現(xiàn)在AI應(yīng)用遍地開花,到處都在積極開展AI試驗(yàn)和面向消費(fèi)者的AI整合。AI展現(xiàn)出愈發(fā)強(qiáng)大的洞察力,在極為復(fù)雜的營銷場景中也能提供有價值的洞見,協(xié)助人類決策,完成面向客戶的任務(wù)。那么,AI在市場營銷中到底能做什么?
一是數(shù)字營銷的自動化——何時何地、以何種方式對電子郵件、社交媒體和其他形式的市場營銷投入資源?要很好地解答這個問題,單靠猜測是不行的。許多公司正在打造AI系統(tǒng),以期實(shí)現(xiàn)決策自動化,并使之更具戰(zhàn)略意義。
二是動態(tài)定價——AI可以基于產(chǎn)品數(shù)字化、用戶數(shù)據(jù)化,結(jié)合歷史定價和當(dāng)前市場競爭態(tài)勢,實(shí)現(xiàn)自動化定價決策。
三是內(nèi)容營銷——營銷人員總想搞清楚為何某些類型的內(nèi)容比其他內(nèi)容效果好。AI可以拆解內(nèi)容并進(jìn)行效果評估,通過圖像、文本、音頻分析(語速、語氣、表情等),更準(zhǔn)確地預(yù)測其表現(xiàn)。因此,AI能夠協(xié)助營銷人員對內(nèi)容策略進(jìn)行測試,并實(shí)時、動態(tài)地選擇出最優(yōu)的內(nèi)容營銷設(shè)計(jì)。
四是產(chǎn)品開發(fā)——隨著競爭加劇,產(chǎn)品生命周期縮短,企業(yè)要在創(chuàng)新和新產(chǎn)品開發(fā)方面取得成功,面臨著前所未有的壓力。AI可以通過分析來自社交媒體、電商平臺等大數(shù)據(jù),挖掘未來市場趨勢,并結(jié)合過往銷售業(yè)績,優(yōu)化產(chǎn)品設(shè)計(jì),縮短開發(fā)時間,提升企業(yè)產(chǎn)品創(chuàng)新能力與成功機(jī)率。
五是客戶體驗(yàn)——越來越多品牌在嘗試運(yùn)營有AI賦能的實(shí)體店。例如,阿里巴巴在香港開設(shè)了一個AI時尚服飾概念店。到店顧客可以通過移動端掃碼或刷臉登錄。店里的服裝都帶有電子標(biāo)簽,當(dāng)顧客挑中一件服裝時,近旁的智能鏡屏上就會自動顯示相關(guān)信息,還會給出服飾搭配建議。員工也能借助覆蓋全店的AI系統(tǒng)獲取實(shí)時信息,從而更好地改善庫存管理,創(chuàng)新客戶體驗(yàn)和增強(qiáng)客戶粘性。
但是,與真人相比,AI真的更加可靠嗎?在同一營銷情境下將AI解決方案與真人作比較,其表現(xiàn)是否盡如人意?我們來看看以下4個相關(guān)實(shí)驗(yàn)。
此研究涉及一家金融科技公司,其員工有3500人,客戶達(dá)1900萬,銷售收入為30億美元。該公司向個人提供小規(guī)模的短期低息貸款。一旦客戶償還了貸款,銷售人員就會致電客戶,鼓勵其再貸款。為提高代理人的銷售業(yè)績,公司聘請了專業(yè)教練提供反饋和建議。雖然這種培訓(xùn)途徑卓有成效,但昂貴又耗時,所以公司又打造了一套AI教練系統(tǒng)作為替代方案。
實(shí)地實(shí)驗(yàn)中,429名銷售員隨機(jī)分配給人類或AI教練??傮w而言,AI教練的表現(xiàn)全面超越人類教練,經(jīng)驗(yàn)不等的三類銷售員在AI輔導(dǎo)下都取得了業(yè)績進(jìn)步。令人驚奇的是,進(jìn)步最大的群體是中級銷售員,而不是初級銷售員。在對銷售員進(jìn)行調(diào)查后,AI教練的兩個主要問題浮出水面。
AI解決方案和人類營銷人員相比,各有其優(yōu)勢。一些優(yōu)勢基于強(qiáng)大的處理能力,另一些則源自消費(fèi)者出于人類本能的偏見與偏好。
其一是?AI解決方案在傳達(dá)建議方面不像人類教練那么具有適應(yīng)性和情境敏感性。盡管三個層級的銷售員都覺得AI教練的反饋更具廣度和深度,但初級銷售員(經(jīng)驗(yàn)最少)對AI教練的“反饋過載”問題感受極為強(qiáng)烈:AI教練讓他們感受到的“反饋過載”是人類教練的兩倍。
其二是人類對AI互動的反感是限制AI有效性的一個關(guān)鍵因素。比起人類教練,高級銷售員對AI教練表現(xiàn)出更強(qiáng)烈的反感情緒??赡苡幸徊糠衷蚴撬麄冇X得自己的業(yè)績已經(jīng)是公司里最優(yōu)秀的,無需再進(jìn)一步接受培訓(xùn)。
隨后,該公司嘗試了合作型教練模式:先由AI提出建議,再讓人類教練傳達(dá)給銷售員。這種混合方式成功地緩解了反感情緒和“反饋過載”問題。從提升銷售員業(yè)績的角度來看,該方式對初級銷售員的有效性是原先的近2.5倍,對高級銷售員的有效性是原先的3倍。
這一實(shí)驗(yàn)表明,相比AI解決方案,人類在適應(yīng)和調(diào)整人際溝通技巧方面還是更勝一籌。此外,混合方式有助于充分發(fā)揮AI潛能。
這家公司隨后又測試了AI解決方案在打銷售電話方面的有效性,想看看AI能否在贏得新貸款方面勝過人類銷售員。與此同時,該實(shí)驗(yàn)還測試了消費(fèi)者在與AI互動時的反應(yīng)。
實(shí)驗(yàn)分6組進(jìn)行,每組大約打1000個銷售電話。第一組測試者為初級人類銷售員;第二組是高級人類銷售員;其余四組銷售者均為AI,區(qū)別在于第三組在推銷前沒有向消費(fèi)者透露自己是AI,第四組消費(fèi)者在推銷開始前就被告知交流對象是AI,第五組在雙方交流過后,消費(fèi)者決定是否再貸款之前透露是AI;第六組在消費(fèi)者做出決定后透露是AI。
實(shí)驗(yàn)中,第4組消費(fèi)者掛斷電話的幾率高達(dá)56.3%,除了第5組是4.5%之外,其他組被掛斷電話的幾率都為0%。另外,第4組的通話時長也短得多,只有10秒左右,而其他組為40?60秒。
從銷售購買率來看,在消費(fèi)者不知道他們是與機(jī)器對話的情況下,AI的業(yè)績是最好的。第3組的業(yè)績(23.7%)幾乎可媲美第2組(25.1%),而遠(yuǎn)超第1組(4.49%)。但是,第4組的表現(xiàn)就糟糕得多,只有4.48%,比第3組低了近80%。
該結(jié)果表明,在面向消費(fèi)者的復(fù)雜銷售任務(wù)中,AI的表現(xiàn)幾乎與富有經(jīng)驗(yàn)的人類一樣出色。但有一點(diǎn)也顯而易見,許多消費(fèi)者在得知他們是與AI互動時,仍心存警惕,甚至興趣索然。
在AI直接向消費(fèi)者提供購買建議的應(yīng)用中,還要考慮到人類根深蒂固的感知偏見。該實(shí)驗(yàn)研究了AI系統(tǒng)與人類決策在功能評估和體驗(yàn)評估上的對比。在這項(xiàng)研究里,消費(fèi)者要試吃兩塊巧克力蛋糕并作出評價。他們被告知,一塊蛋糕的原料由人類巧克力大師甄選,另一塊由AI甄選。但其實(shí),這兩塊蛋糕的制作方式一模一樣。
消費(fèi)者在評價蛋糕的味道和口味等體驗(yàn)類特點(diǎn)時,本能地更相信人類,他們始終都給“巧克力大師蛋糕”打出更高分。相比之下,在評價蛋糕的新鮮度和健康度等功能類特點(diǎn)時,消費(fèi)者給“AI蛋糕”打出了更高的分?jǐn)?shù)。
這表明,在消費(fèi)者看來,AI解決方案在功能類特點(diǎn)的評估和設(shè)計(jì)選擇上更勝一籌,而在體驗(yàn)類特點(diǎn)上則不然。人們相信AI更擅長處理數(shù)據(jù),因而能夠?yàn)橐子诤饬康墓δ茴愄攸c(diǎn)提出可靠的建議。
另一個有關(guān)冬季大衣的實(shí)驗(yàn)也呈現(xiàn)出這種感知現(xiàn)象。受試消費(fèi)者更傾向于接受AI關(guān)于功能類特點(diǎn)(保暖、防風(fēng)、透氣性)的購買建議,但在涉及大衣的顏色、美感和面料手感等風(fēng)格類特點(diǎn)時,他們更愿意接受人類售貨員的選購建議。
庫存管理對汽車零部件行業(yè)至關(guān)重要。管理者必須在成百上千個SKU(庫存單位)中持續(xù)進(jìn)行判斷,確定哪些會賣得好或快,哪些需要盡快淘汰。
在這項(xiàng)研究中,一家大型汽車零部件公司建立了一個AI系統(tǒng),該系統(tǒng)根據(jù)每個零部件的變量數(shù)據(jù),來判定其銷售前景是否良好。這些變量包括:使用該零部件的注冊汽車數(shù)量、平均故障次數(shù)、歷史銷售/價格數(shù)據(jù),等等。系統(tǒng)基于這種綜合分析進(jìn)行銷售預(yù)測,并給出哪些SKU未來銷售不好而建議公司快速淘汰這些零部件。
該AI解決方案試行一年,涵蓋30731個SKU,其效果與該公司人類管理者的表現(xiàn)進(jìn)行了比較。平均而言,AI的表現(xiàn)勝過人類管理者:前者對毛利率的提升幅度比后者高出5.77%。但是,在對新車(車齡不足5年)的零部件進(jìn)行決策時,人類的表現(xiàn)卻大大好于AI,差距高達(dá)23%。這可能是因?yàn)锳I系統(tǒng)沒能收集到足夠的數(shù)據(jù),因而無法憑借充分的信息對汽車性能和市場行為進(jìn)行分析。該理論也在下列結(jié)果中得到了印證:在成熟車類別(5?10年)中,AI的表現(xiàn)比人類好7.82%,在老化車類別(10年以上)中,AI的表現(xiàn)比人類好17.89%。其原因就在于,這些細(xì)分類別有足夠的數(shù)據(jù)可供AI分析。
該例子表明,當(dāng)人類憑借本能的“直覺”,對難以量化或難以依靠硬性數(shù)據(jù)的情況進(jìn)行分析時,完全能夠勝過AI。它同時也表明,AI能通過解讀大量復(fù)雜的數(shù)據(jù)集,提供可靠準(zhǔn)確的市場預(yù)測,而且這一能力日益精進(jìn)。
通過以上四個方面的研究,可以發(fā)現(xiàn),AI解決方案和人類營銷人員相比,各有其優(yōu)勢。一些優(yōu)勢基于強(qiáng)大的處理能力,另一些則源自消費(fèi)者出于人類本能的偏見與偏好。
人類的適應(yīng)性更強(qiáng),更善于駕馭人際關(guān)系技能和各種情境。比起當(dāng)前的AI解決方案,人類更擅長理解和闡釋那些難以轉(zhuǎn)化為有形、可量化數(shù)據(jù)的體驗(yàn)和情況。消費(fèi)者已經(jīng)熟悉了人類營銷人員,所以不會產(chǎn)生強(qiáng)烈的反感,而他們對AI的反感情緒在一定程度上限制了AI的效用。
然而,在處理、分析數(shù)據(jù)并做出更明智的決策和建議方面,AI相較于人類的優(yōu)勢在不斷擴(kuò)大,其分析能力正以人類永遠(yuǎn)無法企及的方式擴(kuò)展升級。AI在決策過程中具有完全的穩(wěn)定性和可靠性,因?yàn)樗梢匀旌蚬ぷ鳎曳治鲑|(zhì)量不會因?yàn)榧膊 ⑶榫w或分心而受影響。
隨著AI解決方案的演進(jìn),它們在各種營銷場景中的作用和效力將不斷提升。AI的能力已經(jīng)從管理機(jī)械、重復(fù)性的任務(wù)發(fā)展到處理分析性的任務(wù),之后還可能涵蓋需要同理心的任務(wù)。
未來,AI可能在實(shí)體店和線上所發(fā)揮的效用將大大增強(qiáng),商家通過純AI或人類-AI混合型營銷方案與消費(fèi)者互動也會變得更加普遍。當(dāng)然有一個前提,即方案設(shè)計(jì)者能夠找到有效的方法,克服消費(fèi)者對AI的本能反感。目前的研究表明,隨著人們越來越習(xí)慣與AI互動,這種反感情緒或許會逐漸淡化。
作者王琪系中歐國際工商學(xué)院市場營銷學(xué)教授