中国AI+营销趋势洞察
与企业落地建议
数字营销变迁与AI+营销趋势洞察
附录：AI+营销图谱与分析
CONTENTS
01
02 AI+营销核心价值与企业落地建议
03
数字营销变迁与AI+营销趋势洞察
01
AI+营销开启数字营销时代
数字营销 数字营销 数字营销
互联网化 互联网+ 人工智能+市场背景
新增用户沟通渠道，需要借助数字
化的手段建立与潜在用户的链接
互联网就是生意场，可以通过直接/
间接的方式建立交易闭环，扩大经
营规模
数实融合，需要全盘考量和精细化
运营，增收节支提效并重
企业经营目标及对
于数字化的预期
品牌管理 公关与媒体关系 广告投放 产品营销 销售支持与客户关系维护
市场营销
职能变化
2024/11/4 4
数字营销时代核心特征
数字营销 数字营销 数字营销
PC互联网时代，门户+搜索引擎主
导，开始向移动互联网发展
抢占核心资源位是效果关键
流量增长从增量时代进入留量时代
，流量格局发生变化，媒体碎片化
以及用户入口多元化
媒体消费形态视频化加深
数据拉通能够解决统一投放和效率
提升，但是企业多触点运营与协同
面临挑战
新流量入口尚未涌现，暂时维持流
量现状
生成式人工智能赋能海量优质内容
以及个性化内容生产，不仅能够提
升营销转化率，还将改变内容营销
和用户运营的机制与效率
媒体环境变化
线上做品牌，线下做交易 线上渠道迅猛增长
数字化赋能线下销售渠道复苏，寻
求线上线下全渠道销售最优解
渠道体系变化
信息接受者，消费决策具备从众性
开始产生互动，消费主权觉醒，开
始进入消费分化和个性化阶段
主体化意识加强，消费分层基本形
成，个性化与场景化特征显著
用户变化
2024/11/4 5
数字营销时代企业营销目标与主要营销职能发生变化
数字营销 数字营销 数字营销
媒体广告位采买
时间和位置定向
用户采买+效率导向
用户画像与目标用户定向
用户采买+效果导向
创意-素材-投放-转化-优化一条龙形
成闭环
广告投放
侧重产品预研、策划和推广，数字
营销仅仅作为渠道之一
社媒对消费决策产生重要影响，电
商形成交易闭环，产品营销的主阵
地转向互联网，产品营销朝向端到
端发展
全域数字营销即产品营销产品营销
营销线上化 营销交易线上闭环，营销效率提升
借助人工智能个性化营销，
提升营销转化率
数字营销
核心目标
以产品售后团队为主，数字营销配
合
私域运营打破营销-销售-服务界限，
用户全生命周期运营重要性日渐突
出
研-产-供-销-服全面以用户为中心
销售支持与客户关
系维护
2024/11/4 6
数字营销时代企业营销手段发生变化
数字营销 数字营销 数字营销
/
社交媒体开始成为重要的营销渠道
，品牌可能开始利用社交媒体平台
进行品牌宣传和用户互动
社媒营销变得更加精细化和个性化
，可以利用社媒平台进行更加精准
的营销，实现更好的用户参与和转
化
社媒营销/种草
会员体系
数字化工具
以用户生命周期运营为核心目标，
以社群为主要运营阵地，实现拉新
和复购，依赖运营团队资源投入与
专家策略经验
重新重视会员体系
私域营销与会员体系协同，并依赖
于智能化策略与工具，逐步实现智
能化运营
私域营销
单向输出，用户被动接受
双向互动，营销指向部落化，面向
不同用户群体，设计不同价值输出
与互动方式
个性化营销对话可以朝向个体化发
展（营销素材+agent）
内容营销
/ 真人直播（达人直播+店播） 真人直播+数字人直播直播营销
400、Call Center等方式，被动响
应用户需求与意见反馈
线上客服，开始增加用户触达，重
视用户体验运营
智能客服，个性化用户服务，进一
步提升用户满意度
客户服务
2024/11/4 7
趋势1：拥抱AI是必选项，不是可选项，AI+营销成为企业数字
营销部门必备核心能力
64%
70%
70%
73%
73%
73%
75%减少手动的任务时间
更专注于重要任务
更专注于喜欢的工作
提高工作效率
增强创造力
进行更好的数据分析
更好地理解用户
市场营销人员认可的AI价值与应用方向
34%
39%
39%
45%提高员工的生产力
有助于做出数据驱动的决策
更有效地共享数据
提高员工工作表现与成绩
营销负责人认可的AI价值与应用方向
数据来源：HubSpot, 2024 AI Trends for Marketers：How AI is Driving Personal
Productivity and Business Growth
今天，市场竞争愈发激烈，消费者的需求也日益多样化和个性化。AI 的
出现为企业数字营销带来了前所未有的机遇和挑战，使其从可选项转变
为必选项。相应地，AI+营销所能够带来的价值也要求企业的数字营销
部门快速具备AI部署与应用的能力。
精准的客户洞察
高效的营销决策
优化的客户体验
提高营销效率
增强营销效果
适应市场变化
市场机遇 核心价值
2024/11/4 8
趋势2：融入工作流程的AI营销应用将成为主流，AI驱动的营销
自动化全方位铺开
单点 AI 工具应用存在局限性，融入工作流程的 AI 营销应用将成为主流，而 AI 驱动的营销自动化全方位铺开将为企业数字营销带来更高的效率
、更好的效果和更强的竞争力。企业数字营销部门应积极拥抱这一趋势，将 AI 技术深度融入到营销工作流程中，实现营销的智能化、自动化和
个性化。
单点 AI 工具应用存在局限性
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融入工作流程的 AI 营销应用将成为主流⚫ 缺乏系统性
单点 AI 工具通常只能解决特定的营销问题，如智能聊天机器人用于客户服
务、图像识别工具用于广告创意等。这些工具虽然在各自的领域有一定的作
用，但无法形成一个完整的营销体系。
⚫ 数据孤岛问题
不同的单点 AI 工具可能使用不同的数据来源和格式，导致数据难以整合和
共享，这就形成了数据孤岛，使得企业无法全面了解客户和市场情况，影响
营销决策的准确性。
⚫ 难以实现协同效应
单点工具之间缺乏协同性，无法发挥出最大的营销效果，同时，也会导致营
销团队忙于在各个系统和工具间切换，产生工作冗余。企业需要的是一个能
够整合各个营销环节的一体化解决方案，以实现协同效应，提高营销效率和
效果。
⚫ 提高工作效率
当 AI 营销应用融入到工作流程中时，它可以自动完成一些重复性、繁琐的
任务，如数据收集、分析、报告生成等，让营销人员能够将更多的时间和精
力投入到策略制定和创意设计等更有价值的工作中。
⚫ 实现个性化营销
融入工作流程的 AI 营销应用可以实时获取客户数据，并根据客户的行为和
偏好进行跨渠道的个性化营销推荐。这种个性化的营销方式可以提高客户的
参与度和转化率，增强客户对品牌的忠诚度。
⚫ 提升决策准确性
AI 营销应用可以通过对大量数据的分析，为营销决策提供实时的、基于数据
的支持。当它融入到工作流程中时，营销人员可以随时获取这些数据和分析
结果，从而做出更加准确的决策。
趋势3：在应用AI的同时，更要关注AI带来的内容消费趋势和媒
体通路的变化，提前规划与布局
AI搜索 视频流媒体 语音应用 虚拟社交
AI能够更好地理解用户的搜索
意图，结合用户画像和历史行
为数据，为用户提供个性化的
精准搜索结果和推荐内容，同
时，以问答的形式与用户进行
交互，直接回答用户的问题，
提高用户体验，未来AI搜索有
望成为重要的媒体通道
AI可以帮助企业和视频创作者
进行内容创作和编辑，从而更
进一步丰富用户在视频内容消
费方面的内容供给，满足用户
在视频消费方面的需求。短视
频侧重提高生产和营销转化效
率，而精品长视频内容与AI技
术相结合也能够为企业营销创
造更多可能性
AI技术使得语音应用能够更好
地理解自然语言，融入情感能
力，提高语音交互的体验，伴
随智能语音助手类型应用的普
及，越来越多的用户将开始使
用语音进行搜索和交互，交互
模式的变革也将改变企业与用
户对话的驱动和方式
AI社交可以根据用户的喜好推
荐，甚至创造合适的社交对象，
提供聊天、话题和互动等，满
足用户兴趣和情感互动的需求，
从而提高用户的参与度和粘性，
未来与VR、AR所营造的沉浸式
体验相结合，可以创造多样化
的社交场景和玩法，以及营销
的可能性
在应用AI技术的同时，也需要关注其带来的内容消费趋势和媒体通路的变化。AI赋能的背景之下，内容载体和形式愈发多元化，视频流媒体消费 需
求将进一步激增，以及带来更多个性化内容的消费需求等，相应地，也将从用户侧向媒体通路侧传导，从而带来媒体格局和入口的变化，包括 新
的传播渠道和平台兴起，以及传统媒体通路变革所产生的新的玩法等。企业营销部门需要提前规划并予以布局，通过率先采用新的技术和策略，
提供更优质、更符合用户需求的内容和服务，可以吸引更多的用户和客户，提高市场份额和竞争力。
AI升级现有媒体形态 AI创生全新媒体形态
2024/11/4 10
趋势4：营销将逐步从分众化-个性化向个体化发展，智能对话
交互将在营销过程中发挥更大作用与业务转化价值
消费者越来越追求独特的自我表达和体验，相应地，他们不再愿意被简单地依据某些常见特征和偏好归类到某类群体中，而是渴望被视为独立的
个体，得到独一无二的满足，消费者的需求也不再是稳定不变的，而是处于不断变化的状态。个性化营销对于生活场景、情绪状态等动态变化响
应不足。同时，伴随AI技术的进步，企业获取和分析消费者数据的能力得到大幅度的提升，这些丰富的数据为深入了解消费者的个体特征和需求
提供了可能，通过持续的数据分析和模型优化，企业可以为每个消费提供更加精准的产品推荐和服务，实现真正的个体化营销。
智能对话交互可以理解人类的语言，回答人类的问题，提供相关的
信息和服务。具备如下优势：
实时性
可以实现实时的沟通和
交流，满足消费者的即
时需求
个性化
可以根据消费者的问题
和需求，提供个性化的
回答和建议
便捷性
通过多种渠道进行，如
网站、APP、公众号等，
用户可以随时随地进行
沟通和交流
高效性
可以同时处理多个消费
者的问题和需求，提高
营销效率
营销
推广
交易
转化
客户
服务
用户旅程视角
智能对话交互切入方向
智能对话交互Agent核心业务价值
精准营销推荐 引导客户流程
个性化客户服务 24/7实时响应
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流量
红利
内容
红利
主要特征
应用生态
核心策略
企业客户
经营策略
资源粗放式经营，抢占入口
拉新为重，侧重
onboarding
品牌广告+效果广告投放
精细化内容运营，驱动粘性
与价值增长
激活存量，侧重用户使用深
度与粘性
以内容为抓手链接前后链路，
深度跟踪用户旅程与转化
内容获取与生产
• 优质内容获取
• 原创内容生产 / 加工
内容存储与管理
• 内容存储
• 内容管理
• 内容质检与合规
内容分发 / 消费
• 内容推荐
• 内容消费
内容运营
• 内容运营
• 数据监测与分析
>
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>
>
趋势5：内容场景营销重要性愈发突出，企业核心价值观内容表
达以及自有媒体建设与运营价值回归
在当今的营销环境中，内容场景营销的重要性日益凸显。这个过程中，企业核心价值观的内容表达至关重要，而不仅仅是过往一个周期的粗暴流
量运营高于一切。明确且积极的价值观能够塑造独特的品牌个性，赢得消费者的认同与信任。自有媒体建设与运营的价值正在回归。企业通过自
有媒体可以自主地、持续地传播品牌理念和产品信息，与外部媒体相协同，实现更精准、高效的营销。
内容运营就是“新流量”运营，是企业+应用生态必选项 企业内部AI+内容生态环节渗透
2024/11/4 12
趋势6：利用企业专业有数据形成深度洞察与策略是企业未来营
销差异化的重要关键
01
03
02
产品+
营销+
运营
更高质量
企业专有
数据
更好的模型
质量与营销
策略
当前，AI技术与大模型对于企业营销带来的变革主要体现在高效的数据分析与洞察、精准的客户画像构建以及智能化的营销策略支持等。而通用
大模型在实现AI技术普惠的基础上，也会带来企业核心竞争力的变化和调整，企业的核心竞争力不再仅仅依赖于技术的先进性，差异化能力就主
要体现在对于企业专有数据的挖掘和利用，以及数据驱动决策的企业文化和组织能力升级等方面。相应地，企业也将愈发重视专有数据能力和资
源的建设和积累。
⚫ 差异化竞争
在激烈的市场竞争中，企业专有数据可以帮助企业实现差异化竞争。与竞
争对手相比，企业通过对自身特有的数据进行分析和挖掘，可以发现独特
的市场机会、客户需求和业务模式，从而制定出更具针对性和创新性的营
销策略和产品服务，使企业在市场中脱颖而出。
⚫ 建立壁垒
企业专有数据可以成为企业的重要资产，为企业建立起竞争壁垒。随着数
据的积累和分析能力的提升，企业对市场和客户的理解会更加深入，这种
深度理解是竞争对手难以复制的。同时，企业可以利用专有数据不断优化
产品和服务，提高客户满意度和忠诚度，进一步巩固竞争优势。
2024/11/4 13
趋势7：AI应用的深化将对企业的组织能力提出新的要求，企业
需要打造适用于人机协同的组织管理体系从而适应未来的发展
AI 技术发展迅速，新的算法、模型和应用不断涌现。企业需要紧跟技术发展的步伐，及时了解和掌握最新的 AI 技术，以便将其应用到业务中。
同时，AI 应用的深化为企业带来了新的业务机会，同时也带来了新的挑战。核心方向就是AI 技术的应用往往会对企业的业务流程产生重大影响，
需要企业进行业务流程的重塑。这些业务模式需要企业具备新的组织能力和业务流程来支持。企业需要重新审视自己的业务模式，调整组织结构
和业务流程，以适应新的业务需求。相应地，企业需要在技术、业务、人才和组织文化等方面进行全面的变革和提升，以适应 AI 时代的发展要 求。
数据驱动的决策能力
AI 应用的深化需要企业建立完善的数据收集、存储、
管理和分析体系， 确保数据的准确性、完整性和可用
性。数据驱动的决策能力还要求企业培养员工的数据
素养， 使他们能够理解和运用数据进行决策。
创新能力
AI 技术为企业带来了新的创新机遇， 但也要求企业具
备相应的创新能力。企业需要鼓励员工提出新的想法
和创意， 并为他们提供创新的环境和资源。
AI时代企业组织能力升级
快速适应变化的能力
AI 技术的发展速度非常快， 新的算法、模型和应用不
断涌现。企业需要具备快速适应这些变化的能力， 及
时调整战略和业务模式， 以充分利用 A I 带来的机遇。
明确人机分工
与协作模式
培养人机协同
的企业文化氛围
优化组织架构
与流程
2024/11/4 14
趋势8：营销生态将发生变化，企业自主构建AI能力，强化专有
数据和营销资产的同时，会加速营销组织内部化的转变
随着企业规模的扩大和营销需求的增加， 外部服务费用
可 能会不断上升。通过内部化的营销组织， 企业可以降
低对 外部服务的依赖， 减少营销成本。内部化的营销组
织可以 更快速地响应市场变化和客户需求。与外部服务
提供商相 比， 内部团队对企业的业务和市场情况更加熟
悉， 能够更 及时地做出决策和调整营销策略。
3
营销活动与企业的整体战略日趋紧密， 以实现企业的长期发展目标。内
部化的营销组织能够更好地理解企业的战略意图和业务需求， 制定更具
针对性的营销策略。同时， 营销活动往往需要与企业内部的多个部门密
切合作， 如产品研发、销售、客户服务等。内部化的营销组织可以更好
地促进跨部门协同， 打破部门壁垒， 提高企业的整体运营效率。
2
专有数据与营销资产是企业差异化竞争的核心资产， 通过对其
进 行深入分析和挖掘， 企业可以发现市场趋势、客户需求和竞
争对 手的动态， 从而制定更具针对性的营销策略， 同时， 营销
策略与执行涉及到大量的用户数据， 将营销组织内部化可以更好地控
制 数据主权， 也可以更好地响应不断变化的数据隐私法规要求，
及 时调整营销策略和数据流程， 确保合规
1
2024/11/4 15
AI+营销核心价值与企业落地建议
02
AI+营销的核心价值
4
3
提升用户体验和满意度
无论是通过智能客服与客户进行沟通， 还是利用AI 学习用
户的行为， 从而预测用户需求， 提供个性化的推荐和服务，
同时， AI 可以识别有流失风险的用户， 也能够通过营销策
略的设计和运营执行， 重新召回与建立互动关系， 都能够
提升用户体验和满意度。
2
1
节省时间，提高效率
提升营销团队在重复性、事务性等工作上的效率， 节省时
间，是生成式AI 在营销当中的核心价值与优势。如利用AI
进行数据分析， 从大量营销活动数据当中进行挖掘与洞察，
寻求优化方向， 以及利用AI 进行营销物料生成等。这样可
以释放营销团队的时间和能力， 投入到更重要的方向上。
5
2024/11/4 17
成本有效的实现规模化扩张
伴随业务发展和营销工作增长， AI 驱动的工作流自动化可
以实现低成本的扩展， 在保持人力成本和运营费用的合理
控制的前提下， 实现业务扩张和增长。实际上， 这个部
分 的核心仍然是通过AI 实现工作流自动化， 而且更多聚
焦解 决的仍然是重复性、事务性的工作。扩张的前提也
是工作 流自动化的覆盖范围进一步增加。
激发创造力，优化营销策略
生成式AI 可以在一定程度上激发内容与营销创意的多元化
想象力， 这也是后续营销策略良好的基础和起点， 同时，
AI 可以更好地洞察消费者， 辅助营销团队进行个性化营销
策略的设计与执行， 从而真正意义上实现千人千面， 个
性 化营销。
提升营销R O I
通过AI 工具的使用， 提升营销活动在各个环节的效率和效
果；同时，利用AI 进行实时分析和洞察， 实现数据驱动决
策以及更加精准的消费者洞察， 从而及时进行营销资源的
合理调配， 最大程度上降低无效营销活动的资源投入等等，
都能够在整体上提升营销效果和ROI。
目前AI+营销存在的弊端
01 02
隐私问题
用户对于数据安全和隐私问题愈发重视， 相应地，
在AI应用的过程中不仅需要考虑企业自身的数
据安全问题， 更需要把握好个性化营销与服务和
用户隐私边界的平衡， 尊重用户对于数据隐私
的 诉求和权利。
内容质量和准确性
生成式AI的进步虽然显著， 但是仍然不能实现
100% 的准确和完美无缺。在没有人工介入的情
况下， AI可能会生成带有事实不准确、偏见或
者不符合品牌人设的内容。这就意味着， AI可
以辅助内容和营销物料的生成， 但是仍然需要
人 工介入， 从而保障内容质量和准确性。
03
版权风险
关于AI的法律法规仍然在建设和完善的过程中，
相应地， 一方面， 生成式AI的训练数据集来源
广泛并且复杂， 有可能会无意间涉及到受版权保
护的作品； 另一方面， 生成内容的版权归属有
待 于明确， 否则可能引发与开发者、使用者之
间的 各种纠纷等等。
04
工作流程调整以及人机协同重构
AI工具需要与现有营销工作流程做好整合和适
配， 要么是融入到现有工作流， 要么是在AI赋
能之后， 将原有工作流升级， 这样才能提升AI
工具的使用效率和效果， 如果需要营销团队在
不 同系统和工具间来回切换， 则有可能造成系
统的 使用率不足， 事与愿违。同时， 需要在升
级后的 工作体系和流程等方面， 充分考虑人机
协同关系 的变化。
2024/11/4 18
AI+营销如何启动和开展？
场景测试 持续度量 团队上手
1 2 3
明确目标 梳理流程 工具选型
4 5 6
明确营销目标，如提
升流量，提升销量，
提升转化率，甚至提
高工作效率等等
围绕用户旅程勾勒营
销工作流程
（workflow），识
别其中可以自动化实
现和智能化升级的部
分。同时，也需要对
当前营销工具和系统
进行盘点和分析，从
而定位和寻求下一步
可行的升级方向
盘点当前使用的营销
系统与工具，考虑在
当前工具上引入AI模
块或者能力，还是单
独采购AI工具，在选
型的过程中，需要考
虑功能、易用性、集
成能力和成本等因素。
同步需要评估企业目
前所拥有的数据的质
量、数量和可访问性，
是否适合AI应用等
选择优先级相对比较
高的场景，进行AI应
用的测试，通过目标
KPI的设定以及一定
的资源投入，评估AI
应用的流程和效果，
在测试之后，进行效
果评估以及工作流程
的梳理，从而形成下
一步的行动计划，包
括目标的合理修订、
工作流程的调整等
将AI工具或者能力融
入工作流程，并实现
工作流自动化之后，
仍然需要实时监测运
营过程和结果，持续
复盘迭代
生成AI能够独立生产
内容以及部分营销工
作流程，但仍需要人
工监督以确保准确性、
适当性和相关性，需
要定期监控和调整以
保持性能
建构和培养团队的AI
应用文化，进行必备
技能的培训与团队能
力的升级
对于团队的定位和能
力进行重新评估，并
在有必要的情况下进
行调整与优化，包括
是否需要引入AI专家
与人才，以及如何通
过培训等方式提升现
有团队AI应用的能力
等，营造AI提效以及
赋能的氛围与文化
2024/11/4 19
AI+营销落地关键场景
用户洞察/策略洞察 营销物料生产 流量触达/广告投放 互动转化/交易 客户服务/持续运营
• 用户画像
• 用户行为分析
• 用户需求洞察
• 营销内容生成（文案、
图片、视频等）
• 多语种营销内容生成
与优化（跨境营销）
• 网站/APP/Agent生成
• 数字人
• 内容个性化
• AI内容创意与管理
• AI广告投放与管理
• 投放素材生成-投放-优
化
• 智能策略与排期
• 智能投放
• 行为定向与精准投放
• SEO
• 线索智能运营
• AI用户交互
• 社媒运营
• 自动化交叉销售
• 动态定价
• AI销售
• AI用户运营
• 智能客服
• 私域运营
• 全渠道活动编排
数据分析
• AI数据处理与挖掘 • 用户增长数据实时监测分析 • 基于数据自动化输出洞察
2024/11/4 20
AI营销工具选型
02
产品易用性
产品/平台具备友好的交互界面，能够用户无需专
业技术技能，也可以快速上手，熟练操作
03
整合能力
产品/平台是否能够与当前业务应用的软件和工具
进行集成和连通，从而简化营销团队操作流程，
同时，也可以规避产生数据孤岛，或者造成数据
导入/导出等额外工作
01
产品功能
是否满足当前营销业务流程所要求的基本功
能，以及是否能够根据公司现有的业务需求
与流程进行工作流编排和重构
06
AI能力
产品/平台应该具有强大的AI能力，这可以包
括数据飞轮带来的准确性和效率的提升，以
及AI技术持续发展带来的能力升级等等
05
成本有效
评估初始投资与长期运营成本， 尤其是在AI 平台
和应用的投入方面， 可能存在初始的投入成本比
较高的情况， 需要考虑的是长期的营销效率提升
和转化率收益， 最终在成本和收益之间找到平衡
04
可扩展性
是否能够伴随业务的增长或者变化而扩展，提供更加
丰富的功能模块或服务，支持更多的工作流程，以及
处理更加海量的数据，未来也能够与新兴技术和平台
相兼容，确保长期的技术领先性和适用性
2024/11/4 21
AI+营销落地面临的现实挑战
挑战
成本和资源投入的预期和现实之间的平衡
组织文化和管理方面可能需要升级
新增AI工具与现有系统是否可以集成与协同
企业数据基础建设不完善，缺乏高质量数据
对于AI技术和能力的理解存在短板，缺乏AI专业人才
2024/11/4 22
挑战1：企业数据基础建设不完善，缺乏高质量数据
数据
人才
系统
投入
组织
数据是AI营销的基础，例如，通过对于用户多元数据的分析和挖掘，对于用户的购
买倾向和偏好进行预测，从而开展个性化营销等。相应地，就需要企业具备相对高
质量的历史营销数据、社媒互动数据、用户行为和订单数据等等。
目前许多企业在数据采集、流通和使用方面存在壁垒，导致数据价值无法充分释放。
如营销和用户相关数据来源广泛且分散，数据格式不统一，不同部门使用不同软件
系统来记录和存储数据，数据质量也有可能在历史沉淀过程中存在不准确、不完整
等问题。相应地，这些都会给AI营销在企业的落地带来挑战。
数据 算法/模型 结果
输入
2024/11/4 23
输出
242024/11/4
挑战2：对于AI技术和能力的理解存在短板，缺乏AI专业人才
数据
人才
系统
投入
组织
部分企业管理者对 AI 技术的了解有限，可能不清楚 AI 在营销中的具体应用和潜力。
这可能导致对 AI 项目的投资决策缺乏依据，或者对项目的期望不切实际。
当前AI应用落地的门槛和上手尽管较过往有所提升，但是要想在实际应用的过程中，
结合企业实际场景和需求，得到比较好的应用效果，仍然需要专业人才的介入，可
能包括数据科学家、算法工程师等等，招聘和培养之类人才是一个比较大的挑战。
同时，仍然有必要对现有员工进行AI技术的培训和教育，从而提高他们对AI工具的
支持和熟练应用程度。
0
100
300
200
400
2021 2022 2023 2024 2025
中国人工智能产业人才缺口
%年复合增长率
数据来源：安永，中国ICT人才生态白激皮发书科技与创新活力
252024/11/4
挑战3：新增AI工具与现有系统是否可以集成与协同
数据
人才
系统
投入
组织
企业通常已经拥有一系列的营销工具和系统，如营销自动化平台、数据分析工具等。
引入新的 AI 工具时，需要考虑这些工具与现有系统的兼容性，包括数据格式、接口
标准等。
即使 AI 工具与现有系统成功集成，也需要确保它们能够协同工作，实现业务流程的
优化和效率提升。这需要对业务流程进行深入分析和优化，以充分发挥 AI 工具的优
势。如，AI 驱动的营销自动化工具可以与 CRM 系统协同工作，实现客户细分、个
性化营销和销售线索管理等功能。但要实现这些功能，需要对两个系统进行有效的
配置和整合，确保数据的流畅传递和业务流程的无缝衔接。
节省时间 打破数据孤岛
提高数据准确性加快决策速度
262024/11/4
挑战4：成本和资源投入的预期和现实之间的平衡
数据
人才
系统
投入
组织
在预期范围内的成本通常包括数据采集、处理、存储等成本，AI技术工具/系统投资
成本，必要的人力资源投入成本等。其中，AI技术工具/系统的初始投资可能相对比
较高，投资回报需要拉长周期来衡量。更需要明确的是，AI领域的各项技术正在飞速
发展，日新月异，同时，AI项目的性质也决定了这是一个持续迭代不断优化的长期战，
做好投资回报的预期和资源投入计划，才更有可能稳步推荐AI营销项目的稳步落地。
短期收益
（18个月内）
中期收益
（18-36个月）
长期收益
（36个月+）
• 提高效率：AI可以自动化许多任务，
从而提高企业运营的效率
• 成本节约：通过自动化和优化流程，
企业可以减少人力成本和其他相关
成本
• 收入增长
• 客户满意度提升
• 竞争优势：AI技术的应用可以为企业
带来竞争优势，尤其是在快速变化的
市场中
• 增强决策：AI可以提供数据分析和洞
察，帮助企业做出更明智的决策
• 创新业务和新产品开发：AI可以促进
新产品和服务的开发，推动企业创新
• 市场领导地位：长期而言，AI可以帮
助企业建立或巩固其在市场中的领导
地位
• 可持续发展：AI有助于企业实现可持
续发展目标，通过优化资源使用和减
少环境影响
挑战5：组织文化和管理方面可能需要升级
数据
人才
系统
投入
组织
企业内部的文化和观念可能会阻碍 AI 营销项目的实施。无论是管理团队是否对于AI
类型项目具备合理预期，还是员工对于AI技术的理解和可能存在的顾虑等等，都有可
能对AI营销项目的顺利实施造成负面影响。这需要通过一系列培训和教育来拉齐认知，
打消意识层面的抵触情绪和不正确预期，也需要通过组织架构和流程调整，从机制上
为AI营销乃至更大范围内的AI战略落地护航。
同意, 38%
一般, 38%
不同意, 24%
我所在单位应用AI 会使我的收入下降
完全没有, 40%
组织过, 42%
定期组织培训,
13%
要求全员学习,
5%
企业AI培训情况
56%
47%
22% 29%
%28% 15
%37% 16
49%
80% 100%
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
员工与AI的协作关系
同意
0% 20% 40% 60%
一般 不同意
2024/11/4 27
AI+营销图谱与分析
附录
数字营销+AI图谱
内容生态 数据生态 广告生态 营销生态
企业数字化管理与技术生态
内容生态 数据生态 营销生态
创作者生态
内容生产 内容安全/资产管理
市场研究 营销分析/效果监测
CDPDMP
广告生态
DSP TD
综合平台
SSP ADX
营销云
私域运营 客户服务体验管理
企业数字化管理与技术生态
核心业务系统 大数据 云计算 人工智能
用户旅程
触点/媒介生态
流媒体平台 联盟平台 搜索引擎 社交/社区平台 交易平台 AI原生应用 自建触点
内容平台-垂直搜索
⚫ APP/小程序
⚫ 社群
⚫ 平台账号/官方店
⚫ Agent（智能体）
2024/11/4 29
数字营销+AI图谱-触点/媒介生态
内容生态 数据生态 广告生态 营销生态
企业数字化管理与技术生态
触点/媒介生态
流媒体平台 搜索引擎 社交/社区平台 交易平台 自建触点AI原生应用联盟平台
内容生态 数据生态 广告生态 营销生态
创作者生态 市场研究 营销分析/效果监测 综合平台 营销云
内容生产 内容安全/资产管理
体验管理 私域运营 客户服务
DMP CDP DSP TD SSP ADX
企业数字化管理与技术生态
核心业务系统 大数据 云计算 人工智能
现状 AI+变化
⚫ 流量生态话语权向少数平台集聚，并且发展模式趋同，内容形态方面加大
视频化内容布局，形成浏览-互动-交易闭环
⚫ AI原生应用仍然处于探索和用户规模起步阶段，中短期无力撼动流量格局
大盘，可以关注细分人群AI应用
⚫ 企业在利用平台建立用户触点的基础上，需要考虑Agent（智能体）的建
设和运营，从而加强与用户之间的互动与转化效率
内容平台-垂直搜索
⚫ APP/小程序
⚫ 社群
⚫ 平台账号/官方店
⚫ Agent（智能体）
数据来源：AI产品榜（）
面向Prosumer
中国AI原生应用2024年9月APP TOP20 月活榜单
综合应用，聚焦效率 面向Consumer 垂类应用，主打陪伴与娱乐
2024/11/4 30
数字营销+AI图谱-内容生态
内容生态内容生态
创作者生态
内容生产 内容安全/资产管理 AIGC赋能内容生产
自动化
高质量
多元化
个性化
可以生成文字、图像、视频、
3D等多类型内容
能够围绕用户画像生成更加定制
化的内容，真正实现一人一面
海量自动化生成内容素材
海量数据训练生成更高质量内容
内容生产
能力普惠
内容营销竞争要素升级
创意&场景
规范
内容资产
2024/11/4 31
围绕私有内容资产数据沉
淀进行模型微调与训练
利用AI辅助创意生成，更需
要发挥人类创意原生与优化
的能力，贴合场景
保障生成与应用机制合规
企业侧
• 企业新媒体化发展纳入整体战略规划，内容力成为企业核心竞争力之一，内容资产是企业核心
资产，内容营销竞争升级
• 价值观与品牌价值输出&品牌效果转化并重，短期来看赋能私域运营
数字营销+AI图谱-数据生态
数据生态数据生态
市场研究 营销分析/效果监测
CDPDMP
企业侧
• 出于“利用企业专业有数据形成深度洞察与策略是企业未来营销差异化的重要关键”的考虑， 愈
发重视企业一方数据的沉淀与运营
• 数据共享与流通需求愈发旺盛，进一步倒逼安全与合规保障持续升级
2024/11/4 32
数字营销+AI图谱-广告生态
广告生态广告生态
TD
综合平台
SSPDSP ADX
企业侧
• 广告内容物料生产与优化仅仅是广告生态变化的显性环节，围绕广告投放全流程的实时分析
和优化能力，是未来企业进行广告投放的重要差异化
智能受众细分
• 通过对海量用户数据
的分析和挖掘，AI技
术能够精准识别不同
人群乃至个体的行为
特征和需求，进行用
户分层与分群
• 基于精准的洞察和分
群，企业能够圈选精
准的目标用户群体进
行广告投放和曝光
AI+广告全流程渗透
动态广告创建 实时竞价
分析优化
• AI通过动态生成针对
个人观众量身定制的
广告内容，超越了传
统广告创建。这包括
个性化标题、描述和
与观众偏好和购买行
为产生共鸣的号召性
用语按钮
• AI算法可以实时自动
调整竞价策略，以最
大化广告效果。这确
保广告商从广告支出
中获得最大价值
• AI使用历史数据和预
测分析来预测未来趋
势，并相应地调整广
告策略。这使广告商
能够领先于竞争对手
一步
2024/11/4 33
数字营销+AI图谱-营销生态
营销生态营销生态
营销云
私域运营 客户服务体验管理
围绕用户生命周期进行业务目标规划，并以“诱饵+规则+触点”形成智能运营策略
企业侧
• 围绕消费者的智能运营进入从分群的精细化运营进入个体化阶段，人机交互与协同，共同提升
用户体验与生命周期价值
2024/11/4 34
以行业基础研究为基石，形成个性化解决方案，赋能业务增长
面向业务
价值输出
行业分析
前沿科技跟踪与
应用解决方案
企业新业务/新
赛道GTM咨询
用户洞察与体验
运营咨询
企业数智化转型
策略咨询
品牌赋能
解决方案
市场洞察 同业对标 用户洞察 创新探索 最佳实践
商品消费
• 美妆 • 电商平台
• 3C/家电 • 直播电商
• 母婴 • 社区电商
• 食品饮料 • 二手平台
• 奢侈品 • 社交电商
• 医药等 • 即时零售等
2C消费生态 技术应用生态 基础设施生态
服务消费 内容消费
• 旅游出行 • 演出票务 • 资讯平台 • 视频/直播
• 餐饮外卖 • 房屋租赁 • 音频/娱乐 • 阅读/动漫
• 汽车后服务 • 医疗健康 • 游戏 • XR等
• 教育服务 • 基础民生 • 营销/MCN • 内容科技
AIGC/AI应用
行业数字化
企业服务
金融科技
人工智能/大模型
云计算
大数据
工业互联网
产品与服务
Product and
Services
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报告 分析师问答 培训/workshop 咨询项目 大数据产品与解决方案
易观人工智能研究主线
2024/11/4 36
主线1：立足甲方视角，
赋能企业AI战略落地
主线2：深入行业，下
钻AI场景分析颗粒度
主线3：围绕开发者生
态跟踪AI创新
• 随着人工智能技术的迅猛发展，大量企业积极探索如何将其应用于业务中，以提升效率、创造价值。
但是面对各种创新与AI应用，企业也面临诸多困惑：AI对于企业自身所处行业、企业发展与经营，
带来的改变发展到什么什么程度，会如何演变？如何在资源有限的情况下，有节奏地来规划AI战略
与策略落地，深入行业与场景，提供“AI场景选择三度模型”、“行业AI应用成熟度曲线”、“大 模型选型
评估矩阵”等模型分析与深度咨询，赋能企业AI战略落地。
• 人工智能技术的快速发展正深刻影响着各行各业。从医疗健康到金融服务，从制造业到零售业，每
个行业都在探索如何利用AI技术来提升效率、降低成本、增强客户体验以及创造新的商业价值。然
而，由于每个行业的业务流程、市场需求、数据结构以及面临的挑战都各不相同，因此对AI技术的
应用需求和场景也呈现出显著的差异。深入到具体的行业场景，通过最佳实践，分析AI技术在特定
领域的应用潜力和挑战，帮助企业更加准确地识别AI技术的应用点，评估其对于业务流程和经营模
式的潜在影响。
• 随着人工智能技术的不断进步，开发者生态成为推动AI创新的重要力量。从开源社区的活跃贡献到
创业公司的敏捷开发，从大型科技公司的研发投入到学术界的最新研究，开发者们在AI技术的各个
领域进行着持续的探索和突破。跟踪开发者生态，跟踪AI技术与场景创新，也是易观的重点关注和
研究方向。
