艾瑞-2018年中国AI%2b营销市场研究报告-2018.12-49页-2mb

中国AI+营销市场研究报告总结

核心内容

中国AI+营销市场正处于快速发展阶段，技术进步和政策支持是其发展的主要推动力。AI技术通过数据挖掘、自然语言处理、机器学习等手段，优化了营销的各个环节，提升了效率与精准度。同时，产业链各方（广告主、媒体方、第三方服务商）在数据和技术上展开深度合作，推动AI营销的全面落地。

主要观点

• AI+营销发展阶段：从传统营销、互联网+营销、大数据+营销到AI+营销，每个阶段的重心不断升级，最终形成以效率为核心的发展趋势。
• 技术驱动：AI技术在用户洞察、内容创作、创意投放、效果监测和行为预测等方面发挥重要作用，推动营销活动的智能化、个性化。
• 政策支持：国家出台多项政策鼓励AI技术在各领域的应用，但AI+营销仍需更精细化的政策支持。
• 资本环境：尽管AI行业整体资本热度高，但AI+营销因技术不成熟和商业模式待完善，处于试水阶段。
• 产业链协同：广告主、媒体方、第三方服务商形成协同，广告主重视数据挖掘与技术整合，媒体方强化自身技术平台建设，第三方服务商则专注技术与平台建设，提升服务价值。

关键信息

技术应用

• 数据获取：利用网络爬虫、OCR识别、图像识别等技术，实现高效数据采集和处理。
• 自然语言处理（NLP）：用于广告内容的互动化与个性化，提升用户与广告之间的双向交流。
• 机器学习：通过历史数据训练模型，用于广告投放决策和创意生成，提升营销效果。
• 知识图谱：帮助建立用户与品牌之间的关联，优化营销策略。

落地场景

• 用户洞察：通过多方数据整合和深度学习，建立精准用户画像，实现用户行为与兴趣的洞察。
• 内容创作：AI根据用户标签快速生成多样化创意内容，提高转化率。
• 创意投放：AI识别用户偏好，实现跨平台、跨场景的精准投放。
• 效果监测：通过大数据识别虚假流量，提升营销结果的透明度与真实性。
• 行为预测：分析用户行为，预测未来需求，提前布局营销策略。

典型企业与案例

• 360：通过AI技术实现全渠道用户触达，提升广告转化率，如与京东618合作，利用智能创意与互动广告提升品牌影响力。
• 阿里：整合多领域资源，通过AI构建精准用户画像，实现内容与品牌精准匹配，如与东风日产天籁合作，通过AI分析用户兴趣与需求。
• 百度：推出Omni Marketing平台，实现跨媒体、跨场景的智能营销，如与华为合作，通过智能投放提升产品销量。
• 科大讯飞：打造AI营销云产品矩阵，实现多场景营销，如与广汽丰田合作，通过方言互动H5增强品牌与用户的连接。
• 蓝色光标：通过DMP和MIP平台，实现用户精准定位与营销策略优化，如与戴森合作，利用天气数据提升营销效果。
• 品友互动：推出MIP平台，提供全面的营销解决方案，如与广本合作，通过数据整合提升用户生命周期价值。
• 小水智能：利用智能语音机器人提升营销效率，如与万国体育合作，实现用户增长与销售额提升。

趋势与建议

未来趋势

• 流程效率优化：AI技术将营销流程各环节打通，形成闭环，提升整体效率。
• 组织架构优化：AI将减少重复性劳动，营销人员将更专注于策略制定与创意创新。
• 用户数据优化：AI将从行为洞察转向需求预测，实现更精准的智能推荐。

发展建议

• 广告主：应从Adtech转向Martech，重视数据、技术和组织架构的升级，实现用户资产化与数据资产化。
• 第三方服务商：需从单一技术支持转向提供完整解决方案，积累数据资源，提升技术与算法能力，构建全链条服务。

产业链结构分析

• 广告主：依托外部技术支持，深度挖掘自有数据价值，提升营销效率。
• 媒体方：通过数据与技术结合，强化自身竞争优势，探索数据开放共享。
• 第三方服务商：专注于技术与平台建设，提升服务价值与用户体验。

技术与政策支持

• 政策扶持：国家政策推动AI在营销等领域的应用，但需更具体政策支持。
• 技术成熟度：AI技术在营销中的应用尚处于发展阶段，需进一步优化与成熟。

总结

AI+营销正逐步改变传统营销模式，通过技术赋能，提升营销效率与精准度。产业链各方在数据和技术上形成合作，推动行业整体发展。未来，随着AI技术的深化应用，营销将更加智能化、个性化，广告主和第三方服务商需在技术、数据、组织架构等方面持续升级，以应对市场变化并提升竞争力。