北京2024年7月10日 /美通社/ -- 在2024年的VivaTech大會上，馬斯克（Elon Musk）預言，未來AI很有可能會取代所有的職業。這一觀點引發了廣泛討論，特別是在營銷領域，AI的應用已經開始轉變傳統的工作模式。本文將探討AI在營銷中的應用，以及營銷人與AI如何"分工合作"。

01
什么是AI營銷"？

AI營銷利用人工智能技術分析消費者行為、預測市場趨勢，并優化廣告投放，以提高客戶體驗。與傳統營銷不同，AI營銷依賴于機器學習和數據分析，能夠揭示消費者行為的深層次模式和趨勢，實時響應市場變化和消費者需求，并通過自動化提高效率。

因此，"AI+營銷"的優勢主要在于更精準的定位目標受眾、進一步提高營銷效率和持續學習優化營銷策略。與此同時，AI營銷也面臨著一系列挑戰，包括確保數據隱私保護、避免算法偏見、解決技術實施的復雜性問題，以及建立和維護用戶信任。這些挑戰凸顯了技術底層和安全支撐能力的重要性，不容忽視。

02
AI營銷的主要應用

從最初的簡單數據分析到如今的全面智能化營銷，AI在營銷中的應用經歷了顯著的歷史演進，大致可分為如下三個階段：

1、初始階段：數據分析

AI在營銷中最早的應用之一是數據分析。通過機器學習算法，AI能夠處理和分析海量數據，識別消費者行為模式，預測市場趨勢，為營銷策略提供數據支持。這也是從數據處理到數據應用最直接的方式之一。

2、發展階段：自動化與個性化

隨著技術的進步，AI開始實現營銷活動的自動化，如自動化郵件營銷、社交媒體管理等。同時，個性化推薦系統開始興起，幫助企業提供定制化的用戶體驗。如通過分析用戶的購買歷史、瀏覽行為和偏好，為用戶推薦商品或服務，提高用戶滿意度和購買轉化率。

3、成熟階段：全面智能化

當前，AI在營銷中的應用已經非常成熟，不僅能夠實現自動化和個性化，還能夠通過深度學習等技術進行復雜的模式識別和預測分析，提供更為全面的智能化營銷解決方案。

隨著AI在營銷領域更加深入，更多的AI能力被逐步開發于實際的應用場景當中。當前，AI營銷主要的應用場景包括：客戶洞察與預測分析、個性化內容生成、智能聊天機器人、廣告/媒體投放等。

＊【1】客戶洞察與預測分析

AI在營銷中的應用正迅速成為行業的分水嶺，特別是在客戶洞察與預測分析方面。AI技術通過分析大量的消費者數據，能夠揭示深層次的行為模式和市場趨勢，為營銷策略提供前所未有的洞察力。常見的如利用用戶畫像、行為分析、情感分析為細分市場和個性化營銷提供依據，同時通過分析歷史銷售數據和市場動態，預測未來的消費者需求、市場趨勢、未來風險等。

在B2B營銷中，AI的應用更側重于基于算法的業務預訓練模型，通過目標特征的調試、優化、迭代，打造成針對特定行業、企業及業務場景的定制化解決方案，為業務推進提供驅動力。（AI在B2B營銷的深層價值探討可閱讀《AI注入品牌營銷新動力》HDC2024 閉門會分享實錄》https://mp.weixin.qq.com/s/EwUUfpukExrrggtffyCCFw）

＊【2】個性化內容生成

德勤最新發布的《亞太地區生成式AI應用現狀：新生代員工處于領先，雇主需迎頭趕上》報告中指出，生成式AI在中國的使用已經非常普遍，有高達74%的學生和71%的員工已經使用過這項技術。而在未來五年內，預計每日使用生成式AI工具的用戶比例將驚人地增長341%。

可見，AI正在重塑品牌與消費者之間的溝通方式，通過智能文案生成、海報設計和短視頻批量生成等手段，提供更低制作成本、更個性化的內容體驗。

生成式AI主要應用如下：

1、智能文案生成

通過可視化智能編排技術創建滿足不同平臺、業務場景的智能代理，生成高質量的文案。

2、智能海報生成

通過AI生成海報主題背景，使用貼紙素材庫，文字素材庫進行點綴，并支持可視化自由拖拽排版，方便用戶針對同一場景大批量生成大量不同背景，不同排版的海報。

3、智能短視頻批量生成

根據用戶輸入的主題為短視頻生成解說文案，合成解說語音，添加字幕以及背景音樂，方便客戶對同一素材批量生成大量不同版本的短視頻。

盡管AI為快速生成營銷物料創下了巨大的優勢，仍然需要遵守創新、創意、高質量的內容產出原則，否則只會生成出污染互聯網環境的內容垃圾。

• 行業應用實例 ——————

以某航空為例，賽諾貝斯基于客戶洞察預測與個性化內容生產能力，為其與用戶間的全鏈路溝通引入了更具吸引點的場景設計。通過航線種草、特色航線留念、旅游攻略UGC、AI文創周邊等，將AI應用不僅局限于品牌營銷物料的產出，更使得消費者在航線體驗中引入了新技術、新場景。

＊【3】智能聊天機器人

智能聊天機器人利用自然語言處理（NLP）和機器學習技術，提供即時、個性化的客戶服務和互動體驗，正在成為品牌與消費者溝通的重要橋梁。

從應用場景來看，常見的行業應用包括：

• 電子商務：使用聊天機器人提供產品推薦、購物咨詢和售后支持，提高轉化率和客戶忠誠度。
• 金融服務：銀行和保險公司通過聊天機器人提供賬戶查詢、保險咨詢和個性化金融產品推薦。
• 旅游行業：航空公司和酒店使用聊天機器人提供預訂幫助、行程變更和客戶反饋收集。

這背后承載的龐大接待量與數據體量無疑是巨大的，但仍然有許多接待場景是需要人工客服深度介入的。基于海量品牌構建的企微私域場景與直播引流私域需求，賽諾貝斯為多客戶提供了 [智能聚合聊天] 功能，使用智能代理代替人工客服操縱企業微信與客戶進行溝通和各種運營活動，這些活動包括主動加好友、主動聊天帶貨等。

管理員可以通過聚合聊天界面同時監控和管理大量的企業微信用戶消息，實現高效的信息流轉和客戶響應。同時，系統設計了靈活的人工介入機制，確保在智能聊天機器人遇到復雜問題或無法準確理解客戶需求時，能夠及時切換至人工客服，提供更加精準和個性化的服務。

[智能聚合聊天] 功能具備以下特點：

• 智能分流：根據客戶的問題類型和緊急程度，智能分配至相應的聊天機器人或人工客服，確保問題能夠得到及時有效的解決。
• 實時監控：管理員可以實時查看聊天機器人與客戶的互動情況，對聊天質量進行監控，并在必要時進行干預。
• 數據分析：系統能夠對客戶互動數據進行分析，識別常見問題和客戶需求模式，為產品優化和營銷策略提供數據支持。
• 模型優化：通過收集客戶反饋和人工客服的介入情況，不斷優化聊天機器人的對話模型，提高其理解和響應能力。
• 多渠道支持：除了企業微信，智能聚合聊天功能還可以擴展至其他社交平臺，實現多渠道的客戶服務和運營。

這在智能聊天機器人的應用之上彌補了應急場景、模型訓練不足等可能出現的情況，進一步提升用戶接入體驗，確保客戶在任何時候都能獲得及時、專業、貼心的服務。通過智能與人工的有機結合，為企業提供了一個高效、靈活、可擴展的客戶服務解決方案。

＊【4】廣告/媒體投放

AI在廣告和媒體投放中的應用正變得越來越廣泛，它通過提供精準的受眾分析、個性化的廣告內容、實時的優化策略和智能的預算管理，極大地提高了廣告投放的效率和效果。主要發展方向如下：

• 自動化投放：AI正在推動廣告投放流程的自動化，減少人工操作，提高效率。
• 跨平臺協同：協調多個廣告平臺和渠道，實現廣告投放的一致性和協同效應。
• 效果追蹤與歸因：幫助營銷人員更準確地追蹤廣告效果，并進行歸因分析，了解哪些廣告活動對銷售貢獻最大。

03
營銷人與AI如何"分工合作"

結合AI在多產業的應用嘗試，這不禁讓許多人擔心各產業和工作機會將發生巨大的變化。實際上，馬斯克所預測的"AI會奪走人類所有工作"是——工作在未來可能是一個"興趣"選項，而不是必須去做的事，未來所有的商品和服務將由AI提供。

通過前面的探討，我們可以看到AI在營銷領域的應用正不斷深化，隨著技術的進步，我們有理由相信AI將成為營銷領域的重要伙伴，共同創造更加個性化和高效率的營銷體驗。

從分工來看，AI以其強大的數據處理能力和模式識別技術，被用于分析大量消費者數據、預測市場趨勢、執行自動化任務如個性化推薦和廣告投放優化。它能夠處理重復性高、數據密集型的工作，釋放營銷人員從事更具創造性和戰略性的任務。

營銷人員則可以專注于策略制定、創意構思、品牌建設以及客戶關系的深化。利用AI提供的洞察進行決策支持，同時在AI難以觸及的領域，如復雜的客戶談判、品牌故事講述等，發揮人類獨有的情感智能和創造力。

可以預見的是，人與AI的合作也將是未來營銷的關鍵。通過有效的分工和協作，我們可以期待一個更加智能、高效和個性化的營銷新時代。