模块化架构与跨平台接口设计是推动具身

度）。通过对这些数据的深度分析，保险公司可以识别客户的潜在 需求和风险点，从而设计更具针对性的保险产品和营销策略。 在精准营销方面，AI 大模型可以通过预测分析，为客户推荐最 合适的保险产品。例如，针对年轻客户群体，模型可以识别其对灵 活性和低门槛产品的偏好，推荐意外伤害保险或短期健康保险；而 对于高净值客户，则可以重点推广高端医疗险或财富管理类保险产 品。此外，模型还能通过自然语言处理技术，实时分析客户在咨询 客户需求的变化，保持长期竞争优势。 3.3.1 数据驱动的客户细分 在保险公司行业中，数据驱动的客户细分是实现精准营销的基 础。通过对客户数据的深度挖掘与分析，保险公司能够将客户划分 为具有相似特征和行为模式的群体，从而制定更具针对性的营销策 略和服务方案。首先，客户数据的收集是客户细分的首要步骤。数 据来源包括但不限于客户基本信息、保单信息、理赔记录、行为数 据（如网站浏览、APP 使用）、社交数据等。通过这些多维度的数 聚类分析可以帮助识别具有相似特征的客户群体，而决策树则能够 根据客户的特定属性进行分类。 以下是一个简单的客户细分示例：  高价值客户：投保金额高、续保意愿强、理赔率低；  潜在高价值客户：年轻、收入较高、对保险产品有较高兴趣；  风险客户：理赔频率高、续保意愿低；  流失客户：长期未续保、联系信息失效。 通过细分，保险公司可以针对不同客户群体设计差异化的产品 和服务。例如，对

数据仓库是面向过程的、是螺旋上升的。 保证实现的数据仓库能解决已知和可能出现的问题，能适用业务需求的变化， 获得增量式投入产出效益。  数据仓库必须具有灵活性。 提供灵活的结构，能适用不断变化的用户需求，能适用各种不同的用户群体 的要求。 2.3.2 联机分析 当今的数据处理大致可以分成两大类：联机事务处理 OLTP(on-line transaction processing)、联机分析处理 OLAP(On-Line 用量及费用、缴费记录、客户/用户投诉记录、促销活动反应等的分析。 3.1.3.4客户群分析 结合不同市场发展情况下的需要，对不同客户群体进行管理和分析，锁定的特定 客/用户目标进行深入分析，如能够进行客户群属性的标识分析客户群与产品的关联 性，客户群体的发展数构成、业务使用构成、业务使用量构成，针对客户群体的不同 类型(零次数、流失、新增、存量等状态)进行分析，以达到充分了解客户的需求，保 留有价值客户，发现客

在中医药健康产业引入 DeepSeek 应用方案的市场推广与用户 教育环节，关键在于精准定位目标用户群体，并通过多层次、多渠 道的推广策略，提升用户对方案的认知度和使用意愿。首先，针对 中医药健康产业的特点，目标用户群体可以分为三大类：中医药生 产企业、中医药服务提供机构（如中医院、诊所等）以及普通消费 者。针对不同用户群体，制定差异化的推广策略。 对于中医药生产企业，可以通过行业展会、专业论坛以及行业 DeepSeek 如何帮助 消费者识别优质中药材，并提供个性化健康建议。同时，可以通过 优惠活动、积分奖励等方式，鼓励消费者下载相关 APP 或注册使用 服务。 用户教育是推广成功的关键环节。针对不同用户群体，设计针 对性的培训内容和形式。对于企业用户，提供一对一的技术支持和 定制化培训，确保其能够熟练使用 DeepSeek 的各项功能；对于服 务提供机构，组织定期培训课程，内容包括系统操作、数据分析以 在中医药健康产业中的知名度和用户接受度，推动方案的广泛应用 和落地实施。 14.1 市场战略规划 在制定中医药健康产业引入 DeepSeek 应用方案的市场战略规 划时，首先需要明确市场的核心目标群体。通过深入的市场调研， 我们将目标用户分为三大类：中医药从业者、健康管理爱好者和慢 性病患者。针对每一类用户，我们将设计差异化的推广策略。对于 中医药从业者，重点突出 DeepSeek 在辅助诊断和个性化治疗方案

关键用户，包括招聘经理、培训主管和薪酬专员等，了解他们的日 常工作流程、痛点和期望。访谈过程中，使用结构化问题清单，确 保讨论的全面性和一致性。同时，结合问卷调查法，设计针对性问 卷，覆盖更广泛的员工群体，收集他们对人力资源系统的使用反馈 和改进建议。问卷内容包括功能需求、用户体验、系统性能等方 面，采用 Likert 量表量化用户满意度。 其次，运用观察法，直接观察人力资源部门的工作流程，记录 制，允许用 户根据自身需求调整界面布局、颜色主题等。提供详细的操作指引 和帮助文档，帮助用户快速上手。对于高频功能的路径，应提供快 捷键或快捷入口，提升操作效率。 在设计中，还应考虑不同用户群体的需求，确保系统易于被非 技术人员使用。例如，提供智能化的自动填充、错误提示与纠正功 能，减少用户输入错误。对于复杂操作，系统应提供逐步引导，帮 助用户顺利完成任务。 反馈机制的设计也应充分考虑用户的心理体验，避免过于频繁 列分析等。 例如，利用回归分析可以预测员工的绩效与培训投入之间的关系， 从而优化培训资源的分配。此外，聚类分析可以帮助企业对员工进 行分组，识别不同群体的特征和需求。例如，通过聚类分析将员工 分为高绩效组、中绩效组和低绩效组，针对不同群体制定差异化的 管理策略。 文本挖掘技术在人力资源数据分析中也具有广泛应用。通过对 员工的反馈意见、离职面谈记录等文本数据进行分析，企业可以深 入了

一词用于指代为组织提供竞争优势的人力资源实 践。2战略人力资源运动已经看到人力资源的重点从行政管理实践转移到 高性能人力资源实践 ， 如团队合作和绩效管理 ， 专注于关键工作 ， 而 不是每一个工作和关键工人群体 ， 而不是每一个工人。3 直到最近 ， 技术的主要好处一直是提供效率增益; 它允许我们做我们一 直做的事情 ， 但更快 ， 更具成本效益。4例如 ， 以前的技术允许我们 招募 人们在互联网 人才开发、参与与社会分析总监 参与:增强动机 AI 支持经理效率的两个具体用途是经理人才警报和参与度分析。 AI 人才 警报是针对一线经理的有关其团队成员的通知。它们根据应用程序所拥 有的有关组织中每个团队成员和员工群体的一系列信息 ， 帮助经理做出 有关员工的决策。 AI 参与度分析是一种可以分析公司内部社交媒体内容的技术。这项技术 可以从年度调查和脉冲调查以及社交媒体聊天中分析非结构化内容。成千 上万的 ， 展示招聘人员可能错过的候选人 ， 从而消 除搜索过程中可能引入无意识偏见的任何步骤。 • 筛选在筛选候选人时 ， IBM 使用一套包容性的人工智能算法 ， 通过迫使性别、种族、族裔、年龄等群体特征在筛选过程中不可见 ， 确保招 聘人员在推荐工作时不偏不倚。 • 面试 -在招聘经理和候选人之间的现场面试中 ， IBM 允许 AI 工具 “监听 ” 有助于预测候选人表现的指标。然后 ， AI

智能体评测的实施流程，主要分为分析阶段，开发阶段，测试阶 段，调优阶段，发布阶段五个阶段。分析阶段，收集并整理业务相关 数据，了解数据分布、特征关联性和潜在问题。针对Agent的功能范 围、目标用户群体以及核心业务场景，进行实现方案设计；开发阶段， 根据需求特点选择合适的机器学习或深度学习算法，完成模型的代码 实现和模块化设计。使用准备好的训练数据对模型完成训练，调整超 参数以优化模型性能， 过程 统计分析 各指标在不同分数区间（5%）的样本个 数 各指标在设定阈值（5%递增）下的样本 通过个数 各指标在设定阈值（5%递增）下的样本 通过率 展示各类指标在样本的分布情况，了 解样本的群体特征 BAD CASE 评测不通过（关注指标低于设定阈值） 的 CASE 便于研发排查问题，也可以用以评估 当前判定样本评测是否通过的标准是 否合理 问题归因 原因分析框架（问题分解图、因果图）

准确性：通过深度学习和模式识别，准确匹配职位 要求和候选人背景。 - 一致性：减少人为偏见，确保所有候选人都 基于相同的标准进行评估。 - 数据分析：提供详细的候选人分析报 告，帮助 HR 更好地理解候选人群体。 综上所述，将 DeepSeek 引入人力资源的简历筛选环节，不仅 能够显著提升招聘效率和准确性，还能够为企业带来更高质量的招 聘结果。这种技术的应用，标志着人力资源管理向更智能化、数据 系统可能无法准确提 取关键信息，进而影响筛选结果的准确性。此外，算法的偏见问题 也值得关注。尽管 DeepSeek 在设计时会尽量避免偏见，但由于训 练数据的局限性，仍有可能在筛选过程中对某些群体产生不公平的 倾向。 为应对这些风险，企业可以采取以下措施： - 定期对算法进行 优化和更新，确保其能够适应不断变化的简历格式和行业需求。 - 对训练数据进行严格审查，确保其代表性和多样性，减少偏见的影 调学历或证书；最后，模型更新不及时，可能无法反映最新的劳动 力市场趋势和公司需求。 为了有效应对算法偏差，可以采取以下措施：  数据审查与增强：定期审查训练数据的代表性和多样性，确保 数据覆盖所有可能的应聘者群体。对于代表性不足的群体，可 以通过数据增强技术来补充相关数据。  特征工程优化：重新评估和调整特征选择，确保关键因素得到 充分考虑。例如，可以引入更多关于实际工作表现和潜力的指 标，而不仅仅依赖于传统的教育背景和工作经验。