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艱難的2019,AI+營銷的難題,未來何去何從?    

各種增長方法論,層出不窮,眼花繚亂,但同時又曇花一現,絢爛過后,有人成了煙火,更多人成為了炮灰。而AI+營銷卻還在蓄勢向前,通過技術化的消費者洞察、創意內容、渠道投放及結果優化,給所有焦慮、迷茫的營銷人一點信心。

  

在這個不太好過的2019年,一邊是越來越喪、越來越佛系的消費者;另一邊則是面對人口紅利見頂的紅海市場,不得不逆流而上的企業。在這即將過去的一年,任何一家企業都有一個繞不過去的關鍵詞:提效降本。

  

各種增長方法論,層出不窮,眼花繚亂,但同時又曇花一現,絢爛過后,有人成了煙火,更多人成為了炮灰。而AI+營銷卻還在蓄勢向前,通過技術化的消費者洞察、創意內容、渠道投放及結果優化,給所有焦慮、迷茫的營銷人一點信心。

  

也正是在此背景下,我們有必要了解更多有關AI+營銷的內容,而這可能會讓我們在隨營銷行業向前奔突的過程中,表現得更加從容。以下,enjoy~

  

AI+營銷是什么?

  

AI+營銷是什么?很多人對于這個問題是沒有答案的,大多數普通人的AI啟蒙都還停留在AlphaGo打敗人類的那一天。但時至今日,在資本、技術等多種力量的推動下,AI早已不止一個會下象棋的機器人這么簡單。

  

根據艾瑞發布的《營銷趨勢解讀:AI+營銷的發展及落地》報告,AI+營銷的本質是在人工智能的基礎上,通過機器學習、自然語言處理及知識圖譜等相關技術,對數據處理、內容投放以及效果監測等營銷關鍵環節進行賦能,優化投放策略、增強投放針對性,其核心為幫助營銷行業節約成本、提高效率、挖掘更多營銷渠道。

  

簡而言之,AI+營銷就是利用AI手段賦能甚至改變營銷行業。那么,AI+營銷和營銷+AI又有什么區別?區別在于從哪一端出發,誰是進程中的主導者。

  

舉個例子,AI+營銷可能來自于技術公司,挖掘并利用自己的AI技術,為企業或者營銷行業提供AI向的解決方案;而營銷+AI可能來自于傳統廣告/市場/營銷公司,看看在自己已有的業務環節中,怎樣去利用AI技術提效降本。

  

前者營銷垂類經驗少,束縛也少,可能容易產生一些顛覆行業的idea;后者營銷方法論更為成熟,技術和行業的結合可能會更貼合當下階段的實際情況。但隨著AI技術的發展和營銷行業的變革,二者之間的邊界逐漸被打破,雙方都在主動求變,一方是為了更快更大范圍內落地,一方是自我拯救。

  

AI+營銷能做什么?

  

AI+營銷幾乎已經融入到營銷過程中的每一個環節。營銷說到底無非就這么幾個元素,在什么地方,用什么手段,向什么用戶傳遞什么內容,從而吸引、打動、轉化用戶。現在的AI在用戶洞察、內容創作、創意投放、效果監測及行為預測等領域都可以做到,甚至做得更好、更快。

  

(源自艾瑞)

  

淘寶“猜你喜歡”和抖音的“短視頻推薦”這種不斷學習用戶偏好數據,從而總能在剛剛好的時候把你喜歡的內容推送到你面前,這種就不在過多贅述了。

  

近年來一個特別有意思的事情是各種平臺推出的用戶行為數據報告,讓人在感慨“這不就是我嘛”的同時,難免讓人有些不寒而栗,畢竟最了解你的人已經不是最愛你的人也不是你最愛的人,而是AI。

  

這方面遙遙領先的依舊是淘寶以及搜狗輸入法,看看淘寶《懶人消費數據》等系列數據報告,再看看搜狗輸入法的《2019國民年度流行語top100》,真的很難不覺得恐懼。

  

(搜狗輸入法聯合報告)

  

以前做市場調研的時候,經常聽到的一句話是“不要看用戶說了什么,而要看他做了什么,因為用戶的語言往往具有欺騙性”。這種欺騙甚至包括了自欺欺人。

  

但購買數據和輸入法真的會暴露一個人的本性及愛好,前者是要投入金錢成本的,而后者則因為移動時代,輸入法的數據涵蓋面實在是太過廣泛,欺騙的難度大大提高。

  

這也正是AI的優勢——基于對海量的用戶數據進行分析、學習,然后快速響應在營銷的各個環節,這個數據處理的速度和量級是人再怎么進化也無法達到的。

  

AI+營銷的難點在哪里?

  

AI+營銷看似高效而美好,難道真的沒有一點破綻嗎?

  

當然不是,接下來我將從AI技術層面(營銷層面的難題已經被講的太多)來講AI+營銷面臨的幾點挑戰。

  

如前所言,AI+營銷的優勢在于對于數據的處理及相應能力,但誰能想到,長板也可能成為前進的阻礙。大數據是AI的基礎,沒有數據,AI就是個傻子,何談指導人類的營銷活動?

  

那數據從哪里來呢?營銷人在臺上對著PPT“指點江山”的時候,恐怕很少會想到這個層面的問題——知道依賴“數據”來判斷用戶喜好,但從來沒想過數據究竟怎么來、合不合法、合不合規,畢竟解讀好了的數據報告一抓一大把,犯不著為“數據源”操心。

  

目前而言,現用于營銷的用戶數據,除了公開的資料以及得到許可的市場調研信息,AI+營銷的數據主要來自于業務方本身,AI技術平臺或者第三方數據平臺,再或者就是利用爬蟲爬遍全網。

  

如此一來,AI+營銷在數據收集以及使用層面,便不得不回答以下問題:

  

第一,企業之間甚至企業內部的數據能夠完全共享嗎?單個企業,甚至單個行業,都只能擁有用戶的某一類數據,小數據是否有用,質量如何,是AI+營銷發展過程中不得不解決的難題。如果數據不能共享,AI+營銷則面臨“數據孤島”,不夠全面的用戶數據沒有辦法為營銷動作提供精準的決策依據,甚至有可能“南轅北轍”。

  

第二,如果企業之間的數據共享,用戶隱私誰來保證?歐盟出臺《通用數據保護條例》(General Data Protection Regulation,簡稱GDPR),被稱為“史上最嚴個人數據保護條例”。2019年7月8日,英國航空公司因為違反《一般數據保護條例》被罰1.8339億英鎊(約合15.8億元人民幣)。隨著用戶對于隱私保護越來越關注,政府對于信息安全越發嚴格的監管越以及相關法制的健全,數據安全、合規問題遲早提上各家議程。

  

AI+營銷未來何去何從?

  

以上提到的AI+營銷面臨的兩大數據難題,該如何解決?各數據應用方或許可以從以下2個方面考慮:

  

首先,意識先行,提高自己的數據安全、合規意識,賺錢固然重要,但是自由更加可貴。相關法律法規雖然還沒有健全,但法不容情。

  

其次,關注并積極嘗試先進的AI技術手段,比如像是谷歌提出的“聯邦學習”技術,以及在此基礎上發展而來的各種隱私保護機器學習 PPML、聯邦學習、競合學習、可信機器學習等,國內像是騰訊、螞蟻金服、微眾銀行、平安在數據安全及隱私保護也都有自己的技術產品。有興趣的同學,可以自行去搜索。這里不過多去講技術層面的東西。

  

以上就是關于AI+營銷的一些分享,個人愚見,歡迎大家在評論區一起交流。


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