生成式AI赋能B2B数据分析与分类

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在当今快速发展的商业环境中，人工智能（AI）正在改变着各行各业的运营模式。对于B2B（企业对企业）企业来说，利用AI的力量来更好地理解其受众，变得至关重要。 本文将深入探讨生成式AI如何助力B2B企业进行数据分析和文本分类，从而更有效地理解目标受众，驱动业务增长。我们将介绍两种关键的生成式AI应用场景，并分析其在实际应用中的优势与挑战，并分析大型语言模型（LLM）和传统NLP结合使用的具体场景，帮助企业更好地做出战略决策。利用AI赋能B2B运营，不仅能提升效率，还能创造更具价值的客户体验，实现数据驱动的增长。

关键要点

生成式AI在B2B领域具有广阔的应用前景，能够有效提升数据分析和文本分类的效率与质量。

主题建模和文本分类是理解B2B受众的两大关键应用。

大型语言模型（LLM）与传统NLP方法的结合使用能够创造更大的价值。

数据质量、领域专业知识和模型验证是成功应用生成式AI的关键因素。

理解B2B受众：生成式AI的双重赋能

生成式AI如何改变B2B数据分析

传统的B2B数据分析往往面临数据量庞大、结构复杂、信息分散等挑战，这使得企业难以快速、准确地洞察市场趋势和客户需求。

生成式AI，作为一种新型的AI技术，能够通过学习大量数据，自动生成新的、有意义的信息，从而有效地解决这些问题。生成式AI在B2B数据分析中的应用主要体现在以下几个方面：

• 自动化数据处理： 生成式AI可以自动化地对各种来源的数据进行清洗、整合和转换，减少人工干预，提高数据处理效率。
• 增强型数据洞察： 生成式AI能够从大量数据中提取关键信息，识别潜在的模式和关联，为企业提供更深入、更全面的数据洞察。
• 个性化客户体验： 生成式AI可以根据客户的个性化需求，生成定制化的内容和服务，提升客户满意度和忠诚度。
• 预测性分析： 生成式AI能够预测未来的市场趋势和客户行为，帮助企业制定更有效的营销策略。

主题建模（Topic Modeling）是利用机器学习算法自动识别文本集合中隐藏主题的技术。在B2B领域，主题建模可以帮助企业分析大量的文本数据，例如客户反馈、市场调研报告、竞争对手分析等，从而了解目标受众的关注点和偏好。通过识别这些主题，企业可以更好地调整产品开发、营销策略和客户服务，以满足市场需求。

文本分类（Text Classification）是一种将文本数据自动分配到预定义类别中的技术。在B2B领域，文本分类可以用于自动识别客户的情感倾向、产品评价、服务需求等，从而帮助企业更好地理解客户，优化客户关系管理。例如，企业可以使用文本分类技术对客户反馈进行分析，自动识别客户对产品或服务的正面、负面或中性评价，并据此采取相应的行动。

Informa集团案例：生成式AI在B2B场景的创新应用

Informa集团作为全球领先的活动和贸易展览组织者，拥有超过700个品牌，每年与超过6亿的受众进行互动。

为了更好地了解其B2B受众，Informa集团积极探索生成式AI的创新应用，并取得了显著的成果。Informa集团的愿景是成为连接专家与知识的桥梁，帮助他们学习更多、了解更多、成就更多。借助生成式AI，Informa集团得以更高效地分析大量非结构化数据，从而更精准地了解受众的需求与偏好。集团通过Web、移动设备、电子邮件及智能活动技术等多种渠道与用户连接，力求实现更深入的知识共享和学习体验。

Lourens Walters先生，作为Informa集团的高级数据科学家，分享了他们近六个月来实施的两个生成式AI项目，这两个项目充分展示了生成式AI在理解B2B受众方面的巨大潜力。Walters先生强调，这些项目之所以能够成功实施，离不开近年来生成式AI技术的快速发展，以及对传统机器学习方法的巧妙融合。

案例二：生成式AI赋能的内容萃取

问题：海量未标记内容的挑战

Informa集团拥有超过700个网站，每个网站都包含了大量的文章、博客、视频等内容。

然而，这些内容并非都经过了精细的标签标注，这使得企业难以有效地追踪用户对不同主题的兴趣，从而难以进行精准的内容推荐和营销。

海量未标记内容的存在，使得企业难以有效地利用这些宝贵的资源。传统的内容分析方法难以有效地应对这种复杂性，导致内容推荐的准确性不高，难以提升用户的参与度和满意度。

为了解决这些问题，Informa集团需要一种能够自动地从海量未标记内容中提取主题的解决方案，以更好地了解其受众的兴趣，并据此进行精准的内容推荐和营销。

解决方案：传统NLP+GenAI 的文本分析

为了解决海量未标记内容的问题，Informa集团采用了传统NLP（自然语言处理）与生成式AI相结合的主题提取方法。这种方法首先利用传统NLP技术对文本内容进行预处理，例如分词、去除停用词等。然后，Informa集团利用生成式AI技术对预处理后的文本进行主题建模，自动地识别文本中隐藏的主题。

为了更好地理解提取出的主题，Informa集团还利用LLM模型对主题进行描述，使其更易于理解和应用。例如，如果一个主题包含了“人工智能”、“机器学习”、“深度学习”等关键词，LLM模型可以自动地生成“人工智能技术”这样的主题描述。

应用及优势

通过将提取出的主题与用户行为数据相结合，Informa集团可以更精准地了解用户的兴趣，并据此进行个性化的内容推荐和营销。例如，如果一个用户经常浏览关于“人工智能技术”的文章，Informa集团就可以向其推荐相关的会议、培训课程等产品或服务。同时，该企业也在使用传统NLP技术和生成式AI提升内容分析效率。

事实证明，传统NLP与生成式AI并非相互排斥，而是相互补充的。 传统NLP在数据预处理和特征提取方面具有优势，而生成式AI在主题建模和文本生成方面具有优势。 通过将两者结合使用，Informa集团可以更有效地解决B2B领域的数据分析和文本分类问题，从而更好地理解其受众的需求与偏好，优化业务决策。

案例复用：企业如何利用生成式AI？

数据准备

要开始使用生成式AI，首先需要准备相关的数据集。对B2B公司来说，这意味着从各种来源收集数据，例如客户反馈、市场调研报告、竞争对手分析，甚至是公司内部的文档。

数据清洗与预处理

一旦收集到数据，下一步就是进行数据清洗和预处理，数据清洗流程主要包括删除重复项、修复缺失值和纠正错误。 预处理可能涉及到分词、移除停止词、词干提取和词性标注。

模型训练与微调

使用预处理过的数据来训练生成式AI模型。你可以使用现成的模型（例如GPT-3或BERT），或者根据你的具体需求进行定制。训练过程可能需要大量的计算资源和时间，因此需要仔细规划和管理。训练完成，你需要对模型进行微调，以适应你的特定用例和数据集。

评估与优化

部署模型之前，需要对其进行评估，以确保其性能达到预期。评估过程需要使用独立的测试数据集，并根据评估结果对模型进行调整和优化。同时，定期监控模型的性能，并根据需要进行重新训练和微调，以确保其持续有效。

LLM的优缺点分析

? Pros

LLM擅长于基于prompt生成文本

LLM可以使用少量样本做fine-tune

? Cons

LLM需要Prompt

LLM是通用模型，领域针对性不强

LLM每次使用效果可能不一致

常见问题解答

使用生成式AI有哪些实际业务收益？

使用生成式AI可以帮助企业自动化数据处理、增强数据洞察，个性化客户体验以及实现预测性分析。

LLM大型语言模型对B2B企业的意义是什么？

大型语言模型通过海量信息进行训练，因此可以理解人类的语言。这种模型在改善客户交互、内容创建、数据分析和内部流程方面，为企业提供了大量机会。

在B2B中应用生成式AI的主要挑战是什么？

主要挑战包括保证数据质量、领域专业知识的缺乏以及模型验证的复杂性等。

相关问题

哪些具体的行业分类工具可以使用？

目前市面上已存在一些分类工具，可以实现类似行业分类的效果。其中比较流行的是OpenAlex或IAB。

如何使用语义文本相似度 (STS) 合并主题以获得更准确的结果？

语义文本相似度 (STS) 是一种衡量两个文本字符串语义相似度的指标。 在主题建模的上下文中，STS 可用于识别和合并相似的主题，从而提高结果的准确性和一致性。

到这里，我们也就讲完了《生成式AI赋能B2B数据分析与分类》的内容了。个人认为，基础知识的学习和巩固，是为了更好的将其运用到项目中，欢迎关注golang学习网公众号，带你了解更多关于的知识点！