数智之道

　　营销是AI落地应用的前哨站。自ChatGPT发布以来，生成式AI迅速渗透至文案生成、策划提案、视觉设计等营销环节。随着图像、音视频等多模态能力的成熟，AI在营销全链路中的角色愈发多元。

 　　然而不同行业的品牌主对AI的应用路径却各有侧重：有的聚焦线索识别，有的追求内容效率，有的则致力于客户关系深化。

　　这背后反映出一个关键现实：AI在营销中的价值高度依赖于具体情境。管理者亟需一套系统性思维，以厘清“在什么条件下、以何种方式、将AI用于哪些环节”才能真正释放其潜力。

　　本文基于行业实践，提出由“内部/外部”与“技术/战略”交叉构成的分析框架，试图帮助企业在复杂环境中精准定位AI营销的发力点。

　　我们将影响AI营销落地的关键因素归纳为两个维度：一是内部与外部的视角维度，内部视角关注企业自身的资源、能力与选择，外部视角关注行业环境、市场结构与用户行为；二是技术与战略的视角维度，技术视角关注AI能力是否可用、是否匹配实际需求，战略视角关注企业或行业是否将AI视为关键手段，以及如何配置资源。两个视角交叉结合共同构成了理解AI营销差异化的图谱。

　　内部视角+技术视角：企业AI基础设施完善程度

　　AI营销的起点并非算法本身，而在于企业是否具备运行AI的“土壤”。即使技术先进，若缺乏数据、系统或流程支撑，AI也难以落地生根。

　　数据资产是基石。瑞幸咖啡之所以能实现远超同行的个性化推送与权益分发，根本在于其从很早就以科技公司逻辑构建数字化体系——通过小程序与APP沉淀超2亿用户的行为与交易数据。这些全链路的高质量数据使AI模型能精准识别偏好、预测复购，进而驱动营销自动化。反观大多数传统奶茶品牌，以供应链优化和门店选址为核心发展依据，用户数据采集薄弱，即便引入AI工具，也因“无米之炊”而效果有限。

　　有时，企业并非没有数据资产，而是因组织原因散落在企业内部互不联通。新能源汽车营销依赖三大垂直平台的线索采买，然而，目前车企普遍采用多品牌、多价格带的运营模式，这使得集团层面常常出现线索重复采购的问题。某头部车企打通各子品牌用户库，基于AI能力做线索去重，平均每年节省数亿元营销费用。

　　技术集成能力同样关键。AI营销往往需要与CRM（客户关系管理）、CDP（客户数据平台）、广告投放平台等系统打通。例如，高端医美机构利用AI分析会员消费周期，自动推荐二次项目，前提是客户数据已在智能CRM中结构化存储。若系统割裂、接口封闭，AI只能停留在单点实验，无法形成闭环。