導語

當營銷和算法進行融合與重構(gòu)，AI化不斷豐饒數(shù)字化營銷的各個維度，其中改變更多的是：用算法替代部分人的決策，讓營銷行為如粒子手術(shù)刀一樣精準。而且這次實現(xiàn)精準的背后更加富有情感，那就是營銷技術(shù)和心靈的融合，AI+營銷要做到的，就是徹底融入消費者。

當我們討論AI營銷時，我們實際上談討論兩次營銷的升級，第一次是從傳統(tǒng)營銷向數(shù)據(jù)營銷的升級，第二次是以積累的數(shù)據(jù)和算法進行融合，向AI營銷的升級。

如同大數(shù)據(jù)一樣，所有的AI使用在營銷中也必須落地于具體的場景，“營銷場景+算法”是營銷實施的關(guān)鍵。

為了指導CEO及CMO進行數(shù)字化轉(zhuǎn)型，筆者之一在《數(shù)字時代的營銷戰(zhàn)略》一書中提出了傳統(tǒng)營銷組合需從4P轉(zhuǎn)變?yōu)?R，即：

◎ Recognize，“用戶識別”。通過大數(shù)據(jù)追蹤消費者的網(wǎng)絡行為，如對Cookie的追蹤，SDK對移動數(shù)字行為的追蹤，支付數(shù)據(jù)對購物偏好的追蹤，這些行為追蹤的打通可以形成精確的、屬于個體的用戶畫像；

◎Reach，“數(shù)字化覆蓋與用戶觸達”，如AR、VR、社交媒體、APP、搜索，智能推薦，O2O、DSP等各種觸達手段，基于用戶識別實施觸達，讓技術(shù)、數(shù)據(jù)與客戶融合；

◎Relationship，“建立持續(xù)交易的基礎(chǔ)”，它是Reach的后續(xù)步驟，將觸達到的用戶轉(zhuǎn)化為客戶資產(chǎn)，保證企業(yè)在“去中介化”的情境中與客戶直接發(fā)生深度聯(lián)系、互動；

◎Return，“實現(xiàn)交易與回報”。營銷不僅是一種投資，也應得到直接回報。很多企業(yè)建立了社群、吸收了很多品牌粉絲，但是無法變現(xiàn)，這是此階段的核心問題，用數(shù)字化獲取利潤。

今天在AI之下，出現(xiàn)數(shù)據(jù)向智能化演進的趨勢，但仍跳不出4R營銷范式，4R營銷沿著“用戶-連接-數(shù)據(jù)-智能”的軌跡升級，而最大的區(qū)別在于智能化，用算法來做判斷和消費者連接，機器在逐漸滲透人的角色。從營銷的進化（Evolution of Marketing）的路徑來看，最開始的營銷可以稱之為大眾市場營銷（Mass Marketing），就如可口可樂一樣，所有的市場都是它的目標市場，全面覆蓋；之后出現(xiàn)的細分、定位，這是典型的目標市場營銷（Target Marketing）；而上個世紀末由于數(shù)據(jù)庫可以作為基礎(chǔ)，歐美一些公司開始提出一對一營銷（One to One Marketing）；到今天，由于大數(shù)據(jù)的賦能，AI能做到的何止是一對一營銷，AI由于與消費者高度連接，以及數(shù)據(jù)化的基礎(chǔ)，可以做到千人千面基礎(chǔ)上的場景介入，比如在你最需要漢堡的時候，跳出麥當勞的信息，關(guān)鍵點場景營銷（In-Moment Marketing）開始浮現(xiàn)。

數(shù)字化的用戶識別

好的范式是解決問題和設計模式的基礎(chǔ)。回到數(shù)字化，我們從4R的維度再去理解這個升級的AI版本。

首先，我們以4R中的第一個R——Recognize，“數(shù)字化的用戶識別”來看，出現(xiàn)了新的用戶識別趨勢，識別的維度更多元、智能，更具備場景感，每個關(guān)鍵瞬間（Moment of truth）都可以被比特化。

在原數(shù)字時代，數(shù)字化的主體大多數(shù)是互聯(lián)網(wǎng)公司，互聯(lián)網(wǎng)公司擁有的數(shù)據(jù)，大部分屬于結(jié)果型數(shù)據(jù)，或行為型的數(shù)據(jù)，比如通過手機中的SDK識別出消費者的位置信息，比如通過淘寶數(shù)據(jù)找出某個消費者人群的品類偏好，而當進化到AI時代，出現(xiàn)很多新的用戶識別場景。我們以線下零售的實體店為例，傳統(tǒng)時代，零售店可以識別的數(shù)據(jù)是以貨物為中心的，比如今天賣出多少商品，是哪些品類，進銷存如何，所有關(guān)于客戶的信息，很難掌握；而數(shù)字化開始之后，由于數(shù)字連接，零售商可以圍繞著“人-貨-場”來進行數(shù)據(jù)分析，可以分析到什么樣的消費者偏好什么類型的商品，比如Prada，在貨架上布局探針，判斷一件衣服被試穿的次數(shù)，和購買之間的關(guān)系，來進入深度的消費行為分析。而在AI的數(shù)字化布局下，前沿科技的應用為零售的智慧化，開啟了新的模式，比如計算機視覺與各種傳感器的廣泛應用，使得數(shù)據(jù)源來源擴充到直接相關(guān)與非直接相關(guān)的多維數(shù)據(jù)，在這種升級下，一個實體店，幾乎就是一個線下的實體網(wǎng)頁。基于機器視覺，AI能夠?qū)崿F(xiàn)人臉識別、商品識別、動線追蹤、客流分析等功能，消費者在實體店中的商品挑選與購買行為，乃至是用戶的情緒，也能夠被比特化（Bit-Consumer），而這些數(shù)據(jù)的維度又何止是行為數(shù)據(jù)？

數(shù)字化覆蓋與用戶觸達

我們以4R中的第二個R——Reach，“數(shù)字化覆蓋與用戶觸達”來看，正好融合為全球最大的AI應用場景之一——“個性化推薦”（Sales Process Recommendation ）。只有基于場景的數(shù)據(jù)驅(qū)動才能產(chǎn)生深度的個性化營銷，消費者總是會希望需求被了解或得到個性化服務，這是消費者的一貫需求，然而現(xiàn)實中所謂的“個性化推送”往往變成了“垃圾信息轟炸”。98%的受訪社交媒體的用戶收到過廣告，但是只有18%認為收到的信息是和自己需求契合的，而人工智能算法的正在改進這些。

什么是“個性化推薦”（Sales Process Recommendation）？具體來說，就是在大數(shù)據(jù)平臺的基礎(chǔ)上，通過將人工智能引擎（例如，機器學習引擎）與客戶關(guān)系管理系統(tǒng)（CRM）相結(jié)合，對客戶數(shù)據(jù)進行深度學習，形成模式和算法，進而在整個客戶消費歷程（Customer Journey）上，為客戶或銷售人員實時在線地、自動地提供個性化產(chǎn)品、服務、市場以及銷售方案推薦，在這個領(lǐng)域里，可口可樂公司有著豐富的成功經(jīng)驗，例如，他們利用SAPHybris系統(tǒng)（CRM + Marketing）與AI引擎相結(jié)合來支撐客戶全生命周期管理以及動態(tài)市場活動管理（Dynamic Initiative Management），根據(jù)消費者不同的場景行為提供不同的個性化信息，大幅提升了市場營銷的有效性與效率。AI可以規(guī)模化的幫助營銷人員區(qū)分潛在客戶，并把客戶推介到企業(yè)的拓客平臺，人工智能的學習模型和算法也可以改變可口可樂的廣告投放模式，基于消費者在平臺上的點擊、注冊、激活、分享等各項數(shù)據(jù)，以及這些數(shù)據(jù)背后廣告投入的狀況，智能分配投放資源，自動優(yōu)化。

與客戶建立持續(xù)交易的基礎(chǔ)

AI也在升級數(shù)字營銷4R中的第三個R——Relationship，即“與客戶建立持續(xù)交易的基礎(chǔ)”。在用數(shù)字化為客戶進行關(guān)系管理上，AI技術(shù)將為市場營銷領(lǐng)域中的包括客戶服務、溝通協(xié)作、客戶體驗、社交媒體、客戶關(guān)系等方面帶來巨大的變革與創(chuàng)新。

根據(jù)IDC發(fā)布的報告，到2020年，全球最大的AI應用場景將是“自動化客服”（Automated Customer Service Agents），其中基于分詞、語義分析等AI技術(shù)的客服/聊天機器人（Chatbot）已經(jīng)在全球范圍內(nèi)得到了廣泛的應用。我們就國內(nèi)而言，航空公司（例如海南航空）以及垂直電商平臺（例如去哪兒網(wǎng)）都已經(jīng)部署了這項應用，用以提供7×24小時的不間斷客戶服務，以及提升針對標準化客服需求（例如，發(fā)票開具流程等基本信息查詢）的響應速度和效率；另外，隨著引入AI中的自然語言處理（NLP-Natural Language Processing）以及語音識別技術(shù)，自動化客服見證了更為高級的應用形式，荷蘭皇家航空公司（KLM）就是這類應用的實踐先鋒，他們通過開發(fā)搭載在微信等社交平臺上的移動端微應用，實現(xiàn)了通過客戶語音輸入就能完成退票、改簽、更換座位等客服功能，大大提升了客戶的體驗。

在AI支撐的客戶服務領(lǐng)域創(chuàng)新上，我們可以預測到，未來1~2年內(nèi)，“3大平臺”（微信、臉書、推特）將掀起基于AI的“對話式商務”風暴，全面接管客戶服務。簡單來說，“對話式商務”（Conversational AI）就是人類通過語音的方式與機器交互，機器能夠“聽懂”人類的語言，無論是漢語、英語、西班牙語或是其他地球語種，然后實時自動地處理客戶服務的相關(guān)訴求，例如前面談到的荷蘭皇家航空公司通過AI中的自然語言處理和語音識別技術(shù)來處理退票、改簽、更換座位等需求。目前，企業(yè)要首先開發(fā)微應用，微應用的開發(fā)周期和成本相對較低，企業(yè)不僅可以通過這種模式將業(yè)務快速上線，同時還能節(jié)約開發(fā)成本。

而從AI支撐的溝通協(xié)作領(lǐng)域創(chuàng)新看，未來2~3年內(nèi)，基于AI自然語言處理和語音識別技術(shù)的協(xié)作系統(tǒng)將助推無邊界溝通并觸發(fā)新的商機。AI的語音識別技術(shù)已經(jīng)讓機器能夠“聽懂”人類，而自然語言處理與機器學習技術(shù)讓機器能夠“理解并分析”，然后以人類語言進行“回應”。以Skype Translator為例，該應用已經(jīng)能夠自動處理阿拉伯語、英語、法語、德語、意大利語、中文、巴西語、葡萄牙語以及西班牙語的人機溝通，此外，蘋果公司的Siri，微軟的小冰，以及我國國內(nèi)百度和科大訊飛都在這個領(lǐng)域進行著卓有成效的實踐。舉例來說，AI支撐的“無邊界的溝通”可以幫助我們充分調(diào)動全球不同語系下的教育資源（例如，視頻資源），另外，語音轉(zhuǎn)文字功能，可以幫助商家開發(fā)針對殘障人士尤其是聾人的營銷推廣。更重要的是，這種語言識別能夠很好判斷消費者的情緒，而以前的大數(shù)據(jù)營銷更多的是判斷行為，判斷不出消費者發(fā)出這個行為背后的元素，所以，AI化的客戶關(guān)系管理，能夠讓大數(shù)據(jù)原有的準確但是冰冷的處理暖化起來。

用數(shù)字化來實現(xiàn)回報

回到數(shù)字營銷4R中的最后一個R——Return，“用數(shù)字化來實現(xiàn)回報”，AI的升級主要表現(xiàn)在營銷的自動化、營銷元素的自創(chuàng)，以及場景變現(xiàn)。

AI支撐市場營銷實現(xiàn)自動化，簡單來說就是通過機器來遍歷當下積累的客戶大數(shù)據(jù)（例如，行為數(shù)據(jù)、交易數(shù)據(jù)、客服數(shù)據(jù)等等）來形成算法和模型，然后利用這些模型在線“推理”客戶的類型（例如，市場細分）和需求（例如，用戶畫像）等，進而自動化地處理市場營銷活動（例如，個性化推薦）。

從AI支撐的市場內(nèi)容領(lǐng)域創(chuàng)新來講，未來5年內(nèi)，至少50%的市場營銷內(nèi)容（網(wǎng)頁、PR等）將通過基于AI的“內(nèi)容自創(chuàng)”來完成。最近幾年，我們見證了通過AI中的分詞和語義分析，以及自然語言處理技術(shù)，根據(jù)公司財報自動生成格式化新聞稿的廣泛應用，但這其實只是“內(nèi)容自創(chuàng)”的一種形式，另外一種更為復雜的應用形式來自于網(wǎng)頁的自動化生成。以TheGrid公司為代表的初創(chuàng)企業(yè)在這個領(lǐng)域完成了一系列基于AI的圖像識別以及機器學習技術(shù)的創(chuàng)新，具體來說，用戶導入一組主題圖片，接著機器對這些圖片進行模式識別與分析，這其中包括圖片中的人臉、風景、產(chǎn)品、邊緣等要素，然后利用機器學習形成的算法，在上千種色調(diào)、字體、排版維度上自動組合，形成“跨屏幕”（即手機，電腦，平板等設備）的網(wǎng)頁內(nèi)容。

而從場景變現(xiàn)來講，AI支撐營銷從以前的固定價格，到動態(tài)定價。依據(jù)消費者不同的場景，比如地點、時間的不一樣，再重合消費者原有的行為數(shù)據(jù)，把身份數(shù)據(jù)和場景數(shù)據(jù)進行疊加，實現(xiàn)真正的按人定價，當然，這樣是最近“大數(shù)據(jù)殺熟”鬧得沸沸揚揚的原因。

結(jié)束語

當營銷和算法進行融合與重構(gòu)， 作為AI化的數(shù)字營銷在不斷豐饒原有數(shù)字化營銷的各個維度，但是本質(zhì)上還是繞不出營銷的戰(zhàn)略設計。回到數(shù)字營銷的4R系統(tǒng)，其改變更多的是——用算法替代部分人的決策，以及回到二十年來營銷上一直向往的圖景——讓營銷行為如粒子手術(shù)刀一樣精準，但這次的精準的背后更加富有情感，那就是營銷技術(shù)和心靈的融合，AI+營銷要做到的，就如那部著名AI電影中的《她“her”》中的系統(tǒng)一般，徹底融入消費者。