人更累了。

一个营销活动，需要多人跨岗位跨部门协作，在企业内部也变得越来越细分。如果做一场大型活动，比如双十一、618这类大促，营销人员通常需要在十几个系统里来回倒腾，其中有大量重复劳动，比如一份物料在多个渠道平台系统上反复粘贴，手动进行大量的权益选择、页面搭建，这些低价值的重复劳动非常耗时，让营销人员无法把更多精力放在高价值的思考优化上。

人更多了。

由于营销业务的细分，企业不得不为多个环节配置更多的人员，一个人员只负责某个环节，只用关心怎么把单一模块做精做好，投放人员关心投放ROI，活动策划关注匹配营销目标的活动设计，内容运营希望设计师帮自己设计出更好的文案、素材、图片……过于细分的营销“流水线”，需要大量营销人员做“螺丝钉”，只干自己的一亩三分地，无法从全流程、全局视角去优化结果，不仅会影响营销效果，也不利于个人的职业发展。

人更难了。

数字化营销，对人员的技能要求也更高了。基于数据进行分析和复盘，就是一个门槛非常高的复杂任务。其中消费者怎么想的，决策过程是什么，怎么埋点，监控哪些数据，用户在不同页面的流失率、操作时长哪个步骤影响了整体流程？这些都只能依靠营销人员的经验，以往只能通过前辈传授和自己试错。

结果就是，一些企业招不到这样专业的营销人才，靠拍脑袋的方式来做营销，在广告创意、活动设计、客服话术上花费了大量的精力，最后消费者用户的反馈却不如人意。

有没有可能，让一个人变成一支营销队伍？

这就需要为营销人员配备一个全流程使能的“AI副驾驶”，能够从一开始就将数据与营销目标相结合，让数据贯穿整个过程和所有环节，并结合营销知识，自动做出最佳决策，替营销人员来进行洞察、写方案、做物料、筛渠道、完成个性化精准投放，最后复盘调整。

有了“AI副驾驶”，人更轻松了，人用得少了，人的技能也被全方面提升，这是为什么企业要积极从数字化营销跨入AI营销。

大模型，让AI营销天堑变通途

以前营销环节也有AI参与，为什么大模型出现后，营销人员才有了“AI副驾驶”？

答案是：传统AI做营销，太慢太贵。

此前也有很多互联网企业、电商平台将AI算法引入到智能推荐、海报创作、智能客服问答等场景之中，但效果总体来说，不咋地。

智能客服被普遍认为是“人工智障”，只能解决一些基础问题，用户还是要找人工，降本增效的效果有限。

另外，传统AI算法的泛化能力不高，必须针对专项任务进行定制化训练，开发起来非常耗时，比如一个银行的智能客服，需要人工训练师拆解话术文档、生成QA，之后再扩展标准、投入到一线中，开发周期基本上一个月起步，六个月都有可能。一些中小企业请不起专业的开发团队，也等不起那么长的开发周期。