文 | 大湾区人工智能应用研究院

从市场洞察到AIGC直接生成素材，从AI投手管理营销投放计划到AI智能体实时响应客户需求，如今已经没有企业不在营销中应用AI。但从结果上看，不同企业的应用情况和效果却天差地别。企业资源有限，身为决策者需要意识到简单粗暴的“拿来主义”已经难以在企业的AI营销实践中奏效。本文基于企业发展的内部与外部视角、技术与战略视角，为企业如何找准AI营销的发力点提供一套系统性思考的方法论。

营销是AI落地应用的前哨站。自ChatGPT发布以来，生成式AI迅速渗透至文案生成、策划提案、视觉设计等营销环节；随着图像、音视频等多模态能力的成熟，AI在营销全链路中的角色愈发多元。然而，不同行业的品牌主对AI的应用路径却各有侧重：有的聚焦线索识别，有的追求内容效率，有的则致力于客户关系深化。

这背后反映出一个关键现实：AI在营销中的价值高度依赖于具体情境。管理者亟需一套系统性思维，以厘清“在什么条件下、以何种方式、将AI用于哪些环节”才能真正释放其潜力。本文基于大量行业实践，提出一个由“内部/外部”与“技术/战略”交叉构成的分析框架，帮助企业在复杂环境中精准定位AI营销的发力点。

本文将影响AI营销落地的关键因素归纳为两个维度：

● 内部与外部的视角维度：内部视角关注企业自身的资源、能力与选择；外部视角关注行业环境、市场结构与用户行为。

● 技术与战略的视角维度：技术视角关注AI能力是否可用、是否匹配实际需求；战略视角关注企业或行业是否将AI视为关键手段，以及如何配置资源。

两个视角交叉结合如下，共同构成理解AI营销差异化的完整图谱：

01 内部视角 + 技术视角：企业AI基础设施完善程度

AI营销的起点不是算法本身，而是企业是否具备运行AI的“土壤”。即使技术先进，若缺乏数据、系统或流程支撑，AI也难以落地生根。

数据资产是基石。瑞幸咖啡之所以能实现远超同行的个性化推送与权益分发，根本在于其从很早就以科技公司逻辑构建数字化体系——通过小程序与APP沉淀超2亿用户的完整行为与交易数据。这些高质量、全链路的数据，使AI模型能精准识别偏好、预测复购，进而驱动营销自动化。反观大多数传统奶茶品牌，以供应链优化和门店选址为核心发展依据，用户数据采集薄弱，即便引入AI工具，也因“无米之炊”而效果有限。

有时数据资产并非没有，而是因为组织原因被散落在企业内部彼此互不联通。例如新能源汽车的营销依赖于三大垂直平台的线索采买，但目前车企普遍多品牌、多价格带的运营模式导致集团层面往往存在线索重复采购的问题。某头部车企打通各子品牌用户库，基于AI能力做线索去重，平均每年节省数亿元营销费用。

技术集成能力同样关键。AI营销往往需要与CRM、CDP、广告投放平台等系统打通。例如高端医美机构利用AI分析会员消费周期，自动推荐二次项目，前提是客户数据已在智能CRM中结构化存储。若系统割裂、接口封闭，AI只能停留在单点实验，无法形成闭环。

简言之，AI能否在企业营销时“跑起来”，取决于数据、系统与技术三者的协同程度。没有扎实的内部技术底座，再宏大的AI愿景也只是空中楼阁。

02 外部视角 + 技术视角：AI技术边界与行业营销需求边界的匹配

即使企业具备技术能力，AI是否“值得用”，还需看其能否有效回应特定行业的营销痛点。不同行业对内容真实性、合规性、用户交互深度的要求差异决定了AI的适用边界。

技术适配性不等于技术先进性，还受限于产品特性。快时尚服装行业对营销素材需求极大，尤其是电商场景。但“一键模特生图”“虚拟试穿”等高阶生成应用长期效果不佳。原因在于服装对版型、材质、光影的真实还原要求极高，而当前生成式AI尚难保证营销物料与实物的一致性。因此，企业必须正视技术的能力边界，在可行范围内优先落地如“背景更换”“AI调色”等基础功能。

反之，当技术与需求高度契合时，AI可释放巨大价值。对于大多数快消品而言，从营销事件发起时就需要面临大量来自不同渠道的多模态、非结构化数据的处理工作；LLM工具成为了扫描社媒评论区、红人账号互动信息、行业前沿动态，并据此形成总结报告的生产力保障。更遑论大量的素材内容制作、广告计划的投放管理以及后续的用户运营。AI能力极大地适配了这些企业的营销需求，所以我们会看到可口可乐、宝洁这样的公司常跑在AI营销应用的前沿。

可见，AI不是解决营销问题的万能钥匙。它的价值大小，取决于能否在特定行业的需求范围内解决真实问题。

03 内部视角 + 战略视角：企业对AI营销的战略取舍

企业是否采用AI营销，首先是一个战略选择问题。有些企业主动拥抱，将其作为核心竞争力；有些则因独特优势，能够避免对于外部AI的依赖。

战略优先级决定资源倾斜。华润三九在OTC药物同质化竞争中，采取“广覆盖、强渗透”的营销战略——通过高频广告轰炸建立“感冒药=999”的心智关联。在此逻辑下，AI被用于批量生成短视频、优化投放组合、加速A/B测试，服务于规模化内容生产与渠道效率。其战略本质是“用快消逻辑做药品”，AI只是执行工具。

独特禀赋可替代AI依赖。特斯拉从不投放传统广告，也不依赖第三方流量。其营销的核心发动机是Elon Musk这个超级个人IP、自身极具辨识度的产品外观设计以及自建的直销体系。AI在营销中最大的体现可能是特斯拉通过自有生态以及长期积累的海量车机交互数据感知用户偏好并在社交媒体上通过Agent或ChatBot交互的方式进行内容的在线推送和分发。这种“非典型”路径表明：当企业拥有足够特殊的品牌势能时，AI之于营销更多的是锦上添花的作用。

战略选择也体现在对实际情况的取舍上。部分企业虽具备数字化基础，但出于利润保护或渠道平衡考虑，对线上AI营销持谨慎态度。例如有些企业可能因为担忧“线上抢客户”会冲击经销商体系，宁愿牺牲短期转化效率，也不愿全面转向AI驱动的DTC模式。

因此，AI营销的深度，不仅看能力，更看意愿。技术上的“能不能”固然重要，但战略上的“要不要”，往往更能起到决定性的影响。

04 外部视角 + 战略视角：消费属性、行业竞争与监管对策略的塑造

最终，企业的AI营销策略无法脱离其所处的外部环境。行业结构、监管框架与用户行为共同定义了“什么策略有效”。

消费属性是底层逻辑。本文基于客单价与购买频率构建行业聚类，有助于更好地理解AI在营销中的角色和侧重差异：

● 高频高价（如医美、高端烟酒）：重视高潜人群识别与复购激励，AI扮演“需求洞察引擎+关系增强器”；

● 高频低价（如快消品）：重内容密度与即时转化，AI作为“超级内容工厂+分发优化器”；

● 低频高价（如汽车、3C、大家电）：重视长转化链路管理，AI是“创意资源池+互动伴随者”；

● 低频低价（如小家电、个护）：重点是低成本获客，AI充当“智能投放助理+轻量生产力工具”。

竞争格局会带来AI营销策略进一步细化。以电商行业为例：蓝海时期头部主播带货模式新鲜，用户教育初始，市场处于红利期。品牌方关注“如何把新模式跑通”，AI价值聚焦在趋势洞察、用户画像。随着越来越多参与者涌入，行业进入红海时期后，流量成本激增，竞争白热化，转化率成为核心指标。AI的核心价值转向投放自动化、内容批量化生成和ROI的优化。

再比如家清行业（如洗衣液、洗洁精）产品功能同质化严重，用户忠诚度低。即便AI能精准圈选人群，也难以促成转化，因为消费者决策几乎无差异化依据。立白等龙头企业因此认为，面向消费者的AI营销ROI极低，反而更依赖线下分销与促销拦截。类似地，售后自动化虽可降本，但因家清产品售后价值微弱，企业普遍不愿投入。

监管环境则划定行动边界。金融、医疗等行业因强合规要求，限制了AI在话术生成、用户触达等方面的自由度。以OTC药品为例，国家明令禁止明星代言，传统营销手段受限。三九感冒灵转而利用AIGC技术，将品牌植入影视剧角色，并通过二次创作生成合规宣传内容——这既规避了监管风险，又实现了情感化传播。在此场景中，AI的价值不在于“更高效”，而在于帮助企业“找到新出路”。

换言之，企业制定AI营销策略时，必须回答：“我的行业允许我做什么？用户期待我做什么？对手正在用AI做什么？”这些问题的答案往往不在会议室内，而在外部市场。

05 结语

AI在营销中的应用，从来不是单纯的技术问题，而是一个系统性问题。单一维度的优化（例如仅提升算法、仅增加预算）长期来看难以持续奏效。唯有将内部能力与外部环境、技术可行性与战略意图统筹考量，才能制定出既务实又前瞻的AI营销路径。

本文提出的交叉视角分析框架，正是为此提供一种结构化思考工具：

● 若企业技术底座薄弱，应优先夯实数据与系统（内部+技术）；

● 若行业与AI天然错配，需重新评估投入优先级（外部+技术）；

● 若战略上未将营销视为核心战场，AI难有施展空间（内部+战略）；

● 若忽视行业规则与用户逻辑，再先进的AI也会水土不服（外部+战略）。

未来随着AI能力持续进化，技术的边界将进一步拓宽：例如AIGC的效果和质量会持续提升、基于Agentic AI的营销系统将有可能重新定义营销组织的结构和营销业务流程、生成式引擎优化（GEO）正在成为新兴的自然流量入口并对品牌在AI搜索中的呈现和表达提出了新的要求。这些动态的技术变化将时刻影响企业本身的营销节奏和营销策略。但不变的是：成功且有效的AI营销始终源自企业对“目标人群在何种环境下、为何而用”的深刻理解和恰当的传播方式选择。