2024AI+生成式营销产业研究.pdf

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，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、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 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 intelligence），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%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 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(AI)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“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，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，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。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AI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