报告解读《中国AI+营销趋势洞察》:八大趋势及应对策略中国ai+营销趋势洞察

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随着人工智能技术的迅猛进步,数字营销行业正经历着一次革命性的转型,易观分析发布的《中国AI+营销趋势洞察与企业落地建议》报告,深入剖析了AI如何重塑数字营销生态,并为企业提供了关于AI+营销的具体实践指南。笔者带大家解读一下这份报告,希望能够帮助大家在数字营销3.0时代中抓住机遇,迎接挑战,激发科技创新活力。

趋势1:AI成为企业数字营销的必备能力

在当今激烈的市场竞争环境下,消费者的需求日益多样化和个性化。AI技术为企业数字营销带来了前所未有的机遇与挑战,使得AI从可选项转变为必选项。AI+营销能够提供精准的客户洞察、高效的营销决策、优化的客户体验以及提高营销效率等价值。因此,企业的数字营销部门需要快速具备AI部署与应用的能力,以适应不断变化的市场需求。

趋势2:融入工作流程的AI营销应用成为主流

随着AI技术的发展,内容载体和形式愈发多元化,视频流媒体消费需求激增,语音应用更加普及,虚拟社交场景也变得更加丰富。这些变化不仅改变了用户获取信息的方式,也影响了媒体格局和入口的选择。企业营销部门需要提前规划布局,利用新技术和策略提供符合用户需求的优质内容和服务,以此吸引更多的用户和客户,增强市场竞争力。

趋势4:营销逐步从分众化-个性化向个体化发展

消费者越来越追求独特的自我表达和体验,不再愿意被简单归类到某类群体中,而是渴望被视为独立个体并获得独一无二的服务。借助AI技术,企业能够获取和分析丰富的消费者数据,深入了解其个体特征和动态需求,进而为每个消费者提供更加精准的产品推荐和服务,真正实现个体化营销。智能对话交互作为其中的一部分,在实时沟通、个性化建议等方面发挥了重要作用。

趋势5:内容场景营销的重要性愈发突出

在当前的营销环境中,内容场景营销的重要性日益凸显。企业不仅要传达明确且积极的价值观,还要通过自有媒体自主地传播品牌理念和产品信息,与外部媒体相辅相成,实现更精准高效的营销效果。内容运营成为了“新流量”的关键环节,涵盖了优质内容获取、原创内容生产和加工、内容存储管理及质检合规等多个方面。这要求企业在内容创作和分发上保持高水平的质量控制,确保品牌形象的一致性和合法性。

趋势6:利用专有数据形成深度洞察是差异化竞争的关键

AI技术与大模型为企业营销带来了高效的数据分析与洞察、精准的客户画像构建以及智能化的营销策略支持。企业核心竞争力逐渐转向对专有数据的挖掘和利用,以及由此产生的数据驱动的企业文化和组织能力升级。高质量的企业专有数据(如历史营销数据、社媒互动数据、用户行为数据等)有助于发现独特的市场机会、客户需求和业务模式,帮助企业制定更具针对性和创新性的营销策略和服务,从而在市场上脱颖而出。

趋势7:AI应用深化对组织能力提出新的要求

AI技术的快速发展不仅为企业带来了新的业务机会,同时也对其内部管理和组织架构提出了更高要求。为了充分利用AI带来的优势,企业需要建立完善的数据管理体系,培养员工的数据素养,并鼓励他们提出新的想法和创意。此外,还需要重新审视业务模式,调整组织结构和业务流程,以适应新的业务需求。例如,明确人机分工与协作模式,培养人机协同的企业文化氛围,优化组织架构与流程等都是必要的变革措施。

趋势8:营销生态发生变化,推动营销组织内部化

随着企业规模扩大和营销需求增加,外部服务费用上升,内部化的营销组织可以帮助降低对外部服务的依赖,减少成本,并且更快响应市场变化和客户需求。内部团队由于对企业业务和市场情况更为熟悉,能够更及时做出决策和调整营销策略。此外,内部化还促进了跨部门间的紧密合作,打破了部门壁垒,提高了整体运营效率。专有数据与营销资产作为企业差异化竞争的核心资源,通过深入分析和挖掘,可以指导更具针对性的营销活动;而将营销组织内部化则有助于更好地掌控数据主权,遵守数据隐私法规,确保营销策略和数据流程的合规性。

AI技术的引入为营销行业开辟了前所未有的机会与挑战。AI+营销的价值在于它能提供精确的客户分析、高效的营销决策制定、优化的用户体验、增强的营销效率和效果。为了适应市场的快速变化,企业必须迅速掌握AI部署和使用的能力。

在AI+营销的实际应用中,企业应该明确定义营销目标,梳理营销流程,挑选适合的AI工具,并在选定场景中进行试点测试。持续评估和团队适应是保证AI+营销成功的关键因素。企业应致力于建立和培养内部的AI应用文化,提供必要的技能培训,升级团队能力,以满足AI时代的特殊需求。

尽管AI+营销蕴含着巨大的潜力,但在实践中也遇到了一系列障碍。这些挑战涉及组织文化与管理的更新、成本和资源投入的现实考量、新AI工具与现有系统的融合、对AI技术和能力的认知不足以及专业人才短缺等问题。不完善的公司数据基础设施和缺乏高质量的数据构成了AI+营销的第一大挑战。数据对于AI营销至关重要,企业需拥有高质量的历史营销记录、社交媒体互动信息、用户行为轨迹和订单详情等,以实现精准的个性化营销。然而,许多企业在数据收集、流通和利用方面存在障碍,限制了数据潜在价值的释放。

此外,对于AI技术和能力的理解有限,加上专业AI人才的匮乏,也是重要难题之一。一些企业管理层可能对AI技术的应用和潜能认识不够深入,这可能导致投资决策缺乏依据或项目预期过高。即使AI应用的入门门槛有所降低,要根据企业具体情况获得良好的应用成果,仍然需要专业人士的支持。另一个挑战是新增AI工具与已有系统之间的集成和协同问题。大多数企业已经拥有一套成熟的营销工具和系统,如自动化营销平台、数据分析软件等。当引入新的AI工具时,必须考虑其与既有系统的兼容性,包括但不限于数据格式和接口标准的一致性。即便实现了成功的集成,也需要确保两者能够共同工作,从而优化业务流程和提高工作效率。

最后,成本和资源投入的预期与实际情况之间的平衡同样是企业在推行AI+营销时必须面对的问题。AI技术/系统的初次投资往往较大,回报周期较长。鉴于AI领域技术进步迅速,且AI项目本身具有长期迭代优化的特点,合理的投资回报预期和资源配置计划对于AI营销项目的稳步推进至关重要。

下图为2024媒介地图:

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