研究人工智能在营销领域的应用场景，对未来的营销变革具有现实意义。

摘要：随着科学技术的不断发展，近几年来各个行业都产生了倾覆式的变革，从互联网技术到大数据再到人工智能。技术推动着消费者行为的改变，消费者行为也反作用于产业、服务的技术革新，营销领域也发生了深刻的改变。研究人工智能在营销领域的应用场景，对未来的营销变革具有现实意义。

本文通过SCRM模型下对移动社交用户特征进行剖析，解析营销领域的智能化场景，结合相关领域目前的研究结论对广告精准投放场景、兴趣内容沉浸式体验场景、消费者联动场景、线上与线下最优组合场景等涵盖引起消费者需要、收集信息、评价方案、决策购买及购后行为的全过程进行研究。

最后根据论述情况得出研究结论，提出人工智能在营销领域的应用挑战和建议。

关键词：人工智能；营销场景；消费者；数据价值

Research on theApplicationof Artificial Intelligence in Marketing Field

Abstract: with the continuous development of science and technology, in recent years various industries have produced capsizing changes, from Internet technology to big data to artificial intelligence. The technology drives the change of consumer behavior, consumer behavior also reacts to the technological innovation of industry and service, and the marketing field has also undergone profound changes. It is of practical significance to study the application of artificial intelligence in marketing field.

In this article, through "when boring interaction" SCRM model analyzes the characteristic of mobile social users, in the field of analytical marketing intelligent scene, combined with the current research fields related to conclusion interested in advertising their scene, content immersive experience scenario, the consumer linkage scenario, both online and offline optimal combination scenario covering cause consumers need, gather information, evaluation scheme, the whole process of the decision to purchase and post-purchase behavior were studied.

Finally, based on the discussion, the author puts forward the application challenge and suggestion of artificial intelligence in marketing field.

Key words: artificial intelligence; marketing scene; consumer; data value

目 录

1 引言.

1.1 研究背景.

1.2 研究目的及意义.

1.3 研究方法.

1.3.1 文献研究法.

1.3.2 观察分析法.

1.3.3 电话访谈法.

2 相关理论概述.

2.1 人工智能的定义.

2.2 传统的营销场景.

2.2.1 实体店.

2.2.2 电视购物.

2.2.3 网络购物.

3 人工智能实现营销数据价值提升.

3.1 后社交时代产生的海量数据.

3.1.1 PC端.

3.1.2 移动端.

3.2 基于人工智能算法下的数据价值.

3.2.1 数据管理与用户画像.

3.2.2 数据分析.

4 “时趣互动”SCRM模型下互联网时代的用户特征.

4.1 时间碎片化及决策时间快.

4.2 消费者人格化加强.

4.3 趋于寻找兴趣点.

4.4 用户的价值转化.

5 营销领域的智能化场景.

5.1 广告投放场景.

5.1.1 精准化推送及效果实时监测.

5.1.2 实时个性化体验.

5.1.3 产生兴趣点.

5.2 内容沉浸式体验场景.

5.2.1 VR与消费者的交互.

5.2.2 AR与消费者的交互.

5.3 消费者联动场景.

5.3.1 IP全渗透.

5.3.2 跨屏互动.

5.3.3 KOL联动.

5.4 线上与线下实现最优组合场景.

5.4.1 营销数据控制商品库存.

5.4.2 智能客服.

6 挑战及应对措施.

6.1 用户数据安全性及行业边界.

6.1.1 研发与维护投入大.

6.1.2 传统营销边界逐渐模糊.

6.2 应对措施.

6.2.1 区块链技术解决用户数据安全性.

6.2.2 建立全场景营销云服务.

7 结论.

参考文献.

1 引言

1.1 研究背景

如今，我们正在进入一个高速变革的时代，营销原有的理论和做法也产生了改变，传统的营销模式是研究如何对消费者进行全覆盖，使得营销效果不是很明显。人工智能介入营销领域，就是以场景融入影响消费者意识，从而在客户心中留下品牌的影子。人工智能将给营销领域将带来营销“品效合一”、营销场景联动、营销目标精确化等突破。

“时趣互动科技有限公司”是一家数据营销解决方案提供商。其是“腾讯控股有限公司”社交营销的合作伙伴。通过整合用户数据资源，使得客户在企业运营与营销措施上更加有效，让消费者在媒介上的购买行为更加方便，以此提高消费者的交互体验。

社会化背景的改变，使得传统的购买决策过程发生变化，根据消费者行为理论的AIDMA法则，消费者从出现购买动机到产生购买行为这一过程的五个阶段，欲望转变成搜索、记忆转化为分享。传统的购买过程：引起注意、产生兴趣、激起欲望、增强记忆、发起购买[1]，互联网时代下的购买决策过程：引起注意、发生兴趣、主动搜索、发起购买、行为分享。消费者行为的转变使得企业和营销人员的原有营销方式和营销思维不得不重新改变。人工智能将从提升用户数据价值来实现企业产品在每个营销场景中精准“触达”消费者，最终实现营销技术化。

1.2 研究目的及意义

目前有很多公司都掌握了关于消费者行为的海量数据，但是真正的把这些数据转化为有价值的企业资源，只有少部分公司做到，对大部分公司来说，都还只是愿景。人工智能提供了高效的算法，帮助企业分析消费者的海量数据，从精准的广告投放到用户VR和AR沉浸式体验，更加智能的营销应用场景，为不同的客户提供差异化场景体验，是企业智能营销未来的新格局。

去年5月，国家相关部门制定并发布《“互联网＋”人工智能三年行动实施方案》，计划到2018年国内形成千亿级的人工智能市场规模。在巨大的需求推动和国家政策的引导下，人工智能技术不仅迅速介入工业制造和消费相关行业，也逐渐渗透到交易的中间环节“营销”。[10]

在“时趣互动”SCRM模型下对移动社交用户特征进行剖析，分析互联网时代下用户表现出的特征，解析营销领域的智能化场景，包括广告投放场景、内容沉浸式体验场景、消费者联动场景、线上与线下实现最优组合场景等，只有深度挖掘消费者的数据价值，才能从实现对消费者的兴趣点、广告投放、意见领袖等做出针对性反映。达到真正基于人工智能建立的营销云平台是解决上述问题的关键所在。

1.3 研究方法

1.3.1 文献研究法

主要通过图书查阅及网络检索两种查找方式，检索近几年的学术数据库和网上信息资源数据，收集相关资料，并对其进行仔细阅读和分析，了解与人工智能在营销领域的应用场景相关理论的研究动态和最新的研究方法等。

1.3.2 观察分析法

通过观察“微信”及“QQ”等即时通讯工具上的广告投放、商家内容推广、链接商品的精准性等分析身边使用者的具体感受，从用户的兴趣点、广告推广的精准性等分析，为论文的研究提供更多的真实依据。

1.3.3 电话访谈法

通过电话的方式了解“时趣互动”SCRM模型，SCRM模型是如何借助人工智能技术使产品信息在营销应用场景中如何精准抵达到目标群体并统一管理，产生的营销效果分析与对比以及用户参与活动的行为数据沉淀等，完成对用户全方位分析，实时提供消费者感兴趣的调查内容，从而使消费者与商家无缝对接。

2 相关理论概述

2.1 人工智能的定义

人工智能 (Artificial Intelligence，AI)最早出现在1956 年美国达特茅斯(Dartmouth)学院的一次讨论会上。从此之后，研究者继承并发展了更多的理论，人工智能也逐渐被人们所知。美国MIT（麻省理工学院）的Winston认为：人工智能就是研究如何使计算机去做过去只有人才能做的智能工作或者人不能做的智能工作。目前人工智能的基本内容已经在学术界形成共识，[10]本文认为人工智能就是提供各种算法系统能够自我思考和深度思考的机器集合技术。

2.2 传统的营销场景

2.2.1 实体店

“实体店”是传统购物的直接场所，购物场景给消费者带来良好的购物体验感，一直是实体店长盛不衰的真经秘诀，当中国出现互联网大潮，大多数的中国实体店出现倒闭潮，其中有人就把产生这样结果的原因归结于虚拟经济对实体经济的冲击，实体店发展到今天，也不乏有发展得顺风顺水的例子，“海澜之家”、“无印良品”、“优衣库”等的门店出现爆发式增长，“实体店”不是落后的经济载体，落后的是人们的思维，是营销的思维和思考商业模式的思维。而“海澜之家”、“无印良品”、“优衣库”等的成功之道不仅是规模效应，更是与时俱进的互联网思维。

2.2.2 电视购物

20世纪80年代末期，随着国内消费水平的增加和电子市场的发展，在国外发展已久的“电视购物”开始进入国内，如今在国内，由于夸大的宣传、假冒劣质的商品，很多消费者对“电视购物”信任度比较低。

我国的“电视购物”一直缺少具体的行业准则，是造成该行业产品质量与信息传播不对称的主要原因。随着一次次电视直销骗局被拆穿，消费者的利益和电视媒体的公众信誉度是最大的受害者。电视购物场景的建立将不仅仅是单一的电话联系方式，人工智能将从产品信息传播、消费者需求洞察、跨屏互动等起着十分重要的作用，尤其是消费者信任感的重塑，移动互联网时代，消费者的时间越来越碎片化、个性化也越来越明显，电视购物场景将遭遇前所未有的挑战。

2.2.3 网络购物

20世纪末，互联网迎来了鼎盛的发展时期。国内网络购物的消费者越来越多。2011年国内互联网市场的用户、交易出现双增长，根据公开资料显示，2017年我国社会消费品零售总额达到32万亿元，网络购物在社会消费品零售总额中的占比为39%，较去年同期提高3%，同比增长37%[2]，网络购物已成为核心零售渠道之一。

表2.1 2011-2017年中国电子商务市场交易规模

图 2.1 2011-2017年中国电子商务市场交易规模趋势图

中国网络购物通过十年的高速发展，已经不仅仅是单一买卖的场所，其中包括购物场景的互动性、便捷性与安全性等都得到实质性提升。如今网络购物的商业环境不仅仅更加高效和安全，而是怎样才能给消费者一个关于产品的良好体验场景？

3 人工智能实现营销数据价值提升

3.1 后社交时代产生的海量数据

后社交时代也叫社交2.0时代，传统社交的特征是面对面交流，而后社交时代通常是通过互联网成为交流与表现的途径，尤其以移动互联网社交为主体表现。根据智妍咨询数据得知，2017年6月我国网民数量达7.81亿，覆盖率达62.4%。2017年上半年，国内“网民人均每天上网”时间达3.8小时，与2016年基本持平。网民年龄层35岁以下的用户占所有网民的58%。[3]

图 3.1 2012-2017中国互联网网民数及互联网普及率分析图

如图 3.1所示，我国上网人数如此之多，而且呈逐年增加的趋势，互联网平台每天产生的数据量非常庞大，人类已经无法只靠人工处理这些数据，但对人工智能来说却是小菜一碟。这些数据都是每个用户在互联网上留下的宝贵资源，里面关乎每个用户的个人偏好、兴趣点、关注点等，通过人工智能技术分析这些数据就可以还原用户画像，精准地向用户推荐需要或引导需求，达到精准营销的效果。

3.1.1 PC端

根据公开数据得知，最近几年国内互联网宽带用户有明显的增长。在2016年，国内三家通信企业的固定互联网宽带接入用户增加1000万户，用户数量高达4亿户。从中国产业研究院发布的《2015-2020年中国宽带市场调研及发展预测报告》公开数据中得知，2017年国内的互联网宽带用户数达3.5亿户，每天可产生近7万亿G的数据量[4]。

3.1.2 移动端

得益于智能手机和4G网络的普及，如今移动互联网已经渗透到人们生活的各个方面，根据“智研咨询”公开资料显示，2017年6月，国内移动端网民规模达7.26亿人，有相关数据表明，用户每天平均打开手机150次，平均每个手机安装90款软件，每个用户平均停留在每个软件上的时间是105秒，而停留在社交软件上的时间更是其几倍之多，[12]移动社交数据是天然的消费者数据来源。

3.2 基于人工智能算法下的数据价值

3.2.1 数据管理与用户画像

数据是物质的量化表现，企业通过DMP（数据管理平台）管理消费者网络行为数据、服务行为数据和内容偏好数据与用户交易数据，借助人工智能技术对用户图像、文本挖掘、自然语言、预测、聚类算法等进行行为建模，可以得到用户的基本属性和社交网络范围等，借助用户画像的整体呈现，企业就可以通过用户画像对用户进行精准化投放广告并实现个性化推荐，达到流量转化为销售的效果。

“时趣互动”科技公司与“宝洁”携手推动新品“双管牙膏”上市，近年来国内日用品市场竞争相当激烈，虽然宝洁占据品牌的优势，但是如何短时间内精确地把产品信息“触达”消费者，大范围广告轰炸是不可行的，首先广告效果不好预测，其次广告效率大打折扣，成本也相当高。“时趣互动”科技公司通过分析，要短时间内精准“触达”消费者，首先要预测消费者，最后达到广告精准投放。

“腾讯”是一家生态链趋于完备的企业，社交用户量更是长期占据中国第一，其布局还有音乐、视频、体育、新闻资讯、小说、动画、游戏等涉及人们生活的各个方面，通过“时趣互动”科技公司提供人工智能数据分析技术，三家公司开始合作，通过数据分析和用户画像呈现，瞄准目标用户，在 “腾讯视频”发布“时尚、健康”为主题的广告短片，根据用户特征向用户自动化投放，为其推送专业合适的口腔护理产品，建立健康时尚的生活理念。借助人工智能的智能媒体推荐，实现最佳传播效果。

3.2.2 数据分析

一切物质和非物质的量化通常被称为大数据，大数据的分析并不简单。传统调研的数据代表性太弱，且时效性差，往往调查出的结论很大部分较实际结论偏差过大，而且是通过人工的方式进行分析和计算，如今消费者升级加快，传统的调研工具、思维等不再适用于今天的消费者实情。

人工智能通过“自然语言处理技术”、“图像解析技术”、“语音识别技术”等对实时数据分析，捕捉用户和消费者的兴趣、习惯、心理特征等，从而做到广告创意个性化、推荐精准化，以前的传播一直是万人一面，如今的传播会变成万人万面，个性化突出将使得智能化营销场景产生真正的人文营销。

4 “时趣互动”SCRM模型下互联网时代的用户

移动互联时代，对于企业来说，消费者最大的变化除了消费水平的提高，每个消费者都建立起了自身的媒体价值，消费者数据更多的价值表现在口碑、品牌信任、消费热情、内容传播等。SCRM（社交化客户关系管理）关注更多的是用户对品牌的参与度和体验分享，多维度的用户洞察是营销精准化和个性化的前提。根据用户的社交标签和历史交易数据，人工智能系统进行自动化分析，然后将用户进行聚类，对用户自动推送兴趣内容，实现营销的交互场景，让消费者根据兴趣点与内容互动，实现用户到消费者的转化。

图 4.1 “时趣互动”SCRM模型图

4.1 时间碎片化及决策时间快

根据艾瑞咨询数据显示，国内移动社交软件日均有效使用时间总体呈上升态势，其中以2016年8月到11月为最高点，国内移动社交软件日均使用时间占总体使用时间比重相对稳定，波动幅度在3.2%至3.7%之间。[5]

在移动社交的主要使用场景中，如图 4.2所示，时间碎片化以及快速决策是移动消费者的两个基本标签，企业的营销如何抓住消费者的心、找到兴趣点、提供交互性的体验，是当下企业应该思考的基本问题，人工智能结合数据分析，要解决的就是上述问题。

4.2 消费者人格化加强

世界“现代营销学之父”菲利普×科特勒将营销的发展划分为三个时代：营销1.0时代，以产品为中心的时代，这个时期的市场营销是一种纯粹的销售过程，一种说服客户的过程；营销2.0时代，以消费者为中心的时代，企业与客户建立紧密的交易关系，不但持续提供产品的使用功能，更要给消费者建立情感价值，因此企业的广告和产品都追求独特的细分市场；营销3.0时代，这个时期是人文关怀主义的时代，营销不仅仅把客户看成单纯消费的人，而是把客户看作具备独立思想、自主思考、创造内容、乐于分享的人类个体。

图 4.2 （数据来源于艾瑞数据）

营销价值的提升与深化反映出营销领域在科技发展浪潮下，出现的互动、体验、分享、共赢、关联的企业与消费者的新型关系。[16]新时代下企业与消费者被共同的社会责任连接在一起，如今，普遍消费者都有一个“自我实现”的需求。在环境日益恶化的大背景下，“支付宝”推出的蚂蚁森林植树公益活动，就是把环保的理念、企业的支付业务和用户的自我实现需求连接起来，实现价值驱动营销，最终达到消费者与企业的共赢状态。如今消费者的人格化体现得越来越明显，企业预测消费者自我实现需求，更加需要通过技术支持，快速把握消费者需求标签，还原用户画像，达到互动、关联、分享和共赢的状态。

4.3 趋于寻找兴趣点

兴趣是暂时的，也是后天条件影响的结果。互联网时代下的消费者兴趣有非常个性化的特点，如今中国逐渐全面进入移动互联时代，每个社交用户都有自己的媒体圈，每个用户留下的足迹也都转换成互联网庞大的数据量，广告企业与互联网平台企业通过合作，使用人工智能系统挖掘社交用户的兴趣点，为社交用户提供精确的内容，这些内容与用户发生互动，让原生内容戳中用户兴趣使其进行分享，达到传播扩散的效果。

目前，网络提供的内容十分庞杂，用户难以第一时间找到自己感兴趣的内容，用户的主动性如果达到一定程度就会失去耐心，这对互联网平台企业和广告主都有相当大的隐患。每个用户的行为和兴趣点都具有倾向性与差异性，人工智能对数据的精确分析，对其进行聚类，再通过系统进行广告自动化投放。对于“实体店”同样也可以实现与线上的结合，实时掌握客户的兴趣动态。

4.4 用户的价值转化

用户是互联网的立身之本。互联网的开放性让用户之间直接接触，决定了这个行业的一个特质，就是每个用户作为独立的个体在互联网上留下的画像数据，企业大数据管理系统通过人工智能技术快速还原用户画像，分析用户的标签和特征，最终根据数据转化的用户洞察信息，品牌代理公司提供契合的创意，广告投放平台的智能系统根据每个用户的基本特征进行自动化投放。

“时趣互动”科技公司作为代理公司，结合公司特有的SCRM模型，完成对广告投放平台提供的用户数据进行分析，结合社交化特点，人工智能技术结合企业DMP（数据管理平台）对用户进行预测和聚类，实现精准化“触达”用户，用户会在无意中看到贴合自己特点和兴趣的商品推广，广告主通过创意内容与用户产生互动，激起用户的购买欲望，企业提供良好的体验，则用户通过自己对商品的良好体验进行圈内分享。整个个性化引导，对于企业来说通过技术来让用户实现价值转化，而用户的价值转化与其留在互联网上的数据是分不开的，而这些数据要体现其价值，人工智能技术不可或缺。

5 营销领域的智能化场景

5.1 广告投放场景

5.1.1 精准化推送及效果实时监测

精准化推送可以将用户兴趣与品牌的营销目标进行结合，从而更高效地帮助品牌商去触动直接和潜在的消费者，实时的广告效果监测开启精准广告营销“点击时代”。人工智能如何实现广告的精准投放，主要在于用户数据的分析、量化，把数据转化为用户特征。

广告效果监测一直是传统广告难以解决的痛点，往往传统广告的实际监测跟广告传播的实际情况很难检测到。如图 5.1所示，智能化投放广告场景中，首先确定用户的年龄、地域、职业、兴趣偏好、家庭结构、历史交易记录、上网时间等基本数据特征判断目标人群，其次选择宣传渠道，构建宣传媒体组合，对广告投入进行预算分配，最后自动化的广告投放，在选择的媒介上通过智能媒介系统对接用户信息和广告信息的相关性，整个广告投放的过程中智能媒介实时监测，通过实时数据的关键绩效指标，智能媒介对广告的创意和时段、频率等自动优化。

图 5.1 智能化广告投放场景流程图

5.1.2 实时个性化体验

消费者内容个性化的意义在于互动体验场景，这其中的关键是提升消费者体验的顺畅度，让消费者了解最佳选择，以便迅速实现更好的销售和服务[6]。人工智能结合大数据选择最高效的营销策略，从多维度的数据中洞察每一个消费者的使用习惯，在最合适的时间进行个性化内容推送，全面提升客户体验，全面了解消费者的实时生命周期，预测消费者兴趣点并自动进行聚类，自动捕捉每一个消费者的显性标签。利用媒介精确推送、消费者体验与分享等营销渠道进行广告扩散性传播，全方位精确“触达”消费者。

5.1.3 产生兴趣点

在移动化联网的大背景下，用户的时间碎片化明显，产生与用户兴趣关联的内容十分关键，随着媒介平台的发展，要抓住消费者的眼球，还应当在广告中引入可视化的互动界面，引导用户点击观看并产生共鸣，从而让广告画面的内容能够与用户产生互动，达到用户的自主分享，增加传播范围，为产品品牌赢得更多的人心。

图 5.2 “唯品会”推广案例（图片来源于微信）

如图 5.2所示，此案例是“唯品会”借助“微信”小程序的一个活动推广案例，通过企业内容结合明星效应，从游戏介质引导用户互动，使得用户能够快速体验到自己感兴趣的内容。广告页面内除了产品信息和媒介，采用互动性游戏生产出用户原创内容，用户与内容页面的兴趣互动使得原本单一的品牌内容创造，逐渐改变为用户创造内容的过程，最终让用户兴趣与产品信息达到内容上的融合。

5.2 内容沉浸式体验场景

5.2.1 VR消费者的交互

随着科学技术的发展，消费升级加快，由于VR（虚拟现实）有很强的现场感、互动性以及沉浸感，如图 5.3所示，越来越多的“品牌商”开始使用VR传播渠道，如今，内容已经慢慢成为营销的主流，只有好的内容能使VR体验场景与消费者产生更好交互。VR能够对产品进行多维度的体现，从而推动品牌内容由二维转换到多维展现[8]，让产品与消费者建立起更为感性的体验场景，增加消费者立体感官体验。

消费者的交互沉浸感可以将产品体现在“超真实”的体验场景中，并链接到消费者的意识，让消费者的体验提升到更高的层次。近年来，中国家居装饰行业的市场需求量不断增加，室内设计也是风生水起，但是普遍的设计师使用的设计软件还是传统的3Dmax，消费者收到的设计图往往是几张图片，这给消费者十分不好的体验，消费者无法提前感受到自己未来的居住环境，借助现在的大数据和人工智能技术可以通过VR提前让消费者感受到未来的居住场景，[9]这将会为设计师节省很多向客户讲解的时间，从而提高工作效率，VR让消费者提前体验到未来的居住环境，达到与产品的提前交互，增加消费者对产品的认可，VR与消费者的交互体验不仅仅局限于内容，还有情绪、感官、心理状态的交互。这样的营销场景对于消费者和企业主无异于双方的共同升级。

图 5.3 （图片信息来源于网络）

5.2.2 AR与消费者的交互

不断被颠覆的互联网营销时代，创新始终要从消费者的需求考虑。目前，传统的营销形式已经无法满足用户彰显个性、追求更加个性化的需求。2017年新春到来之际，QQ（即时通讯软件）红包招商海报就显示，今年QQ红包将采取“LBS（基于位置服务）+AR（增强现实）+明星”的玩法，QQ红包更强调商家端来发红包，而不是单独的面对面发红包，通过消费者消费，可以得到商家相应的优惠金，使消费者在互动体验的过程中获取商家的红包或代金券，由此增加商家品牌的曝光量和流量转化，实现销售目标。AR技术发放红包，为用户创造了很多兴趣点，红包把纯粹的单一消费过程变成沟通交流的过程，这就是营销3.0人文精神的最贴切体现。

图 5.4 （图片信息来源于网络）

如图 5.5所示，2018年年初，走在大街上都出现了这样的画面。大家拿着手机，打开支付宝通过AR扫描大大小小的福字，当时的一番景象是支付宝突然弹出很多消息，你集齐五福了吗?感觉社交软件一下转移到 “支付宝”，最贴心的礼物，已经变成了“万能福”。集五福活动是阿里巴巴集团旗下企业“支付宝”结合AR技术策划的营销活动，2018年，“支付宝”提供AR红包功能，在去年的集五福基础上升级，加入了目前虚拟现实技术，增加了消费者与商家之间的粘性。AR让消费者体验到技术给生活带来的变化，让消费者最欣喜的不是红包有多少钱，而是通过AR集五福这样的营销场景，拉近了消费者社交圈的距离。

图 5.5 （图片信息来源于网络）

5.3 消费者联动场景

5.3.1 IP全渗透

IP在营销中包含的范围已经不单单是视频、文学、体育、音乐等。目前中国开始越来越重视知识产权的维护，随着移动互联网的发展，内容已经是消费者接受广告不可或缺的互动载体，内容IP是通过跨界连接，在人们生活的方方面面进行渗透，[15]借助IP才能更多、更好、更立体地承载品牌信息，然后通过人工智能技术和数据来还原用户画像，更精确地“触达”消费者。

图 5.6 （图片来源于网络）

“全职高手”作为国内的二次元热门IP ，一直拥有大量的年轻粉丝，2017年6月全球大型跨国连锁餐厅“麦当劳”联合“全职高手”在“腾讯”视频推出“全职高手2”，“全职高手2”的二次元场景植入了“麦当劳”店面，通过“全职高手2”的内容连接品牌“麦当劳”，达到IP与“品牌主”共建“网生内容”在视频、小说、游戏的联动传播场景，另外结合“麦当劳”实体店以“全职高手2”为主题，吸引大批粉丝到店，实现流量的效益转化。

互联网时代背景下，根据消费者时间碎片化、浏览事件的记忆时间相对薄弱的特征，可以以IP内容为核心，让用户体验原生的广告场景，在社交、音乐、新闻资讯、游戏、购物、视频等场景中立体的呈现出更多的产品信息。今天，更多的网络用户感受内容不仅仅是用看和听，更多的是体验内容，只有对内容进行整合，才能最大化实现IP价值，最终达到IP与“品牌主”的共赢，

5.3.2 跨屏互动

“跨屏互动”现已成为互联网企业在用户体验交互场景时追求的直接性目标，不管是社交、实体店、电商或者是广告，都在尝试通过跨屏的方式来吸引客户互动。传统的电视同样也根据自身的商业模式推进着跨屏互动。在移动互联网的大背景下，整个互联网都在想方设法通过电视、户外LED广告、公交广告等于移动用户发生互动，并增加用户活跃度的时候，视频网站正在通过内容粘性与客户产生体验场景。

“二维码”、“微信摇一摇”、“蓝牙”以及互联网等一直是跨屏联动场景的主要方式，2017年11月，“乐视超级电视”携手“奔驰”新车开始合作，通过人工智能分析奔驰用户数据，“奔驰”车在乐视超级电视开机画面上植入广告，广告的下方有一个二维码，用户通过手机或者平板电脑扫描“二维码”就可进入手机与电视互联场景，此时，用户可以通过手机界面模拟开动“奔驰”车，完成用户与产品的联动交互体验，整个广告投放期间，总共有51万用户参与体验，互动率达180%，“奔驰”梅赛德斯新车的品牌记忆度增加21%，品牌喜好度增加43%，品牌推荐度增加了33%，有效地扩充了传播范围，实现了消费者在“多屏时代”无障碍地产生联动场景，跨屏互动是当下整合营销的一个有效工具，从“跨屏互动”抓住眼球、赢得人心、激发行动，实现流量到销售的转化。

5.3.3 KOL联动

KOL（关键意见领袖）在营销学上通常被定义为拥有更多、更准确的产品信息，能够被相关群体所信任，对该群体的相关行为有指导性的人。KOL是表达态度的引领者，是很多追随者的态度认可者。互联网时代下，人们在虚拟世界的互动变得越来越频繁，[11]同时移动终端和移动互联网的升级也解决了传统电脑和手机的限制，人工智能服务于后台系统的用户数据，还原用户画像，实时对关键意见领袖的追随者进行聚类。时下KOL融合“品牌主”想要表达的产品信息是集品牌、关键意见领袖与内容于一体的高效整合，形成消费者在KOL的引领下以产品为沟通介质的联动场景。

2017年凉茶始祖“王老吉”冠名“明日之子”综艺节目，“明日之子”是“腾讯视频”原创的综艺偶像选秀节目，其用户画像主要是年轻群体，传达出年轻人“不仅爱颜值，还爱才华”。“王老吉”是一家定位传统和大众的品牌，其借助了“明日之子”年轻化内容来实现品牌的年轻化，通过节目中每位年轻偶像表达自己对梦想和音乐的态度来与“王老吉”产品内容进行整合和互动，KOL的态度是需要认同者支持的，“王老吉”利用线下资源，发售“一瓶一码”的罐装和瓶装凉茶，每个用户可以通过买凉茶“扫码”获得互动的道具来为自己的偶像投票加油，根据“腾讯视频”人工智能对数据的自动分析，本次“扫码”互动的3亿瓶凉茶在节目赛程还没有结束的时候就脱销了，而购买这些凉茶的大部分是非常难以“触达”和“打动”的年轻群体。KOL联动是品牌与消费者联动中最有粘性的互动场景，因为大部分年轻群体对内容的要求不仅仅是看，而更多的是体验内容。

5.4 线上与线下实现最优组合场景

5.4.1 营销数据控制商品库存

自古以来，库存控制一直是实体店经营难以解决的难题之一，原始的营销数据得不到有效的集中和分析，只能靠传统的样本分析来预测大概的市场情况和库存量，然而预测效果和实际情况差距过大，无法精确的预知客户群的差异化需求，也无法精确的根据市场预测来确定库存量，这就造成库存量不能精确匹配销售需要直接造成库存积压，使得经营成本增加，流动资金缺乏，不能灵和周转。

通过企业的DMP，收集了消费者大量的消费行为数据，但仅仅只有交易一方面的数据是无法全方位洞察消费者画像的，还需借助消费者在互联网留下的数据足迹，如社交、音乐、视频、新闻资讯、动漫、体育、游戏等行为数据，才能全方位还原消费者画像，或者借助某一方面的数据和平台实现线下与线上的场景融合，人工智能的图像识别技术、文本挖掘技术、语音识别技术、机器自我学习技术、聚类分析或者算法、智能系统等来实现“线上与线下的数据”打通，精确预测消费人群和市场，解决传统的商品库存难题，并达到消费者在线上与线下与商家进行最优互动组合场景。

2017年年中，“腾讯QQ音乐”与“优衣库”联合推出“衣·乐人生”的推广主题，“优衣库”在“QQ音乐”上的推广主题是“衣服是配角，穿衣服的人才是主角”，试图用音乐结合服饰重塑人们新的生活体验，此次共推出电台、校园、商务、娱乐、宅族等听音乐的场景，通过场景来传达“衣·乐人生”中消费者更加倾向自我实现的生活本质与个性追求，此次“QQ音乐”与“优衣库”共同创造场景与内容打造热门音乐与时尚IP，线上数据与人工智能的应用，完整地洞察和建造用户画像并反映到实体店的销售与库存量当中。

5.4.2 智能客服

客户服务是一种以客户价值观为航向的过程，这个过程始终围绕提升客户满意度为中心。智能客服是基于人工智能算法、大数据构造的线上与线下联合场景，随着智能客服在互联网领域的应用，传统企业也在加快建设智能客服。传统客户服务的过程存在以下不能很好解决的客户痛点：

①、企业产品质量良莠不一，消费者利益受到损害，高峰期时段呼叫中心经常出现掉线、占线等无法接通。

②、客服人员服务意识淡薄，甚至态度恶劣等，客户提出的问题不能得到有效的解决。

③、传统的“二八法则”，企业只侧重服务于大客户。

6 挑战及应对措施

6.1 用户数据安全性及行业边界

6.1.1 研发与维护投入大

根据公开数据得知：百度在2016年里对人工智能研发就投入了100亿元人民币，在2017年更是投入几倍之多。人工智能的研发一般是一次性投入，其技术可以无限复制和升级，从而人工智能需要增加的基础设备就造成更多的运营维护成本，一般的中小型企业无法承担如此巨大的成本。

6.1.2 传统营销边界逐渐模糊

消费者时间碎片化、标签化、个性化时代，营销边界越来越模糊。随着人们消费水平的提高，消费者越来越注重场景体验，场景逐渐成为产品、品牌与消费者之间的一种无形桥梁。基于场景，针对于细分消费群的场景体验已经成为企业最优的选择。

消费升级的新形势下，营销已经不能独立存在于某个策略环节，而是贯穿于整个产品的技术、管理、内容等全部环节，很多数据原始状态下都是以孤岛的形式存在，通过互联网这些数据孤岛被链接在一起，聚合的数据让企业对消费者有了更全面的认知，虽然全链路的数据打通了，但是营销的范围更加广，模糊化的营销边界将是从新审视营销场景的开始[14]。

6.2 应对措施

6.2.1 区块链技术解决用户数据安全性

“区块链”是一种去中心化的数据库，它是一张接一张的区块列表，有着持续增长并且排列整齐的记录。每个区块都包含一个时间节点和一个与前一区块的链接：区块链使得数据不可篡改，一旦记录下来，在一个区块中的数据将不可逆[7]。数据不能成为孤岛，而要成为全社会的共享资源，即通过区块链技术解决数据安全性是数据授权公开的前提。

营销领域一直是数据的青睐者，其安全性是至关重要的，这涉及到消费者和企业之间相互信任。区块链上的存储交易信息是公开的，其账户身份信息是高度加密的，只有在数据拥有者授权的情况下才能访问到，从而保证了数据的安全，人工智能、区块链与大数据结合在一起，是能够成为解决营销数据安全短板的优质方案之一。

6.2.2 建立全场景营销云服务

单一场景和单一渠道的时代逐渐不再适用，营销边界逐渐模糊。社交网络将消费者的注意力打散，消费者在手机或其他终端后面，使用着不同的移动应用与社交媒体。场景的联动，不仅是品牌信息多元化输出，更能够让消费者在不同纬度与渠道接触到品牌，并可以与品牌进行深度互动，增加消费者和“品牌主”之间的粘性。

全场景营销是一场对消费者意识的影响过程，企业需从消费者出发，消费者在不同场景下关注不同内容，对不同的兴趣点有差异，因此要对消费者进行洞察，深入挖掘用户需求和痛点，对于场景下的人群进行贴标签、数据分析和画像，从而判断消费者当下场景的需求，最后再推送相应品牌内容，创造全场景营销机会。

“云服务”是基于互联网相关服务的增加、使用和交互模式，通常涉及通过互联网来提供动态、易扩展的数据计算、数据存储等服务，建立“云服务”是实现营销全场景必不可少的关键点。通过“云服务”的关联数据可以实时分析消费者的兴趣点、标签、浏览习惯、心理特征和年龄结构等等，从而使得全场景营销范围内在合适的时间把合适的内容推送到合适的消费者。

7 结论

本文通过相关案例解析人工智能在营销领域的众多应用场景，严谨阅读早前相关研究者的文献，借助“时趣互动”SCRM模型下对社交场景的用户特征进行剖析，并从当下消费者升级、数据价值、营销场景以及人工智能给营销带来的挑战和解决措施及建议，得出人工智能在营销领域应用场景的未来发展趋势是全场景营销。

人工智能结合数据通过人口属性、地域、年龄层、触网行为等多个标签给每个消费者还原画像。判断出当时用户的兴趣点，推送更有温度的信息，能够让消费者参与内容的体验与分享，触发更多的消费者与商家交互的场景。人工智能提供了高效的算法，帮助企业分析消费者的海量数据，从精准的广告投放到消费者VR和AR沉浸式体验，更加智能的营销应用全场景，为不同的客户提供差异化场景体验，是企业智能营销未来的新格局。

通过人工智能技术和企业的DMP，传统的市场调研方式将不再适用，而每一个用户都将是调研的样本个体。达到全场景的营销范围内在一个合适的时间把合适的内容用技术推送到合适的消费者，解决现在跟未来人工智能在实际应用当中和品牌内容传播中实现与消费者更好的互动。

只有深度挖掘消费者的数据价值，才能从实现对消费者的兴趣点、广告投放、意见领袖等做出针对性反映。营销云是链接商家和消费者的纽带，互联网时代下的购买决策过程是引起注意、发生兴趣、主动搜索、发起购买、行为分享。消费者行为的转变使得企业和营销人员的原有营销方式和营销思维不得不从新改变。人工智能将从提升用户数据价值来实现企业产品在每个营销场景中精准“触达”消费者，最终实现营销技术化和流量向销售的转化。

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