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1、第0页明 略 科 技I 复 旦 大 学 管 理 学 院I 秒 针 营 销 科 学 院2 0 2 4.0 8生成式营销生成式营销产业研究蓝皮书产业研究蓝皮书20242024 AI+AI+*本 研 究 报 告 为 国 家 自 然 科 学 基 金 重 点 项 目 资 助 成 果批 准 号：7 2 4 3 2 0 0 2第1页第1页前前言言从分析式AI到生成式AI，人工智能有了飞跃式的发展。不但对社会产生巨大影响，也推动了市场营销行业的变革。AI为营销带来的，不仅是在原有智能营销（或数字营销）基础上的能力提升，而是一次如同于“iPhone时刻”意义的产业变革，生成式AI飞速发展的创造能力、推理能力、交
2、互能力赋能于营销业务，不断衍生出新的营销模式和场景。2024年5月，秒针营销科学院携手复旦大学，集合营销行业众多专家共同研讨，与会专家一致认为，2023年后随着AI的应用实践不断深入，营销开启了一个全新的时代。在新时代中，营销生产力迎来大爆发，营销生产关系被打破重构，营销业务流程和节点都在变化，我们将其定义为“生成式营销时代”。新型生成式营销与原有的数字营销或智能营销的差异是什么？生成式营销能为企业带来什么价值？营销从业者们，如何面对生成式营销？新时代下，营销产业会发生什么变化？企业又应该如何行动以应对？市场有哪些积极探索和成功实践？又将面对什么样的挑战和风险？许多问题摆在营销人面前，也成为企
3、业CEO、CMO们的挑战。为解决这些疑问，帮助营销从业者适应新的产业运行方式，帮助企业在生成式营销的新时代更好地做好营销，明略科技集团、秒针营科学院，联合复旦大学管理学院，经过大量专家研讨、案头研究、实证研究，完成了这份2024AI+：生成式营销产业研究蓝皮书。本报告延续了2023AI+：人工智能与营销新纪元的部分内容，汇集总结2023-2024一年中最新的AI技术发展趋势、学术研究成果、业界工具模型、行业优质案例，为大家提供面对生成式营销时代的知识指引和行动指南。时代变革不可逆转，能力迭代刻不容缓。每个人，每个企业，每个产业，都需要不断学习，积极拥抱新时代。秒针营销科学院致力于联合产学研力量
4、，深入研究营销行业的科学理论和前沿趋势，在AI时代，持续为大家贡献营销知识，分享趋势和创新。第2页2024 AI+生成式营销产业研究蓝皮书 第2页感谢产业专家、学者贡献重要观点感谢产业专家、学者贡献重要观点生成式营销，是新一轮AI技术革命下，描绘营销生产力和生产关系整体变革的宏大概念，拥有丰富的内涵与外延。互联网技术孕育数字营销，生成式AI催生生成式营销，它在数字营销、智能营销的基础上发展而来，但塑造的却可能是完全颠覆以往营销范式的新方法、新工具、新生态及新知识体系。混沌初开，当下，生成式AI的应用场景，更多集中在既有工作流程的提效，比如内容生产、广告投放等，但放眼未来，AI技术的影响绝不限于
5、此。而要穿过时空看见未来，绘制面向未来的生成式营销图景，需要凝聚各行各业营销从业者及产学专家的声音，并在开放讨论中找到共识。为此，明略科技、秒针营销科学院于2024年初先后与中国人民大学劳动与人事学院及复旦大学管理学院合作，成立产学课题组。针对AI对组织及职场的变革，于4月下旬与中国人民大学职场研究项目组联合发布2024人工智能与职场发展报告；之后在5月初，与复旦大学管理学院市场营销学系合作举办“2024生成式营销产学闭门研讨会”，邀请包括学院教授、企业营销高管、行业专家在内的33位行业代表，共同定义面向未来的生成式营销，并得出初步共识。本报告主体内容均基于以上成果得出并呈现。特别感谢以下学界
6、、业界专家的贡献：以上排名不分先后孙一民孙一民 复旦大学管理学院副院长蒋青云蒋青云 复旦大学管理学院市场营销学系教授李育辉李育辉 中国人民大学劳动人事学院教授金立印金立印 复旦大学管理学院市场营销系学系教授、系主任王有为王有为 复旦大学信息管理舆商务智能系教授段淳林段淳林 华南理工大学新闻与传播学院教授何雁群何雁群 复旦大学管理学院市场营销学系副教授肖肖莉莉 复旦大学管理学院市场营销学系副教授冯项楠冯项楠 复旦大学管理学院统计与数据科学系副教授熊桂洋熊桂洋 雪城大学惠特曼管理学院教授王双江王双江 杜拉维特亚太区市场及电商总监黄小可黄小可 赫力昂中国内容中心总监于子桓于子桓 华润三九市场部总经理
7、陈陈晨晨 雀巢健康科学市场卓越和消费者洞察负责人Cathy Cathy 味全渠道和营销数字化负责人单单琼琼 伊利品牌管理部研究总监于于帅帅 广汽丰田采购总监Angie Wang Angie Wang a2至初产品创新负责人吴吴丹丹 蒙牛数智营销产品总监林丽丹林丽丹 水井坊电商营销高级经理钱钱诚诚 蕉内媒介总监AlenceAlence Lee Lee 乐宾科技创始人宋宋星星 纷析咨询创始人李李勇勇 谷元文创创始人张振华张振华 前东风日产MI副部长钱钱峻峻 M360创始人张文双张文双 云图元睿创始人赵赵洁洁 明略科技高级副总裁、秒针系统总裁孙方超孙方超 明略科技高级副总裁、大模型产品负责人高高雅雅
8、 明略科技高级副总裁、秒针数据技术及产品负责人刘刘静静 明略科技高级副总裁 品牌与市场负责人第3页生成式营销是指生成式营销是指应用前沿的生成式应用前沿的生成式AIAI能力能力赋能生产工具，赋能生产工具，在营销领域的业务流程在营销领域的业务流程中，中，实现营销生产力实现营销生产力效率的全面提升效率的全面提升，影响并重构营销组织的生产关系影响并重构营销组织的生产关系，进而形成的新型市场营销产业运行模式。进而形成的新型市场营销产业运行模式。AI能力：基于GenAI的创造能力，推理能力，互动能力衍生AI工具，AI产品以及AI解决方案。营销领域业务流程：包括但不限于广告投放、社媒营销、电商/直播运营、客
9、户运营、产品创新等。营销生产力：包括但不限于营销洞察、营销内容生产、媒介传播，以及营销决策等各类工作的生产力。营销组织生产关系：包括企业内部市场营销相关部门的组织形态、企业外部市场营销行业的产业生态。第4页CONTENTS0101新变革，迎接生成式营销时代新变革，迎接生成式营销时代AI发展与影响、AI驱动的营销变革、生成式营销时代0303新战略，企业生成式营销的实施新战略，企业生成式营销的实施企业价值、战略制定、实施路径0404新实践，生成式营销应用探索新实践，生成式营销应用探索实践案例、应用工具和解决方案目录目录0202新认知，生成式营销的多维能力新认知，生成式营销的多维能力AI实证研究、生
10、成式营销应用图景、AI+营销业务闭环agent第5页0101新变革，迎接生成式营销时代新变革，迎接生成式营销时代AI发展与影响、AI驱动的营销变革、生成式营销时代AI能力日新月异的进化，深度影响社会的同时，也带来了营销的变革，AI的应用，引爆了营销生产力，洞察、内容、媒介生产力全面提升。同时，AI的应用，改变了营销的生产关系，包括了企业与客户、员工、组织与生态关系的变化2023后的生成式营销，是市场营销中iPhone时刻的转变，与2023年前的智能营销（数字营销）有着本质的差异。第6页2024 AI+生成式营销产业研究蓝皮书 第6页人工智能的发展历史人工智能的发展历史距离1956年美国达特茅斯
11、学院研讨中首次提出人工智能概念，已经过去67年。在研究AI之前，我们先了解下人工智能发展的历史以及当前（2024年）我们所处的阶段。上世纪60年代到现在，人工智能半个世纪的发展史，有过两次明显的波谷，它们被称为AI winter（AI寒冬），每次人工智技术有一定突破时，大家都非常期待人工智能美好时代的到来，学术或投资也都会迎来高速发展，但一段时间后，大家就会发现技术仍然受到很大限制，整个产业随后会陷入寒冬。但上世纪 90年代，第二波寒冬之后，AI发展的曲线始终向上，从 AlphaGo到 ChatGPT，业界一直在讨论AI寒冬什么时间到来，可现实是，技术推动着AI跳过了寒冬，并在2023年迎来了
12、爆发式发展。截止当前（2024年中），我们并没有看到这波浪潮有迎来拐点的迹象，AI的能力不断提升，越来越多的应用被创造，照目前的趋势可以判断，这波AI浪潮是能真正带来时代变革的浪潮。跨越第跨越第3 3个冬天，迎接第个冬天，迎接第3 3次浪潮次浪潮图表来源：Parmida Beigi,PhD bigdataqueen图：图：AI发展历史发展历史第7页2024 AI+生成式营销产业研究蓝皮书 第7页人工智能的能力进化人工智能的能力进化人工智能模型可以分为“分析式人工智能”（Analytical AI）和“生成式人工智能”（Generative AI）（Glikson和Woolley，2020）。分
13、析式AI主要是根据已有数据进行分析、判断、预测，电商的产品推荐系统是分析式AI在营销场景中的典型应用。生成式AI以OpenAI的ChatGPT为代表，它以强大的内容生成能力令世界瞩目，生成式AI的核心能力是“创造”，它通过从数据中学习要素，生成全新的、原创的内容或产品。生成式AI有三项核心能力：创造能力三项核心能力：创造能力、推理能力推理能力、互动能力互动能力。特别要关注的是，基于互动能力，融合创造能力和推理能力之后，生成式AI能实现多模态/跨媒介的输入输出，涌现出能与人高质量交流的综合能力。AI发展不断强大后，更接近于“人”能力的通用人工智能AGI（Artificial general in
14、telligence），可以像人一样完成更复杂的工作。AGI具有文字、图片、视频、音频的多模态理解能力，能通过联网和插件整合更多外部应用，因此可以胜任更复杂的任务。从“分析式从“分析式AIAI”到“生成式”到“生成式AIAI”，再到“通用人工智能”，再到“通用人工智能”也被称为决策式AI，指学习数据中的条件概率分布，根据已有数据进行分析、判断、预测，主要应用模型有用于推荐系统和风控系统的辅助决策、用于自动驾驶和机器人的决策智能体，作用主要是辅助用户进行判断。学习数据中的联合概率分布，非简单分析已有数据，而是学习归纳已有数据后进行演绎创造，基于历史进行模仿式、缝合式创作，生成全新的内容，也能解决
15、判别问题。分析式分析式AIAI生成式生成式AIAIAGI是计算机科学与技术专业用语，专指通用人工智能。这一领域主要专注于研制像人一样思考、像人一样从事多种用途的机器。这一单词源于AI，但是由于主流AI研究逐渐走向某一领域的智能化（如：机器视觉、语音输入等），因此为了与它们相区分，增加了general。通用人工智能（AGI）是指智能代理理解或学习人类所能完成的任何智力任务的能力。它是一些人工智能研究的主要目标，也是科幻小说和未来研究中的常见话题。AGI也被称为强人工智能、完全人工智能或一般智能行动，有可能制造出真正能推理和解决问题的智能机器。强人工智能与弱人工智能（或狭义人工智能）形成对比。（说
16、明：弱人工智能不具备独立意识，其行为都是设计者的意愿，所以只能在人类设计的程序范围内决策，事情的发展一旦超出了提前预设的程序范围，那么弱人工智能是无法应对的。）强人工智能、通用人工智能强人工智能、通用人工智能AGIAGI（Artificial general intelligenceArtificial general intelligence）第8页2024 AI+生成式营销产业研究蓝皮书 第8页人工智能已经对社会产生巨大影响人工智能已经对社会产生巨大影响52%的美国人表示他们对人工智能的担忧多于兴奋，这一比例相较于 2022年的 38%有所上升。从中国的数据看，当前31%职场人认为AI会直
17、接威胁人类的安全和幸福，27%认为AI技术的发展和应用会破坏人类社会的团结性。33%认为AI威胁到人类的独特性。对于社会层面引入AI是否会影响个体的收入，选择上升和下降的比例都较高。值得关注的是，有关AI的各类评价中，代表模糊态度的“一般”选择比例很高，说明人们对AI的态度有很大的不确定性。人们对人们对AIAI的态度正面和负面共存，并且具有高度不确定性的态度正面和负面共存，并且具有高度不确定性数据来源：中国人民大学劳动人事学院&明略科技&秒针营销科学院2024人工智能与职场研究报告；（Artificial Intelligence Index Report 2024）李飞飞联合领导的斯坦福大学
18、人工智能研究所（Stanford HAI）图：美国图：美国-AI对工作的影响（对工作的影响（2023）图：中国职场人评价图：中国职场人评价AI的影响（的影响（2024）AIAI对对社会的影响社会的影响AI对收入的影响Al will change how you do your current job in the next 5 years未来五年AI将改变你目前的工作方式Al will replace your current job in the next 5 years未来五年，AI将代替你目前的工作31%27%33%39%33%38%40%36%38%42%31%33%31%23%25%
19、AI会直接威胁人类的安全和幸福AI技术发展和应用会破坏人类社会团结性AI的技术发展威胁到人类的独特性社会层面AI引入会使我收入下降社会层面AI引入会使我收入上升同意一般不同意第9页2024 AI+生成式营销产业研究蓝皮书 第9页人工智能在众多领域已发挥作用人工智能在众多领域已发挥作用AI将重构众多产业的核心竞争力，这一进程是确定的、不可逆的。对于不同的产业和领域，AI的重构或快或慢，可能渐变也可能突变，对这些行业的从业人员，它的影响可能润物细无声，也可能如疾风暴雨。根据行业特征及影响程度，我们将AI对不同产业核心竞争力的影响划分为三个类型：1.高敏感类：AI变革来临最快，代表性行业包括数码、汽
20、车、机器人、媒体、影视、游戏；2.中敏感类：AI变革速度中等，代表性行业包括生物医药、金融保险、法律、教育等；3.低敏感类：AI变革相对较慢，例如工农业、电力化工、工程机械等。麦肯锡研究了16个AI应用场景，得出以下结论：生成式AI的潜在价值（约75%）主要集中在相对少数场景中，主要是四个方面：客户运营、营销和销售、软件工程、产品研发。这意味着上述四项业务受到生成式AI的影响最大。市场营销是市场营销是AIAI创造价值的最主要领域之一创造价值的最主要领域之一数据来源：麦肯锡生成式人工智能的经济潜力：下一波生产力浪潮 2023.07图：图：Using generative Al in just a
21、 few functions could drive most of the technologys impact across potential corporate use cases第10页2024 AI+生成式营销产业研究蓝皮书 第10页人工智能在营销领域的巨大潜力人工智能在营销领域的巨大潜力随着人工智能技术的不断发展和普及，营销人工智能的应用场景也越来越广泛。例如，通过自然语言处理和情感分析技术，人工智能可以帮助企业实时监测和分析社交媒体上的用户反馈，及时调整营销策略。同时，人工智能还可以通过机器学习算法，对消费者行为进行预测和个性化推荐，提升用户体验和购买满意度。2024年全球营销
22、人工智能产业规模预计达到360亿美元，这一数字反映了人工智能在营销领域的巨大潜力和市场需求。随着技术的不断进步和创新，人工智能将继续在营销领域发挥重要作用，为企业带来更高效、精准的营销效果。中国AI数字商业展望2021-2025报告显示，预计2024年，中国生成式AI商业应用规模为1,606亿人民币，2025年将达到2,070亿元，增长率29%。20242024年全球营销人工智能产业规模预计达到年全球营销人工智能产业规模预计达到360360亿美元亿美元数据来源：S，2020-2028年全球营销领域人工智能(AI)市场价值图：图：2020-2028年年全球营销领域人工智能全球营销领域人工智能(A
23、I)市场价值市场价值120.5158.4208.2273.7359.9473.2622.1817.91075.4202020212022202320242025202620272028983436631,0771,6062,0702020年2021年2022年2023年E2024年E2025年E图：图：2020-2025年年 中国生成式中国生成式AI技术应用规模（亿元）技术应用规模（亿元）第11页2024 AI+生成式营销产业研究蓝皮书 第11页AIAI如何改变营销？引爆生产力如何改变营销？引爆生产力在2023年发布的2023 AI+：人工智能与营销新纪元中，我们提出，AI将带来营销生产力的大
24、爆发。营销生产力主要包括洞察能力、创意能力和媒介沟通能力：1.洞察能力，包括消费者需求、市场环境、行业趋势、竞争态势数据和信息的采集与分析，以及最终获得分析结果的能力和效率；2.创意能力，包括创造和生成文字、图片、视频、音频、设计网站甚至新产品的创新能力和生产效率；3.媒介沟通能力，广告主使用媒介渠道进行营销的能力和效率，媒介渠道包括移动设备、电视、社交媒体、搜索引擎、电商、线下等各种用于营销传播的媒体平台。生成式生成式AIAI三个核心能力，打破营销生产力的效率瓶颈三个核心能力，打破营销生产力的效率瓶颈图表：秒针营销科学院自主绘制营销生产力营销生产力洞察洞察创意创意媒介媒介=XXXX=消费者需
25、求+市场环境+行业趋势+竞争态势文字图片视频音频网站产品手机电脑电视社媒搜索电商线下XXXX营销行业大模型营销行业大模型让洞察、创意、媒介效率突破发展瓶颈让洞察、创意、媒介效率突破发展瓶颈AI带来营销生产力大爆发带来营销生产力大爆发第12页2024 AI+生成式营销产业研究蓝皮书 第12页AIAI如何改变营销？外部如何改变营销？外部-客户客户AI进入营销领域，将全方位改变企业的客户（顾客/消费者）。首先，客户自己会因为使用AI而改变，学会使用AI后，客户的需求将更加个性化，AI将填平客户营销决策中的信息鸿沟，使其更有效地处理营销信息。其次，AI将改变企业与客户的沟通方式，无论是前期了解客户需求
26、的方式，还是和客户沟通的方式。最终，AI将全面提升客户体验，AI时代，客户将获得个体式的营销沟通，定制化的产品和更加智能的服务。AIAI改变客户，也改变和客户沟通的方式，最终提升客户体验改变客户，也改变和客户沟通的方式，最终提升客户体验说明：2024年5月10日 复旦大学秒针营销科学院 AI+营销研讨论会，参会专家总结客户客户员工员工组织组织生态生态客户自身的变化客户自身的变化客户沟通的变化客户沟通的变化客户体验的提升客户体验的提升需求个性化信息平权：AI填平信息鸿沟，提高客户消费的效率和效果。明确客户需求方式变化：人智交互，问答生成客户沟通效率上升，成本下降个性的内容推动决策-个体营销定制化
27、产品满足需求-规模化定制智能式服务提升体验-AI连接品牌与顾客更需要关注客户本身发生什么变化？重要变化是AI填平客户的信息鸿沟填平客户的信息鸿沟，过去消费者需要研究产品，供应商，价格，决策过程可能需要3-5天，有了AI，信息总量不变但信息处理效率信息处理效率提升提升，顾客的营销决策效率也会大幅提升。这种填平会影响未来的商业模式影响未来的商业模式。生成式营销时代，品牌获取客户需求的方式进一步改变品牌获取客户需求的方式进一步改变，最早期的方式是通过市场调研猜测客户需求，数字营销时代，通过搜索、点击、收藏等行为，判断用户需求，未来，将是人和人和AI持续交互，在问答中“生成”需求，持续交互，在问答中“
28、生成”需求，AI能激发出能激发出消费者自己都不知道的需求。对于客户，高效的个性化价值交付得以实现个性化价值交付得以实现，这种交付可能是内容，也可能是创新的产品，AI解决了高效率标准化必须牺牲个性，低效率个性化必须牺牲规模的矛盾，使高效率的个性化营销，大规模的定制化产品高效率的个性化营销，大规模的定制化产品得以实现。专家研讨观点专家研讨观点第13页2024 AI+生成式营销产业研究蓝皮书 第13页AI是否能改变企业的内部员工？这是许多企业会忽视的问题，但事实是，AI被引入到企业营销部门后，一定会对内部员工产生巨大影响，它在提升员工工作效率的同时，也会改变他们的工作方式、工作流程。随着AI发展，员
29、工使用AI的程度会不断升高，态度将更加积极，综合能力也将不断提升，最终，企业的员工结构将发生改变，组织AI含量提升，超级个体出现，组织内将建立人智协作的新方式AI完成耗费人力的任务性工作，员工从事更能发挥人类独特性的创造性工作。AIAI如何改变营销？内部如何改变营销？内部-员工员工AIAI不能替代员工，但不能替代员工，但AIAI力高的员工会替代力高的员工会替代AIAI力低的员工力低的员工说明：2024年5月10日 复旦大学秒针营销科学院 AI+营销研讨论会，参会专家总结员工员工AIAI使用变化：低频使用变化：低频高频高频当前，企业的AI使用率和使用频次还不高，但随着时间推移与竞争加剧，AI将成
30、为企业的必备技能，相比之下，AI应用程度更高的企业，竞争优势更大。员工员工AIAI态度态度变化：抗拒变化：抗拒拥抱拥抱员工对AI的态度，将从恐慌抗拒逐步过渡为积极拥抱。在与AI共同协作的过程中，员工的主观能动性将不断提升。重复的、操作性的硬技能更容易被替代，管理等软能力的优势将被凸显。AIAI带来员工能力的带来员工能力的变化变化单个员工的能力水平将大幅提升，一岗多能的超级个体将出现；AI训练师成为高需求的新职业，擅长应用、训练AI的员工将成为新专家。AIAI带来员工结构的变化带来员工结构的变化应用AI并不等同于减员，它的目的是提升企业的AI含量，将员工从低附加值的杂务中解放出来，做更高价值的工
31、作。员工与AI的协作结构和关系将发生变化。员工自身的认知态度对于用好员工自身的认知态度对于用好AI非常重要非常重要。一般而言，企业非常积极用好AI的员工比例只有10-20%，AI将提高这些员工的综合能力。同样的AI工具，不同员工给出的效果会非常不一样，主观能动性高的员工，能训练出更好的主观能动性高的员工，能训练出更好的AI，人的因素大于工具的因素，这将是未来交付差异产生的主要原因。生成式营销时代，不同岗位和能力的员工替代性不同，重功能性和操作性的工作更容易被替代，比如数字投流师的人数就在减少，相比之下，管理型、知识专家型的员工不容易被替代相比之下，管理型、知识专家型的员工不容易被替代。因此，员
32、工需要重新构建自身的核心能力重新构建自身的核心能力。专家研讨观点专家研讨观点客户客户员工员工组织组织生态生态第14页2024 AI+生成式营销产业研究蓝皮书 第14页在专家研讨会中，参会专家一致认为，AI一定会改变企业内部的组织关系和组织的形态。一方面，AI是企业的整体战略，而非营销（或品牌、媒介）某个部门的战略，因此，从组织的角度考虑，企业必须做全面的AI顶层设计，从管理层执行层都要积极拥抱，自上而下/自下而上的推行；另一方面，AI应用于营销业务后，相应也会改变组织的形态，并在不断调整过程中，建立起新的人智协作组织形态，新形态具有更扁平、更敏捷、更简化的特征。目前看来，组织内，员工更乐于接受
33、的协作方式，是AI成为其下属而非领导。AIAI如何改变营销？内部如何改变营销？内部-组织组织自上而下的自上而下的AIAI战略实施，扁平、敏捷、简化的人智协作型组织重构战略实施，扁平、敏捷、简化的人智协作型组织重构说明：2024年5月10日 复旦大学秒针营销科学院 AI+营销研讨论会，参会专家总结；中国人民大学劳动人事学院&明略科技&秒针营销科学院2024人工智能与职场研究报告组织的组织的战略战略AI一定是企业的顶层战略之一，必须自上而下/自下而上推行/推进，全员拥抱。组织的战术组织的战术从调整到重构，AI将改变当前的组织形态，建立人智协作（human+AI）的新型组织。组织，即公司间的边界将变
34、得模糊公司间的边界将变得模糊，每个公司都可以做更多的业务，比如甲方乙方的职能会职能会有融合有融合，越小规模的组织越受益越小规模的组织越受益，组织的规模应该会比现在小，因为越灵活，越有活力。组织要更敏捷，对顾客和市场需求的变化有更快的响应，产品创新更快速对顾客和市场需求的变化有更快的响应，产品创新更快速，人的调整也更快。组织内要有对对AI工作进行管理控制的岗位和机制工作进行管理控制的岗位和机制。56%47%22%28%37%29%15%16%49%我愿意AI成为我的下属我愿意AI成为我的同事我愿意AI成为我的领导图：企业内人与图：企业内人与AIAI的协作关系（基于员工视角）的协作关系（基于员工视
35、角）同意一般不同意扁平扁平敏捷敏捷简化简化减少上下层级缩短前后链路柔性组织、边界模糊非固定、易调整从大而复杂到小而精致专家研讨观点专家研讨观点客户客户员工员工组织组织生态生态第15页2024 AI+生成式营销产业研究蓝皮书 第15页AI会如何影响营销的产业生态呢？从中国营销市场大环境看，AI对生态的改变，有挑战亦有机遇。1.机遇：AI会使营销产业上下游的信息和运作更透明、更高效，生态中单一企业将更多能，同时，AI会催生新平台或广告形式，带来流量红利和新营销机会；2.挑战：生态玩家更复杂，熵增不断的同时，可能还将呈现集中化的趋势，缺少核心竞争力的中间商、服务商面对AI及业务能力强的服务商，生存压
36、力加大，这会提高企业明确业务方向及战略定力的难度。AIAI如何改变营销？外部如何改变营销？外部-生态生态更高效，更集中的产业生态，更高效，更集中的产业生态，agentagent赋能赋能agencyagency说明：2024年5月10日 复旦大学秒针营销科学院 AI+营销研讨论会，参会专家总结生态变化的机遇生态变化的机遇生态变化的挑战生态变化的挑战透明：透明：营销生态上下游信息和运作规则更透明；高效高效：得益于营销生产力的提升，生态整体运转效率更高；多能：多能：单一企业能力更强，可以做从前做不了，须外包的业务；新营销载体新营销载体：媒介生态会出现未知的AI化的新型平台、新广告形式，带来新的营销机
37、会。去中间化：去中间化：产业分工的链条被打破，部分中间角色受到挑战；集中化：集中化：机会进一步集中于头部，小企业生存面临挑战；复杂化：复杂化：会因AI出现一些全新的角色和公司，生态整体熵增，更加混沌，竞争更大，需要创造新机会（如出海）。“市场调研产品研发设计生产营销策略代理创意生产代理媒介采买渠道销量消费者购买”这套旧营销链路被打破旧营销链路被打破。公司间关系更平等，功能更融合，一些中间商角色弱化或消失中间商角色弱化或消失，生态中个体客户或消费者也因为AI有成为商家的可能。AI给营销行业的生态带来的是大的变革大的变革，有可能类同新能源车对传统车企的冲击，是“破坏性”的“破坏性”的。Agent赋
38、能重构赋能重构Agency。调研公司、数据监测公司等由AI赋能重构，提升业务能力。我们讨论的结论认为未来资源会更集中在头部资源会更集中在头部，竞争激烈的出路是全球化，出海去卷国外的公司全球化，出海去卷国外的公司，中国的AI在实践上非常领先，但技术底座不如国外，从国内到全球再到国内，未来的市场一定是更加混更加混沌的生态沌的生态。专家研讨观点专家研讨观点客户客户员工员工组织组织生态生态第16页2024 AI+生成式营销产业研究蓝皮书 第16页我们看到AI对于营销的改变，无论在营销生产力方面，还是在“客户、员工、组织、生态”关系上，都有本质的变化。可以断定，“AI+营销”，将使营销发生巨大的变革，而
39、不仅是某一细分场景的提效或升级。从经济学生产力与生产关系的视角，我们认为，生成式AI能力被引入市场营销之后，营销将开启一个全新的时代，这个时代与之前已经发展了20多年，以互联网营销为主的智能营销（或数字营销）相比，将有质的飞跃。原有智能营销的理论方法、沟通工具，流程特征等，都亟需更新重塑，我们把新的时代，命名为“生成式营销”时代，并对生成式营销给出如下定义。AIAI驱动变革！生成式营销时代来临驱动变革！生成式营销时代来临生成式营销是应用前沿生成式营销是应用前沿AIAI能力，进化而成的新型营销产业模式能力，进化而成的新型营销产业模式图表：秒针营销科学院自主绘制定义说明AI能力：基于GenAI的创
40、造能力、推理能力、互动能力衍生AI工具，AI产品以及AI解决方案。营销领域业务流程：包括但不限于广告投放、社媒营销、电商/直播运营、客户运营、产品创新等。营销生产力：包括但不限于营销洞察、营销内容生产、媒介传播，以及营销决策等各工作的生产力。营销组织生产关系：包括企业内部市场营销相关部门的组织形态、企业外部市场营销行业的产业生态。生成式营销是指生成式营销是指 应用前沿的生成式应用前沿的生成式AIAI能能力力赋能生产工具赋能生产工具，在营销领域的业务流程在营销领域的业务流程中，中，实现实现营销生产力营销生产力效率效率的全面的全面提升提升，影响并影响并重构重构营销组织的营销组织的生产关系生产关系，
41、进而形成的新型进而形成的新型市场营销市场营销产业运行模式产业运行模式。营销生产力营销生产力营销生产关系营销生产关系决定决定反作用反作用劳动者劳动者生产工具生产工具+AI劳动对象劳动对象提升提升外部外部-客户客户内部内部-员工员工内部内部-组织组织外部外部-生态生态改变改变第17页2024 AI+生成式营销产业研究蓝皮书 第17页生成式营销与智能营销的差异生成式营销与智能营销的差异生成式营销，并不只是对营销生产力及生产关系的一次升级，而是类同于“iPhone时刻”的产业变革。与2023年前的智能营销（或数字营销）相比，两者有着本质的差异。在2024年5月复旦大学召开的专家研论会上，与会专家总结了
42、生成式营销与智能营销在理论基础、营销对象、沟通方式、协作方式、流程特征、协同角色、竞争模式上的7大差异点。例如，智能营销的理论基础主要是以数据和算法为基础的计算科学，生成式营销在计算科学基础上，还包括了算力和生成式AI在内的认知科学。营销对象上，智能营销是个性化的细分人群，靠标签识别，生成式营销是以“人”为颗粒度的个性化营销；沟通方式上，智能营销是被动触发、单向式的，生成式营销则是主动发起、互动式的。20232023后的生成式营销，是市场营销中“后的生成式营销，是市场营销中“iPhoneiPhone”时刻的转变时刻的转变图表：2024年5月10日 复旦大学秒针营销科学院 AI+营销研讨论会，参
43、会专家总结2023年之后AI驱动的生成式营销，与此前营销范式的最大差异，在于它是一种主动式营销主动式营销，是基于大量数据获取洞察，并基于这种洞察对个体的需求进行预判，消费者自己都没有意识到的需求，生成式营销可以通过介质告诉他消费者自己都没有意识到的需求，生成式营销可以通过介质告诉他。智能营销的竞争是平台流量、人群标签的竞争，生成式营销的竞争是如何占据消费者心智的竞争竞争是如何占据消费者心智的竞争，企业需要通过定制的产品和服务，对消费者更深层次的情绪产生影响更深层次的情绪产生影响。以前智能营销或数字营销解决的是点状问题，用工具解决营销中某一环节的某个问题，生成式营销能把这些点串起把这些点串起来，
44、形成线性的、流程化的任务来，形成线性的、流程化的任务，营销将从被动的使用工具转化为AI助手主动的服务。第18页2024 AI+生成式营销产业研究蓝皮书 第18页生成式营销与智能营销的差异生成式营销与智能营销的差异展望未来的AI能力，专家们描绘了生成式营销与智能营销的典型场景。在原有的智能营销（数字营销）场景中，品牌与消费者通过媒介触点沟通，品牌单向响应消费者的行为（例如点击、互动、搜索）和需求，为消费者提供个性化的营销内容（广告创意、社媒内容），并最终交付标准化的产品或服务。在生成式营销的预想场景中，品牌和消费者沟通的触点还有AI，AI可以主动在消费者交互中发现机会，激发出消费者自己都没有意识
45、到的潜在需求，并针对需求，提供个体化的内容，供消费者决策，基于生成式营销的应用和普及，品牌可以交付的是“规模化定制”的产品和服务。生成式营销发起的消费场景更智能、更主动、颗粒度更细生成式营销发起的消费场景更智能、更主动、颗粒度更细图表：2024年5月10日 复旦大学秒针营销科学院 AI+营销研讨论会，参会专家总结品牌在媒体平台中，通过标签识别个性化的目标人群子集，并分别进行不同类型的广告及内容触达。消费者接收到广告内容，部分有需求的消费者产生进一步动作（如互动、留资、搜索等），这些行动触发算法，智能系统快速给予响应，提供进一步的营销内容，引导消费者完成购买转化。并最终交付售卖标准的产品和服务。
46、消费者普遍使用AI工具。AI完成对个体“人”的深度洞察。基于AI对消费者的洞察。判断在合适的时间，合适的线上触点，发起与消费者的互动，通过互动发现需求，激发需求。例如：在老婆生日前提醒老公，爱人生日快要到了，设计并推荐几款爱人感兴趣的礼物，并给出高性价比的购买路径，顾客只需确认，即可完成决策和购买全流程。智能营销（数字营销）智能营销（数字营销）原有典型场景生成式营销生成式营销未来预期场景个体颗粒度个体颗粒度消费者消费者媒体媒体+内容内容+搜索搜索+电商电商AI+智能工具智能工具+媒体触点媒体触点细分群体细分群体消费者消费者以媒介为传播触点单向响应行为和需求提供个性化内容交付标准化产品/服务以A
47、I和媒介为交互触点主动交互分析并发现需求提供个体化内容交付定制化产品/服务第19页0202新认知，生成式营销多维能力新认知，生成式营销多维能力AI实证研究、生成式营销AI应用图景、营销业务闭环AI agent生成式营销中，AI的能力more than content。生成式营销模式下，AI可被应用于营销战略、营销业务、营销人员赋能、营销资产建设四大版块的8个场景中。基于AI的创造能力、推理能力、互动能力，生成式营销可以通过AI形成业务的闭环智能体。第20页2024 AI+生成式营销产业研究蓝皮书 第20页AIAI能力实证研究综述能力实证研究综述人工智能（AI）从诞生以来，理论和技术日益成熟，应
48、用领域也不断扩大。特别是以ChatGPT为代表的生成式人工智能技术快速演进，有望成为继蒸汽，电力，信息技术之后，再一次飞跃式提升生产力的技术变革力量。在企业营销管理领域，人工智能技术的快速应用催生了内容创意、广告、产品研发、需求分析、顾客服务等领域的变革，它正在全面改变企业营销策略制定和实践的流程，创造新的营销组织和管理模式（Huang和Rust，2021；洪永淼和汪寿阳，2023）。企业营销活动是通过高效的供需匹配实现交换，指向的是满足顾客需求、创新顾客价值（科特勒，2020）。当前学术界和业界更多把生成式AI作为一种效率工具，关注企业利用其创造能力来为市场提供新“供给物”的效率。然而，生成
49、式营销的“创造能力”能在多大程度上创造顾客价值，不仅取决于处于“供给侧”的企业如何利用AI提升供给效率，亦取决于处于“需求侧”的消费者对AI创造的“新供给”的响应（感知、接受、购买、参与、互动、反馈等）。因此，企业应用AI，一方面需要从供给能力和效率的角度，研究如何提升AI 营销技术的“创造效率”，另一方面还要从消费者响应的角度，分析如何改进AI 营销技术的“创造效果”。由于生成式AI 的创造力需要不断从消费者反馈中强化学习来进化，所以，明确消费者对AI营销创造物的感知与响应，对准确评估生成式营销技术的创造效率与效果至关重要。以往关于人工智能营销的研究大多集中于探究如何优化营销算法的决策和预测
50、能力，以及消费者对来自AI的推荐和建议的反应。关于消费者怎样响应生成式AI所创造的全新市场提供物？他们如何与生成式AI所扮演的“创造角色”进行交互（并提供反馈）？以及来自消费者的响应和交互反馈如何影响生成式AI营销工具的创造效率和效果等等，这些由生成式AI创造力所催生的营销新问题研究相对较少，这对营销学者的理论研究提出了新要求，也指出了新方向。AIAI能力供给侧与消费者反馈需求侧的能力供给侧与消费者反馈需求侧的研究研究供给侧供给侧需求侧需求侧人工智能视角营销的能力与水平消费者视角对AI的响应与反馈第21页2024 AI+生成式营销产业研究蓝皮书 第21页AIAI供给侧，供给侧，More tha
51、n ContentMore than Content基于AI的三大能力：创造、推理、互动，我们从营销领域来看，可以落地的方式非常多。例如，创造能力，除了熟悉的生成营销内容，还可以用于创新产品。推理能力，不但可以生成营销洞察，为营销战略制定提供客观分析，还能设定营销目标，对营销方案或活动进行评估。互动能力不但可以在执行媒介投放时提升效率，还可以提供顾客服务。AIAI在营销领域的能力不仅只有内容生成，还包括更多元的可能性在营销领域的能力不仅只有内容生成，还包括更多元的可能性供给侧供给侧人工智能视角营销的能力与水平创造能力创造能力推理能力推理能力互动能力互动能力生成创新产品生成营销内容营销洞察营销战
52、略制定营销目标设定营销效果评估执行媒介投放提供顾客服务运营研究AI能否输出科学评估结果？研究AI能否提供高质量的创新产品研究AI能否像真人一样与人类互动？AI在这些能力的应用方面，能达到的水平如何，是不如人类，与人类相当，还是高于人类？我们通过对2024年国内外的研究进行综合分析，从创新、评估、互动创新、评估、互动三个方面，总结了人工智能的能力表现。第22页2024 AI+生成式营销产业研究蓝皮书 第22页AIAI供给实证研究供给实证研究-创新创新目前，在营销领域，生成式AI的创造能力，无论是内容创作（如营销文案撰写），还是产品创新，都已经不落后于人类，甚至会高于人类。2023年发布的2023
53、 AI+：人工智能与营销新纪元中，我们的实证研究证明：AI在营销文案的创造力上接近于人类水平，人工智能文案对应的人类经验年限为2.47年，消费者已经几乎无法分辨文案的作者是人类还是AI。2023年国外已经有研究表明，AI在新产品创意大赛中，超过了世界顶尖商学院的MBA学生。该研究以新产品创新竞赛的方式，让人类和ChatGpt分别针对大学生群体设计实用产品。实验首先让宾夕法尼亚大学沃顿商学院的MBA学生提出了200个新产品创意（Humans 组），再让ChatGpt在同样要求 下 生 成 100 个 新 产 品 创 意（Gpt-4Baseline 组）。此外，还设计了一组，给ChatGpt提供了
54、 7个好的创意作为例子，再 让 其 生 成 新 产 品 创 意（Gpt-4Prompted With Good Examples 组）。为了比较人和AI的创意的质量，该研究招募了产品的目标用户在校大学生作为评估者，在不告诉他们创意由谁提出的情况下，让他们评估对这些新产品概念的购买意愿。结果如右图所示，人们对于AI生成的新产品概念有更强的购买意愿；在消费者购买意向最高的新产品创意中，排名前16位的创意全部由AI生成，人类学生最高排名仅在第17位，TOP40排名中人类创新只有5个。这一结果说明，目前ChatGpt的新产品创新能力在某种程度上已经可以超过世界顶尖商学院的MBA学生。生成式生成式AIA
55、I已经具有了可以超越人类的新产品概念挖掘能力已经具有了可以超越人类的新产品概念挖掘能力研究来源:Girotra,K.,Meincke,L.,Terwiesch,C.,&Ulrich,K.T.(2023).Ideas are Dimes a Dozen:Large Language Models for Idea Generation in Innovation.SSRN Electronic Journal.第23页2024 AI+生成式营销产业研究蓝皮书 第23页AIAI供给实证研究供给实证研究-评估评估除了生成创新的想法外，生成式AI能够协助企业从多维度评估营销方案。生成式AI不仅仅会分析
56、简单的利弊，还能帮助人类从新颖性、可行性、特异性、影响力和可操作性等方面分析。如下来自哈佛商业评论的文章，使用了ChatGPT对三个保质期相关的营销方案做了评估：生成式生成式AIAI能够对营销方案进行多维度评估能够对营销方案进行多维度评估研究来源：Harvard Business Review(2023).How Generative AI Can Augment Human Creativity.Retrieved from:https:/hbr.org/2023/07/how-generative-ai-can-augment-human-creativity营销战略制定一款能够根据商品存
57、储环境的各类数据指标，动态显示保质期的包装一款能够根据商品存储环境的各类数据指标，动态显示保质期的包装新奇：新奇：有点新奇。人们一直在努力开发可以延长食品保质期的智能包装，但动态保质期的想法是一个新兴概念。可行性：可行性：实施起来可能具有挑战性，因为它需要开发新的包装材料和技术。它还需要与食品制造商、监管机构和分销商合作。意义：意义：它通过为消费者提供更准确的食品保质期来解决食物浪费问题。具体目标：具体目标：可能对减少食物浪费和改善食品安全产生重大影响。当提供更准确的保质期时，消费者更有可能在食物变质之前使用。可操作性：可操作性：它很可能需要大量的资源和专门知识来制定和实施，并且可能需要几年时
58、间才能充分发挥其潜力。营销战略制定设计一款设计一款APP，让用户在上面捐助多余的食物，让用户在上面捐助多余的食物新奇：新奇：不是特别新奇。已经有许多计划和组织致力于减少食物浪费并将剩余食物捐赠给有需要的人。可行性：可行性：高度可行。有许多既定的模式和基础设施来支持食品捐赠工作。意义：意义：减少食物浪费和解决粮食不安全问题。具体目标：具体目标：有可能产生重大影响，因为它解决了食物浪费和饥饿问题。通过将剩余食物重新分配给有需要的人，它可以帮助减少食物浪费，同时改善弱势群体的粮食安全。可操作性：可操作性：高度可行，因为它可以用相对较低的成本快速实施。需要与食品制造商、分销商和食品银行以及志愿者建立伙
59、伴关系，以收集和分发捐赠的食物。营销战略制定开展知识普及活动，让消费者了解保质期和新鲜度与健康之间的联系开展知识普及活动，让消费者了解保质期和新鲜度与健康之间的联系新奇：新奇：不是特别新奇。人们一直在努力教育消费者了解保质期的含义以及如何正确储存食品以延长其保质期。可行性：可行性：高度可行。它可以通过各种方式实施，例如举办提升公众认识的活动、分发相关知识普及的材料和通过媒体进行宣传。意义：意义：教育消费者了解不同的保质期以及如何正确储存食物以减少食物浪费。具体目标：具体目标：潜在意义重大。教育消费者了解不同的保质期以及如何正确储存食物，能使他们更加注意食物浪费，并采取措施减少食物浪费。可操作性
60、：可操作性：可操作性强，可以以相对较低的成本实施。这需要与食品行业团体、政府机构和其他组织合作，以开发和分发教育材料。第24页2024 AI+生成式营销产业研究蓝皮书 第24页当AI作为与人类进行互动的对象时，它是否有性格特征？是否有人类的行为模式？2024年的这项最新研究表明，AI在行为上确实表现出了和人类相似的行为和人格特征：与来自50多个国家的数万名人类参与者相比，AI在各项活动中表现出的行为和人格特征与人类没有显著的差异。该研究对 ChatGPT进行了图灵测试，研究了AI在一系列经典行为游戏中的表现，这些游戏旨在通过游戏测量信任、公平、风险厌恶、合作等行为的特征。同时，研究团队使用传统
61、的大五人格模型对ChatGPT进行心理调查，测量其性格特征，并与来自50多个国家的数万名受试者的结果进行比较。结果表明，ChatGPT表现出的行为和人格特征在统计上与人类受试者无显著差异，也就是说ChatGPT已经具有了类人的性格和行为。此外，研究团队还发现，AI会根据之前的经验和环境来调整自己的行为，仿佛在从互动中学习。AI还会根据同一情境的不同框架来改变自己的行为。最后，作者发现它们的行为和一般的人类行为其实也稍有不同：它们在分配中表现出了更多的利他主义和合作的倾向。AIAI供给实证研究供给实证研究-互动互动生成式生成式AIAI在互动时已经具有和人相似的性格和行为特征在互动时已经具有和人相
62、似的性格和行为特征研究来源:Mei,Q.,Xie,Y.,Yuan,W.,&Jackson,M.O.(2024).A Turing test of whether AI chatbots are behaviorally similar to humans.Proceedings of the National Academy of Sciences,121(9),e2313925121.说明：与人类受试者的分布相比，ChatGPT-4和ChatGPT-3的“大五”人格特征。蓝色、橙色和绿色线分别对应于人类、ChatGPT-4和ChatGPT-3的中位得分；阴影区域代表每个维度得分的中间95%。
63、尽管ChatGPT-3在开放性方面的得分明显较低，但ChatGPT的人格特征仍在人类分布的范围内。图：人工智能与人类的人格特征对比图：人工智能与人类的人格特征对比说明：实验比较玩家A（分别为ChatGPT-4、ChatGPT-3或人类玩家）的随机游戏和第二玩家B（从人类群体中随机采样）的随机游戏结果。比较哪种行为是更典型的人类分布：在游戏的人类分布下，哪种行为更有可能。绿条表示在人为分布下，玩家A的动作比玩家B的动作更有可能发生的频率，而红条则相反，黄色表示它们的可能性相等。（A）：所有游戏的平均值；（B）个人比赛的结果。在5/8的游戏中，平均所有游戏中，GPT-4被认为比人类更有可能是人类。
64、在八分之二的游戏中，GPT-3被选为或更有可能是人类，而不是平均值。图：人工智能与人类的图灵测试（经典行为游戏表现）图：人工智能与人类的图灵测试（经典行为游戏表现）第25页2024 AI+生成式营销产业研究蓝皮书 第25页AIAI需求侧，需求侧，Consumer feedbackConsumer feedback了解消费者反馈，更好地选择了解消费者反馈，更好地选择AIAI应用场景应用场景对于不同的AI供给侧能力和内容，消费者会做出何种反馈？对于企业来说，什么情况下使用AI与消费者沟通和互动，采取何种方式沟通和互动，都是AI实践中需要了解的重要问题。我们希望从消费者反馈的视角来回答这些问题。通过
65、对2024年国内外的研究进行综述，我们提取了以下三个问题进行实验研究与论证。需求侧需求侧消费者视角对AI的响应与反馈研究研究1 1研究研究2 2研究研究3 3Q：AI是否影响品牌形象？是否影响品牌形象？对于消费者来说，使用AI生成的营销内容，是否会影响他们对品牌的形象评价？Q：AI是否能与人类谈判价格？是否能与人类谈判价格？对于消费者来说，使用AI与他们沟通价格，和通过人类服务人员沟通相比，有什么差异？Q：AI是否能管理营销沟通？是否能管理营销沟通？对于消费者来说，如果企业使用AI管理品牌的社交媒体账号，他们会有什么反馈？第26页2024 AI+生成式营销产业研究蓝皮书 第26页实证研究实证研
66、究-AIAI是否影响品牌形象？是否影响品牌形象？人工智能参与的广告，消费者态度差异较大，这让一部分广告主在广告中应用人工智能时，心存疑虑。AIAI参与的广告并不会导致算法厌恶，能对品牌形象产生积极作用参与的广告并不会导致算法厌恶，能对品牌形象产生积极作用研究来源：谭北平 等，2024年5月，消费者对用AI的品牌是爱还是厌恶。文章撰写中。研究方法：消费者调研调研日期：2024年5月样本量：有效样本940个测试品牌：手机行业：三星、一加，餐饮行业：星巴克、喜茶实验方法：第一步：用5点Like量表询问品牌形象(可信、专业、亲切、创新)和购买可能性第二步：一个品牌随机出现以下沟通：100%AI广告组：
67、提示品牌会日常用广告文案，并且100%AI创造。广告组：提示品牌会日常用广告文案，不提示文案创造者。控制组：不出现提示第三步：再次询问品牌形象第四步：计算品牌形象的差值概念解释：算法厌恶（Algorithm Aversion）指人们在面对算法决策时，倾向于选择人类决策者而非算法决策者的现象。这种现象在生成式人工智能（Generative AI）于广告中的应用中产生了显著影响。算法厌恶可能导致用户对生成式AI生成的广告持怀疑态度。由于算法厌恶，用户可能更倾向于信任人类制作的内容，而不是由算法生成的内容。研究问题研究问题1：100%AI参与的广告对品牌形象的影响参与的广告对品牌形象的影响0.033
68、-0.0480.0630.0250.0540.0460.0160.0820.0270.1160.1160.0150.1650.1650.157可信度专业 性亲切性创新性购买可能性平均前后测变化品牌形象与购买意向图：图：AI参与沟通对品牌形象要素的影响参与沟通对品牌形象要素的影响控制组日常沟通日常沟通+100%AI*/!*/!*VS控制组：*P0.1,*P0.05,*P0.01VS日常沟通组：!P0.1,!P0.05,!P0.011.AI 参与品牌沟通，对品牌形象有显著积极的作用，能够促进消费者的购买。2.充分告知AI参与品牌沟通，会提高可信度、亲切度、创新性和消费者的偏爱。研究结论：研究结论：
69、100%AI参与的广告对品牌形象有显著积极的作用参与的广告对品牌形象有显著积极的作用第27页2024 AI+生成式营销产业研究蓝皮书 第27页实证研究实证研究-AIAI是否影响品牌形象？是否影响品牌形象？“100%AI100%AI参与”“参与”“AIAI与人类协作”两种模式对品牌形象提升度最高与人类协作”两种模式对品牌形象提升度最高研究结论：研究结论：无论无论AI何种程度参与内容都能提升品牌正面形象，何种程度参与内容都能提升品牌正面形象，其中“其中“100%AI参与”和“参与”和“AI与人类共创”与人类共创”两种两种参与程度，对品牌形象的提升程度最高。参与程度，对品牌形象的提升程度最高。1.A
70、I的参与确实能够提升品牌的正面形象，无论AI以何种程度参与。2.100%AI 参与对于品牌形象正面作用最强。3.AI与人类共同创造也有良好的效果。4.两个极端的选项：100%AI或者强调AI与人类的共创，都会带来更加积极的效果。0.0180.0430.0930.0660.115控制组人类AI&人类共创80%AI100%AI平均正向品牌形象变化图：图：AI参与程度对品牌形象的影响参与程度对品牌形象的影响项平方和自由度均方FPR调整R截距2.59512.59511.0320.001*0.0140.011AI处理4.95441.2385.2650.000*Brand3.19831.0664.5330
71、.004*Gender2.25512.2559.5880.002*Age0.11210.1120.4760.49Edu1.22811.2285.220.022*CityTier0.99510.9954.2310.040*误差854.32536320.235NaN方差分析结果，AI的不同处理结果显著性影响品牌形象。Cronbachs 系数标准化Cronbachs 系数项数样本数0.6450.64743644另一个需要研究的问题：是不是AI参与比例越高，品牌形象越正面？有人认为：消费者希望人和机器能够协作，AI与人共同完成任务是否带来更好的品牌形象？也有理论认为：纯粹的AI才更有特点。四个品牌形象
72、之间的一致性系数为0.645，将4个品牌形象计算为一个Brand Image 的值。研究对比以下沟通场景：场景1是100%AI 创造；场景2是80%AI 创造；场景3是AI 与人类共同创造；场景4是不提示；控制组只简单重复测量。研究问题研究问题2：广告内容中：广告内容中AI的参与方式对品牌形象的影响的参与方式对品牌形象的影响研究来源：谭北平 等，2024年5月，消费者对用AI的品牌是爱还是厌恶。文章撰写中。第28页2024 AI+生成式营销产业研究蓝皮书 第28页实证研究实证研究-AIAI是否影响品牌形象？是否影响品牌形象？影响消费感知和品牌形象的因素有：AI知识、AI使用、AI厌恶、AI欣赏
73、、AI乐观、AI社会认同，这6大因素，哪个决定了“消费者对AI使用对品牌形象影响的态度”呢？用方差分析和多元回归分析研究各要素对于品牌形象的影响程度。AIAI知识、知识、AIAI使用、使用、AIAI社会认同等因素，均对品牌形象有正面作用社会认同等因素，均对品牌形象有正面作用AI知识、知识、AI使用因素起正面作用。使用因素起正面作用。AI厌恶只对人机协同策略有显著负面影响，对厌恶只对人机协同策略有显著负面影响，对100%AI参与反而有正面作用。参与反而有正面作用。AI社会认同整体起正面作用。社会认同整体起正面作用。研究问题研究问题3：到底：到底AI厌恶，还是厌恶，还是AI欣赏影响了欣赏影响了AI
74、使用对品牌形象的影响？使用对品牌形象的影响？1.100%AI 沟通的支持者和人机协同的支持者，背后支持原因有很大不同。2.AI 使用越多、知识越多，对纯粹的100%AI内容策略正面认可度越高。3.AI 厌恶只对人机协同策略有显著负面作用。对于100%AI策略反而有积极作用，这可能与AI厌恶的人往往具备更好的AI知识和AI使用经验有关。所以整体来说，尽管有一部分人有AI厌恶情绪，但不对使用人工智能的品牌形象产生显著性负面作用。4.AI社会认同对于三种策略都有非常积极的作用。AI社会认同是驱动整体AI市场发展的重要要素。相关性系数形象变化100%AI人机协同80%AIAI知识0.106(0.022
75、*)-0.027(0.523)0.044(0.396)AI使用0.136(0.003*)-0.014(0.738)0.054(0.303)AI欣赏0.083(0.072*)0.042(0.322)0.094(0.073*)AI厌恶0.149(0.001*)-0.076(0.075*)0.066(0.210)AI乐观0.067(0.151)0.03(0.479)0.013(0.806)AI社会认同0.116(0.012*)0.182(0.000*)0.186(0.000*)对人智协同模式对人智协同模式品牌形象变化的驱动因素品牌形象变化的驱动因素对对100%AI沟通模式沟通模式品牌形象变化的驱动因
76、素品牌形象变化的驱动因素对对80%AI沟通模式品牌形象变化的驱动因素沟通模式品牌形象变化的驱动因素量表问题AI算法欣赏1 我喜欢浏览人工智能算法给我推荐的内容2 我对人工智能算法推荐的内容感到满意3 总的来说,我使用人工智能算法推荐功能的过程是愉快的AI算法厌恶1 人工智能算法推荐对我的偏好了如指掌,让我感到不安2 人工智能算法推荐服务需要收集我个人隐私信息令我反感3 人工智能算法推荐可能存在潜在安全风险,我会感到担忧AI乐观偏差1 人工智能算法风险的发生,对我来说是低概率事件2 我相信人工智能算法推荐不会带来太多麻烦且可被解决3 总的来说我认为人工智能算法推荐可能造成损失较小AI的社会认同1
77、，对我有重要影响力的人认为应该使用AI。2，我认为AI是大势所趋，我们应该积极拥抱技术变革。3，在我的工作中，人们对AI的普遍看法是积极正面的。研究研究结论结论研究来源：谭北平 等，2024年5月，消费者对用AI的品牌是爱还是厌恶。文章撰写中。第29页2024 AI+生成式营销产业研究蓝皮书 第29页实证研究实证研究-AIAI是否能谈判价格？是否能谈判价格？研究团队招募了自助餐的消费者，告知他们附近的自助餐厅准备推出一个网站，根据每个人的饮食习惯、偏好的食物等信息，进行自助餐的个性化定价。在消费者回答个人信息之后，餐厅给出自助餐价格。一组消费者面对AI进行三轮的砍价谈判，另一组消费者面对餐厅的
78、销售员进行三轮谈判。最终的结果表明，相比于面对销售员进行谈判，当消费者面对的谈判方是AI时，砍价的幅度更小，并且在三轮谈判的每一轮中都出现了相同的结果。也就是说，当消费者面对AI时，砍价的倾向更低。后续研究表明，出现上述结果的原因，是人们认为AI给的报价更精确、客观，不会因为自私自利等其他因素而给出虚高的价格，因此人们更能认可这个结果。实践启示：进行B2B、B2C、C2C等谈判时，由AI给出一个初始报价，或许能帮企业提升谈判的效果。营销领域，这一研究结论可以用在灵活定价产品的顾客沟通中。相较于人类，相较于人类，AIAI在价格谈判中有更大优势在价格谈判中有更大优势研究来源：Zhengyu She
79、n,Liyin Jin(2024),Bargaining with Algorithm:How Consumers Respond to the OfferProposed by Algorithms Versus Humans,Journa ofRetailing,forthcoming.在产品的价格谈判（博弈场景）中，如果企业使用AI，相较于人类的销售人员或服务人员，消费者的反应会有何不同？2024年的这项研究表明，在谈判的博弈情境中，相在谈判的博弈情境中，相较于与人类谈判，消费者与较于与人类谈判，消费者与AI谈判时，更不会讨价还谈判时，更不会讨价还价。价。第30页2024 AI+生成式营
80、销产业研究蓝皮书 第30页实证研究实证研究-AIAI是否能谈判价格？是否能谈判价格？除了考虑消费者预期和实际的差异，公司产品是实用属性主导还是享乐属性主导，也会影响使用AI进行推荐的效果。另一项研究表明，同样是推荐洗发店的发膜，当消费者看重发膜的实用性（效果、成分）时，他们对AI推荐的产品选择率更高；而当消费者看重发膜的享乐性（气味、舒适度）时，他们对人类推荐的产品选择率更高：低于预期的报价由低于预期的报价由AIAI提供，消费者接受度更高提供，消费者接受度更高研究来源:Garvey,M.,TaeWoo Kim,&Adam Duhachek(2023).Bad News?Send an AI.G
81、ood News?Send a Human.Journal of Marketing,87(1),10-25;Longoni,C.&Luca Cian(2020).Artificial Intelligence in Utilitarian vs.Hedonic Contexts:The Word-of-Machine Effect.Journal of Marketing,86(1),91-108.当企业使用AI与消费者进行报价时，还需要考虑该报价与消费者预期之间的关系，并在不同情况下针对性地使用AI给出报价。下面的这项研究表明，企业给消费者的报价比他预想的更差时，这个报价如果是由AI给出，
82、消费者会有更好的接受度和购买意愿；而当企业给消费者的报价比他预想的好时，这个报价如果由人类给出，消费者会有更好的接受度和购买意愿。在实验中，消费者被告知计划去看的音乐会门票售罄，但是可以通过某网站购买他人转让的门票。一组消费者被告知该门票是由AI进行转卖，另一组消费者被告知门票是由他人转卖。然后再告诉消费者不同的售价，来操纵消费者预期和实际的差异。结果表明，当门票售价比预想的高时，也就是比消费者预期更差时，他们对于AI转卖的价格接受度比人转卖时的接受度高得多；当门票售价跟预想差不多时，消费者对于他人转卖的门票价格接受度比AI转卖的门票接受度更高。58%33%42%67%享乐目标实用目标人类推荐
83、AI推荐56%49%64%19%0%10%20%30%40%50%60%70%ExpectedWorse of ExpectedAcceptance RateAI人类第31页2024 AI+生成式营销产业研究蓝皮书 第31页实证研究实证研究-AIAI是否能管理营销？是否能管理营销？复旦大学管理学院在2024年开展了一项研究，探究不同类型的公司和品牌，在使用AI接管社交媒体账号后，消费者对品牌的接受度和对产品的购买意愿。研究团队将品牌按照个性特征分为温暖型品牌和能力型品牌：温暖型品牌是指那些对消费者表现出友好、亲切、信赖等个性特征的品牌，如海底捞、星巴克等；能力型品牌是指那些对消费者表现出专业、
84、有能力、高效率等个性特征的品牌，如特斯拉、苹果等。其中一项实验中，研究团队以航空公司为例设计实验，一组消费者被告知某航空公司的公众号由AI全面运营：即公众号的所有图文内容均由AI生成，消费者的评论和聊天由AI回复，机票推荐和优惠介绍的工作也是AI完成。另一组消费者被告知是运营专员负责上述工作。实验结果表明，对于温暖型品牌而言，人们反感AI管理其社交媒体账号，此时他们更不愿意在该航空公司购买机票；对于能力型品牌来说，人们更喜欢AI管理社交媒体账号，此时他们更愿意在该航空公司购买机票。进一步的研究表明，这是由于人们普遍认为AI运营社交媒体账号比人类效率更高，但是AI的表达能力、对消费者的理解、沟通
85、能力不如人类。因此对于温暖品牌，人们更需要含有情感的理解和沟通，因而更反感AI运营；对于能力品牌，人们更需要高效专业的服务，因此对AI运营的反应更好。能力型品牌更适合用能力型品牌更适合用AIAI管理社交媒体账号，获得好的消费者反馈管理社交媒体账号，获得好的消费者反馈研究来源：Meihong Wu,Liyin Jin(2024),AI and Brand Personality,working paper.Fudan School of Management.研究结论：研究结论：对于温暖型品牌，人们反感对于温暖型品牌，人们反感AI管理其社交媒体账号；管理其社交媒体账号；对于能力型品牌，人们更喜欢
86、对于能力型品牌，人们更喜欢AI管理其社交媒体账号。管理其社交媒体账号。原因是原因是AI运营社交媒体账号比人类效率更高，但是运营社交媒体账号比人类效率更高，但是AI的表达能力、对消费者的理解、与消费者的沟通能力不的表达能力、对消费者的理解、与消费者的沟通能力不如人类，消费者对不同品牌的需求不同，因此反馈不同。如人类，消费者对不同品牌的需求不同，因此反馈不同。图：消费者对不同品牌类型，人类和图：消费者对不同品牌类型，人类和AIAI管理社交账号的反馈管理社交账号的反馈人类管理AI管理第32页2024 AI+生成式营销产业研究蓝皮书 第32页企业生成式营销企业生成式营销-AIAI应用全景图应用全景图企
87、业实施生成式营销，除我们熟悉的营销业务版块以外，AI还可以应用在“战略制定，员工赋能，营销资产建设”中，共计四大版块，八种场景四大版块，八种场景上。生成式营销中生成式营销中AIAI应用并赋能战略、业务、员工、资产四大版块应用并赋能战略、业务、员工、资产四大版块8 8种场景种场景说明：秒针营销科学院自主绘制AIAI应用全景图应用全景图营销战略制定营销战略制定：科学决策，明确管理方向营销运营赋能营销运营赋能：精准运营，提供极致体验洞察战略市场、行业、消费者、热点等洞察创新方向、品牌定位、产品定价等营销目标营销供给投放或运营效果评估目标人群目标市场媒介目标KPI销量目标KPI广告创意（多模态）KOL
88、内容新产品个性价格数字人IP广告智能投放内容推荐智能客户服务智能客户运营电商和直播品牌资产评估广告评估KOL评估内容与活动评估媒介触点评估运营评估AIAI覆盖营销前后全链路环节覆盖营销前后全链路环节广告广告6 6大营销业务领域大营销业务领域内容内容社媒社媒电商电商用户增长用户增长创新管理创新管理营销工作助手行研助手、自动报告、智能创意、文案生成、智能问答员工赋能员工赋能：打造超级员工营销业务知识库内容知识库、媒介知识库、行业&竞品&产品知识库、品牌知识库资产建设资产建设：构建增长根基第33页2024 AI+生成式营销产业研究蓝皮书 第33页生成式营销基于生成式AI的三种能力：创造能力、推理能力
89、、互动能力，可在营销中构建不同的智能体（Agent）闭环。如下图所示，营销流程为：基于营销洞察，产出营销内容，将内容分发到媒介中进行传播。这个过程中：1、基于营销洞察，生成式营销基于创造力，可在短时间内，产出多个高质量的内容，提升内容生成力；2、在媒介触点上，生成式营销能将营销内容主动、即时、个性化地传递给相应的客户，提升媒介传播的生产力；3、营销环境中存在大量营销内容，基于推理能力，生成式营销可以更敏捷、全面、大量地形成并输出营销洞察。提升洞察的生产力，这里产出的洞察最终将指导流程1的营销内容生成；上述三步，最终可构成一个闭环运作的流程，每个环节都应用了AI工具，并且运作成熟之后，就可以在企
90、业内部构建完整的广告投放、社媒运营的闭环智能体Agent。生成式营销业务的闭环智能体生成式营销业务的闭环智能体将生成式将生成式AIAI的三种能力应用到不同营销领域中，可构建不同的的三种能力应用到不同营销领域中，可构建不同的AgentAgent闭环流程闭环流程图表：秒针营销科学院自主绘制营销媒介营销媒介营销内容营销内容营销洞察营销洞察GenAIGenAI-互动能力互动能力媒介生产力进化即时性个性化主动式洞察生产力进化更敏捷更全面更大量短时间多数量高质量内容生产力进化GenAIGenAI-创造能力创造能力GenAIGenAI-推理能力推理能力图：基于图：基于AI“创造、推理、互动”能力构建的营销业
91、务闭环智能体“创造、推理、互动”能力构建的营销业务闭环智能体第34页2024 AI+生成式营销产业研究蓝皮书 第34页生成式营销新范式生成式营销新范式-广告社媒整合传播广告社媒整合传播广告和社媒领域，当前已在多个环节中构建了较为成熟的广告和社媒领域，当前已在多个环节中构建了较为成熟的AIAI智能体智能体图表：秒针营销科学院自主绘制广告投放和社媒投放，是企业市场营销中，预算最多的业务版块；也是智能营销时代数字化、智能化程度最高的领域，有良好的数据基础、模型算法和技术系统。生成式营销时代，广告和社媒是最早引入AI能力，并构建了较为成熟的智能体的业务。当前许多企业已搭建了高效可用于广告、社媒的“数据
92、-洞察-策略-内容-投放-监测-评估”智能系统。图图1 生成式营销新范式：广告营销生成式营销新范式：广告营销+社媒营销智能体社媒营销智能体数据Data社交媒体Social media社媒投放工作流社媒投放工作流Social media placement workflow程序化投放Programmatic advertisingplacement广告监测Advertising monitoring社媒监测Social listeningAIGC工具AIGC toolsDMP/圈层DMP/tribe内容Content策略Strategy洞察Insight多模态数据Multi-modal data
93、广告媒体MediaAI洞察工具AI insight tools广告投放工作流广告投放工作流Advertising placementAdvertising placementworkflowworkflow图1.展示了广告和社媒广告在投放过程中，应用AI能力所构建的营销智能体。广告营销智能体以策略生成内容为起点，在策略目标下利用AIGC工具生成大量内容，通过程序化投放到广告媒体上，在投放过程中由第三方监测采集数据，基于AI及数据能力构建颗粒度更细分的DMP标签或定位目标圈层，进而指导调整投放策略，再基于新策略生成新广告内容，形成广告工作流加AI能力的营销智能体。社媒智能体的起点与广告营销智能体
94、一致，也以策略生成内容为起点，在策略目标下利用AIGC生成大量的内容。这些内容通过KOL/KOC投发到社交媒体，投放后社交社媒监测采集和积累多模态数据（图文、音频、视频），沉淀的数据通过AI的推理能力和工具，形成快速洞察，进而指导社交媒体上的新投放策略，形成社媒广告投放工作流加AI能力后的社媒营销智能体。第35页2024 AI+生成式营销产业研究蓝皮书 第35页生成式营销新范式生成式营销新范式-内容生成和运营内容生成和运营生成式营销与内容的结合，是绝大多数企业进入生成式营销的起点，能够快速为企业带来营销效果和商业价值。作为企业，内容是最容易应用AI，构建内容生成和内容运营智能体的板块。内容生成
95、、分发、运营工作，正快速构建人与内容生成、分发、运营工作，正快速构建人与AIAI协作的流程智能体协作的流程智能体图表：秒针营销科学院自主绘制AI洞察AI insight多样性内容生产Diversity content production上市筛选Content publicationscreening内容分发Content distribution内容知识库Content repository消费者声量VOC Voice of Consumer 短时记忆Short-term memory长时记忆Long-term memory图图2 生成式营销新范式：内容智能体生成式营销新范式：内容智能体KO
96、LKOC渠道消费者（真实世界）Consumer(real world)媒体平台Media platform内容生成工作流内容生成工作流Content generation Content generation workflowworkflow内容运营工作流内容运营工作流Content operationsContent operationsworkflowworkflowChannels调整或自创Adjustment or self creation监测&评估Monitoring&evaluation图2.展示了内容运营和管理工作流融合生成式营销后的内容智能体。内容运营智能体以真实世界中消费者
97、在社媒平台的声量（VOC）为起点，人协同AI对消费者声量进行洞察，再由AI进行多样性的内容生产。生产大量内容后，通过上市前筛选找到最优且合规的内容，选定内容后渠道员工或KOL/KOC可选择在此AI内容基础上调整或自创，然后进入AI内容分发环节，分发对像包括渠道员工（例如线下门店的销售）、KOL/KOC。分成后的内容通过媒体平台呈现给消费者。这个过程中AI可以对过程进行监测，获得效果数据用于内容评估，将评估结果反馈到多样性生产环节，以产出更优质内容。并将监测/评估结果积累在内容知识库中，为后续内容多样性生产提供更多知识资产。KOS第36页2024 AI+生成式营销产业研究蓝皮书 第36页生成式营
98、销新范式生成式营销新范式创新管理创新管理在产品创新工作流中，GenAI创造能力被更加广泛的应用，但目前的产品创新还需要较多的人类参与，AI只起到辅助和参与工作的角色。目前值得关注的是，一些领导品牌，已经在新产品的虚拟设计产品设计包装设计文案设计虚拟设计上建设了成熟的人机协作小闭环，通过AI大大提升了工作流的效率。产品创新工作，领先企业开始对人机协同产品创新工作，领先企业开始对人机协同AIAI智能体新应用进行探索智能体新应用进行探索图表：秒针营销科学院自主绘制图图3 生成式营销新范式：产品创新智能体生成式营销新范式：产品创新智能体行业知识库Industry knowledge base数据洞察D
99、ata Insight机会识别Opportunity identify生成概念Generate concept预测性分析Predictive analysis虚拟设计Virtual design产品设计Product design包装设计Package design文案设计Copy design仿真测试Simulation test新品上市New product launch个性需求采集Individual demand collection规模化定制交付Scale customized delivery顾客反馈Customer feedback短时记忆Short-term memory长时记
100、忆Long-term memory设计工作流设计工作流Design workflowDesign workflow概念工作流概念工作流ConceptualConceptualworkflowworkflow测试工作流测试工作流TestTest workflowsworkflows图3.展示了产品创新智能体，以人类与AI共同构建的行业知识库作为起点，由AI进行数据洞察和分析，提炼趋势和热点，在此基础上人类与AI协作进行机会识别，进而生成新品概念，并进行预测性分析。之后进入新产品的设计环节，该环节中AI在产品、包装、文案等多种设计上参与工作。设计环节完成后进入测试工作流，包括仿真测试、企业的私域或
101、客户群中进行的个性需求的采集、规模化定制产品交付等。最终测试成功后，进入新品上市阶段，大规模的采集顾客反馈，纳入到行业知识库中，用于未来的洞察。第37页2024 AI+生成式营销产业研究蓝皮书 第37页生成式营销新范式生成式营销新范式用户运营用户运营企业和品牌的用户管理和运营存在很多痛点：包括繁多且细碎的日常数据运营、数据平台上手门槛高、过度依赖人工分析，响应速度不及时等。如：用户属性、用户标签、用户行为、用户订单、算法模型、营销活动效果等环节效率显著低下。企业运营体系中已经内置了大量业务模型和算法模型，增加AI大模型，可以让AI扮演运营助手的角色，参与配置和输入，与人类协作，自动化地编制营销
102、活动，形成更智能、高效的智能运营工作流。用户分析与运营，协同用户分析与运营，协同AIAI智能助手可实现高度的自动化活动流程智能助手可实现高度的自动化活动流程图表：秒针营销科学院自主绘制图图4 生成式营销新范式：用户运营活动中的生成式营销新范式：用户运营活动中的AI智能体智能体图4.展示了企业客户/用户运营过程中通过AI参与协作，形成的智能化、自动化的新型工作流智能体。以数据分析为起点：智能化的在数据系统中拉取数据，进行可视化分析，并形成洞察，基于洞察，人类提出运营活动的需求，并在策略模板中查询可用策略。形成策略后，进入运营活动工作流程，AI大模型可对活动任务进行智能化的分解，并分别继续参与执行
103、人群圈选、物料（或权益）匹配，触达策略等的各分支工作，并与人类共同完成用户旅程的生成，针对更下一级的渠道，进行人工的下发执行活动。用户数据智能拉取Intelligent extraction of customer data数据可视化Data visualization用户洞察生成Customer insight活动需求提出Campaignrequirement proposal策略模板查询Strategy template query活动任务分解Campaign breakdown用户数据系统Customer information system圈人规则生成Generation of sel
104、ection rules物料匹配策略生成Generation ofmaterial matching strategy触达规则查询Reach rule query用户旅程生成Customer journey generation人群分层Segmentation人群创建Creation of group算法匹配Algorithm matching结果总结Summary of results触达策略分配Allocation of reach strategies文案模板填充Text template filling人工调整旅程Manually adjust the journey人工下发执行Man
105、uallydistribute/execute数据分析工作流数据分析工作流Data analysis workflowData analysis workflow运营活动工作流运营活动工作流Operational workflowOperational workflow第38页0303新战略，企业生成式营销实施新战略，企业生成式营销实施企业价值、战略制定、实施路径生成式营销，对企业的价值，不仅是降本增效，还包括赋能营销业务、打造智能型企业和实现可持续发展等多元价值。营销的战略制定，也将因AI发生彻底的改变。我们描述了生成式营销在企业落地的详细路径：从基建准备到具体业务场景的实施。第39页202
106、4 AI+生成式营销产业研究蓝皮书 第39页企业企业AIAI的短期战略选择的短期战略选择2024年企业应用好AI的前提，是先要确定一个或几个短期的明确方向，也就是应用AI要实现的目标，无方向指导或方向不明确，则无法制定实施路径，无法落实，太多方向又会因为内部的资源不足，难以聚焦，更难见效。不同企业，因自身的业务模式差异，AI能力起点不同，在方向上的选择也不同，具体如何设定取决于企业的自身情况。以下列出部分企业在营销领域进行AI实施时的战略方向，作为参考。1.1.AIAI领先形象领先形象：有些企业看到了AI的巨大潜力，并且自身也有AI的能力优势，希望在品牌形象上与AI建立联系，打造AI领先的品牌
107、形象（如汽车，数码行业的企业），那么本身AI领先形象也可以设定为一个重要战略目标，通过AI产品、AI应用、外部传播等行动来实现。例如可口可乐通过AI创意广告传递的品牌形象。2.2.赋能员工赋能员工：这是一种相对简单，也易于实现，易于推进的启动型的AI战略，把AI赋能员工能力做为目标。可配套的实施行动包括提供文化建设和组织培训，公司级AI工具建设和采买，使用率推进，经验交流等。几乎所有的企业都可以在AI战略初期以此作为方向。3.3.降低成本：降低成本：这是众多企业最希望先达成的经营目标，也是可实现性较高的AI战略，当前在营销领域中，以内容生产为代表的许多工作流，已经可以先期达成人力成本，经济成本
108、的下降。4.4.算法提效：算法提效：营销业务在2023年及以前，已经有许多技术和算法的场景，生成式AI的应用可以进一步升级改造这些场景达成更高的运营效率，例如：智能广告投放，智能内容推荐，智能人机交互等。因此，算法的AI改造以及进一步的效率提升和优化，也是一个较为普遍式的战略方向。5.5.赋能触点赋能触点：一些企业的营销高度依赖于某些特定触点（例如官网，自有APP），将AI用于某点的全面改造升级，是一个非常聚焦，并容易直观看到投资回报的战略选择，例如一些品牌全面把AI能力深度应用于官网中，打造官网沟通通过的全面升级。6.6.极致客户体验极致客户体验：以服务和体验为导向的企业，可以把AI应用于为
109、客户优化提升体验的业务场景中，例如客户服务中，定制化的内容，定制化的产品，定制化的沟通方式等。企业应用企业应用AIAI需先确定短期见效快的战略方向，即需先确定短期见效快的战略方向，即AIAI短期可实现目标短期可实现目标第40页2024 AI+生成式营销产业研究蓝皮书 第40页生成式营销对企业的价值生成式营销对企业的价值在智能营销已经成熟运作的今天，企业或品牌为什么要拥抱AI，探索生成式营销的新模式？生成式营销能给企业带来什么价值？在2024年5月复旦大学召开的专家研论会上，与会专家总结了生成式营销之于企业三个方向下的12个核心价值。最基本的价值，是进一步赋能营销业务，降本增效，这是所有企业都想
110、通过AI得到的价值，但我们还需要关注降本增效之外，它之于营销的其它价值，具体包括：提供极致的客户体验，通过赋能门店员工实现全员营销，以及通过挖掘热点识别营销机会、识别意向进行商机挖掘。营销业务以外，生成式营销之于企业的价值，还包括智能决策、工作流程的自动化（不限于营销流程）、建立敏捷型组织以应对营销市场的各种变化、与顾客共创、跨领域的创新等，使企业具有持续的创新力。最后，从企业长期发展考虑，生成式营销能帮助企业实现可持续发展，如在公关层面快速反馈，助力品牌治理，维护品牌形象；帮助企业形成领域知识、累积知识资产、践行社会责任，以及实现全球化。不仅是降本增效，企业可通过不仅是降本增效，企业可通过A
111、IAI加持的生成式营销，实现多元价值加持的生成式营销，实现多元价值说明：2024年5月10日 复旦大学秒针营销科学院 AI+营销研讨论会，参会专家总结打造智能型企业打造智能型企业赋能营销业务赋能营销业务实现可持续发展实现可持续发展降本增效极致客户体验全员营销商机挖掘智能决策流程自动化敏捷组织持续创新品牌治理形成深度知识资产ESG社会责任提供全球化能力内容生产、用户洞察、媒介传播个性内容、个性产品、个性定价门店、员工、渠道皆可营销挖掘热点、识别意向、跟进商机与顾客共创价值、跨领域创新新流程创新公关事件的即时响应工具平权，积累领域知识绿色，环保优势AI填平语言、文化障碍，助力全球化第41页2024
112、 AI+生成式营销产业研究蓝皮书 第41页生成式营销模式下，AI将如何改变企业营销战略制定的过程？我们从战略起点、内容、终点来看：营销的起点是消费者，营销战略的起点是消费者洞察，AI加持的洞察，更加的快速、全面、深入；同时，营销战略需要领域知识，AI在企业独有知识库及行业通识知识库的沉淀中可发挥重要作用；此外还不能忽视的，是营销战略的执行要先达成企业内部的认知同频，AI不解决同频问题，但战略需要做到。营销战略的内容，可以从STP的视角来看，AI在各项工作中，都能给予影响或支持。终点方面，AI可以对各种输出战略进行预测和评估，还可以、输出多套战略，供人类选择。AIAI如何改变营销战略的制定方式如
113、何改变营销战略的制定方式生成式营销的战略制定，应以消费者洞察和领域知识为起点生成式营销的战略制定，应以消费者洞察和领域知识为起点说明：2024年5月10日 复旦大学秒针营销科学院 AI+营销研讨论会，参会专家总结AI有能力制定多套营销战略并对其进行预测与评估，最终由人类做决策选择战略起点战略起点战略内容战略内容市场细分市场细分Segmentation目标市场选择目标市场选择Targeting市场定位市场定位Position更细分的产品赛道、更细分的顾客AI感知和行为捕捉，识别个体的时空和场景AI对个体人的触达、追踪实时化AI能主动创造需求、识别潜在需求最终满足、成全消费者消费者洞察消费者洞察领
114、域知识领域知识企业认知同频企业认知同频战略终点战略终点AIAI战略（预测战略（预测+评估）评估）人类决策（标准人类决策（标准+选择）选择）企业知识库通识知识库第42页2024 AI+生成式营销产业研究蓝皮书 第42页AIAI如何改变营销战略的制定方式如何改变营销战略的制定方式前AI时代，营销战略制定方式通常有2种：1.通过专业的咨询公司或调研公司，采集市场信息和数据，通过大量的分析，制定战略，在实施（媒介传播）结束后，再通过市场数据进行复查，调整未来策略。大型公司、成熟企业，国际型企业一般采用此种方式。2.依赖领导人的个人经验和智慧，对数据和分析的依赖较少，一般新企业、民营企业、中小企业采用较
115、多。无论哪种方式，企业都需要在战略制定的环节中投入大量时间和人力，但形成的战略方向非常有限（1-2个月的时间，只能研究2-3个战略方向）如前文介绍，借助AI的能力，生成式营销能极大地改变了营销战略的制定方式。AI参与的营销战略制定，更快速、高效、客观、灵动、全面，“效能优势”非常显著。有了AI加持，企业可以在短时间内，生成多套客观的战略方案，并对每种方案的结果进行预测和评估，汇总提供给管理层做最终的决策，同时，这种AI支持的营销战略制定模式，对企业管理者或战略决策团队也提出了更高要求，企业不仅要具备协同使用AI制定战略的技术能力，还要制定相应的决策标准，目标是选择最适合、最有前景的战略来推进。
116、生成式营销战略制定的效能优势非常显著，但对决策者提出了更高要求生成式营销战略制定的效能优势非常显著，但对决策者提出了更高要求说明：2024年5月10日 复旦大学秒针营销科学院 AI+营销研讨论会，参会专家总结更快速更快速更全面更全面更客观更客观更高效更高效更灵活更灵活AI加速营销战略制定的进程战略制定时间从数月/周压缩到数周/天AI的领域知识优势下，战略分析更全面可同时提供多种方向的战略作为选择AI战略背后有大量信息、算法、数据相比人类经验更客观，避免了主观偏见影响更高效率：短时间、低成本、高产出AI具有不断测试-试错-明确的能力可以动态调整战略制定选择标准选择标准决策能力决策能力新挑战新挑战
117、第43页2024 AI+生成式营销产业研究蓝皮书 第43页企业落地生成式营销，启动前需要做一系列的基础准备工作：首先是AI的文化建设，统一思想认知，推动企业全员使用，让员工体验到大模型的威力，才能在后续的流程中积极配合反馈，全员使用不能只靠行政命令，需要配合专有AI工具产品和解决方案、有效的培训计划、定期的内部分享等运营措施。同时，所有流程开始之前，数据、技术、AI相关的安全规范管理工作也必须做好准备。具体到业务侧的实施路径：起点是识别业务需求，确定实施试点的具体场景，之后是数据和技术层的准备，包括对接模型工具，反馈调优。试点场景成熟后，要迅速进行培训拓展，调整并复制相应的工作流程到更大的业务
118、范围，这一流程不断重复、拓展，直至渗透到整个组织。企业生成式营销的实施路径企业生成式营销的实施路径企业落地生成式营销：文化建设、全员应用、数据合规是基础企业落地生成式营销：文化建设、全员应用、数据合规是基础说明：2024年5月10日 复旦大学秒针营销科学院 AI+营销研讨论会，参会专家总结AI文化建设文化建设AI全员使用全员使用安全规范安全规范重复流程重复流程领域拓展领域拓展全面组织变革全面组织变革识别需求识别需求定位领域定位领域数据准备数据准备技术准备技术准备对接对接Agent建设智能体建设智能体反馈评估反馈评估诊断调整诊断调整培训扩展培训扩展流程再造流程再造局部组织重构局部组织重构+基建准
119、备基建准备实施路径实施路径选择场景（如视频内容生成、顾客洞察生成、产品概念生成等）为实施试点所有数据在线化构建数据库大模型框架（LLM）及微调(Fine Tuning)硬件：IT类的技术系统软件：知识库沉淀，方法论搭建日常工作的Agent化根据用户反馈评估效果，并调整优化场景评估有效后，通过培训扩展能力在Agent模式下建立新的工作流程根据新工作流程进行局部组织重构第44页2024 AI+生成式营销产业研究蓝皮书 第44页企业生成式营销的实施路径企业生成式营销的实施路径生成式营销时代，AI改变的不单单是营销部门或营销业务，更是企业的发展进程和发展方向。把AI战略做为企业的顶层战略设计，做为CE
120、O工程自上而下的推行是近三年中最重要企业目标。当前中国市场AI进度条持续加载中，已有超6成的(66%)企业开始不同程度地推进AI战略。完成顶层设计，自上而下地推行完成顶层设计，自上而下地推行AIAI战略刻不容缓战略刻不容缓数据来源：中国人民大学劳动人事学院&明略科技&秒针营销科学院2024人工智能与职场研究报告2024 2024 中国企业中国企业AIAI战略发展现状战略发展现状 阶梯图阶梯图第45页2024 AI+生成式营销产业研究蓝皮书 第45页企业生成式营销的实施路径企业生成式营销的实施路径AI本身不解决人类的思想意识问题，生成式营销时代，组织建设先要解决内部共识问题，即通过文化建设实现员