菲利普·科特勒｜AI能让营销决策变得更好吗？

人工智能（AI）会是营销的福音吗？

我听到了许多关于AI有所争议的观点。

有负面的看法。神经学家埃里克·霍尔（Erik Hoel）称之为“AI污染”。其他人则称AI是“像噪音一样”。红杉资本（Sequoia Capital）表示，目前的AI投资远远低于预期回报。高盛（Goldman Sachs）也表达了同样的担忧。

其他怀疑论者指出了AI输出中偶尔出现的一些错误，比如称巴拉克·奥巴马(Barack Obama)为穆斯林，或者第17任总统安德鲁·约翰逊在1947年至2012年期间获得了13个大学学位。希望这些情况只是少数的意外事件。

那些认为AI对商业影响有积极作用的人们指出，与“只有人类”的解决方案相比，AI解决方案的生产力要高得多。AI可以加速寻找人类各种疾病的解决方案。AI可以在国际象棋或围棋比赛中击败最优秀的人类。AI可以在5分钟内初步制作出一个30秒的视频广告，而这可能需要广告公司花费一周的时间以及很高的费用成本。

2018年麦肯锡对400多个案例的分析表明，营销算是AI贡献最大价值的领域。2019年8月，美国营销协会（American Marketing Association）报告称，在过去一年半的时间里，AI的实施增长了27%。2020年，德勤报告称，AI可以在以下三个营销领域提供帮助：增强现有产品和服务，创造新的产品和服务，以及增强品牌与客户的关系。

为了加深我们对AI的市场潜力的理解，接下来让我们来看看通用AI和生成AI（如聊天GPT）的区别。

通用AI（General AI）

不少企业让他们的营销人员去学习AI，从而帮助加快或提高公司的决策质量。企业需要确保业务中的一些重要决策是否可以通过机器来生成解决方案，或至少通过“人+机器”的模式来为解决方案做出更好的决策。

以一家开展贷款业务的银行为例。通常情况下，银行的一名高管会专门负责批准贷款。这位高管多年来一直在做贷款审核工作。他已经形成了一个固定的思维框架。他过去的大多数决策都是正向的，但他也做过一些错误的决定，让银行损失了钱。

银行能否建立一种算法，使用这位高管的思维框架，并结合过去的决策结果进行迭代，使得这项贷款业务产出更优的成果？如果将这种新算法应用于新的贷款案例，并且公司取得了更好的结果，那么银行将可以使用这一算法，协助银行负责人做出更具战略性的决策。

生成AI（Generative AI）

2022年11月30日，一家名为Open AI的公司宣布，他们已经创建了ChatGPT。聊天GPT构建了一个大型语言模型（LLM），该模型捕获了世界上大量的历史对话。撰稿人可以输入提示，比如“写一篇关于火星的短文”。几分钟后，打印机就会打印出一些页面，清晰地描写了火星及其特征。或者提示可能是：“写一首关于火星的情诗”，或 “画一幅火星嘲笑地球星系中其他行星的图画” ，又或者“制作一个广告，出售火星上发现的3磅重的石头”等等。

你可以对AI提出包括文章所需的长度、格式、样式、详细程度和语言等需求。待AI反馈文章后，你也可以再次提交更精准的需求，从而提高交付成果的质量。

企业运用AI的不同阶段

一家公司可能热衷于安装AI，但需要很长时间才能精通AI，为什么呢？公司的营销部门可能缺乏AI方面的培训或经验，这些是需要经历一个学习周期的。企业需要聘请一位AI专家进入该部门，或者以咨询的方式聘请专家。同时，营销部门必须与管理和收集所需数据的智能技术（IT）团队建立良好的工作关系。

在早期，企业可以设立一个聊天机器人，它可以自动回答许多常见的消费者问题。在回答消费者提出的问题时，聊天机器人的操作方式很像Siri或Alexis。

下一步是确定一些常规的营销程序，这些程序可以通过自动化来更快更好地完成。使用AI可以更有效地完成部门的任何归档工作，减少人为错误的可能性。

另一个步骤是找到一个重复决策的重要领域，并创建一个算法，可以做出比人类更好的决策。随着时间的推移，算法将自我学习和改进。

另一个早期步骤是在程序化广告购买中实现高速决策的自动化。

AI的另一个用途是根据每个客户的信息进行个性化购买推荐。这被称为建立一个推荐引擎。

在某种程度上，企业将从“任务自动化”转向“机器学习（Machine Learning）”。ML是AI的一个子集，允许计算机在不明确编程的情况下分析和解释数据。ML帮助人们有效地解决问题。当更多的数据被输入到算法中时，算法会学习并提高性能和准确性。

在收集到大量有关客户购买行为的高质量数据之前，ML无法进行。机器将在数据中搜索行为模式及其影响因素，以期获得有价值的消费者洞察。

企业想要的是一个销售流程，能够通过使用实时地理位置数据、有关用户阅读习惯、购物习惯和日常决策的详细信息来管理个人账户。营销人员需要知道用户购买的品牌、尺寸以及频率。销售系统会以高度个性化的方式，在合适的时间和地点给用户发送提醒或特价商品。该系统还将建议顾客何时准备转移到更高价格的项目（追加销售）或应增加另一个购买类别（交叉销售）。

AI可以用来编写营销内容，这些内容可以在社交媒体帖子、电子邮件、博客帖子和标题中传播。除了书面内容，AI还可用于生成图像、音频和视频。

AI可以用来搜索新客户，可以利用公司现有客户的特征（性别、年龄、收入等）来搜索具有相似特征的潜在客户。AI可以用来寻找最有说服力的顾客，并选择最合适的信息，通过聊天、电话、电子邮件或视频发送给对方。

结论

人工智能（AI）在市场营销中具有巨大的潜力。它可以收集有价值的数据，并提取关于买家行为的新见解。它使数据和销售管理软件的开发成为可能。它带来了决策算法更好的发展，而不是仅仅依靠人类的判断。它使得GPT能够快速开发消息、图像和虚拟广告。

对于没有AI的公司来说，现在是时候开始AI之旅了。AI将最终影响营销组合中所有要素的管理，即产品、价格、地点、促销、品牌和营销研究。一些营销人员将不得不转向新的技能和工作，或者被取代。也许会有高昂的成本、错误和一些混乱，但在这个激进创新和快速变化的时代，就利益和生存机会的增加而言，快速开启AI之旅将是值得的。

关于AI和机器学习（ML）以及其他在营销中有用的新发展（如机器人、无人机、区块链、物联网和虚拟实境）的更多细节，请参阅V.Kumar和Philip Kotler的Transformative Marketing: Combining New Age Technologies and Human Insights （“变革性营销：结合新时代技术和人类洞察”）（Palgrave Executive Essentials），2024年。