随着科技的飞速发展，人工智能（AI）已成为推动各行各业变革的重要力量。在数据营销领域，AI的应用更是带来了前所未有的机遇与挑战。本期播客将重点共谈 AI 和营销人协作及共创能力升级。

SHOWNOTES

00:21 AI 正在改变这一切，包括商业创新、生产力以及模式的创新，AI 也是生成了大量的内容。

01:07 AI 已经成为我们这个时代的最大的变量，最大的技术底座的变化。

02:04 你看看我们的工作，日常工作之中有大量的开会、写纪要。

02:15 每家公司都有大量的 daily work，那写公众号，审批小红书，写小红书这个写策划案。

02:30 甚至一个广告公司，就算是一个以创意为核心的广告公司，真正做创意的部分应该只占他时间的 30% 左右。

02:58 我们的营销的这所谓的我们的白领，我们的脑力劳动者，今天我们的工作很大部分都正在被 AI 覆盖。

03:35 AI 它其实我们还是狭义的说，就是应该叫做深层次人工智能。"

04:28 我们的生产力是开会吗？我们生产力是 PPT 吗？或许都是啊。

06:30 AI 已经让我们的能力大大的爆发。

07:31 首先是我们在去年的时候，关于深圳市 AI 我们还有很多焦虑，有一个焦虑叫做算力焦虑，说中国没有芯片，中国算力怎么办？

08:08 我们第二个问题是说当我们的大模型是不是一个问题？

08:50 一个月用几百块钱就能雇一个 2.5 年工作经验的人。

09:06 今年我们继续的这个实验，但我们很关心到底过去一年了，这个人工智能的工龄，对，到底涨了多少？

10:14 我们去年讲的时候，我们创造了一个新的职业，叫提示词工程prompt engineer。

11:33 这意味着理解力增强了。

13:24 在职业上也是一样，就是因为中国市场刚才说了，中国市场是对于创新技术、创新应用一直都是高度的接受和迅速的推动的。

14:33 既然是生产力的变化，不可避免的就会有生产关系的变化。

15:23 还有其实今天每个企业都需要有自己的新的这种的所谓自有的 AI 的能力。

一、AI在数据营销中的现状
近年来，AI技术逐渐渗透到数据营销的各个环节，从客户画像构建、精准营销到营销效果评估，无一不彰显着AI的强大力量。参考资料中，谭北平与钱钱的对话揭示了AI在营销人日常工作中的广泛应用，如处理大量数据、撰写文案、制作PPT等，极大地提高了营销效率。据谭北平估计，AI已能覆盖营销人员日常工作的80%，这一比例在过去几年内显著提升。

二、AI赋能数据营销的具体案例
精准营销与个性化推荐：AI通过大数据分析能力，帮助企业精准描绘客户画像，实现个性化推荐。这不仅提升了用户体验，还显著提高了营销转化率。
内容创作与生产：从简单的文案撰写到复杂的广告片剪辑，AI正逐步取代部分人工工作。例如，AI可以自动生成广告文案、设计关键帧和场景，甚至进行虚拟拍摄，大大降低了创意成本和时间。
工作流优化与自动化：AI通过优化工作流程，实现了会议记录、文件审批等日常工作的自动化处理，减轻了营销人员的负担，使其能够更专注于核心创意工作。

三、AI在数据营销中的成效与挑战
成效：
效率提升：AI的自动化处理显著提高了营销工作效率，减少了重复劳动。
成本控制：通过替代部分人工工作，AI降低了企业的运营成本。
效果优化：基于大数据分析的精准营销，提升了营销活动的针对性和有效性。
挑战：
人机协同：如何平衡AI与人工的关系，实现人机高效协同是当前面临的主要挑战。
数据安全与隐私保护：在利用大数据进行营销时，如何确保数据安全与用户隐私不被侵犯也是亟待解决的问题。

四、未来展望
随着AI技术的不断成熟和应用的深入，未来数据营销领域将呈现以下趋势：

AI能力进一步爆发：随着模型算力的提升和算法的优化，AI在数据营销中的应用将更加广泛和深入。
个性化体验升级：通过更加精准的用户画像和实时数据分析，AI将为用户提供更加个性化的营销体验。
人机协同新模式：探索出更高效的人机协同模式，实现AI与人工的优势互补，共同推动数据营销的创新发展。
数据安全与隐私保护强化：在享受AI带来便利的同时，企业和用户将更加重视数据安全与隐私保护问题，推动相关法规和技术的不断完善。

AI在数据营销中的应用已经取得了显著成效，但未来仍面临诸多挑战。作为营销人员和企业决策者，我们应积极拥抱AI技术，不断探索其在数据营销中的新应用和新模式，以应对市场的快速变化和挑战。同时，我们也需要关注数据安全与隐私保护等问题，确保AI技术的健康发展。