质疑AI、理解AI，营销如何能用好AI？

北京2024年7月10日 /美通社/ -- 在2024年的VivaTech大会上，马斯克（Elon Musk）预言，未来AI很有可能会取代所有的职业。这一观点引发了广泛讨论，特别是在营销领域，AI的应用已经开始转变传统的工作模式。本文将探讨AI在营销中的应用，以及营销人与AI如何"分工合作"。

01
什么是AI营销"？

AI营销利用人工智能技术分析消费者行为、预测市场趋势，并优化广告投放，以提高客户体验。与传统营销不同，AI营销依赖于机器学习和数据分析，能够揭示消费者行为的深层次模式和趋势，实时响应市场变化和消费者需求，并通过自动化提高效率。

因此，"AI+营销"的优势主要在于更精准的定位目标受众、进一步提高营销效率和持续学习优化营销策略。与此同时，AI营销也面临着一系列挑战，包括确保数据隐私保护、避免算法偏见、解决技术实施的复杂性问题，以及建立和维护用户信任。这些挑战凸显了技术底层和安全支撑能力的重要性，不容忽视。

02
AI营销的主要应用

从最初的简单数据分析到如今的全面智能化营销，AI在营销中的应用经历了显著的历史演进，大致可分为如下三个阶段：

1、初始阶段：数据分析

AI在营销中最早的应用之一是数据分析。通过机器学习算法，AI能够处理和分析海量数据，识别消费者行为模式，预测市场趋势，为营销策略提供数据支持。这也是从数据处理到数据应用最直接的方式之一。

2、发展阶段：自动化与个性化

随着技术的进步，AI开始实现营销活动的自动化，如自动化邮件营销、社交媒体管理等。同时，个性化推荐系统开始兴起，帮助企业提供定制化的用户体验。如通过分析用户的购买历史、浏览行为和偏好，为用户推荐商品或服务，提高用户满意度和购买转化率。

3、成熟阶段：全面智能化

当前，AI在营销中的应用已经非常成熟，不仅能够实现自动化和个性化，还能够通过深度学习等技术进行复杂的模式识别和预测分析，提供更为全面的智能化营销解决方案。

随着AI在营销领域更加深入，更多的AI能力被逐步开发于实际的应用场景当中。当前，AI营销主要的应用场景包括：客户洞察与预测分析、个性化内容生成、智能聊天机器人、广告/媒体投放等。

＊【1】客户洞察与预测分析

AI在营销中的应用正迅速成为行业的分水岭，特别是在客户洞察与预测分析方面。AI技术通过分析大量的消费者数据，能够揭示深层次的行为模式和市场趋势，为营销策略提供前所未有的洞察力。常见的如利用用户画像、行为分析、情感分析为细分市场和个性化营销提供依据，同时通过分析历史销售数据和市场动态，预测未来的消费者需求、市场趋势、未来风险等。

在B2B营销中，AI的应用更侧重于基于算法的业务预训练模型，通过目标特征的调试、优化、迭代，打造成针对特定行业、企业及业务场景的定制化解决方案，为业务推进提供驱动力。（AI在B2B营销的深层价值探讨可阅读《AI注入品牌营销新动力》HDC2024 闭门会分享实录》https://mp.weixin.qq.com/s/EwUUfpukExrrggtffyCCFw）

＊【2】个性化内容生成

德勤最新发布的《亚太地区生成式AI应用现状：新生代员工处于领先，雇主需迎头赶上》报告中指出，生成式AI在中国的使用已经非常普遍，有高达74%的学生和71%的员工已经使用过这项技术。而在未来五年内，预计每日使用生成式AI工具的用户比例将惊人地增长341%。

可见，AI正在重塑品牌与消费者之间的沟通方式，通过智能文案生成、海报设计和短视频批量生成等手段，提供更低制作成本、更个性化的内容体验。

生成式AI主要应用如下：

1、智能文案生成

通过可视化智能编排技术创建满足不同平台、业务场景的智能代理，生成高质量的文案。

2、智能海报生成

通过AI生成海报主题背景，使用贴纸素材库，文字素材库进行点缀，并支持可视化自由拖拽排版，方便用户针对同一场景大批量生成大量不同背景，不同排版的海报。

3、智能短视频批量生成

根据用户输入的主题为短视频生成解说文案，合成解说语音，添加字幕以及背景音乐，方便客户对同一素材批量生成大量不同版本的短视频。

尽管AI为快速生成营销物料创下了巨大的优势，仍然需要遵守创新、创意、高质量的内容产出原则，否则只会生成出污染互联网环境的内容垃圾。

（消息来源：电商报）

• 行业应用实例 ——————

以某航空为例，赛诺贝斯基于客户洞察预测与个性化内容生产能力，为其与用户间的全链路沟通引入了更具吸引点的场景设计。通过航线种草、特色航线留念、旅游攻略UGC、AI文创周边等，将AI应用不仅局限于品牌营销物料的产出，更使得消费者在航线体验中引入了新技术、新场景。

＊【3】智能聊天机器人

智能聊天机器人利用自然语言处理（NLP）和机器学习技术，提供即时、个性化的客户服务和互动体验，正在成为品牌与消费者沟通的重要桥梁。

从应用场景来看，常见的行业应用包括：

• 电子商务：使用聊天机器人提供产品推荐、购物咨询和售后支持，提高转化率和客户忠诚度。
• 金融服务：银行和保险公司通过聊天机器人提供账户查询、保险咨询和个性化金融产品推荐。
• 旅游行业：航空公司和酒店使用聊天机器人提供预订帮助、行程变更和客户反馈收集。

这背后承载的庞大接待量与数据体量无疑是巨大的，但仍然有许多接待场景是需要人工客服深度介入的。基于海量品牌构建的企微私域场景与直播引流私域需求，赛诺贝斯为多客户提供了 [智能聚合聊天] 功能，使用智能代理代替人工客服操纵企业微信与客户进行沟通和各种运营活动，这些活动包括主动加好友、主动聊天带货等。

管理员可以通过聚合聊天界面同时监控和管理大量的企业微信用户消息，实现高效的信息流转和客户响应。同时，系统设计了灵活的人工介入机制，确保在智能聊天机器人遇到复杂问题或无法准确理解客户需求时，能够及时切换至人工客服，提供更加精准和个性化的服务。

[智能聚合聊天] 功能具备以下特点：

• 智能分流：根据客户的问题类型和紧急程度，智能分配至相应的聊天机器人或人工客服，确保问题能够得到及时有效的解决。
• 实时监控：管理员可以实时查看聊天机器人与客户的互动情况，对聊天质量进行监控，并在必要时进行干预。
• 数据分析：系统能够对客户互动数据进行分析，识别常见问题和客户需求模式，为产品优化和营销策略提供数据支持。
• 模型优化：通过收集客户反馈和人工客服的介入情况，不断优化聊天机器人的对话模型，提高其理解和响应能力。
• 多渠道支持：除了企业微信，智能聚合聊天功能还可以扩展至其他社交平台，实现多渠道的客户服务和运营。

这在智能聊天机器人的应用之上弥补了应急场景、模型训练不足等可能出现的情况，进一步提升用户接入体验，确保客户在任何时候都能获得及时、专业、贴心的服务。通过智能与人工的有机结合，为企业提供了一个高效、灵活、可扩展的客户服务解决方案。

＊【4】广告/媒体投放

AI在广告和媒体投放中的应用正变得越来越广泛，它通过提供精准的受众分析、个性化的广告内容、实时的优化策略和智能的预算管理，极大地提高了广告投放的效率和效果。主要发展方向如下：

• 自动化投放：AI正在推动广告投放流程的自动化，减少人工操作，提高效率。
• 跨平台协同：协调多个广告平台和渠道，实现广告投放的一致性和协同效应。
• 效果追踪与归因：帮助营销人员更准确地追踪广告效果，并进行归因分析，了解哪些广告活动对销售贡献最大。

03
营销人与AI如何"分工合作"

结合AI在多产业的应用尝试，这不禁让许多人担心各产业和工作机会将发生巨大的变化。实际上，马斯克所预测的"AI会夺走人类所有工作"是——工作在未来可能是一个"兴趣"选项，而不是必须去做的事，未来所有的商品和服务将由AI提供。

通过前面的探讨，我们可以看到AI在营销领域的应用正不断深化，随着技术的进步，我们有理由相信AI将成为营销领域的重要伙伴，共同创造更加个性化和高效率的营销体验。

从分工来看，AI以其强大的数据处理能力和模式识别技术，被用于分析大量消费者数据、预测市场趋势、执行自动化任务如个性化推荐和广告投放优化。它能够处理重复性高、数据密集型的工作，释放营销人员从事更具创造性和战略性的任务。

营销人员则可以专注于策略制定、创意构思、品牌建设以及客户关系的深化。利用AI提供的洞察进行决策支持，同时在AI难以触及的领域，如复杂的客户谈判、品牌故事讲述等，发挥人类独有的情感智能和创造力。

可以预见的是，人与AI的合作也将是未来营销的关键。通过有效的分工和协作，我们可以期待一个更加智能、高效和个性化的营销新时代。