從內(nèi)容創(chuàng)作到軟件編程再到顧客細(xì)分，人工智能（AI）的應(yīng)用熱潮方興未艾。然而，盡管媒體、分析師和高管們圍繞AI如何影響企業(yè)進(jìn)行了大量猜測(cè)，但要看出組織在何處取得了實(shí)際成效，仍非易事。為了深入了解當(dāng)前AI在營(yíng)銷領(lǐng)域的部署及其回報(bào)情況，《首席營(yíng)銷官調(diào)查》（The CMO Survey）抽樣訪談了316家營(yíng)利性美國(guó)公司的營(yíng)銷負(fù)責(zé)人，請(qǐng)他們?cè)u(píng)價(jià)在營(yíng)銷中應(yīng)用AI對(duì)公司業(yè)績(jī)產(chǎn)生了何種影響。在這些營(yíng)銷負(fù)責(zé)人中，有95.6%任副總裁或更高級(jí)別職位。據(jù)其報(bào)告稱，AI應(yīng)用在三個(gè)關(guān)鍵領(lǐng)域取得了顯著成效：銷售生產(chǎn)力提高6.2%，顧客滿意度提升7%，營(yíng)銷管理費(fèi)用則減少了7.2%。

考慮到所取得的這些積極成效，我們深入分析了調(diào)查結(jié)果，以了解哪些因素提高或削弱了AI的回報(bào)。我們發(fā)現(xiàn)，AI投資的回報(bào)因AI工具引入時(shí)間、公司所處數(shù)字化轉(zhuǎn)型階段及其AI試驗(yàn)水平的不同而各異。下面我們仔細(xì)分析一下這些數(shù)據(jù)，看看營(yíng)銷人員可以從中得到何種啟示。

AI的引入與回報(bào)曲線

調(diào)查的一個(gè)重要發(fā)現(xiàn)是，大多數(shù)組織在營(yíng)銷工作中引入AI的歷史并不長(zhǎng)。結(jié)果表明，60.4%的公司在營(yíng)銷中使用AI的時(shí)間不足一年，17.9%的公司使用了一年，18.7%的公司使用了兩到五年，只有2.9%的公司使用AI超過(guò)五年。

為什么這么多組織起步緩慢？原因是訓(xùn)練和部署AI數(shù)據(jù)模型成本高、投入大，而且非常復(fù)雜，這導(dǎo)致很多公司在將AI技術(shù)推廣到業(yè)務(wù)部門時(shí)遭遇挑戰(zhàn)。不過(guò)，ChatGPT在2022年11月的推出，讓嘗試應(yīng)用AI工具變得更加容易。領(lǐng)導(dǎo)者開(kāi)始探索生成式AI在整個(gè)組織內(nèi)部廣泛應(yīng)用于創(chuàng)新、優(yōu)化任務(wù)以及實(shí)現(xiàn)特定業(yè)務(wù)流程的可能性。Gartner咨詢公司預(yù)測(cè)，到2026年，使用生成式人工智能API（應(yīng)用程序編程接口）或部署生成式AI應(yīng)用的企業(yè)將超過(guò)80%。這個(gè)比例較2023年的5%顯著增多。

在回報(bào)方面，AI的引入時(shí)間至關(guān)重要。不過(guò)，根據(jù)《首席營(yíng)銷官調(diào)查》的數(shù)據(jù)，AI應(yīng)用力度和專業(yè)知識(shí)的增加，并未按預(yù)期軌跡持續(xù)提升回報(bào)。相反，在公司部署AI模型從不足一年到滿一年的過(guò)程中，AI帶來(lái)回報(bào)的增速會(huì)加快。然后，AI的回報(bào)在第二年到第五年間減弱，并在五年后再次加速提升。

這種現(xiàn)象作何解釋？在第一年，公司通常會(huì)部署一些基礎(chǔ)版本（minimum viable product， MVP），并通過(guò)展示其投資回報(bào)率來(lái)爭(zhēng)取推廣AI項(xiàng)目所需的預(yù)算。通常的做法是先在特定的業(yè)務(wù)用例中應(yīng)用，然后推廣到多個(gè)職能部門或整個(gè)企業(yè)。IT和數(shù)據(jù)團(tuán)隊(duì)在獲得高層支持和推廣投資后，會(huì)致力于建立AI能力，比如部署更多的數(shù)據(jù)模型以優(yōu)化不同的用例，培養(yǎng)機(jī)器學(xué)習(xí)運(yùn)營(yíng)（MLOps）能力，并在模型走偏時(shí)進(jìn)行監(jiān)控和再訓(xùn)練?？紤]到所需的時(shí)間和學(xué)習(xí)過(guò)程，這項(xiàng)繁重工作在第二到第五年間會(huì)抵消正收益。然而，到第五年時(shí)回報(bào)將翻倍，這可能會(huì)讓投入看起來(lái)物有所值。

數(shù)字化轉(zhuǎn)型階段與AI回報(bào)的關(guān)系

公司在探索數(shù)字化轉(zhuǎn)型時(shí)，領(lǐng)導(dǎo)者會(huì)付出大量精力去搞清楚AI在何處適用，以及在哪些地方能夠發(fā)揮最大效果。公司實(shí)施數(shù)字化轉(zhuǎn)型的過(guò)程可分為四個(gè)階段：

● 起步期——采取初步行動(dòng)，對(duì)轉(zhuǎn)型進(jìn)行設(shè)計(jì)和可視化

● 發(fā)展期——構(gòu)建整合前的數(shù)字化組件

● 整合期——在公司內(nèi)部全面整合數(shù)字化投資

● 建制期/成型期——利用數(shù)字化投資推動(dòng)和評(píng)估營(yíng)銷決策

在每個(gè)階段中，我們?cè)俅慰吹?，AI投資回報(bào)曲線隨時(shí)間推移呈現(xiàn)非線性變化。在起步期實(shí)現(xiàn)小幅回報(bào)，然后在發(fā)展期（隨著銷售生產(chǎn)力和顧客滿意度的提高）回報(bào)翻倍。這些回報(bào)在公司進(jìn)入整合期時(shí)會(huì)減少，而在建制期/成型期達(dá)到最高水平。你在考察相關(guān)的營(yíng)銷管理費(fèi)用削減幅度時(shí)也會(huì)看到類似的軌跡。

整合需要很大的投入，因?yàn)楣拘枰O(shè)法將組織內(nèi)的不同系統(tǒng)連接起來(lái)，使其能發(fā)揮更大的效能。這需要跨職能以及跨部門的合作，而在大多數(shù)組織中這都是兩個(gè)巨大的挑戰(zhàn)。這里的啟示在于，營(yíng)銷領(lǐng)導(dǎo)者應(yīng)當(dāng)承擔(dān)從發(fā)展期到整合期的過(guò)渡成本，以實(shí)現(xiàn)進(jìn)入建制期/成型期后的高收益。

試驗(yàn)推動(dòng)AI取得成功

數(shù)字化轉(zhuǎn)型成功的一個(gè)驅(qū)動(dòng)因素是采用試驗(yàn)的方法。根據(jù)《首席營(yíng)銷官調(diào)查》，35.6%的營(yíng)銷管理者通過(guò)試驗(yàn)方式了解營(yíng)銷活動(dòng)對(duì)顧客的影響，相比2020年6月的31.4%有所上升。

雖然這些結(jié)果顯示出一定的增長(zhǎng)，但這一比例仍然較低，大多數(shù)公司對(duì)試驗(yàn)的使用率僅處于中等水平——這種使用率并未帶來(lái)最高水平的AI回報(bào)。相反，我們發(fā)現(xiàn)，報(bào)告稱至少有一半時(shí)間用于試驗(yàn)的公司，在銷售生產(chǎn)力、顧客滿意度和營(yíng)銷管理成本方面的AI回報(bào)最高。

探索AI在營(yíng)銷工作中的戰(zhàn)略性應(yīng)用

根據(jù)我們的調(diào)查數(shù)據(jù)，營(yíng)銷組織使用AI的最常見(jiàn)方式是內(nèi)容個(gè)性化定制（52.8%的公司）和內(nèi)容創(chuàng)作（占49%）。然而，這些最常見(jiàn)的應(yīng)用方式，并未在銷售生產(chǎn)力、顧客滿意度和營(yíng)銷管理費(fèi)用上帶來(lái)最可觀的回報(bào)。

數(shù)據(jù)顯示，以雖不常見(jiàn)但更具戰(zhàn)略性的方式使用AI，可以改善公司的回報(bào)狀況。這類方式包括通過(guò)優(yōu)化營(yíng)銷內(nèi)容和時(shí)間提高投資回報(bào)率（僅36.6%的公司使用）、利用預(yù)測(cè)分析獲取顧客洞察（32.9%）、制定目標(biāo)決策（31.7%）、應(yīng)用會(huì)話式AI提供客戶服務(wù)（26.4%）、提升數(shù)據(jù)分析和報(bào)告能力（24.8%）、深化顧客細(xì)分（21.5%）、提供最佳后續(xù)推薦（4.9%）和優(yōu)化語(yǔ)音搜索（3.7%）。這里的啟示在于，營(yíng)銷人員應(yīng)跳出常見(jiàn)的AI應(yīng)用方式，確定戰(zhàn)略性使用AI的方法，從而給整個(gè)組織帶來(lái)深遠(yuǎn)影響。

人工智能是一項(xiàng)顛覆現(xiàn)有系統(tǒng)的挑戰(zhàn)性技術(shù)。這種高度的變革性意味著，當(dāng)營(yíng)銷負(fù)責(zé)人采用新的組織和決策方式時(shí)，回報(bào)可能并不確定。《首席營(yíng)銷官調(diào)查》的結(jié)果顯示，成功利用AI的公司提高了銷售生產(chǎn)力和顧客滿意度，并降低了營(yíng)銷管理費(fèi)用。盡管在剛引入AI時(shí)，這些收益可能并不會(huì)立刻顯現(xiàn)，但隨著時(shí)間的推移，數(shù)字化轉(zhuǎn)型、營(yíng)銷試驗(yàn)以及對(duì)AI工具的戰(zhàn)略性和差異化應(yīng)用，將迅速提升回報(bào)的增長(zhǎng)潛力。