iclickiclick爱点击iclick爱点击集团iclick (nasdaq:iclk) 成立于2009年，是中国领先的企业数字化运营和营销云平台，于2017年在美国纳斯达克上市。爱点击致力于运用大数据和人工智能技术帮助各行业客户获得商业成功。历经15年高速发展，公司现已稳定服务全球超过3000家大中型企业客户。作为一家企业服务科技公司，爱点击助力企业通过数字化思维打破增长壁垒，坚持“saas x（产品 服务）”的执行路径，构建“系统支撑 内容策略 运营服务”的能力模型，通过多种手段满足企业客户“营”和“销”的数字化需求，助力品牌在数字化时代的商业新增长之路上实现“营和销，都有数”！iclick学院iclick学院隶属于爱点击集团iclick（nasdaq:iclk），旨在推动大数据、云计算和人工智能技术在企业服务领域的创新研究、行业洞察、人才培养与项目实践。以“创新思维”为导向，结合企业数字化转型需求和线上线下商业场景，构建行业级创新平台、研究型智库体系、实战性培训机制。致力于推进创新成果转化，促进企业服务、产业互联网、saas、martech等相关领域的行业共同发展。关于《ai赋能营销应用场景白皮书》毫无疑问，ai时代已经到来。在推进ai升级的过程中，作为营销从业者，我们自身或所在的团队往往都会遇到诸多对未知的挑战，需要有效应对这些来自认知和观念、产品工具和应用层面的问题。这本《2024ai赋能营销应用场景白皮书》中，结合了爱点击客户服务经验及自研产品工具能力，为读者拆解ai技术在营销行业中的单点应用能力和整合应用场景。希望通过这份白皮书，帮助营销从业者找到将ai应用到实际工作中的切入点和方法。 iclickiclick市场营销的发展与人类社会经济发展进程紧密相关，营销方式和手段始终在适应消费者的需求变化。从传统单一的形式到多元技术融合，我们简单梳理了现代营销学之父科特勒对营销行业演进历程的阶段划分。营销1.0时代起始于工业革命的余波之后，强调以产品为中心，在这个时期消费者需求相对单一，企业重点关注生产和销售。随着社会进步，消费者需求开始变得多样化，产品日益丰富，形成差异化，推动了营销的关注点转向以消费者为中心的2.0时代。进入互联网时代，营销环境也变得愈加复杂，市场的主导权逐渐转向买方，关注消费者情绪与价值观的3.0时代到来，数字营销拉开序幕。移动互联网和社交媒体快速崛起，数字化技术飞速发展数字营销成为众多企业的主要营销手段，企业通过多种数字化方式触及并影响消费者，精准营销的实现是营销进入4.0时代的重要标志。在真实消费场景与数字空间不断交叠的当下，营销场景正在向跨渠道、跨空间的整合营销转变。企业必须时刻关注消费者需求的变化，重视消费者的参与和互动，提供个性化的体验，以更快的速度应对变化。营销进入以消费者体验为中心，让技术为人服务的营销5.0时代。营销行业从传统到智能化的发展概述1.1概述营销行业的发展演变推动ai规模化应用第一次技术革命从手工业向机器制造第二次技术革命从机械化向自动化第三次技术革命从自动化向数字化第四次技术革命从数字化向智能化十八世纪十九世纪二十世纪二十一世纪19101920193019401950196019701980199020102020营销学概念诞生移动互联网，社媒爆发大数据，ai技术应用互联网普及未来营销5.0以体验为中心强调与消费者建立长期关系营销4.0以数字化为中心强调精准营销营销3.0以价值为中心强调社会价值营销2.0以消费者为中心强调满足消费者需求营销1.0以产品为中心强调生产和销售逐步进入数字营销02page2024 ai赋能营销应用场景白皮书 iclickiclick数字环境的日新月异和营销场景的丰富多样，不断催生新的营销工具和手段出现，ai 技术的广泛应用将营销推向了新的阶段。chatgpt 发布后短短两个月，用户量破亿，成为史上用户增长速度最快的消费级应用程序，同样来自 openai 的人工智能文生视频大模型 sora，一经发布在全球视野内关注度居高不下。2023 年起，国内企业纷纷宣布入局大语言模型并投入场景使用，迅速打破了原有的营销格局，引发了营销人的重新思考和探索。同时，认知的迅速普及，也降低了 ai 技术落地应用的市场教育成本，提高了实施效率，促使投资者和企业更愿意投资推动 ai 技术的研发和应用。ai 在营销领域的规模化应用拉开序幕。据 salesforce《2022 state of marketing ai report》显示，67% 的营销工作者表示他们正在使用某种形式的 ai 工具改进工作流程 , 而有75% 的受访者计划在未来两年内增加 ai 工具的使用。2023年5月gartner发布对2500多名高管的民意调查，70% 的组织目前处于生成式人工智能的学习与探索阶段，而 19% 的高管已经处于投入或生产模式；64% 的高管认为生成式人工智能能够在客户体验、客户保留与营收增技术不断革新为营销行业带来新生产力，营销行业正在以更快的速度迈入下一个阶段，演进和变迁甚至可能实时发生。过去一年，ai迅速渗透到营销行业，对营销人员来说，ai从起初的猎奇变成必备工具。丰富的营销场景推动ai规模化应用1.20%customer experience /retentionrevenue growthcost optimizationbusiness continuitynone of the above or not applicable(e.g. vendor or investor)25p%资料来源：gartner（2023年5月）生成式人工智能投资的主要关注点(受访者百分比)38&%7%ai 相关能力的应用是未来营销趋势的主旋律，但不应忽视，数字化和智能化才是我们应用工具来提升效能的根本目标。ai 作为数字化和智能化的催化剂，对营销行业的数智化转型的确将产生深度影响。在 ai 的参与之下，营销数字化的核心能力，数据处理方式和效率方面有显著提升；能够解决长久以来营销自动化中 “规模化” 与 “个性化” 的矛盾。随着 ai 技术的不断进步，将帮助企业更深入地理解消费者需求，优化营销策略，降低成本，提升效率，并最终助力突破生产力的限制，达到营销数智化的理想形态。ai 的普及应用已成为必然，企业经营者、决策者乃至运营者都需要掌握并拥有ai 的应用能力。希望通过接下来的详细介绍，尽量帮助营销从业者找到将ai应用到实际工作中的切入点和方法，同时，我们将在具体场景中说明其可行性。ai加速营销行业数字化转型1.3长上发挥强大势能。03page2024 ai赋能营销应用场景白皮书 iclickiclick目录 content1.1 营销行业从传统到智能化的发展概述1.2 丰富的营销场景推动ai规模化应用1.3 ai加速营销行业数字化转型02 0303part01概述：营销行业的发展演变推动ai规模化应用part02ai赋能营销的场景2.1 营销行业的技术和应用架构2.2 ai在营销场景中的关键应用0707part03ai应用于营销全链路3.1 ai 广告投放3.2 ai 私域运营3.3 ai 直播电商3.4 ai b2b内容营销3.5 ai 品牌管理13 1619212404page2024 ai赋能营销应用场景白皮书 05page2024 ai赋能营销应用场景白皮书part04应用前景展望4.1 行业（ai营销）规模预测4.2 ai营销应用趋势2828自然语言处理技术生成式人工智能计算机视觉gpt 聊天机器人大语言模型 机器人流程自动化知识图谱通用人工智能智能语音技术人工智能代理商业智能机器学习基础模型模型31 3131313132323232323232333333part05附录：人工智能常用名词/概念解释对话式人工智能 数字人算法增量训练增强分析深度学习多模态人工智能虚拟助手扩散模型提示工程提示词数据安全人工智能伦理数据挖掘3333333333343434343434343434 02.ai赋能营销的场景2.1 营销行业的技术和应用架构2.2 ai在营销场景中的关键应用 ai赋能广告投放并非新生能力，过去智能化的应用主要在媒体端，ai帮助广告资源的管理更加精细化。随着生成式ai的应用，广告主同样可以拥有更多主动性广告智能化投放能力。07page2024 ai赋能营销应用场景白皮书内容形式与质量标准执行效率提升批量数据分析运营人员专业能力和经验要求投放策略优化广告投放效率与效果提升的维度常见应用列举场景一 广告创意内容生成和优化根据需求描述与提示，ai可以直接生成创意内容，并依据投放后效果反馈，优化投放策略，提高广告的有效触达率、点击率和转化率。分析用户对不同内容的反应，实时调整广告素材和文案，以提高广告的吸引力和转化效果。在内容素材方面，ai支持生成包含图片、文字、视频、音频等类别内容。场景二 智能广告定向与个性化展示基于用户历史行为数据分析，精确圈定广告的目标受众，并将广告投放给符合预设条件的用户。综合分析广告投放数据、用户的基础属性、兴趣偏好、地理位置、历史购买行为等信息，ai可以将相应的广告推送给更为精准的用户，提高广告的投放效果。2.2.2 营销数据分析与趋势预测salesforce《2022 state of marketing ai report》提到这样一组数据，未来两年内有计营销行业的技术和应用架构2.1ai在营销场景中的关键应用2.22.2.1 智能广告投放part 02ai赋能营销的场景零售金融 文旅 教育 文娱 b2b......行业创意设计内容营销广告投放个性化推荐自动化营销智能客服客户管理营销优化市场分析与预测应用层文字生成数字人/场景生成策略生成多模态生成音频生成图像生成视频生成代码生成......能力层机器学习深度学习ai大模型计算机视觉语音识别语义识别rpa自然语言处理知识图谱技术层广告投放对ai能力需求尤为突出，广告投放占据了品牌企业全年的大部分营销预算。随着媒体渠道多样化，传统粗放式广告投放缺乏可验证的投放效果数据；同时，经济下行，消费低迷，品牌对效果的要求尤甚从前。因此智能化的广告投放需求变得更加突出，广告主需要全链路数据监测能力，同时也追求不断趋于优化的广告效果。 利用自然语言处理技术和文本挖掘技术，ai能够理解大规模的文本数据，如消费者评价、社交舆论、媒体内容，它能够提取、分析和理解这些数据，从而提供具有营销价值的数据分析结论，这包含主题提取、关键词提取、标签提取等。同时，ai能够随着数据量的增长，不断学习，提高自身准确率和效率。数据分析的难点数据量不足数据源质量差数据标准化程度低只有数据没有洞察划增加ai工具的营销人中，对分析类ai工具的意向使用率为38%，仅次于内容生成的43%使用意向率。营销人员需要借助深度洞察力的数据分析来指导制定精准的营销策略，在激烈的市场竞争中占据优势地位。但是，传统的营销数据分析需要耗费大量人力在数据清洗与分析处理这样效能低下的工作内容上。ai技术的应用极大提升了数据处理效率，可以快速从海量数据中提取有价值的信息，如用户特征、行为数据等。同时，ai能够完成重复性工作提效之外，更能通过深度融合营销分析模型，可在营销数据分析和预测中提供全面的洞察和预测能力，大幅度提升营销数据分析效能。常见应用列举场景一 数据提取与整合ai应用在数据分析方面，能够帮助自动化、智能化实现数据收集、准备、集成、分析、建模，并输出各种洞察的能力，从而为制定有针对性的营销活动策划，以及营销策略执行等不同阶段需求提供指导及依据。gartner在2017年7月发布报告《增强型分析是数据及分析的未来》首次提到“增强型分析”，其中指出，增强型分析技术利用自动化算法去提升数据准备、洞察发现和数据科学以及机器学习等领域的效率和效果。技术的应用可以显著改善传统的手动数据分析方法，为企业带来更加智能化的数据处理与商业决策。场景二 数据分析与挖掘场景