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5張圖,看懂AI重塑營銷的底層邏輯

2025-07-08

作為通用技術,AI對營銷的變革是全面的、深入的。

我們知道它會重塑營銷,但如何重塑?底層的邏輯鏈條是什么?并不清楚。

從學理的視角,營銷作為需求和供給的平衡術,AI介入后,價值發現、價值匹配、價值交付、操作系統等多個環節都會發生根本性變化。

這些變化是什么?將如何演變?

在《生成:AI生產力重塑營銷新范式》新書發布會現場,書籍作者,復旦大學管理學院市場營銷學系教授、博士生導師、系主任金立印,基于書中內容,對這個過程做了完整拆解。

秒針營銷科學院整理后,通過5張圖,帶大家看懂AI變革營銷范式背后的邏輯。

整理〡秒針營銷科學院

觀點〡金立印

營銷的核心:需求和供給的匹配

談到營銷,我們的第一反應,是它是專業且龐雜的系統,是萬億規模的大市場,是700頁的《營銷管理》都不足以講透徹的專業學科。

但去表及里,用簡單的思維看營銷的內核,營銷,無外乎需求和供給的平衡,從需求到供給,需要經歷價值發現、價值匹配、價值交付三個主要流程。

通過市場洞察,了解用戶需求,這個過程實際上就是價值發現的過程。

企業有效的組織供給,最終將產品、服務、體驗、內容等匹配和交付給用戶,就是價值匹配和交付的過程。

整個流程中需要應用一系列的方法、理論和工具,就是“營銷操作系統”。

5張圖,看懂AI重塑營銷的底層邏輯

AI:正在打破營銷生產力不可能三角

AI作為新的革命性技術,正在重構生產力和生產關系,也將帶來需求洞察、供給匹配、價值交付以及營銷的操作系統等關鍵環節的根本性變化。

過去,尋找能力強、價格低、忠誠度高的營銷員工是一個不可能三角,但AI將突破這一限制,它不僅能力強、價格低、忠誠度還高,在許多營銷任務中都顯示出了強大的能力,傳統意義上的營銷不可能三角正在被打破。

AI不僅能改善用戶交互體驗,提升企業營銷流程的效率,還在某種程度上改變了營銷員工的綜合能力,種種能力疊加,有望大幅提升營銷的效率和效能。

5張圖,看懂AI重塑營銷的底層邏輯

營銷范式演進:AI帶來第三次轉換

AI生產力推動的營銷操作系統,價值發現、匹配和交付方式的變化,正在推動營銷向智能化新范式轉型。

從營銷理論視角看,這是第三次范式轉換。

第一次是轉換是20世紀五六十年代的工業經濟時代,高速公路、電視等媒體的普及,讓線下店和大規模的品牌廣告投放成為營銷的主操作系統,企業通過消費者訪談、調研來發現價值,最終通過大型超市或門店規模化提供產品和服務。

典型的消費場景是一家人開車到沃爾瑪買寶潔或聯合利華等占據心智的大品牌的產品。

第二次轉換是2000年左右開始至今的數字營銷時代,以互聯網、電商和用戶的主動搜索為基礎操作系統,用戶通過在互聯網上的瀏覽、點擊和下單行為反向告知企業它需要什么,企業通過電商和物流搭建的基礎設施提供產品、服務和體驗。

到了AI時代,變化更加明顯。

消費者已經養成了AI搜索的習慣,未來AI搜索的比重還會上升,AI+聊天機器人會逐漸成為新的營銷操作系統

價值發現也會從數字化時代的“你告訴我你需要什么?”演變為“消費者和AI在交互中找到自己需要什么”,交互成為價值發現的新形態

5張圖,看懂AI重塑營銷的底層邏輯

基于此可以預判:接下來,更多的流量將從搜索轉向AI交互,企業的營銷預算也會逐漸向AI傾斜。

AI重塑營銷范式的根本原因,在于營銷的3個內核要素——價值發現、價值匹配、價值交付都發生了根本性變化。無論是營銷戰略、組織、流程,還是營銷的操作系統,接下來都將出現顯著變化。

5張圖,看懂AI重塑營銷的底層邏輯

AI不是簡單的“技術工具”而是種“社會存在”

目前,在營銷領域,很多人對AI的理解,局限于它是一種新技術、一種效率工具。

技術革命將不可逆轉地改變營銷的范式,目前我們確實將更多的視線聚焦于用AI提效,但事實上,AI不僅僅是技術工具,它還是一個“社會存在”和“交互主體”。

有研究發現:

當人們知道他們的行為會用于訓練AI時,他們會調整自己的行為。在與AI系統互動時,人類會表現出較少的社會期望行為,并且更容易作弊。人們甚至愿意付出代價以避免與AI互動。人們會調整他們的行為來訓練AI提出公平的提議,不論他們是否能直接從AI的訓練中受益。

這些發現表明,人們對AI系統的存在非常敏感,也從內心的希望AI是善良的。

如果把AI當成“社會存在”和“交互主體”,而非簡單的技術看看,價值觀指引就非常重要,尤其對于未來AI主導的營銷時代。正如人工智能專家朱松純教授所言:

從研究人工智能的角度來看,智能體(包括人、人工智能等)都不能被物化成為一個物理系統的元素,而應該由主觀的價值體系來主導。研究通用人工智能的關鍵在于為主觀的“心”建模。

5張圖,看懂AI重塑營銷的底層邏輯

AI智能體不應僅僅被視為技術存在和效率工具,更應被視為社會存在與生態伙伴。

盡管AI在生產力方面具有強大的能力,但如何善用這種能力仍是我們需要共同思考的問題。

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