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AI营销的4R升级

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2023-10-19 08:40:19

当营销和算法进行融合与重构，AI化不断丰饶数字化营销的各个维度，其中改变更多的是：用算法替代部分人的决策，让营销行为如粒子手术刀一样精准。而且这次实现精准的背后更加富有情感，那就是营销技术和心灵的融合，AI+营销要做到的，就是彻底融入消费者。

当我们讨论AI营销时，我们实际上谈讨论两次营销的升级，第一次是从传统营销向数据营销的升级，第二次是以积累的数据和算法进行融合，向AI营销的升级。如同大数据一样，所有的AI使用在营销中也必须落地于具体的场景，“营销场景+算法”是营销实施的关键。

为了指导CEO及CMO进行数字化转型，笔者之一在《数字时代的营销战略》一书中提出了传统营销组合需从4P转变为4R，即：

Recognize，“用户识别”
Reach，“数字化覆盖与用户触达”
Relationship，“建立持续交易的基础”
Return，“实现交易与回报”

从营销的进化（Evolution of Marketing）的路径来看，最开始的营销可以称之为大众市场营销（Mass Marketing），就如可口可乐一样，所有的市场都是它的目标市场，全面覆盖；之后出现的细分、定位，这是典型的目标市场营销（Target Marketing）；而上个世纪末由于数据库可以作为基础，欧美一些公司开始提出一对一营销（One to One Marketing）；到今天，由于大数据的赋能，AI能做到的何止是一对一营销，AI由于与消费者高度连接，以及数据化的基础，可以做到千人千面基础上的场景介入，关键点场景营销（In-Moment Marketing）开始浮现。

数字化的用户识别好的范式是解决问题和设计模式的基础。回到数字化，我们从4R的维度再去理解这个升级的AI版本。首先，我们以4R中的第一个R——Recognize，“数字化的用户识别”来看，出现了新的用户识别趋势，识别的维度更多元、智能，更具备场景感，在原数字时代，数字化的主体大多数是互联网公司，互联网公司拥有的数据，大部分属于结果型数据，或行为型的数据，而当进化到AI时代，出现很多新的用户识别场景。

我们以线下零售的实体店为例，传统时代，零售店可以识别的数据是以货物为中心的，而数字化开始之后，由于数字连接，零售商可以围绕着“人-货-场”来进行数据分析，而在AI的数字化布局下，前沿科技的应用为零售的智慧化，开启了新的模式。

AI支撑市场营销实现自动化，通过机器来遍历当下积累的客户大数据（例如，行为数据、交易数据、客服数据等等）来形成算法和模型，然后利用这些模型在线“推理”客户的类型和需求等，进而自动化地处理市场营销活动。从AI支撑的市场内容领域创新来讲，未来5年内，至少50%的市场营销内容将通过基于AI的“内容自创”来完成。

总之，AI化的数字营销在不断丰饶原有数字化营销的各个维度，但本质上还是绕不出营销的战略设计。

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