企業(yè)如何定位AI營銷的發(fā)力點(diǎn)

陳宇新 陳璐 林昊/文

營銷是AI落地應(yīng)用的前哨站。自ChatGPT發(fā)布以來，生成式AI迅速滲透至文案生成、策劃提案、視覺設(shè)計(jì)等營銷環(huán)節(jié)。隨著圖像、音視頻等多模態(tài)能力的成熟，AI在營銷全鏈路中的角色愈發(fā)多元。

然而不同行業(yè)的品牌主對AI的應(yīng)用路徑卻各有側(cè)重：有的聚焦線索識(shí)別，有的追求內(nèi)容效率，有的則致力于客戶關(guān)系深化。

這背后反映出一個(gè)關(guān)鍵現(xiàn)實(shí)：AI在營銷中的價(jià)值高度依賴于具體情境。管理者亟需一套系統(tǒng)性思維，以厘清“在什么條件下、以何種方式、將AI用于哪些環(huán)節(jié)”才能真正釋放其潛力。

本文基于行業(yè)實(shí)踐，提出由“內(nèi)部/外部”與“技術(shù)/戰(zhàn)略”交叉構(gòu)成的分析框架，試圖幫助企業(yè)在復(fù)雜環(huán)境中精準(zhǔn)定位AI營銷的發(fā)力點(diǎn)。

我們將影響AI營銷落地的關(guān)鍵因素歸納為兩個(gè)維度：一是內(nèi)部與外部的視角維度，內(nèi)部視角關(guān)注企業(yè)自身的資源、能力與選擇，外部視角關(guān)注行業(yè)環(huán)境、市場結(jié)構(gòu)與用戶行為；二是技術(shù)與戰(zhàn)略的視角維度，技術(shù)視角關(guān)注AI能力是否可用、是否匹配實(shí)際需求，戰(zhàn)略視角關(guān)注企業(yè)或行業(yè)是否將AI視為關(guān)鍵手段，以及如何配置資源。兩個(gè)視角交叉結(jié)合共同構(gòu)成了理解AI營銷差異化的圖譜。

內(nèi)部視角+技術(shù)視角：企業(yè)AI基礎(chǔ)設(shè)施完善程度

AI營銷的起點(diǎn)并非算法本身，而在于企業(yè)是否具備運(yùn)行AI的“土壤”。即使技術(shù)先進(jìn)，若缺乏數(shù)據(jù)、系統(tǒng)或流程支撐，AI也難以落地生根。

數(shù)據(jù)資產(chǎn)是基石。瑞幸咖啡之所以能實(shí)現(xiàn)遠(yuǎn)超同行的個(gè)性化推送與權(quán)益分發(fā)，根本在于其從很早就以科技公司邏輯構(gòu)建數(shù)字化體系——通過小程序與APP沉淀超2億用戶的行為與交易數(shù)據(jù)。這些全鏈路的高質(zhì)量數(shù)據(jù)使AI模型能精準(zhǔn)識(shí)別偏好、預(yù)測復(fù)購，進(jìn)而驅(qū)動(dòng)營銷自動(dòng)化。反觀大多數(shù)傳統(tǒng)奶茶品牌，以供應(yīng)鏈優(yōu)化和門店選址為核心發(fā)展依據(jù)，用戶數(shù)據(jù)采集薄弱，即便引入AI工具，也因“無米之炊”而效果有限。

有時(shí)，企業(yè)并非沒有數(shù)據(jù)資產(chǎn)，而是因組織原因散落在企業(yè)內(nèi)部互不聯(lián)通。新能源汽車營銷依賴三大垂直平臺(tái)的線索采買，然而，目前車企普遍采用多品牌、多價(jià)格帶的運(yùn)營模式，這使得集團(tuán)層面常常出現(xiàn)線索重復(fù)采購的問題。某頭部車企打通各子品牌用戶庫，基于AI能力做線索去重，平均每年節(jié)省數(shù)億元營銷費(fèi)用。

技術(shù)集成能力同樣關(guān)鍵。AI營銷往往需要與CRM（客戶關(guān)系管理）、CDP（客戶數(shù)據(jù)平臺(tái)）、廣告投放平臺(tái)等系統(tǒng)打通。例如，高端醫(yī)美機(jī)構(gòu)利用AI分析會(huì)員消費(fèi)周期，自動(dòng)推薦二次項(xiàng)目，前提是客戶數(shù)據(jù)已在智能CRM中結(jié)構(gòu)化存儲(chǔ)。若系統(tǒng)割裂、接口封閉，AI只能停留在單點(diǎn)實(shí)驗(yàn)，無法形成閉環(huán)。

AI能否在企業(yè)營銷時(shí)“跑起來”，取決于數(shù)據(jù)、系統(tǒng)與技術(shù)三者的協(xié)同程度。沒有扎實(shí)的內(nèi)部技術(shù)底座，再宏大的AI愿景也只是空中樓閣。

外部視角+技術(shù)視角：AI技術(shù)邊界與行業(yè)營銷需求邊界的匹配

即使企業(yè)具備技術(shù)能力，AI是否“值得用”，還需看其能否有效回應(yīng)特定行業(yè)的營銷痛點(diǎn)。不同行業(yè)對內(nèi)容真實(shí)性、合規(guī)性、用戶交互深度的要求差異決定了AI的適用邊界。

技術(shù)適配性不等于技術(shù)先進(jìn)性，還受限于產(chǎn)品特性?？鞎r(shí)尚服裝行業(yè)對營銷素材需求極大，尤其是電商場景。但“一鍵模特生圖”“虛擬試穿”等高階生成應(yīng)用長期效果不佳。原因在于服裝對版型、材質(zhì)、光影的真實(shí)還原要求極高，而當(dāng)前生成式AI尚難保證營銷物料與實(shí)物的一致性。因此，企業(yè)必須正視技術(shù)的能力邊界，在可行范圍內(nèi)優(yōu)先落地如“背景更換”“AI調(diào)色”等基礎(chǔ)功能。

反之，當(dāng)技術(shù)與需求高度契合時(shí)，AI可釋放巨大價(jià)值。對于大多數(shù)快消品而言，從營銷事件發(fā)起時(shí)需要面臨大量來自不同渠道的多模態(tài)、非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的處理工作，LLM工具成為掃描社媒評論區(qū)、紅人賬號(hào)互動(dòng)信息、行業(yè)前沿動(dòng)態(tài)，并據(jù)此形成總結(jié)報(bào)告的生產(chǎn)力保障；更遑論大量的素材內(nèi)容制作、廣告計(jì)劃的投放管理以及后續(xù)的用戶運(yùn)營。AI能力極大地適配了這些企業(yè)的營銷需求。所以我們會(huì)看到可口可樂、寶潔這樣的公司常跑在AI營銷應(yīng)用的前沿。

可見，AI不是解決營銷問題的萬能鑰匙，其價(jià)值大小取決于能否在特定行業(yè)的需求范圍內(nèi)解決真實(shí)問題。

內(nèi)部視角+戰(zhàn)略視角：企業(yè)對AI營銷的戰(zhàn)略取舍

企業(yè)是否采用AI營銷，首先是一個(gè)戰(zhàn)略選擇問題。有些企業(yè)主動(dòng)擁抱，將其作為核心競爭力；有些則因獨(dú)特優(yōu)勢，能夠避免依賴外部AI。

戰(zhàn)略優(yōu)先級(jí)決定資源傾斜。華潤三九在OTC藥物同質(zhì)化競爭中，采取“廣覆蓋、強(qiáng)滲透”的營銷戰(zhàn)略：通過高頻廣告建立“感冒藥=999”的心智關(guān)聯(lián)。在此邏輯下，AI被用于批量生成短視頻、優(yōu)化投放組合、加速A/B測試，服務(wù)于規(guī)?；瘍?nèi)容生產(chǎn)與渠道效率。其戰(zhàn)略本質(zhì)是“用快消邏輯做藥品”，AI只是執(zhí)行工具。

獨(dú)特稟賦可替代AI依賴。特斯拉從不投放傳統(tǒng)廣告，也不依賴第三方流量。其營銷的核心發(fā)動(dòng)機(jī)是馬斯克這個(gè)超級(jí)個(gè)人IP、自身極具辨識(shí)度的產(chǎn)品外觀設(shè)計(jì)以及自建的直銷體系。

AI在特斯拉營銷中的最大體現(xiàn)，可能是其通過自有生態(tài)以及長期積累的海量車機(jī)交互數(shù)據(jù)感知用戶偏好，并在社交媒體上通過Agent或ChatBot交互的方式進(jìn)行內(nèi)容在線推送和分發(fā)。這種“非典型”路徑表明：當(dāng)企業(yè)擁有足夠特殊的品牌勢能時(shí)，AI之于營銷更多是錦上添花的作用。

戰(zhàn)略選擇也體現(xiàn)在對實(shí)際情況的取舍上。部分企業(yè)雖具備數(shù)字化基礎(chǔ)，但出于利潤保護(hù)或渠道平衡考慮，對線上AI營銷持謹(jǐn)慎態(tài)度。例如，有些企業(yè)可能因?yàn)閾?dān)憂“線上搶客戶”會(huì)沖擊經(jīng)銷商體系，寧愿犧牲短期轉(zhuǎn)化效率，也不愿全面轉(zhuǎn)向AI驅(qū)動(dòng)的DTC（直接觸達(dá)消費(fèi)者）模式。

因此，AI營銷的深度，不僅看能力，更看意愿。技術(shù)上的“能不能”固然重要，但戰(zhàn)略上的“要不要”，往往更能起到?jīng)Q定性的影響。

外部視角+戰(zhàn)略視角：消費(fèi)屬性、行業(yè)競爭與監(jiān)管對策略的塑造

最終，企業(yè)的AI營銷策略無法脫離其所處的外部環(huán)境。行業(yè)結(jié)構(gòu)、監(jiān)管框架與用戶行為共同定義了“什么策略有效”。

消費(fèi)屬性是底層邏輯。我們可基于客單價(jià)與購買頻率構(gòu)建行業(yè)聚類，這有助于更好地理解AI在營銷中的角色和側(cè)重差異：高頻高價(jià)（如醫(yī)美、高端煙酒），重視高潛人群識(shí)別與復(fù)購激勵(lì)，AI扮演了“需求洞察引擎+關(guān)系增強(qiáng)器”的角色；高頻低價(jià)（如快消品），重內(nèi)容密度與即時(shí)轉(zhuǎn)化，AI是“超級(jí)內(nèi)容工廠+分發(fā)優(yōu)化器”的角色；低頻高價(jià)（如汽車、3C、大家電），重視長轉(zhuǎn)化鏈路管理，AI是“創(chuàng)意資源池+互動(dòng)伴隨者”；低頻低價(jià)（如小家電、個(gè)護(hù)），重視低成本獲客，AI充當(dāng)?shù)氖恰爸悄芡斗胖?輕量生產(chǎn)力工具”。

競爭格局會(huì)帶來AI營銷策略的進(jìn)一步細(xì)化。以電商行業(yè)為例，在藍(lán)海階段，頭部主播帶貨模式新穎，用戶對這種模式的認(rèn)知尚處于初級(jí)階段，市場處于紅利期。品牌方關(guān)注“如何把新模式跑通”，AI價(jià)值聚焦在趨勢洞察、用戶畫像。隨著越來越多參與者涌入，行業(yè)進(jìn)入紅海時(shí)期，流量成本激增，競爭白熱化，轉(zhuǎn)化率成為核心指標(biāo)。AI的核心價(jià)值轉(zhuǎn)向投放自動(dòng)化、內(nèi)容批量化生成和ROI的優(yōu)化。

再比如家清行業(yè)（如洗衣液、洗潔精）產(chǎn)品功能同質(zhì)化嚴(yán)重，用戶忠誠度低。即便AI能精準(zhǔn)圈選人群，也難以促成轉(zhuǎn)化，因?yàn)橄M(fèi)者決策幾乎無差異化依據(jù)。立白等龍頭企業(yè)認(rèn)為，面向消費(fèi)者的AI營銷ROI極低，反而更依賴線下分銷與促銷攔截。類似地，售后自動(dòng)化雖可降本，但因家清產(chǎn)品售后價(jià)值微弱，企業(yè)普遍不愿投入。

監(jiān)管環(huán)境則劃定行動(dòng)邊界。金融、醫(yī)療等行業(yè)因很強(qiáng)的合規(guī)要求，限制了AI在話術(shù)生成、用戶觸達(dá)等方面的自由度。以O(shè)TC藥品為例，國家明令禁止明星代言，傳統(tǒng)營銷手段受限。三九感冒靈轉(zhuǎn)而利用AIGC技術(shù)，將品牌植入影視劇角色，并通過二次創(chuàng)作生成合規(guī)宣傳內(nèi)容。這既規(guī)避了監(jiān)管風(fēng)險(xiǎn)，又實(shí)現(xiàn)了情感化傳播。在此場景中，AI的價(jià)值不在于“更高效”，而在于幫助企業(yè)“找到新出路”。

因此，企業(yè)制定AI營銷策略時(shí)必須回答：“我的行業(yè)允許我做什么？用戶期待我做什么？對手正在用AI做什么？”這些問題的答案往往不在會(huì)議室內(nèi)，而在外部市場。

AI在營銷中的應(yīng)用從來不是單純的技術(shù)問題，而是一個(gè)系統(tǒng)性問題。

單一維度的優(yōu)化，如僅提升算法、僅增加預(yù)算等，長期來看難以持續(xù)奏效。企業(yè)唯有將內(nèi)部能力與外部環(huán)境、技術(shù)可行性與戰(zhàn)略意圖統(tǒng)籌考量，才能制定出既務(wù)實(shí)又前瞻的AI營銷路徑。

本文提出的交叉視角分析框架，正是為此提供一種結(jié)構(gòu)化思考工具。

若企業(yè)技術(shù)底座薄弱，應(yīng)優(yōu)先夯實(shí)數(shù)據(jù)與系統(tǒng)（內(nèi)部+技術(shù)）；若行業(yè)與AI天然錯(cuò)配，需重新評估投入優(yōu)先級(jí)（外部+技術(shù)）；若戰(zhàn)略上未將營銷視為核心戰(zhàn)場，AI難有施展空間（內(nèi)部+戰(zhàn)略）；若忽視行業(yè)規(guī)則與用戶邏輯，再先進(jìn)的AI也會(huì)水土不服（外部+戰(zhàn)略）。

未來隨著AI能力的持續(xù)進(jìn)化，技術(shù)的邊界將進(jìn)一步拓寬。例如，AIGC的效果和質(zhì)量會(huì)持續(xù)提升，基于AgenticAI的營銷系統(tǒng)將有可能重新定義營銷組織的結(jié)構(gòu)和營銷業(yè)務(wù)流程，生成式引擎優(yōu)化（GEO）正在成為新興的自然流量入口，并對品牌在AI搜索中的呈現(xiàn)和表達(dá)提出了新的要求。

這些動(dòng)態(tài)的技術(shù)變化將時(shí)刻影響企業(yè)本身的營銷節(jié)奏和營銷策略。但不變的是：成功且有效的AI營銷始終源自企業(yè)對“目標(biāo)人群在何種環(huán)境下、為何而用”的深刻理解和恰當(dāng)?shù)膫鞑シ绞竭x擇。

（陳宇新系上海紐約大學(xué)商學(xué)部主任、大灣區(qū)人工智能應(yīng)用研究院合作專家，陳璐系大灣區(qū)人工智能應(yīng)用研究院高級(jí)研究員，林昊系大灣區(qū)人工智能應(yīng)用研究院助理研究員）

免責(zé)聲明：本文觀點(diǎn)僅代表作者本人，供參考、交流，不構(gòu)成任何建議。