技术颠覆性重构，AI加持的营销在下一个十年将会如何绽放
人类的发展史，其实就是一部人类制造和使用工具的历史，而工具的目的是延伸和拓展人类的能力。
1886年，卡尔·弗里德里希·本茨发明的第一辆三轮汽车，于是人类实现了从走路向奔驰的进步，
1903年，莱特兄弟推出了第一架飞机，于是人类实现从奔驰向高空的升级。
1956年，一群科学家聚会在美国汉诺思小镇宁静的达特茅斯楼，为人工智能的发展奠定了基础。
而今，数十载过去，当初怀揣着AI幻想的智慧花火得到了尽情绽放。
当下，以chatgpt为代表的人工智能大火，AI热潮大势之下更带动了多产业的蓬勃发展，不管是智能制造的变革，还是智慧零售的诞生，在这稍显疲态的市场环境下，AI的出现无疑赋予了各产业新的发展力，尤其对于营销来说。
要知道，数字社会高度发展之后，营销或许从未像现在一样充满挑战。
一方面，渠道和触点的不断增加，让用户原本碎片化的注意力更进一步被稀释，品牌信息会迅速消弭于海量的信息之中，难以触达用户，更不用说形成转化；
另一方面，不仅流量成本在增加，消费者行为也变得更加难以预测，传统的广告创意和传播机制的逐渐失灵，投入难以获得更好的回报。
可以说，不论是品牌还是用户，对于信息的精准和优化的需求比以往任何时候都要更为明显。
品牌希望能够深刻洞察和理解用户的需求，在为用户减少无用信息的同时，以更多元的创意，满足用户更为个性化的需求。
随着发展，现今的营销虽然从技术手段、或是数据内核，相较以往都有了翻天覆地的变化，但随着AI的加入，不管用户数据、用户画像的处理上，还是拓展营销服务场景，提高用户匹配精准度上，都会实现营销从数据基底延伸至服务层面的颠覆式重构。
消费者行为分析
对营销来说，并非所有的客户都是有价值的。企业需要找出对其最有价值的用户，并为他们提供最合适的体验，从而在客户的生命周期内获得最高的利润。而要实现这一目的，就要基于对用户数据和用户行为的分析。
尽管当前的营销工作已经拥有了融合所有触点、来源、设备的客户数据而产生的360客户画像，但如果只利用传统的多维度交叉分析，只能停留在一些基础洞察阶段。而且在某些具体的业务场景下，庞大的用户数据可能会营销人员无从下手。
这种问题将在AI的助力之下迎刃而解。AI可以帮助营销人员收集、分析数据，从而更好地了解消费者及市场。通过深入了解数据，营销人员可以制定更精准的营销策略和决策，以优化产品定位及推广计划。
基于AI加持，企业可以优化客户信息筛选的能力，拨开重重议锁定隐藏的影响因素，具体如下：
- 在更好地了解客户偏好和行为的同时，也为后期闭环营销提供有利的法策支持。
- 借助AI模型分析，可以揭示隐藏在海量客户行为背后的模式与规律，找到适合运营落地的关键变量并进行“有效”细分。
3、此外，基于现有数据和历史数据，人工智能算法可以准确分析的消费者行为，帮助企业提升客户洞察力。
提高匹配精准度
在当下这种信息高度膨胀的时代，每天大量的品牌信息、服务内容呈现在面前，从用户的角度来看，花费了大量的时间和精力却没有找到满足需求的信息；从企业的角度来看，生产了大量的产品、花费了无数资源和时间，但销售效果不尽如人意。
而AI的出现显然会解决当下链接企业和用户之间的匹配度问题：
- 在数据、算法的基础上依托于AI连接用户、信息、产品，从海量丰富的商品中为用户提供个性化的信息支持、产品推荐与服务体验；
- 基于AI庞大的数据算法，在泛人群中为企业找到目标用户。
- 基于AI分析也可以帮助我们在众多指标中识别有用的特征因素，总结具体客户的响应规律，以此来提高匹配的精准度。
在当前的营销市场里，像创略科技这类智能营销先驱企业已经能通过AI算法模型筛选的目标用户，在其过往的客户案例里，已经能使其客户销售转化率有10倍以上的提升；在算法驱动的个性化推送中，用户购买率提升了46%。
所以，AI既能解决在信息量过载、产品供大于求的情况下用户如何选择的问题，还能让企业专注于发挥竞争优势，使企业在场景内找到并服务于目标人群，让科学化的决策方式代替以经验总结推测的决策路径。
实现业务赋能
在当下，基于人工的业务拓展不仅效率低下，而且也无法满足随时随地为用户解决问题。
AI的发展，除了带动技术更迭，最重要的是，在未来的业务场景中，融合AI将会给企业发展带来无穷的想象空间。
我们可以想象一下基于AI的业务场景：用户在使用产品过程中产生了一个问题，但基于AI可以做到秒时解决用户问题。以此大大加强用户对品牌的好感度和信任度。
基于AI加持的各个业务场景也将会发生巨大变革，比如：
场景一：利用AI大模型，针对不同定位的用户群体、不同的营销场景、不同的产品类型，来产出个性化营销内容，为用户带来个性化的交互和服务体验。
场景二：在企业的用户标签场景上赋能，通过社群内的问答互动，对用户的关键词抓取并打上相关标签，极大节省人工打标的成本。借助AIGC能力，可以根据用户的标签信息和过往发言偏好做综合评估，在后续用户调研、产品推广、活动营销时做个性化内容产出和互动。
场景三：提供的数字员工可以在社群内直接使用，通过文字、语音、视频等多种形式与用户智能互动和应答，可以针对用户发出的信息，进行语音回复或者视频回复。
落实精细化营销
过去几年来，随着市场竞争加剧，获客成本不断飙升，互联网也告别增长进入存量时代，品牌方的营销目标也从最大化追求用户数量规模转变为追求用户质量的精细化营销上。
而精细化营销就要建立在围绕用户的属性、行为、特征等构建的用户标签基础之上。
目前，统筹记录用户信息的标签体系及实时画像已经具备成熟的商业应用，但在具体落地应用用过程中仍旧存在不少问题，比如实时性的迭代更新慢，标签一体化协作难、标签价值无法衡量等。面对成干上百的客户标签，业务人员也会无从下手，陷入大海捞针的状态。
而在AI的加持之下，基于AI学习和分析，企业能够给用户自动化标记与分类，并实现标签的自动化和统一管理。在实时数据与标签体系的关联下，在进行营销内容、渠道和频次等选择时，企业可根据实时数据的交互性标签、特征预测性标签，以及在运营中验证过的标签，实践自动化的内容推荐和智能营销。
同时，企业可以识别不同客户群体对企业的价值及其需求，根据不同的细分群体设计相应的沟通策略、互动方式，使营销活动更具有针对性，营销费用优化配置，实现“按需分配”的营销体验，更好地维系客户，提升满意度，增强信任，增强客户盈利能力。
个性化内容展现
对于内容营销来说，在复杂的环境中能被人一眼看到核心信息，并留下印象的创意，就是内容营销的核心能力。尤其是对内容创意来说，无论是画面的张力表现，还是信息的突出性上，都要适配不同的环境，这样才能吸引并留住受众的目光。
而AI技术的应用，将会改变现存的营销状态，实现营销内容从单边投放，用户被动接受向双向互动转变，从静态内容向动态场景化转变，从手机场景向家庭、出行、虚实交融等全场景延伸转变。
比起传统营销，AI不仅能够提高内容创作的自主性与效率性，还朝着内容创作的场景化互动化的方向不断发展。同时，通过对海量数据进行同步整合和优化分析，在短时间内生成千人千面的营销内容，节省创意生成的时间与人力物力的同时提高用户的接受意愿，真正助力企业实现“提质、降本、增效”。
除了对目前营销内容创作的效率升级，AI赋能营销领域的创作场景化，在算法升级与协同的情况下将会成为营销行业未来发展的重要趋势。比如通过虚拟现实（AR）技术和增强现实（VR）技术，能够将虚拟场景与现实场景相结合，进一步提高用户对营销内容的记忆度，沉浸式地增强用户的体验感与参与感。
营销效果优化
过去，为了获取新客户、推广新产品、或稳定高价值客户等，企业会针对潜在客户推出各种直接的营销活动。但往往因为目标客户的选择不明确，营销活动往往花费巨大且取得的实际效益不佳，甚至可能遭遇活动响应率低而无法收回成本的情况。
此时，借助AI可以在客户做出购买决策前或者是产生需求前，就预测客户的响应概率，将具有较高响应概率且能给营销活动带来收益的客户作为营销名单，同时AI分析也可以帮助我们在众多指标中识别有用的特征因素，总结具体客户的响应规律，以此来优化客户接触的流程。
所以说，人类的发展史其实就是一部人类制造和使用工具的历史，向AI这样的技术加持之下的营销，不管是从技术上，还是服务上，都是对行业的一次颠覆，在AI浪潮的推动之下，营销全链路都将驶入快车道，真正实现量变带来质变。
