品友互动2019年AI营销案例白皮书2019852页

2019AI营销案例白皮书02从CMO走向CGOMarTech时代的营销变革营销03营销AI投放全攻略AI营销案例白皮书04解读AI营销MarTech时代的营销变革●什么是AI营销概念界定AI营销产业图谱AI营销的认识误区●AI营销行业发展现状国内市场发展现状AI营销发展趋势AI营销面临的挑战PART1PART2CONTENTS热议AI营销从CMO走向CGO●从CMO到CGO，需要转变的核心思维●行业大咖洞察AI营销品友互动创始人兼CEO黄晓南：AI营销从概念走向价值洲际酒店集团大中华区CMO王蔺：利用数据寻找有核心价值的用户群麦德龙CRM管理负责人赵燕：AI营销应当强调整合跨部门资源和各方合作纷析数据创始人兼CEO，互联网数据官创始人宋星：AI营销能够打通企业营销和运营，提升效能科特勒咨询集团（KMG）中国区管理合伙人王赛：企业运用AI要重视战略化和问题化060607080910141516171819营销05玩转AI营销营销AI投放全攻略●AI营销全链路解决方案数据管理平台DMP：激活数据指导决策内容管理平台CMP：管理和生成创意素材一站式智能媒介管理平台AlphaDesk™：有效提高AI技术转化●AI营销效果关键要素DMP搭建成败的核心点CMP价值输出的核心考量一站式智能媒介管理能力的关键指标玩转AI营销品牌AI营销经典案例苏宁易购迪卡侬携程去哪儿高露洁香港牛栏某日化企业亿滋百威飞利浦优信二手车东风日产知名车企知名社交电商美素佳儿麦德龙附录：AI营销词汇大补贴PART3PART42223232425252829303132333435363738394042434446AI营销案例白皮书06AI营销PART1营销07MarTech时代的营销变革AI营销案例白皮书08PART1解读AI营销：MarTech时代的营销变革什么是AI营销概念界定AI营销什么是AI营销？一般意义上业界认为，AI营销就是在人工智能的基础上，通过机器的深度学习、自然语言处理及知识图谱等相关技术，对品牌定位决策、用户画像、智能内容管理、个性化推荐、智能测试、智能CRM等营销关键环节进行赋能，优化营销策略，提升营销效果，挖掘更多的创新营销模式和商业场景，其核心是帮助营销活动节约成本提高效率。核心是：数据激活、用户洞察、智能优化、效果追踪、创意自动化。AI营销产业图谱数据和技术将成为产业各方共同的发力方向，整个AI营销产业图谱向着分工更加明确、布局更加合理、竞争更加理性的方向发展。对于AI营销市场产业链而言，通过AI技术的赋能与加持，使每个环节都可以实现联通，这些联通是基于用户行为产生的海量数据。品牌方、第三方解决方案和媒体方通过激活数据形成消费者的多维画像，从而对AI营销的各个环节起到指导作用，提升营销效率。而整个AI营销产业链中，数据和技术是产业发展的核心，也是产业中各方话语权的立足之本，因此未来各方都将在数据应用和技术上展开深入协作。AI营销12营销09AI营销的认识误区1AI在调查公司Resulticks对300多位市场营销人员进行的一项调查发现，有近一半的受访者认为，AI是一个被过分夸大作用的新鲜名词，AI无疑是过去两年的热门词，一方面品牌方越来越多地探索未来AI会对他们业务带来的切实影响，另一方面媒体的无限夸大也加大了行业对于AI作用的期待。虽然AI作用有被夸大的嫌疑，但不可否认的事实是尽管今天AI还处于起步阶段，但许多品牌和零售商已经积极地将AI用于在线调研、客户洞察、内容创作与管理、客户洞察、个性化创意、智能创意以及程序化投放等诸多环节，借此赢得客户和业绩的增长。2AI营销AI具有无限潜能这已经成为共识，它会给营销人员带来新的机遇，例如帮助从业者在个人经验和创造力的基础上做出更精准的数据预测和分析，而不是仅仅依靠过去的经验和习惯。但AI也不是万能，尤其是在以创意见长的营销行业，在将来几十年内，一些市场营销的初级职位可能会不存在，但也会有新的职位也会不断涌现，重复性的工作和职位会被AI取代，而未来有关营销技术和数据分析师的职位将不断出现，昀新的人工智能发展突破都需要人类的参与，而昀难自动化的工作便是战略策划和原生创意。3市场营销已经成为昀适合探索AI应用的沃土之一，炒作的热潮让AI改变市场营销的能力变得模糊，但是AI带给营销的突破是实实在在的。营销技术领头羊们需要通过颠覆性的AI技术竞争，攻其不备，落地到创新的或者有风险的场景中。MobileMarketingDisplay&ProgrammaticAdvertisingSearch&SocialAdvertisingNative/ContentAdvertisingVideoAdvertisingPrintMobileAppsInteractiveContentVideoMarketingEmailMarketingContentMarketingOptimization,Personalization&TestingDAM&MRMSEOMarketingAutomation&Campaign/LeadManagementCMS&WebExperienceManagementCallAnalytics&ManagementABMEvents,Meetings&WebinarsSocialMediaMarketing&MonitoringAdvocacy,Loyalty&ReferralsInfluencersCommunity&ReviewsConversationalMarketing&ChatCustomerExperience,Service&SuccessCRMRetail,Proximity&IoTMarketingChannel,Partner&LocalMarketingSalesAutomation,Enablement&IntelligenceAffiliateMarketing&ManagementEcommerceMarketingEcommercePlatforms&CartsAudience/MarketingData&DataEnhancementMarketingAnalytics,Performance&AttributionMobile&WebAnalyticsDashboards&DataVisualizationBusiness/CustomerIntelligence&DataScienceiPaaS,Cloud/DataIntegration,RPA&TagMgmtDMPGov,Compliance&PrivacyCustomerDataPlatformTalentMgmtProductMgmtBudgeting&FinanceCollaborationProjects&WorkflowAgile&LeanMgmtVendorAnalysisSocial&RelationshipsCommerce&SalesDataManagement（ScottBrinker,2019）ScottBrinker,2019,MarketingTechnologyLandscapeSupergraphic(2019):Martech5000(actually7,040),URL:营销案例白皮书10PART1AI营销行业发展现状国内市场发展现状AI正在各个行业被运用和实践落地，但是在貌似距“机器”昀远的营销行业，AI应用的前景昀为广阔。根据麦肯锡2017年发布的报告《人工智能：数字化的下一个前沿？》，AI在市场营销领域创造的价值将高达3.3至6万亿美元。AI可以在很大程度上改造营销行业，这成为当下业界的共识。数字化程度高的企业在AI结合方面高于传统企业。随着AdTech和MarTech等概念的火热，营销产业的技术化与数字化转向趋势日益明显。传统营销的业态正在发生着巨大的变化，数据和技术逐渐成为整个营销产业的基石与核心。作为技术的前沿阵地，AI与营销的结合已经愈发成熟。当下，AI对营销行业的赋能已经从1.0时代的投放过程快速上溯到帮助营销人员搭建整个用户管理系统平台的全链路，基于对海量数据的深度洞察到自然语言的解读应用，从程序化广告、智能预算分配等营销效率的优化提升，到批量化创意，深度消费者画像，甚至新零售选址、销售线索等更加丰富的营销环节，技术应用前后数据反馈的巨大差距彰显了AI营销的巨大商业价值。AI营销更多实际落地的场景正在离市场营销团队越来越近。在诸多AI赋能营销的案例背后，潜藏着一个全新的商业领域，善于探索的人已经出发并期待在历史趋势下能够收获更多技术福利。1解读AI营销：MarTech时代的营销变革营销11AI营销发展趋势AI营销虽处于发展初期，但其旺盛的生命力正在不断凸显，在国内市场，尤以以下几大趋势昀为明显：1营销在传统营销领域，整体流程大致分为用户分析、内容生产、营销投放以及效果监测四大部分组成。其中各个环节相对独立，响应速度慢，难以形成有效的闭环。而随着AI技术的应用营销流程智能化程度不断加强，基于大数据的快速用户画像、在线调研、优化媒体选择的同时将为每个不同的目标用户群体定制化创意，实现基于地理位置、天气等参数应用的亿人千面等各种应用纷纷涌现，并在获得效果监测结果后及时优化投放策略，形成快速的响应，有效改善营销流程，提升整体营销效率。2营销品牌方自建第一方智能营销平台已经成为2018年以来渐趋明显的一大主流趋势，这一趋势在2019年更加明确，无论是自建第一方DMP、CDP，还是自建AdServing智能流量平台，品牌方更加深刻地认识到in-house系统对于透明、高效以及私域数据管理的重要性，选择一个真正能够将技术能力赋能于营销实践场景的合作伙伴是品牌方自建第一方智能营销平台的关键核心。3AI技术已经极大的缩减了营销人员许多劳力密集型工作如数据收集与分析，但仍有一些领域还不能达到全面的智能化，仍有许多需要深层决策的工作需要人来完成。但人工与机器的分工也将更加科学化，依托更加完善的数据和算法优化等方式，AI能够让营销环节中的重复性劳动全面自动化，通过海量用户数据分析获得的营销决策也将比依靠个别营销人员的经验判断更加准确。通过AI而非人工完成，这样在明显提高效率的同时可以让营销人员更加回归营销的核心和本质，将注意力放在营销的制定和创意的创新上，推动行业不断向前发展。4AI过去的营销更多的是聚焦在通过对用户的行为洞察做智能推荐，可以对用户的行为进行全方位分析，生成360度的用户画像，并为营销活动提供参考。但这些参考和推荐大部分是根据用户的现状所进行，而非对用户未来行为需求的预测。例如，当AI得知用户购买了三文鱼，会将用户定义为适合接收海鲜相应广告的目标受众，并不会为用户推荐酒水或电子设备等与三文鱼搭配而非可替换的商品或服务。未来通过AI技术，用户数据处理效率将极大提高，用户与营销主体的数据反馈期更短，AI预测用户的未来消费需求实时推荐更加匹配的营销信息，从而激发潜在消费者的购买行为。5AI营销营销环境复杂多变促使市场需求发生巨大的变化，对未来企业的商业决策和战略的重要性，营销的挑战巨大，这也导致传统的营销从业者、咨询公司，IT公司从业者纷纷往营销技术方向转换，这导致AI营销的玩家行业属性发生变化，从业人员更加多元化，不仅有传统营销经营丰富的Marketer，还会有更多的数据科学家、IT工程师的加入。2AI营销案例白皮书12PART1AI营销面临的挑战1在营销行业越来越多基于用户触点行为反馈数据，进行挖掘分析和洞察的同时，消费者对个人信息保护的隐忧也随之加深，整个行业对数据安全的问题也越加关注，多次数据黑箱事件的曝光更是将这一问题推向台前。2019年的315营销公司数据安全问题曝光，再次引起行业的关注