由中国会展经济研究会、上海市公共关系协会、上海市会展行业协会指导，31会议主办的2026中国会展业数智化与创新大会(简称“CEIDIC 2026”)，于2026年2月28日-3月2日在上海虹桥机场香格里拉降重举行。

本文为31产品总监周勤在大会AI+会展生态论坛上的演讲。

在场的诸多展会主办方，包括我们自身，在实际运营中都面临着共性痛点：

在每一届展会、会议的运营过程中，我们会产出海报、推文等大量内容资产，但这些内容难以在后续活动中实现复用；同时，我们布局了诸多营销渠道，积累了海量数据，却无法实现有效沉淀。

即便是我们自身研发的产品，也存在同样的问题——我们陆续推出了海报生成、邀请函制作、渠道管理等多款营销相关工具，却始终未能打造出一套整合化、独立化的营销产品体系。

在AI时代的行业发展进程中，我们发现行业普遍缺失两大核心能力：

一是统一的语义体系与统一的数据口径。目前行业内虽已布局人群资产管理相关产品与数据管理平台，但这类平台无法满足AI时代的应用要求，难以实现资产的完全复用。

二是可迭代的客户价值模型，我们需要一套能够在每一届展会、每一次营销动作中，持续迭代优化客户数据与价值模型的体系。

基于上述痛点，我们形成了产品设计的核心思路：我们希望打通从获客、成交到后续展会复用的全链路，实现全流程内容资产与数据资产的有效沉淀，最终反哺营销系统的数据飞轮运转。

这套体系的运转主要分为六个核心步骤：

1. 在每一次营销动作启动前，明确清晰的业务目标与核心触达人群；

2. 借助AI能力实现内容生产环节的提效降本；

3. 依托全量数据支撑，为主办方制定更高效的促销策略与渠道投放方案；

4. 完成上述动作后，开展营销全链路的用户行为追踪；

5. 基于全链路数据沉淀，搭建数据资产池，完成全量数据的标准化治理与人群资产沉淀；

6. 基于全量数据开展深度洞察，最终实现数据对下一次营销全流程的反哺优化。

通过上述全流程体系，我们最终希望实现营销环节的提效、提质，为业务带来明确的增长数据。

那么这套体系如何落地实现？系统如何支撑闭环的持续运转？

首先，系统具备多维度的数据输入能力，行业内大部分主办方都积累了丰富的历史数据，但受限于此前数据治理手段的不足，这些数据未能得到有效利用；同时，客户业务资料、签到互动等事件数据、渠道投放数据、CRM客户库数据等，在过往的展会运营中也普遍被忽视，而这些均是我们系统的核心数据输入来源。

系统通过四个核心环节支撑闭环运转：

1. 定义业务目标，这是所有营销动作的核心基础；

2. 策略执行落地，依托营销引擎完成内容生成、促销策略制定、渠道管理、营销任务编排等全流程执行工作；

3. 搭建数据与资产层，完成全流程数据沉淀与深度洞察；

4. 搭建智能基座，这是AI深度融入业务的核心载体。

智能基座具备业务语义深度理解能力，能够让Agent从单纯的工具升级为可协同的业务伙伴，可输出定制化营销计划、多渠道内容包，并推荐精准触达人群包，最终支撑营销闭环的持续运营。

在AI技术日趋成熟的当下，我们的核心设计思路，是让AI与Agent从工具进化为可深度协同的业务伙伴，使其能够深刻理解业务逻辑，并将全量业务数据映射至AI语义层中。会展行业的业务数据具备高复杂度特征，AI难以直接完成理解与解析，因此我们希望通过一套轻量化模型，将复杂业务数据映射至AI可快速理解的语义层中。

在具体功能落地层面，我们通过AI简化全流程内容生成工作：搭建数据管家模块，可自动洞察数据问题、输出修复方案，完成数据治理、标准化与去重工作；打造洞察分析师模块，可实现全量人群深度扫描，完成人群分类与分层运营；同时，系统可自动完成营销计划制定、投放节奏规划与全流程复盘工作，仅需人工完成最终审核即可落地执行。

在内容生产层面，我们搭建了全流程AI内容生产流水线：系统可实现多维度素材输入与调研，通过监控小红书、公众号等平台的行业账号与KOL账号，识别爆款文章与热门内容，精准捕捉观众与用户的内容兴趣点；在此基础上，智能完成内容主题拟定、目标人群定位、核心卖点提炼与品牌规范校验，最终通过AI引擎生成标准化内容。

在促销管理层面，我们希望将基于主观经验的促销决策，转变为可迭代、可量化的科学决策体系。当前行业内普遍基于主观经验制定产品促销策略，无法精准量化不同策略对转化率的实际提升效果。我们的系统可基于全渠道、全促销策略的落地数据，通过AI分析输出最优促销方案组合，并提供配套的促销节奏与排期建议。

完成上述营销动作后，还需搭建营销系统的核心“神经系统”，这也是体系中最关键的模块。该系统可全方位感知营销全流程中的用户触点，完整追踪用户的全量行为动作与交互事件；抓取不同场景下的用户行为，结合多种追踪方式，完整记录单一渠道、单一内容对应的曝光、点击等全量事件数据。

在追踪体系中，我们制定了统一的命名规范，不符合规范的数据将无法进入系统；同时搭建了全局唯一ID体系与ID映射系统，可将用户的多设备、多手机号等不同ID信息完成统一映射。

例如用户通过微信访问页面时，系统仅能获取对应ID无法获取手机号，当该用户后续通过手机号登录访问时，系统可完成身份的统一识别；即使用户未登录，仅能获取设备号，系统也可在后续触达中，逐步完善该用户全周期的行为轨迹记录。这套体系，就是支撑整个营销系统运转的核心神经系统。

系统还搭建了完整的触点地图，覆盖会展全流程线上线下全触点、全事件，形成标准化事件列表，所有事件数据均会同步至AI语义层中，只有符合预定义事件规范的数据，才可进入系统完成沉淀。

其中，线下触点数据是行业内普遍容易忽视的部分，包括胸牌二维码扫码、线下预约洽谈、现场互动、展位扫码等数据。我们的核心目标，是将线下用户行为转化为可分析的标准化事件流，实时回流至数据资产库与客户数据平台中，最终实现线上线下数据的一体化管理。

前面介绍了全流程营销动作，而这些动作产生的数据，最终将沉淀至CDP（客户数据平台）模块。行业内大部分主办方都积累了大量数据，无论是存储在Excel表格还是原有旧系统中，这些数据仅实现了“存储”，却未能得到有效利用。

我们设计的CDP模块，其核心第一性任务，就是实现数据从“可存储”到“可应用”的转变，通过全流程数据治理、身份解析等能力，保障数据质量满足业务应用需求。

数据治理模块可实现数据的标准化处理：针对职位信息等非标准化数据，可通过AI完成描述与文案的规范化处理，同时实现数据去重、信息补全与数据冲突解决，其中数据冲突处理环节支持人工介入校准。

完成数据治理后，沉淀的人群资产并非静态数据，而是需要开展动态运营。

标签体系是人群运营的核心载体，当前行业内虽已应用标签体系，但普遍存在体系不完善的问题。我们设计的标签体系，既包含用户静态属性描述，也覆盖展会前、中、后全周期的用户行为特征；标签生产形成了“自动化规则/AI算法生成+人工校验”的完整闭环。

我们按照标准化模式设计了全类型标签，包括自定义标签、问卷标签、行为标签等。模块可直观查看标签健康度，同时可通过语义识别发现相似标签，支持标签合并操作。

在人群包管理与触达编排层面，我们希望打破人群名单的静态限制——传统人群名单仅能用于单届展会的邀约，无法实现跨届复用。我们的系统支持人群包的跨届复用，可在人群包构建环节，挖掘人群核心价值，将目标人群、适配触达方式、匹配内容、对应促销策略等信息整合至人群包中，实现人群资产的标准化运营与复用。

人群包模块支持自定义创建多类型人群包，例如高意向VIP用户、未激活展商联系人等。针对难以触达的用户群体，系统可通过AI能力抓取互联网公开信息，完善用户联系方式，提升触达效率。

完成上述数据沉淀与人群运营后，核心目标是实现数据对营销动作的反哺，完善营销全闭环。数据洞察的价值，绝非仅输出常规报表——行业内已产出大量运营报表，但报表能否发挥实际价值、支撑业务决策，往往受限于人员的分析能力。

我们希望通过AI能力，实现深度数据洞察：可自动分析全链路转化漏斗中高流失率的环节，诊断流失原因，并输出对应的优化动作建议；同时通过多维度归因分析，定位业务问题的核心原因，完成线索价值与全业务流程价值的科学评估。

同时，我们搭建了客户价值模型，可实现全量线索的价值评分，基于CDP中沉淀的全量数据完成人群分层。模型可通过AI能力，结合用户的行业、地区等属性信息，以及30天、90天内的系统互动频次等行为数据，自定义配置模型规则，完成人群价值分层；并针对不同分层的人群，输出后续运营动作建议与适配的渠道组合触达方案。

首先，我们通过可嵌入小程序、网页、线下设备的Tracking SDK，搭建系统的数据感知模块，可实时采集全链路用户行为数据。该SDK具备高适配性，可便捷嵌入主办方原有系统中，实现与现有业务体系的打通。

第一步，我们将会展营销全场景转化为一张语义地图。该设计基于本体论理论体系，通过构建可计算的营销模型，解决AI对业务场景的核心识别问题。

语义地图主要包含四大核心维度：一是核心对象，涵盖营销、渠道、内容、人群分层、个人、组织、触点、事件等全业务主体；二是对象间的关联关系，例如观众对某一展商产生兴趣，系统会通过数据关系完成二者的关联绑定；三是事件，即定义会展运营全流程中发生的各类客观事实；四是可追溯的动作，系统会完整记录所有营销动作，包括营销战役创建、内容生成、邮件与短信发送等全操作流程。通过这套体系，我们将完整的营销场景转化为AI与人均可理解的语义地图，相关数据均可在系统界面中直观查看。

第二步，将营销全流程转化为持续流入的信号流。这是Agent实现自主运转的核心基础，每一个信号都可触发Agent的自主分析与决策。

例如计划类信号，可触发Agent判断是否需要启动AI触达任务，并推荐后续需执行的营销动作；执行类信号，可记录已落地的营销动作；结果类信号，可同步营销任务触达后的全量反馈数据。

第三步，将AI作为全流程的观测核心，实现从“数据报表输出”到“可落地行动判断”的升级。

AI可完成全流程漏斗健康度诊断、多维度归因分析、人群质量洞察、运营风险监控、数据质量监控与数据合规监控等全维度观测工作。

第四步，基于观测结果实现自动化协同，这也是将Agent从工具升级为可协同业务伙伴的核心环节。

Agent可基于观测结果自主执行营销动作，包括内容生成、渠道投放等全流程操作。通过整套语义对象化、事件归因与动作审计体系，AI将传统一次性的会展营销，转变为可复用、可观测、可驱动业务持续增长的自动化协同系统，最终形成营销业务的增长飞轮。

以上就是本次分享的全部内容，谢谢大家！