当下商业环境中，营销已突破 “营” 与 “销” 的传统边界，与产品创新深度绑定，成为企业增长的核心引擎，而人工智能正以不可逆转的趋势，重塑营销创新的全流程。 本期播客为《生成：AI生产力重构营销新范式》新书解读第十八章，深入剖析 AI 如何打破产品创新的固有壁垒，构建从需求洞察到落地转化的全新范式。 共谈嘉宾： 谭北平 — 营销科学家 MSAI联合主播 / 秒针营销科学院院长 钱峻 — 营销科学家 MSAI 联合主播 / MSAI M360 创+平台创始人 SHOWNOTES： 0:42 第十八章：AI在营销创新中的作用 2:24 消费者需求升级与小众消费崛起 6:08 定制消费趋势与个性化生产 9:48 需求引领生产的先进模式 13:17 构建企业级创新协作系统 14:00 AI加速产品创新：快人一步与敏捷迭代 17:33 AI在创新中的多重能力与智能体构建 22:50 大数据赋能与AI赋能的本质区别 一、消费需求迭代：小众与定制成创新核心驱动力 市场竞争的本质是对消费者需求的精准响应，而当前消费者需求已从 “功能满足” 全面升级为 “个性化价值实现”，这一转变直接催生两大关键趋势，倒逼企业重构创新逻辑。 （一）小众消费崛起：打破同质化，重塑产品差异化 在标准化产品陷入低价竞争泥潭的当下，“消费升级” 的核心落点在于小众消费。消费者不再满足于大众化商品，转而追求能彰显个人品位、契合价值观的独特产品 —— 这要求企业跳出规模化生产思维，以 “差异化” 为创新导向。 典型案例可见非遗文化的 AI 赋能：面临市场萎缩、传承困境的西湖绸伞，通过 AIGC 技术设计特色图案，结合喷绘工艺推出 “四季花”“江湖” 系列产品，既保留传统手工艺的文化内核与艺术魅力，又以现代审美吸引年轻群体；百度文心大模型与苏州丝绸博物馆合作打造的 AI 创作模型，更让用户在虚拟空间沉浸式体验古法锻造，共创数字纹样，让传统文化以 “可感知、可参与” 的方式焕发生机。 （二）定制消费流行：从 “被动接受” 到 “主动共创” 如果说小众消费是 “供给侧差异化”，定制消费则是 “需求侧主导”—— 消费者从产品使用者转变为设计参与者，要求企业以 “柔性生产” 满足个性化需求。而 AI 技术的突破，让 “小批量定制” 从成本难题变为竞争优势。 海尔推出的三桶滚筒洗衣机，正是精准捕捉 “内衣、袜子、婴儿衣物分开洗涤” 的痛点；联想与百度的合作更将定制化推向极致：消费者仅需通过口述或文字描述需求，AI 即可生成个性化图案，应用于电脑外观定制，既提升产品附加值，又不延长交货周期。此外，AI 生成 3D 定制玩具、个性化礼品设计等模式，已成为行业创新的新标杆。 二、创新流程重构：AI 打造 “从机会到落地” 的科学闭环 过去，企业产品创新多依赖 “企业家拍脑袋”，流程模糊、风险高企；如今，AI 将创新转化为可拆解、可验证的科学流程，形成四大核心环节的闭环运作。 第一步：智能机会识别 —— 用数据替代经验，精准锁定市场缺口 创新的前提是找对方向，AI 通过大数据分析工具，整合行业趋势、消费者行为、竞争对手动态等多维度数据，结合行业报告与专家意见，挖掘潜在市场机会。区别于传统调研的 “样本有限、结论滞后”，AI 能实时处理海量信息，快速评估机会的可行性、风险与商业价值，让创新从 “盲目试错” 变为 “精准出击”。 第二步：虚拟设计与仿真测试 —— 降本增效，规避创新风险 传统创新中，“生产原型 - 市场测试” 的模式成本高、周期长，且存在泄密隐患。AI 通过 “虚拟设计 + 仿真测试” 彻底解决这一问题：一方面，AI 可快速将创新概念具象化为产品功能、外观、包装方案；另一方面，通过构建仿真市场与虚拟消费者，模拟产品上市后的反馈，提前优化不足 —— 既提升创新成功率，又将测试成本降低 50% 以上。 第三步：需求引领生产 —— 以 “需定产”，颠覆传统供应链逻辑 比 “测试优化” 更先进的是 “需求前置” 模式，以快时尚品牌希音为代表：企业先通过 AI 参与产品设计并上线，根据消费者的购物车行为、订单数据判断真实需求，再将需求反馈给后端工厂精准生产，实现 “零库存、高匹配” 的供需平衡。目前，这种模式已延伸至玩具、汽车等领域，成为供应链效率革命的核心方向。 最终目标：构建企业级创新协作系统 —— 让创新成为组织能力 单一环节的优化不足以形成竞争壁垒，企业的终极目标是搭建完整的创新协作系统：通过 AI 实现创新概念的筛选与评估，建立知识管理库，让组织内每个成员都能便捷获取数据、案例与工具，将 “个人创新” 转化为 “组织可持续创新”，彻底摆脱对个别人才的依赖。 三、AI 的核心价值：“快人一步” 与 “敏捷迭代” 双轮驱动 在产品创新中，AI 的竞争力集中体现为两大能力 ——“快人一步” 抢占市场先机，“敏捷迭代” 优化产品体验，二者共同构成企业的创新护城河。 （一）快人一步：从 “需求洞察” 到 “产品落地” 的效率革命 市场竞争的关键是 “时间差”，AI 能将传统创新周期压缩 50% 以上。某食品品牌通过 AI 创新概念挖掘平台，快速锁定 Z 时代与女性消费者对 “健康零食” 的需求，确定 “牛油果酸奶” 为新品方向，随后 AI 同步完成包装设计、口味研发与价格制定 —— 最终，产品研发周期缩短一半，上市一个月内社交媒体声量翻倍。这背后是 AI 在数据分析、概念生成、设计落地等环节的全流程赋能，彻底打破 “调研 - 设计 - 测试” 的冗长链条。 （二）敏捷迭代：以 “用户反馈” 为核心的优化闭环 产品的成功不是 “一次性落地”，而是 “持续优化”，AI 通过构建反馈闭环，让迭代更高效。食品研究实验室 “食研室” 从 “改造童年零食” 的理念出发，利用 ChatGPT 扮演营养专家、产品经理等角色，通过精准提问挖掘麦丽素的创新点，再借助 Midjourney 生成包装设计 —— 仅用两天就完成了传统模式下数周的工作，效率提升 50% 以上。这种 “快速设计 - 快速验证 - 快速优化” 的模式，让产品能实时响应市场变化，持续贴近用户需求。 四、关键认知澄清：AI 赋能与大数据赋能的本质差异 很多企业混淆了 “大数据” 与 “AI” 的价值，实则二者存在本质区别，且缺一不可： * 大数据赋能：核心是 “信息收集与呈现”，通过 BI 工具将数据转化为报表，但需人工解读分析，本质是 “辅助决策”； * AI 赋能：核心是 “信息挖掘与行动”，不仅能自动分析数据背后的需求与趋势，还能生成具体的产品方案、设计图、营销计划，本质是 “替代部分人工决策，提供可落地的解决方案”。 简单来说，大数据是 AI 的 “养分”，AI 是激活大数据价值的 “引擎”—— 没有 AI，大数据只是 “沉睡的信息”；没有大数据，AI 则是 “无米之炊”。 五、企业实践建议：选 AI 不如建 “AI 工作流”，这些行业优先落地 （一）选 AI 的核心：不追 “最好模型”，而建 “最优流程” 当前开源与闭源 AI 模型的差异已大幅缩小，企业无需纠结 “选哪个模型”，而应聚焦 “如何将不同 AI 组合成工作流”：赋予不同 AI 模型 “数据分析师”“设计师”“测试员” 等角色，通过流程串联形成协同效应。这如同企业管理 —— 优秀人才重要，但完善的制度才能让人才发挥最大价值。 （二）优先落地行业：快消、个性化品类已见成效 从实践来看，AI 在两类行业的创新渗透率最高： 1. 快消品行业：产品迭代快、需求变化大，AI 能快速响应 “口味、包装、营销” 的创新需求； 2. 个性化品类：礼品、玩具、定制家电等领域，AI 可高效满足 “一人一方案” 的定制需求，从设计到生产全流程降本增效。 对于这些行业的企业而言，AI 已不是 “可选工具”，而是 “生存必需”—— 不拥抱 AI，就会在创新效率上落后于竞争对手。 AI 正在重构产品创新的底层逻辑：从需求洞察的 “精准化”，到设计落地的 “高效化”，再到市场验证的 “低成本化”，AI 让创新从 “偶然成功” 变为 “必然结果”。未来，企业的竞争不再是 “产品本身的竞争”，而是 “AI 创新能力的竞争”。 Takeaway 1、当下营销已与产品创新深度绑定，AI 是重塑营销创新全流程的核心力量。 2、消费者需求从 “功能满足” 升级为 “个性化价值实现”，小众与定制消费成创新关键导向。 3、小众消费要求企业跳出规模化思维，以差异化挖掘文化或独特价值，打破同质化竞争。 4、定制消费让消费者从使用者变设计参与者，AI 技术让小批量定制从成本难题转为竞争优势。 5、AI 将传统 “拍脑袋” 式创新，转化为 “机会识别 - 虚拟设计 - 仿真测试 - 需求生产” 的科学闭环。 6、AI 驱动创新的核心价值是 “快人一步”（压缩研发周期）与 “敏捷迭代”（构建优化闭环）。 7、大数据是 AI 的 “养分”，AI 是激活数据价值的 “引擎”，二者本质区别在于 AI 能提供可落地解决方案。 8、企业选 AI 不必纠结模型优劣，关键是搭建 “AI 工作流”，通过角色分工实现多模型协同。 9、快消品（迭代快）与个性化品类（定制需求强），是 AI 创新渗透率最高、最需优先落地的领域。 10、未来企业竞争核心是 “AI 创新能力”，AI 让产品创新从 “偶然成功” 走向 “必然结果”。 思考点 1、企业在搭建 “AI 工作流” 时，需平衡多模型协同与数据安全，核心难点在哪？该如何突破？ 2、面对小众与定制消费并存的趋势，传统规模化生产企业转型时，需优先调整哪些核心环节？ 3、当 AI 能主导创新全流程，企业如何避免 “AI 依赖”，保留人类在创意中的独特价值？

在国家大力推动 “新质生产力” 发展的背景下，AI 不仅是技术工具，更在重塑营销的底层逻辑，让 “以用户为中心” 从理念落地为可执行的精准策略。 本期播客为《生成：AI生产力重构营销新范式》新书解读第十七章，深入探讨 AI 时代下用户增长管理的全新逻辑 —— 如何通过生成式营销再造极致体验，实现企业可持续增长。 共谈嘉宾： 谭北平 — 营销科学家 MSAI联合主播 / 秒针营销科学院院长 钱峻 — 营销科学家 MSAI 联合主播 / MSAI M360 创+平台创始人 SHOWNOTES： 1:43 《生成》第17章---AI深层次营销实现增长，再造极致体验。 4:27 用户增长管理包括用户规模扩张、价值提升与口碑塑造。 6:43 AI用于创建和管理在线社群，促进用户之间的互动和交流。 10:02 品牌在客户增长之中，最重要是追求极致的客户体验。 11:10 客户体验的关键要素：个性化、便捷性、响应速度与可靠性。 14:55 AI 基于用户旅程优化用户增长：认知、决策、购买、使用、反馈。 20:11 决策阶段是一个强化用户对产品信任的过程。 23:50 品牌要思考你的用户在哪里，你怎么去服务他。 28:17 AI通过行为预判识别潜在流失用户，并通过个性化触达策略进行干预。 29:57 除购买记录外，企业还应关注搜索行为整合分析，深层洞察。 一、重新定义用户增长：不止 “拉新”，更要 “全生命周期价值提升” 提到用户增长，很多企业会首先想到 “增加用户数量”，但真正健康的用户增长管理，是一套覆盖用户全生命周期的系统性工程。其核心目标包含三大维度： * 用户规模扩张：通过精准获客手段，吸引符合品牌定位的潜在用户； * 用户价值提升：通过产品优化、服务升级，提高用户的活跃度、消费频次与客单价； * 用户口碑塑造：让用户从 “消费者” 转变为 “传播者”，形成自发的品牌推荐。 AI 在这一过程中扮演着 “中枢神经” 的角色。以瑞幸咖啡为例，其通过小程序与 APP 构建了完整的用户数据体系：不仅记录用户的购买品类、消费时间、偏好口味，还能捕捉 “打开 APP 却未下单”“搜索特定产品后放弃” 等潜在需求信号。 当系统识别到用户连续 3 天未消费时，会自动触发营销动作 —— 若用户常买折扣产品，推送专属优惠券；若用户偏好新品，则推荐当季新口味。这种无需人工干预的 “自动化精准运营”，正是 AI 打破传统增长瓶颈的关键。 二、核心原则：极致客户体验，才是增长的 “永动机” 在用户增长管理中，“追求销售转化” 与 “追求客户体验” 往往被混淆，但二者的长期效果截然不同：硬推销可能带来短期订单，却会消耗用户信任；而极致的体验能让用户主动留存、重复购买，甚至成为品牌忠诚者。一个完整的 “极致客户体验”，必须满足五大核心特征： 1. 个性化：告别 “千人一面”，实现 “一人一策” 标准化服务已无法打动用户 ——20 年前，生日短信会让人感动；如今，群发的祝福只会被视作 “机器自动推送”。真正的个性化，需要基于多维度数据的深度洞察：以瑞幸与王者荣耀的联名产品为例，系统会优先推送给有游戏消费记录、曾购买过联名款的用户，而非无差别覆盖所有人群。这种 “精准匹配需求” 的策略，让营销信息从 “打扰” 变为 “贴心推荐”。 2. 便捷性：降低决策成本，让 “选择” 更简单 数字时代的用户对 “便捷性” 的要求越来越高 —— 本质是 “不想花多余时间”。AI 通过简化流程、优化交互，大幅降低用户的决策阻力：瑞幸的 AI 导购支持 “口语化下单”，用户说 “今天困，要一杯提神的咖啡”，系统会自动推荐高咖啡因产品，并关联最近的门店；拼多多则直接取消 “购物车” 环节，用户看到心仪商品可 “一键下单”，将购买流程压缩到最短。这些设计的核心，都是用 AI 消除 “选择障碍”，让消费决策更顺畅。 3. 响应度：快速解决问题，将 “不满” 转化为 “信任” 用户的 “耐心阈值” 正在降低 —— 咨询问题后 1.5 天得到回复，与 5 分钟得到解决，会带来截然不同的体验。AI 客服与智能外呼系统正是解决这一痛点的关键：某化妆品品牌通过 AI 智能客服实现 “7×24 小时响应”，并在母亲节期间通过智能外呼触达 8 万会员，不仅将咨询解决时间从 1.5 天缩短至 5 分钟，还实现了 5.2% 的转化率。更重要的是，当用户投诉或疑虑被快速化解时，其忠诚度反而会比未遇到问题的用户更高。 4. 可靠性：稳定的服务，是体验的 “基石” 无论个性化与便捷性做得多好，若服务不稳定，一切都是空谈。AI 通过实时监控与预测，保障服务的可靠性：例如，外卖平台的 AI 系统会根据天气、交通状况预测配送时间，避免 “承诺与实际不符”；电商平台的 AI 风控系统会自动识别异常订单，保障用户的账号与支付安全。这些 “看不见的后台保障”，是用户信任的基础。 5. 情感连接：用 “温度” 打破技术的 “冰冷感” AI 不仅能处理数据，还能传递情感。例如，宠物店的 AI 外呼系统会以 “朋友式” 的语气与用户沟通：“王小姐，您好！我是 XX 宠物店，小贝上次洗澡还是上个月，最近天气变凉，要不要预约一次深层护理呀？” 当用户表示 “不记得了”，系统会立即提及 “上次您带小贝来的时候，它特别喜欢玩我们的猫抓板”，通过细节唤醒用户的情感记忆。这种 “拟人化交互”，让技术服务充满温度。 三、AI 如何落地：沿着用户旅程，实现 “全阶段赋能” 用户从 “知道品牌” 到 “成为忠诚用户”，会经历认知、考虑、决策、购买、使用、反馈、忠诚 7 个阶段。AI 的价值，在于针对每个阶段的痛点，提供精准的解决方案： 1. 认知阶段：捕捉潜在需求，让品牌 “被需要” 认知阶段的核心是 “让用户意识到自己有需求”，且这种需求与品牌相关。AI 通过实时分析海量市场数据，挖掘用户的潜在痛点：例如，口腔护理品牌可通过 AI 监测社交媒体上 “牙齿变黄”“面试担心口气” 等话题的声量，判断用户对 “牙齿美白” 的需求上升，进而推出相关科普内容，将品牌与 “解决牙齿问题” 关联起来。 2. 考虑阶段：进入用户选择清单，避免 “被忽略” 当用户明确需求后，会开始比较不同品牌。此时 AI 的目标是 “让品牌进入用户的考虑范围”：一方面，通过优化搜索广告与重定向策略，当用户搜索 “性价比高的咖啡” 时，瑞幸的广告能优先展示；另一方面，AI 会分析用户的浏览行为，例如用户在小红书查看 “咖啡推荐” 后，系统会在抖音、朋友圈同步推送瑞幸的新品测评，强化品牌在用户心智中的存在感。 3. 决策阶段：强化信任，推动 “下单” 决策阶段是 “打消用户顾虑” 的关键。AI 通过两种方式构建信任：一是 “内容说服”，例如汽车品牌的 AI 系统会根据用户关注的 “油耗”“空间” 等痛点，自动生成对应的车型测评报告；二是 “推荐引擎优化”，例如电商平台的 AI 会展示 “与你相似的用户都买了这款”，用 “群体信任” 降低用户的决策风险。 4. 购买阶段：简化流程，减少 “放弃率” 很多用户会在购买环节 “中途放弃”—— 例如填完地址后取消订单、支付时犹豫。AI 通过优化流程解决这一问题：支持 “一键支付”“先用后付”，自动填充地址与联系方式；对于犹豫的用户，系统会实时推送 “限时优惠即将结束” 的提醒，推动其完成下单。 5. 反馈与忠诚阶段：收集声音 + 预防流失，让用户 “留下来” 购买后的体验直接决定用户是否留存：AI 会主动触发反馈机制，例如用 “一句话评价” 替代冗长的问卷，甚至帮用户生成初步评论，用户只需修改确认；同时，AI 会实时监测用户的流失风险，例如用户原本每周买 2 次咖啡，突然连续 1 周未消费，系统会推送 “专属回归优惠券”，并附带 “最近上新了你喜欢的生椰拿铁” 的提醒，精准挽回潜在流失用户。 四、关键支撑：CDP 数据平台，让 AI “有米可炊” AI 的所有能力，都依赖于 “数据” 这一基础。企业要做好 AI 赋能，首先需要构建客户数据平台（CDP），整合全渠道的用户数据 —— 不仅包括 “购买记录” 这类常规数据，更要关注 “非购买行为数据”： * 浏览与搜索数据：用户打开 APP 看了哪些产品、搜索了什么关键词； * 社交互动数据：用户是否参与品牌社群、是否转发过品牌内容； * 线下行为数据：用户是否到过品牌门店、参与过线下活动； * 客服交互数据：用户咨询过哪些问题、对什么服务不满意。 这些 “非常规数据” 往往藏着用户的真实需求 —— 例如，用户多次咨询 “咖啡是否含糖”，可能是在寻找无糖选项，品牌可据此调整产品推荐策略。只有将这些数据整合到 CDP 中，AI 才能实现 “精准洞察”，避免 “无数据可用” 的尴尬。 AI 不是 “替代人”，而是 “让人做得更好” 在 AI 赋能营销的过程中，很多人担心 “技术会取代人工”，但实际情况恰恰相反：AI 承担的是 “重复性、数据化” 的工作，而人则可以专注于 “创意、情感连接” 等更具温度的环节。例如，AI 能自动生成社群内容，但社群的氛围营造仍需人工引导；AI 能预测用户需求，但高净值客户的深度服务仍需专属顾问对接。 未来，真正优秀的用户增长管理，必然是 “AI + 人” 的协同模式 —— 用 AI 提升效率、精准度，用人传递情感、塑造品牌温度。当企业以 “极致体验” 为核心，以 AI 为工具，沿着用户旅程做好每一个细节时，用户增长自然会成为 “水到渠成” 的结果。 Takeaway 1、AI 时代用户增长管理是覆盖规模扩张、价值提升、口碑塑造的全生命周期系统工程，非单一 “拉新” 动作。 2、极致客户体验是长期增长核心，远胜短期硬推销，能推动用户主动留存与自发传播。 3、优质客户体验需满足个性化、便捷性、响应度、可靠性、情感连接五大关键特征。 4、个性化体验要基于多维度用户数据，实现 “一人一策”，避免标准化服务的低效打扰。 5、便捷性优化核心是用 AI 简化流程、降低决策成本，缩短用户从需求到转化的路径。 6、快速响应能将用户不满转化为信任，AI 可大幅压缩咨询解决时间，提升服务效率。 7、AI 需沿用户 “认知 - 考虑 - 决策 - 购买 - 使用 - 反馈 - 忠诚” 全旅程，针对性解决各阶段痛点。 8、预防用户流失需 AI 先预判行为异常，再结合用户画像制定个性化触达策略。 9、客户数据平台（CDP）是 AI 赋能基础，需整合购买、浏览、社交、客服等全渠道数据。 10、AI 与人工协同是最优模式：AI 处理重复数据工作，人聚焦创意与深度情感连接。 思考点 1、企业在搭建客户数据平台（CDP）时，若面临多渠道数据整合难的问题，可优先抓取哪些核心数据快速支撑 AI 的初步用户洞察？ 2、针对用户旅程中的 “考虑阶段”，除优化搜索广告外，AI 还能通过哪些具体方式让品牌更易进入用户选择清单？ 3、在平衡 AI 效率与人工情感连接时，企业该如何划分二者的职责边界，避免技术冰冷感或人工效率低下的问题？

随着数字技术的飞速发展，电商已成为全球经济的核心组成部分，而人工智能的崛起正为这个竞争激烈的领域带来颠覆性变革。 本期播客为《生成：AI生产力重构营销新范式》新书解读第十六章。从传统的人找货到智能的货找人，从计划性购买到体验式消费，AI 正在重构电商的商业模式、消费逻辑和应用场景，成为企业打造核心竞争力的关键。 共谈嘉宾： 谭北平 — 营销科学家 MSAI联合主播 / 秒针营销科学院院长 钱峻 — 营销科学家 MSAI 联合主播 / MSAI M360 创+平台创始人 SHOWNOTES： 0:42 《生成》第十六章- AI和电商在一起会有什么样的应用、方向和改变。 2:05 中国电商主要模式：平台电商、社交、兴趣电商以及O2O电商。 6:45 消费者行为的变化一是从计划性购买转向体验式购买。 8:10 消费者行为的变化二是从‘人找货’转变为‘货找人’。 9:13 消费者行为的变化三是决策链条向前和向后延伸。 10:17 消费者行为的变化中数据技术成为关键驱动力。 11:38 AI在电商中的核心应用场景之一：AI导购助手。 14:39 AI对DTC（Direct-to-Consumer）电商模式的改造与升级。 18:18 AI在电商中的多元应用场景全景。 20:19 从人找货到货找人的驱动因素。 23:41 AI导购中的隐私与信任平衡。 25:00 资源有限下AI应用的优先级建议。 一、电商模式迭代：从单一交易场到多元生态体 中国电商市场的发展历程，本质是技术驱动下 “效率与体验” 持续优化的过程，四种主流模式分别对应不同阶段的消费需求。 （一）平台电商：电商的 “基础设施” 作为电商行业的基石，平台电商以 “在线商场” 为核心定位，核心价值是连接海量商家与消费者，打破地域和时间限制。以淘宝为代表，其模式特征是 “人找货”—— 消费者带着明确需求，通过搜索、筛选、比价完成购买，本质是解决 “供需匹配” 的基础问题，为电商行业搭建了规模化交易的基础设施。 （二）社交电商：用 “关系” 激活消费 社交电商颠覆了传统交易逻辑，以 “货找人” 为核心，依托社交媒体和 UGC 内容，将消费行为嵌入社交场景。拼多多的成功并非偶然：通过 “拼团” 裂变激活社交关系，用 “砍价”“多多果园” 等娱乐化玩法提升用户粘性，再以数据驱动优化选品，让 “买东西” 变成 “分享中顺便买”，彻底降低了消费决策门槛。 （三）兴趣电商：用 “内容” 创造需求 兴趣电商的核心是 “激发潜在需求”，区别于平台电商的 “满足已知需求”。抖音等平台通过个性化推荐算法，先向用户推送契合兴趣的内容（如宠物视频、家居改造教程），再自然关联相关商品（如自动吸猫毛工具、收纳好物），让消费者在 “无计划” 状态下完成购买，重新定义了 “冲动消费” 的商业价值。 （四）O2O 电商：打通 “线上线下” 最后一公里 O2O 电商的关键是 “即时性体验”，通过整合线下实体店库存，实现 “线上下单、线下配送” 的高效衔接。美团、饿了么等平台无需自建仓库，直接调用周边超市、便利店的资源，让消费者从 “下单到收货” 的时间缩短至几十分钟，完美适配 “应急需求”（如突然想喝啤酒）和 “即时体验”（如生鲜食材），填补了传统电商的即时性空白。 二、消费行为变革：AI 如何重塑 “购物逻辑” 电商模式的迭代背后，是消费者行为的深度转变，而 AI 正是推动这一转变的核心引擎，具体体现在三个维度。 （一）从 “理性计划” 到 “感性体验”：购买决策的 “瞬时化” 传统平台电商中，消费者的购买路径是 “有需求→列清单→查资料→比价→下单”，整个过程可能持续数天；而兴趣电商和 O2O 电商通过 AI 推荐的趣味内容、即时配送服务，让购买决策在 “瞬间” 完成。例如，用户刷到 “自动吸猫毛工具” 的视频，因好奇点击查看，再看到 “当日达” 的配送信息，立刻下单 —— 这种 “体验驱动” 的购买，让电商平台从 “交易场” 变成了 “生活场景入口”。 （二）从 “人找货” 到 “货找人”：需求触达的 “精准化” 过去，消费者需要主动搜索才能找到商品，就像 “拿着清单逛超市”；如今，AI 通过分析用户的浏览记录、社交互动、购买偏好，能精准预判潜在需求，主动推送相关商品。比如，用户频繁刷宠物视频，AI 会先推送 “猫咪日常” 内容，若用户停留时间长，再推送 “猫毛清理工具” 的直播切片，最后发放优惠券促成购买 —— 这种 “润物细无声” 的触达，比传统广告更高效，也更符合用户心理。 （三）从 “单点决策” 到 “全链路参与”：消费闭环的 “延伸化” 传统电商的决策只集中在 “购买” 环节，而现在，消费决策贯穿 “事前 - 事中 - 事后” 全链路：事前，通过 KOL 测评、UGC 评价建立品牌认知；事中，通过 AI 导购获取个性化建议；事后，通过评价分享、复购优惠形成口碑传播。这种 “全链路参与” 让消费者从 “被动接受” 变成 “主动参与”，也让企业能更精准地把握用户需求。 三、AI 的核心应用：从 “工具赋能” 到 “生态重构” AI 在电商中的应用早已超越 “推荐算法”，而是渗透到运营全链路，成为重构电商生态的关键力量，主要集中在三大方向。 （一）AI 导购：重新定义 “购物体验” AI 导购的核心是 “理解需求 + 预判需求”，而非简单的 “商品推荐”。例如，瑞幸的 AI 点单系统，当用户说 “2 点有 8 人客户会议”，AI 会自动考虑 “下午易犯困” 的场景，推荐花香或浓郁口味的咖啡，并搭配适合多人分享的规格；值得买的 “小值” 则通过对话式交互，整合全网价格和口碑，为用户提供 “比价 + 推荐” 一站式服务。这种 “场景化导购” 让购物从 “被动挑选” 变成 “主动适配”，大幅提升用户粘性。 （二）DTC 电商改造：让 “品牌直达用户” 更高效 DTC（直连消费者）模式的核心是 “省去中间环节，精准触达用户”，而 AI 让这一模式的效率实现质的飞跃：其一，个性化页面展示，不同用户进入品牌官网，会看到适配自身偏好的商品排序和内容；其二，7×24 小时智能客服，通过聊天机器人实时解答疑问，降低服务成本；其三，供应链反向赋能，AI 通过预测需求，帮助品牌优化库存，避免滞销或缺货。例如，Shein 开发的 AI 尺寸匹配工具，让消费者在线就能精准测量内衣尺寸，同时通过数据分析推出 “半码内衣”，满足细分需求。 （三）全链路场景覆盖：AI 渗透电商每一个环节 除了导购和 DTC 改造，AI 已覆盖电商运营全链路：虚拟模特解决 “全球化本地化” 难题，无需实拍就能适配不同地区的审美；虚拟主播实现 “24 小时直播”，降低直播电商的人力成本；智能选品通过分析海外市场的文化和需求，帮助商家精准拓展跨境业务（如亚马逊用 AI 分析不同国家的消费偏好）；物流优化则通过算法规划最优配送路线，提升配送效率。可以说，从 “选品 - 上架 - 营销 - 配送 - 售后”，AI 已成为电商运营的 “标配工具”。 四、行业挑战与未来展望：AI 如何引领电商走向新未来 AI 为电商带来机遇的同时，也面临着需要解决的问题，而这些问题的突破，将决定电商行业的未来方向。 （一）隐私与信任：平衡 “精准” 与 “安全” 用户对 AI 导购的核心顾虑是 “隐私泄露”，但目前主流平台的 AI 导购多通过 “主动交互” 获取需求（如用户口述场景），而非被动采集隐私数据，这在一定程度上降低了风险。未来，如何通过技术手段（如数据脱敏）和制度保障（如隐私政策透明化），让用户在享受精准服务的同时，不用担心隐私安全，将是行业需要持续探索的方向。 （二）创业者优先级：AI 应用的 “务实选择” 对于资源有限的电商创业者，AI 应用不必追求 “全面覆盖”：若做工具型创业，应避开已成熟的场景（如推荐算法），聚焦新需求（如跨境电商的文化适配工具）；若做电商运营，应优先采用已落地的成熟工具（如 AI 客服、智能选品），替代传统人工，快速提升效率 ——“先解决核心痛点，再拓展场景”，才是务实的选择。 （三）未来趋势：从 “满足需求” 到 “创造需求” 随着 AI 技术的持续进步，电商行业将从 “满足用户已知需求” 转向 “创造用户潜在需求”：AI 不仅能推荐 “用户想要的商品”，还能通过场景模拟、趋势预测，推荐 “用户没想到但需要的商品”；同时，AI 将进一步打通 “消费端与产业端”，实现 “按需生产”，让商品从 “批量制造” 变成 “个性化定制”。 从模式迭代到行为变革，从工具赋能到生态重构，AI 正在让电商行业告别 “流量竞争” 的粗放时代，进入 “体验竞争” 的精细化时代。对于企业而言，能否抓住 AI 带来的机遇，打造个性化、高效化的运营体系，将成为在激烈竞争中脱颖而出的关键；而对于消费者，AI 将让购物更便捷、更贴合需求，真正实现 “以人为本” 的消费体验。 Takeaway 1、AI 是重构电商商业模式、消费逻辑与核心竞争力的关键驱动力 2、中国电商已形成平台、社交、兴趣、O2O 四类主流模式，分别对应不同消费需求逻辑 3、消费者行为正从计划购买转向体验购买，决策更趋 “瞬时化” 4、电商供需匹配逻辑已从 “人找货” 升级为 AI 驱动的 “货找人”，精准触达潜在需求 5、消费决策链条向 “事前 - 事中 - 事后” 全链路延伸，不再局限于购买环节 6、AI 导购核心价值是 “理解 + 预判场景化需求”，而非单纯商品推荐 7、AI 为 DTC 电商赋能，实现个性化服务、智能客服与供应链反向优化 8、AI 已渗透电商选品、营销、物流、售后等全链路运营环节，成标配工具 9、平衡 AI 精准推荐与用户隐私安全、建立信任，是行业需持续解决的核心问题 10、未来电商将在 AI 推动下，从 “满足已知需求” 转向 “创造潜在需求”，走向精细化体验竞争 思考点 1、AI 驱动电商从 “人找货” 转向 “货找人”，企业需在哪些环节调整运营策略以适配这一逻辑转变？ 2、面对消费决策全链路延伸的趋势，AI 如何助力企业打通 “事前 - 事后” 关键触点，提升用户粘性？ 3、平衡 AI 精准服务与用户隐私安全时，需从技术、制度层面建立哪些核心保障机制？

技术浪潮正以前所未有的力量重塑营销行业。从互联网与大数据的普及，到生成式人工智能的崛起，每一次技术突破都在改写营销的运营逻辑，催生新的产业生态。 本期播客为《生成：AI生产力重构营销新范式》新书解读第五章，聚焦营销运营的重塑历程：解析大数据、可寻址、云计算如何构成数字营销的技术基石，探讨广告技术（Adtech）与营销技术（Martech）的生态演变，揭示技术平权化带来的行业变革，以及生成式人工智能对营销生产关系的重构。 共谈嘉宾： 谭北平 — 营销科学家 MSAI联合主播 / 秒针营销科学院院长 钱峻 — 营销科学家 MSAI 联合主播 / MSAI M360 创+平台创始人 SHOWNOTES： 1:13 《生成》第五章：营销运营的重塑，不断涌现的营销新技术的发展和普及。 2:26 大数据、可寻址和云计算在数字营销中的应用与发展。 4:43 可寻址的在中国市场上也有非常多的应用，但可寻址技术和隐私是密切相关的。 7:55 云计算是通过互联网按需提供可扩展计算资源的服务模式。 8:54 数字化技术发展首先影响的是广告产业。 17:27 中国的营销技术生态是一个多元化和深层次的过程。 21:25 生成式人工智能将给营销带来了营销的变革，改变了营销的生产关系。 23:22 从效果型营销，到电商营销，再到社媒营销，中国从追赶者变成并驾齐驱。 25:25 随着人工智能的发展，平权化可能会更加的走向极致。 29:06 一定不要走到技术的对面去，技术的发展是不可逆的潮流。 一、数字营销的三大技术支柱：重构营销的 “基础设施” 数字营销的爆发并非偶然，而是建立在大数据、可寻址与云计算三大技术的协同之上。这三大技术如同营销的 “水电煤”，为精准化、智能化运营提供了底层支撑。 1. 大数据：让营销从 “模糊猜测” 到 “精准洞察” 大数据并非简单的 “数据量大”，而是涵盖数据采集、预处理、分析的完整技术体系，其 “大量、多样、高速、真实” 的特性，彻底改变了营销的决策方式。 * 在营销场景中，企业通过社交媒体、用户日志、交易记录等多渠道采集数据，经清洗后挖掘出用户偏好、行为规律等关键信息，进而实现用户画像绘制、精准推送等应用。例如，电商平台通过分析用户浏览轨迹，能在毫秒级时间内推送其潜在感兴趣的商品。 * 更重要的是，大数据让 “用户行为可追溯” 成为可能，为后续的广告归因分析、营销策略优化提供了数据依据。 2. 可寻址：实现 “人与设备” 的精准连接，但暗藏隐私博弈 可寻址技术的核心是为用户或设备分配唯一标识符，让企业能跨场景识别同一用户，是 “千人千面” 营销的前提。 * 其应用早已渗透到生活中：手机号作为最基础的标识符，通过加密和用户授权机制，支撑了短信营销、会员体系等场景；智能电视则通过广告可见度、完播率等指标，实现了跨设备的统一测量。 * 但这把 “双刃剑” 也引发争议：微信生态中，同一用户在不同小程序的 ID 被隔离，正是平台为平衡精准营销与隐私保护的妥协，反映了技术发展中 “效率” 与 “伦理” 的永恒博弈。 3. 云计算：为营销降本增效的 “隐形引擎” 云计算通过互联网按需提供算力和存储服务，让中小企业也能享受巨头级的数据处理能力。 * 阿里云为商家提供的市场趋势预测、腾讯云的个性化推荐，本质上都是通过云计算将大数据能力 “普惠化”。企业无需自建复杂机房，即可快速部署营销自动化工具，大幅降低技术门槛。 * 更关键的是，云计算与大数据、AI 的融合，推动营销从 “事后分析” 转向 “实时响应”，例如直播电商中，系统能根据实时成交数据动态调整推荐商品。 二、广告技术与营销技术：构建营销的 “产业生态网” 技术的落地催生了庞大的产业生态。广告技术（Adtech）与营销技术（Martech）的崛起，分别从 “流量交易” 和 “用户运营” 两个维度，构建了营销的新型协作网络。 1. Adtech：广告产业的 “数字化交易革命” 广告技术的核心是通过程序化交易提升广告投放效率，其生态由需求方平台（DSP）、供应方平台（SSP）、广告交易平台等角色构成，形成了一套精密的 “广告买卖机制”。 * DSP 代表广告主，通过算法在海量库存中锁定目标用户；SSP 代表媒体，负责广告位的最优价售卖；而实时竞价（RTB）机制则让每一次广告展示都能以市场最优价成交。 * 这种模式彻底颠覆了传统 “排期购买” 的粗放模式，例如 Lumapartner 的广告技术全景图所揭示的，全球广告产业已形成万亿级规模的数字化交易网络。 2. Martech：企业与用户的 “直接连接通道” 与 Adtech 聚焦 “流量购买” 不同，Martech 更强调企业通过自有触点（官网、APP、社交账号）与用户直接互动，其核心是 “客户资产私有化”。 * 营销自动化工具让邮件、社交帖子等内容能按预设规则自动推送，大幅提升运营效率；客户关系管理（CRM）系统则像 “客户档案库”，记录每一次互动历史，支撑个性化服务；客户数据平台（CDP）则整合多渠道数据，构建统一的客户视图。 * 中国企业在此领域已展现领先优势：阿里通过 CDP 整合电商、支付数据，帮助品牌实现 “从认知到复购” 的全链路运营；腾讯的社交营销工具则让品牌能在微信生态内完成 “种草 - 转化 - 留存” 的闭环。 三、技术平权与 AI 革命：营销的 “去中心化” 未来 技术的终极意义不仅是提升效率，更是打破壁垒。从数字化到智能化，营销正经历 “权力再分配”，而生成式 AI 将加速这一进程。 1. 平权化：让 “人人皆可做营销” 成为现实 营销技术的普及正在瓦解 “技术垄断”：过去只有大企业能负担的用户分析工具，如今通过 SaaS 化服务向中小企业开放；一线销售、门店经理能通过简单操作，基于本地数据定制营销活动。 * 这种平权甚至催生了 “DToC 品牌” 的崛起 —— 中小品牌无需依赖传统渠道，通过私域运营、内容营销就能直接触达消费者，蚕食宝洁等巨头的市场份额。未来，“一人公司” 运营品牌的场景将不再遥远。 2. 生成式 AI：重塑营销的 “生产关系” 生成式 AI 不止是工具，更是营销生产关系的重构者： * 它提升了营销的 “生产力”：文案生成、图像设计等基础工作可由 AI 完成，营销人员得以聚焦策略与创意； * 它改变了 “组织架构”：去中心化的营销模式下，每个员工都能成为品牌传播节点，企业通过知识共享平台让一线洞察快速转化为营销策略； * 它重构了 “生态博弈”：掌握数据与 AI 能力的平台方话语权增强，但企业可通过私域建设（如餐饮品牌的会员系统）掌握自主数据，避免被平台 “卡脖子”。 技术不是对立面，而是 “进化伙伴” 从电视台时代的 “大众传播”，到互联网时代的 “精准投放”，再到 AI 时代的 “个性化交互”，营销的每一次飞跃都源于对技术的拥抱。 面对不可逆的技术潮流，企业和营销人需牢记：技术的价值不在于 “替代人”，而在于让人的创意与洞察更高效地落地。唯有将技术视为 “进化伙伴”，才能在营销的变革浪潮中始终立于潮头。 TAKEAWAY 1、数字化技术持续重塑营销运营方式，已成不可逆潮流。 2、大数据、可寻址、云计算是数字营销的核心支撑技术。 3、大数据实现用户行为记录与分析，支撑精准营销应用。 4、可寻址技术实现精准连接，但伴随隐私保护争议。 5、云计算助力营销高效化、个性化，降低企业技术门槛。 6、广告技术生态通过程序化交易提升广告投放效率与精准度。 7、营销技术聚焦企业与消费者直接连接，核心模块协同运作。 8、中国营销技术生态呈现多元化、智能化、人性化发展特点。 9、技术平权化让更多人参与营销，专业营销人员价值升级。 10、生成式人工智能将全面变革营销生产力与生产关系。 思考点 1、大数据、可寻址和云计算如何协同推动营销从传统模式向数字化转型？ 2、技术平权化在营销领域的具体体现是什么，对行业角色分工有何影响？ 3、生成式人工智能相比过往技术，将从哪些核心层面改变营销的生产关系？