央视网在今年3月发布了一套“爆款”宣传片，由AI生成画面，央视网数字人小C配音。片中把中国多个省市以AI画面呈现其山河之美、风物之茂、人文之灵，令人目不暇给。产品完成度十分精美，由于画面丰富，观众一次肯定看不完，再次观看一点问题都没有。34个省市， 200多张地标图片，完美呈现一次AIGC对营销的助力。如果是以传统插画师来制作，效果不一定比不上，但需要花费的时间肯定长很多。

(图片来源:线上)

近日新质生产力受到很多关注，新质生产力是指以创新为核心、以质量为关键、以先进技术为支撑的生产力。它具有高效、智能、可持续等特点。新质生产力这个概念在营销上也是可以应用的，特别是在新的技术如AIGC 等，可以帮助企业提升营销效率、降低营销成本、增强营销效果。

随着各种环境因素的变化，尤其是受众在媒体上的时间愈来愈碎片化，传播信息的渠道必须既多又广。长年累月接收各种营销信息，消费者本身心智也愈来愈成熟，对购物决定会变得更理性，更重视性价比，更留意其他用户的评价，决策链条更长，信息需求更多。但同时品牌仍然是自身价值观的呈现，也是一种对外表达自我的方式。所以消费者都希望能有个人特色的，与众不同的体验。个人化的营销，所谓千人千面是营销人一直以来的追求。

菲利普·科特勒(Philip Kotler)在其著作 Marketing 5.0(2021)和Marketing 6.0 (2023)都有提到营销科技对消费行为所带来的影响。营销已由1.0演化到6.0，从简单需求到利用以人为本的技术；在顾客的旅程中创造传播、交付和增强顾客价值。营销需要从提供更多变成提供更好，从粗放计划转变为精准运营。AI 以及其他相关科科技例如区块链，Web 3.0，XR等都可以在细分客户，洞察需求，跟进订单进展，改善体验，传达信息，维护客户关系上给营销人带来各种各样效率以至效能上的提升。

文首提出的央视网个案很清楚的展示了AI 在推广上的应用，文案写作，音讯和视频等的应用在铺天盖地有关Open AI的Chat GPT、Sora 的讨论中也已经震惊了很多圈内圈外人士。当然还有很多供货商，例如微软的Copilot，谷歌的 Gemini，百度的文心一言等。除了这些之外，有一些是比较专门性的应用，例如商汤， 旷视和云从科技在人脸识别技术上的突破。百度、迅飞在自然语言处理上也有很大的进展。然而AI赋能营销，不应该只集中个别的功能，而是需要从更大范围去考虑，因为营销是一系列工作的结合，目的在满足消费者以至客户理性和感性的需求，同时品牌从交易中能够获利，这才是真正双赢的营销。

总括来说，人工智能在营销上能有以下贡献。

1、自动化营销——例如：自动通过社交媒体监测或其他收集信息途径，按已定下的准则为潜在客户评分，建议相关跟进措施，分配资源和人手，根据客户特点和需求发送电子邮件。而且AI还可以通过从实际成果中学习并修正预测模式。

2、个性化营销——例如：向客户推荐他们可能感兴趣的产品或服务，创建个性化的广告和电子邮件，提供个性化的客户服务等。

3、提高营销效率——例如通过分析数据来识别趋势，提醒营销人要注意的趋势变化或数据上的突发变动，让营销人的决策更实时。如果要作出测试的话，亦可以有效控制测试范围，更快速分析结果，减少时间和资源的浪费。把传统的A-B Test变成更多场景，或者加快得到有用的信息，真正做到小步快走的理想。

4、创造新的营销机会——人工智能可以加快产品开发，通过不同组合优化产品设计和开发，更快得到实验室或市场的真实反应，从而更好的评估市场潜力，及调整产品和服务来满足市场的需求。包括在渠道开拓方面，一样可以更快尝试不同组合，一方面降低进入市场的风险，另一方面又扩大成功的机会。

真正使用AI时，营销人需要了解不同消费者和客户在每一阶段的需要，提供信息让他们可以往前推进，最后成功达成购买。典型的消费体验过程：Aware了解、Appeal吸引、Ask问询、Act购买、Advocate拥护。B2B客户也有相应的体验过程：认识、分析、评估、决策、 实施、售后。这些都可以作为营销人分析本身业务时的参考。通过列出每一阶段要完成的任务细节，参与的人员以至供货商或其他协助单位等。每一阶段体验的痛点与利益点，有什么问题需要处理，然后再去看AI如何能够解决问题，而非盲目把AI搬进来。

上文已经提及到消费者不会只以理性来决定购买，就算是B2B 的客户也一样，一样会受到如供货商名气，行业地位等非理性因素的影响。要做到千人千面，能真正触动消费者和客户内在感受的产品和服务，个人化是必须的。AI本身没有感受，但营销人有。黄老吉在2023 年与百度合作，利用AI生成模拟高考卷，学子们可以在网上自行测试，有意思的是黄老吉把考卷送到大山中，让教育资源比较贫乏地区的学子们能多一个练习的机会，助力他们圆得考上好大学的梦。一张模拟试卷不一定能帮到多少，但那份心意，尤其高考是对很多人来说是非常深刻的记忆，看到这个推广时都会心中加添暖意。笔者讲课时，这个小小的案例比很多特别丰富，特别琳琅满目的推广反而得到学员更多的青睐。原因就在于这个个案与文首说的央视网AI我中华一样，都能让人产生激动的情绪，也都是AI和人同时协作的成果。

(图片来源: 线上)

营销是一个没有终点的旅程，只要生意在，就是不断的沟通和完善的过程。营销人了解完美不可得，但要力追完美。就像以前说的互联网思维中有关“迭代”的意思是一样的，不断更新，提供更好的产品或服务。现在世界变化急速，不可能等到完美的产品才推出市场，但可以在市场真实的环境下快速收到反馈意见，更新优化，推出更切合当下需求的产品。营销人要有这个准备，而AI的快速反应和计算在提升更新速度上自然是很大的帮助。

营销人与AI共处要记住以下3 点:

1、技术很多，但技术本身是不会创造价值的，当找到场景让技术去解决问题时，技术才会变得有价值，重点在找到应用场景。

2、聪明人可以给你好答案，但真正有智慧的人是提出好问题。营销人要学习如何问问题。

3、AI不会影响真正营销人的生存，反而更突出营销入的重要性，因为营销人要负责了解问题，引导AI做分类，批准其作出不同的尝试，最终有些决策是要营销人去处理的。营销人不会没有价值，反而可以思考的是当AI 成为每家公司做营销的标配时，营销人本身的能力才是真正致胜的关键。

在1950年代，麦卡锡（E. Jerome McCarthy）提出了营销的4P，即产品（Product）、价格（Price）、渠道（Place）和促销（Promotion）。被 Philip Kotler放进其营销的经典著作中，基本上营销圈里没人不懂。可是4P这分类有一个最基本的缺憾，是因为它只包括营销的工作，却没有把真正营销的理念—满足消费者需求放于其中。如果只聚焦在做什么，忽略了满足消费者或客户的需求这初心，别说在今天，就算在以前的环境里也是走不通的。各个经典的失败个案，或者周遭小店小生意没法持续经营都是一样的道理。

所以到了1990年，Bob Lauterborn在 Advertising Age里的文章就建议把4P改成4C，产品变成Consumer消费者/客户（需求），价格变成Cost（消费者/客户需要和愿意付出的）成本，分销变成Convenience （给消费者和客户提供最大的）便利，最后是单向的推广变成Communication（双向的）传播。4C模型从消费者和客户出发，很好的把理念与工作联结一起，笔者发现就算到最近一两年网上还是有专家或者企业奉为圭臬。

4P没有错，只是不够完整。4C很好地提升了整个框架，特别适合当时已发展了30多40年的营销环境。转眼又过了30多年，有了AI的赋能，营销的要求已经不一样，可以有新的一套4P。其实笔者在疫情前的公开分享中，有提出 2P，疫情3年又扩充到3P，可是到现在AI赋能下的营销已经有了新的4P，即预测（Prediction）、准确（Precision）、个性化（Personalization）和完美（Perfection）。

• Prediction预测：利用大数据和人工智能等技术，预测消费者的需求和行为。

• Precision准确：精准定位和细分目标客户，提供合适的营销服务。

• Personalization个性化：根据消费者的个性和需求，量身定制营销内容和策略。

• Perfection完美：追求营销的完美体验，提升客户满意度。

预测和准确是AI工作的基础，也是目标营销 (Target Marketing) 的必须，通过有效的预测才能更好分配资源。个性化是更进一步的进到消费者内心，给他独一无二的体验。最终营销不能自满，要不断更新，力趋完美。

新4P开拓了新的要求和准则，也是营销与人工智能结合的必然发展方向。