企業如何定位AI營銷的發力點

陳宇新 陳璐 林昊/文

營銷是AI落地應用的前哨站。自ChatGPT發布以來，生成式AI迅速滲透至文案生成、策劃提案、視覺設計等營銷環節。隨著圖像、音視頻等多模態能力的成熟，AI在營銷全鏈路中的角色愈發多元。

然而不同行業的品牌主對AI的應用路徑卻各有側重：有的聚焦線索識別，有的追求內容效率，有的則致力于客戶關系深化。

這背后反映出一個關鍵現實：AI在營銷中的價值高度依賴于具體情境。管理者亟需一套系統性思維，以厘清“在什么條件下、以何種方式、將AI用于哪些環節”才能真正釋放其潛力。

本文基于行業實踐，提出由“內部/外部”與“技術/戰略”交叉構成的分析框架，試圖幫助企業在復雜環境中精準定位AI營銷的發力點。

我們將影響AI營銷落地的關鍵因素歸納為兩個維度：一是內部與外部的視角維度，內部視角關注企業自身的資源、能力與選擇，外部視角關注行業環境、市場結構與用戶行為；二是技術與戰略的視角維度，技術視角關注AI能力是否可用、是否匹配實際需求，戰略視角關注企業或行業是否將AI視為關鍵手段，以及如何配置資源。兩個視角交叉結合共同構成了理解AI營銷差異化的圖譜。

內部視角+技術視角：企業AI基礎設施完善程度

AI營銷的起點并非算法本身，而在于企業是否具備運行AI的“土壤”。即使技術先進，若缺乏數據、系統或流程支撐，AI也難以落地生根。

數據資產是基石。瑞幸咖啡之所以能實現遠超同行的個性化推送與權益分發，根本在于其從很早就以科技公司邏輯構建數字化體系——通過小程序與APP沉淀超2億用戶的行為與交易數據。這些全鏈路的高質量數據使AI模型能精準識別偏好、預測復購，進而驅動營銷自動化。反觀大多數傳統奶茶品牌，以供應鏈優化和門店選址為核心發展依據，用戶數據采集薄弱，即便引入AI工具，也因“無米之炊”而效果有限。

有時，企業并非沒有數據資產，而是因組織原因散落在企業內部互不聯通。新能源汽車營銷依賴三大垂直平臺的線索采買，然而，目前車企普遍采用多品牌、多價格帶的運營模式，這使得集團層面常常出現線索重復采購的問題。某頭部車企打通各子品牌用戶庫，基于AI能力做線索去重，平均每年節省數億元營銷費用。

技術集成能力同樣關鍵。AI營銷往往需要與CRM（客戶關系管理）、CDP（客戶數據平臺）、廣告投放平臺等系統打通。例如，高端醫美機構利用AI分析會員消費周期，自動推薦二次項目，前提是客戶數據已在智能CRM中結構化存儲。若系統割裂、接口封閉，AI只能停留在單點實驗，無法形成閉環。

AI能否在企業營銷時“跑起來”，取決于數據、系統與技術三者的協同程度。沒有扎實的內部技術底座，再宏大的AI愿景也只是空中樓閣。

外部視角+技術視角：AI技術邊界與行業營銷需求邊界的匹配

即使企業具備技術能力，AI是否“值得用”，還需看其能否有效回應特定行業的營銷痛點。不同行業對內容真實性、合規性、用戶交互深度的要求差異決定了AI的適用邊界。

技術適配性不等于技術先進性，還受限于產品特性。快時尚服裝行業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”等高階生成應用長期效果不佳。原因在于服裝對版型、材質、光影的真實還原要求極高，而當前生成式AI尚難保證營銷物料與實物的一致性。因此，企業必須正視技術的能力邊界，在可行范圍內優先落地如“背景更換”“AI調色”等基礎功能。

反之，當技術與需求高度契合時，AI可釋放巨大價值。對于大多數快消品而言，從營銷事件發起時需要面臨大量來自不同渠道的多模態、非結構化數據的處理工作，LLM工具成為掃描社媒評論區、紅人賬號互動信息、行業前沿動態，并據此形成總結報告的生產力保障；更遑論大量的素材內容制作、廣告計劃的投放管理以及后續的用戶運營。AI能力極大地適配了這些企業的營銷需求。所以我們會看到可口可樂、寶潔這樣的公司常跑在AI營銷應用的前沿。

可見，AI不是解決營銷問題的萬能鑰匙，其價值大小取決于能否在特定行業的需求范圍內解決真實問題。

內部視角+戰略視角：企業對AI營銷的戰略取舍

企業是否采用AI營銷，首先是一個戰略選擇問題。有些企業主動擁抱，將其作為核心競爭力；有些則因獨特優勢，能夠避免依賴外部AI。

戰略優先級決定資源傾斜。華潤三九在OTC藥物同質化競爭中，采取“廣覆蓋、強滲透”的營銷戰略：通過高頻廣告建立“感冒藥=999”的心智關聯。在此邏輯下，AI被用于批量生成短視頻、優化投放組合、加速A/B測試，服務于規模化內容生產與渠道效率。其戰略本質是“用快消邏輯做藥品”，AI只是執行工具。

獨特稟賦可替代AI依賴。特斯拉從不投放傳統廣告，也不依賴第三方流量。其營銷的核心發動機是馬斯克這個超級個人IP、自身極具辨識度的產品外觀設計以及自建的直銷體系。

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

戰略選擇也體現在對實際情況的取舍上。部分企業雖具備數字化基礎，但出于利潤保護或渠道平衡考慮，對線上AI營銷持謹慎態度。例如，有些企業可能因為擔憂“線上搶客戶”會沖擊經銷商體系，寧愿犧牲短期轉化效率，也不愿全面轉向AI驅動的DTC（直接觸達消費者）模式。

因此，AI營銷的深度，不僅看能力，更看意愿。技術上的“能不能”固然重要，但戰略上的“要不要”，往往更能起到決定性的影響。

外部視角+戰略視角：消費屬性、行業競爭與監管對策略的塑造

最終，企業的AI營銷策略無法脫離其所處的外部環境。行業結構、監管框架與用戶行為共同定義了“什么策略有效”。

消費屬性是底層邏輯。我們可基于客單價與購買頻率構建行業聚類，這有助于更好地理解AI在營銷中的角色和側重差異：高頻高價（如醫美、高端煙酒），重視高潛人群識別與復購激勵，AI扮演了“需求洞察引擎+關系增強器”的角色；高頻低價（如快消品），重內容密度與即時轉化，AI是“超級內容工廠+分發優化器”的角色；低頻高價（如汽車、3C、大家電），重視長轉化鏈路管理，AI是“創意資源池+互動伴隨者”；低頻低價（如小家電、個護），重視低成本獲客，AI充當的是“智能投放助理+輕量生產力工具”。

競爭格局會帶來AI營銷策略的進一步細化。以電商行業為例，在藍海階段，頭部主播帶貨模式新穎，用戶對這種模式的認知尚處于初級階段，市場處于紅利期。品牌方關注“如何把新模式跑通”，AI價值聚焦在趨勢洞察、用戶畫像。隨著越來越多參與者涌入，行業進入紅海時期，流量成本激增，競爭白熱化，轉化率成為核心指標。AI的核心價值轉向投放自動化、內容批量化生成和ROI的優化。

再比如家清行業（如洗衣液、洗潔精）產品功能同質化嚴重，用戶忠誠度低。即便AI能精準圈選人群，也難以促成轉化，因為消費者決策幾乎無差異化依據。立白等龍頭企業認為，面向消費者的AI營銷ROI極低，反而更依賴線下分銷與促銷攔截。類似地，售后自動化雖可降本，但因家清產品售后價值微弱，企業普遍不愿投入。

監管環境則劃定行動邊界。金融、醫療等行業因很強的合規要求，限制了AI在話術生成、用戶觸達等方面的自由度。以OTC藥品為例，國家明令禁止明星代言，傳統營銷手段受限。三九感冒靈轉而利用AIGC技術，將品牌植入影視劇角色，并通過二次創作生成合規宣傳內容。這既規避了監管風險，又實現了情感化傳播。在此場景中，AI的價值不在于“更高效”，而在于幫助企業“找到新出路”。

因此，企業制定AI營銷策略時必須回答：“我的行業允許我做什么？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議室內，而在外部市場。

AI在營銷中的應用從來不是單純的技術問題，而是一個系統性問題。

單一維度的優化，如僅提升算法、僅增加預算等，長期來看難以持續奏效。企業唯有將內部能力與外部環境、技術可行性與戰略意圖統籌考量，才能制定出既務實又前瞻的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構化思考工具。

若企業技術底座薄弱，應優先夯實數據與系統（內部+技術）；若行業與AI天然錯配，需重新評估投入優先級（外部+技術）；若戰略上未將營銷視為核心戰場，AI難有施展空間（內部+戰略）；若忽視行業規則與用戶邏輯，再先進的AI也會水土不服（外部+戰略）。

未來隨著AI能力的持續進化，技術的邊界將進一步拓寬。例如，AIGC的效果和質量會持續提升，基于AgenticAI的營銷系統將有可能重新定義營銷組織的結構和營銷業務流程，生成式引擎優化（GEO）正在成為新興的自然流量入口，并對品牌在AI搜索中的呈現和表達提出了新的要求。

這些動態的技術變化將時刻影響企業本身的營銷節奏和營銷策略。但不變的是：成功且有效的AI營銷始終源自企業對“目標人群在何種環境下、為何而用”的深刻理解和恰當的傳播方式選擇。

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

免責聲明：本文觀點僅代表作者本人，供參考、交流，不構成任何建議。