宇宙的尽头是带货，大模型首战在营销

图片来源：由无界 AI生成

最近网上流行一句话：宇宙的尽头是带货。

简单来说，就是以前那套“羊毛出在猪身上”的变现方式即内容向观众和粉丝免费、靠品牌主广告主付费，已经不好用了。企业“花钱赚吆喝”的品宣预算减少，而是更看重品效合一，希望将“有效流量”转化成实际的业绩增长。所以越来越多的网红博主、大V甚至某些新闻当事人，最后都走向了“带货”。

精准、高效、低成本的营销需求，不只卷网红大V们，也在卷大模型。

一次交流中，一位银行从业者直言：金融行业的数字化是建设比较久的，目前“数字营销”也遇到了关于增长的困境，从一线业务员到CMO首席营销官，都希望能够将营销的迭代速度加快，各个环节实现从效率到效果的提升，通过AI智能营销来形成一条更大的增长曲线。

“但是，跨越从数字营销到智能营销之间的鸿沟，以前这一步，大家迈得非常累。借助大模型的机会，或许我们可以更快地把这一步迈过去。”

从数字营销进化到AI营销，在大模型的加持下，进一步提质降本增效，带来真金白银的效果提升与业务增长，让许多行业和企业为之兴奋。

在过去的2023年里，我们看到百度、腾讯、阿里、京东等基础模型厂商，以及金融、教育、广告、传媒等多个领域的企业与垂类ISV数字化服务商，都在积极推动大模型在营销场景落地。

那么， AI营销与互联网时代的数字化营销，究竟有什么本质区别？大模型真的给营销带来了实质性的改变吗？企业在使用AI营销时需要考虑哪些现实问题？

本文将结合我们的一线采访与思考，尝试剖析这些问题。

从数字营销到AI营销，为什么要“跨越鸿沟”？

从数字化营销到智能化营销，为什么是企业眼中必须跨越的一道“鸿沟”？

大家可能都听说过一句名言：我知道我的广告费至少浪费了一半，但我不知道究竟是哪一半。对企业来说，营销的投入产出比ROI，始终都有优化提升的空间。

降本增效，提高营销ROI，这件事情在数字化营销阶段，有被解决，但没完全解决。

所谓数字化营销，就是在任何营销活动、整个流程，都跟数字紧密捆绑在一起，通过数据进行机会观察，对大量用户进行画像、分层、测算，然后将活动物料进行数字化的广告投放。

和传统营销的问卷调查、人工经验相比，数字化技术的全流程应用，让营销效率得到了大幅提升。但是，数字化改造的诸多问题，也随着大量行业和企业的应用而暴露出来。

最核心的问题就是：数据孤岛。

营销工作涉及多个流程，传统意义上的数据中台，企业内部形成了各种营销数据系统，但不同系统的用户数据及行为数据之间相互独立，彼此不打通，数据很多但用不起来。导致的结果就是：

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？