陈宇新 陈璐 林昊 / 文

营销是 AI 落地应用的前哨站。自 ChatGPT 发布以来，生成式 AI 迅速渗透至文案生成、策划提案、视觉设计等营销环节。随着图像、音视频等多模态能力的成熟，AI 在营销全链路中的角色愈发多元。

然而不同行业的品牌主对 AI 的应用路径却各有侧重：有的聚焦线索识别，有的追求内容效率，有的则致力于客户关系深化。

这背后反映出一个关键现实：AI 在营销中的价值高度依赖于具体情境。管理者亟需一套系统性思维，以厘清 " 在什么条件下、以何种方式、将 AI 用于哪些环节 " 才能真正释放其潜力。

本文基于行业实践，提出由 " 内部 / 外部 " 与 " 技术 / 战略 " 交叉构成的分析框架，试图帮助企业在复杂环境中精准定位 AI 营销的发力点。

我们将影响 AI 营销落地的关键因素归纳为两个维度：一是内部与外部的视角维度，内部视角关注企业自身的资源、能力与选择，外部视角关注行业环境、市场结构与用户行为；二是技术与战略的视角维度，技术视角关注 AI 能力是否可用、是否匹配实际需求，战略视角关注企业或行业是否将 AI 视为关键手段，以及如何配置资源。两个视角交叉结合共同构成了理解 AI 营销差异化的图谱。

内部视角 + 技术视角：企业 AI 基础设施完善程度

AI 营销的起点并非算法本身，而在于企业是否具备运行 AI 的 " 土壤 "。即使技术先进，若缺乏数据、系统或流程支撑，AI 也难以落地生根。

数据资产是基石。瑞幸咖啡之所以能实现远超同行的个性化推送与权益分发，根本在于其从很早就以科技公司逻辑构建数字化体系——通过小程序与 APP 沉淀超 2 亿用户的行为与交易数据。这些全链路的高质量数据使 AI 模型能精准识别偏好、预测复购，进而驱动营销自动化。反观大多数传统奶茶品牌，以供应链优化和门店选址为核心发展依据，用户数据采集薄弱，即便引入 AI 工具，也因 " 无米之炊 " 而效果有限。

有时，企业并非没有数据资产，而是因组织原因散落在企业内部互不联通。新能源汽车营销依赖三大垂直平台的线索采买，然而，目前车企普遍采用多品牌、多价格带的运营模式，这使得集团层面常常出现线索重复采购的问题。某头部车企打通各子品牌用户库，基于 AI 能力做线索去重，平均每年节省数亿元营销费用。

技术集成能力同样关键。AI 营销往往需要与 CRM（客户关系管理）、CDP（客户数据平台）、广告投放平台等系统打通。例如，高端医美机构利用 AI 分析会员消费周期，自动推荐二次项目，前提是客户数据已在智能 CRM 中结构化存储。若系统割裂、接口封闭，AI 只能停留在单点实验，无法形成闭环。

AI 能否在企业营销时 " 跑起来 "，取决于数据、系统与技术三者的协同程度。没有扎实的内部技术底座，再宏大的 AI 愿景也只是空中楼阁。

外部视角 + 技术视角：AI 技术边界与行业营销需求边界的匹配

即使企业具备技术能力，AI 是否 " 值得用 "，还需看其能否有效回应特定行业的营销痛点。不同行业对内容真实性、合规性、用户交互深度的要求差异决定了 AI 的适用边界。

技术适配性不等于技术先进性，还受限于产品特性。快时尚服装行业对营销素材需求极大，尤其是电商场景。但 " 一键模特生图 "" 虚拟试穿 " 等高阶生成应用长期效果不佳。原因在于服装对版型、材质、光影的真实还原要求极高，而当前生成式 AI 尚难保证营销物料与实物的一致性。因此，企业必须正视技术的能力边界，在可行范围内优先落地如 " 背景更换 ""AI 调色 " 等基础功能。

反之，当技术与需求高度契合时，AI 可释放巨大价值。对于大多数快消品而言，从营销事件发起时需要面临大量来自不同渠道的多模态、非结构化数据的处理工作，LLM 工具成为扫描社媒评论区、红人账号互动信息、行业前沿动态，并据此形成总结报告的生产力保障；更遑论大量的素材内容制作、广告计划的投放管理以及后续的用户运营。AI 能力极大地适配了这些企业的营销需求。所以我们会看到可口可乐、宝洁这样的公司常跑在 AI 营销应用的前沿。

可见，AI 不是解决营销问题的万能钥匙，其价值大小取决于能否在特定行业的需求范围内解决真实问题。

内部视角 + 战略视角：企业对 AI 营销的战略取舍

企业是否采用 AI 营销，首先是一个战略选择问题。有些企业主动拥抱，将其作为核心竞争力；有些则因独特优势，能够避免依赖外部 AI。

战略优先级决定资源倾斜。华润三九在 OTC 药物同质化竞争中，采取 " 广覆盖、强渗透 " 的营销战略：通过高频广告建立 " 感冒药 =999" 的心智关联。在此逻辑下，AI 被用于批量生成短视频、优化投放组合、加速 A/B 测试，服务于规模化内容生产与渠道效率。其战略本质是 " 用快消逻辑做药品 "，AI 只是执行工具。

独特禀赋可替代 AI 依赖。特斯拉从不投放传统广告，也不依赖第三方流量。其营销的核心发动机是马斯克这个超级个人 IP、自身极具辨识度的产品外观设计以及自建的直销体系。

AI 在特斯拉营销中的最大体现，可能是其通过自有生态以及长期积累的海量车机交互数据感知用户偏好，并在社交媒体上通过 Agent 或 ChatBot 交互的方式进行内容在线推送和分发。这种 " 非典型 " 路径表明：当企业拥有足够特殊的品牌势能时，AI 之于营销更多是锦上添花的作用。

战略选择也体现在对实际情况的取舍上。部分企业虽具备数字化基础，但出于利润保护或渠道平衡考虑，对线上 AI 营销持谨慎态度。例如，有些企业可能因为担忧 " 线上抢客户 " 会冲击经销商体系，宁愿牺牲短期转化效率，也不愿全面转向 AI 驱动的 DTC（直接触达消费者）模式。

因此，AI 营销的深度，不仅看能力，更看意愿。技术上的 " 能不能 " 固然重要，但战略上的 " 要不要 "，往往更能起到决定性的影响。

外部视角 + 战略视角：消费属性、行业竞争与监管对策略的塑造

最终，企业的 AI 营销策略无法脱离其所处的外部环境。行业结构、监管框架与用户行为共同定义了 " 什么策略有效 "。

消费属性是底层逻辑。我们可基于客单价与购买频率构建行业聚类，这有助于更好地理解 AI 在营销中的角色和侧重差异：高频高价（如医美、高端烟酒），重视高潜人群识别与复购激励，AI 扮演了 " 需求洞察引擎 + 关系增强器 " 的角色；高频低价（如快消品），重内容密度与即时转化，AI 是 " 超级内容工厂 + 分发优化器 " 的角色；低频高价（如汽车、3C、大家电），重视长转化链路管理，AI 是 " 创意资源池 + 互动伴随者 "；低频低价（如小家电、个护），重视低成本获客，AI 充当的是 " 智能投放助理 + 轻量生产力工具 "。

竞争格局会带来 AI 营销策略的进一步细化。以电商行业为例，在蓝海阶段，头部主播带货模式新颖，用户对这种模式的认知尚处于初级阶段，市场处于红利期。品牌方关注 " 如何把新模式跑通 "，AI 价值聚焦在趋势洞察、用户画像。随着越来越多参与者涌入，行业进入红海时期，流量成本激增，竞争白热化，转化率成为核心指标。AI 的核心价值转向投放自动化、内容批量化生成和 ROI 的优化。

再比如家清行业（如洗衣液、洗洁精）产品功能同质化严重，用户忠诚度低。即便 AI 能精准圈选人群，也难以促成转化，因为消费者决策几乎无差异化依据。立白等龙头企业认为，面向消费者的 AI 营销 ROI 极低，反而更依赖线下分销与促销拦截。类似地，售后自动化虽可降本，但因家清产品售后价值微弱，企业普遍不愿投入。

监管环境则划定行动边界。金融、医疗等行业因很强的合规要求，限制了 AI 在话术生成、用户触达等方面的自由度。以 OTC 药品为例，国家明令禁止明星代言，传统营销手段受限。三九感冒灵转而利用 AIGC 技术，将品牌植入影视剧角色，并通过二次创作生成合规宣传内容。这既规避了监管风险，又实现了情感化传播。在此场景中，AI 的价值不在于 " 更高效 "，而在于帮助企业 " 找到新出路 "。

因此，企业制定 AI 营销策略时必须回答：" 我的行业允许我做什么？用户期待我做什么？对手正在用 AI 做什么？" 这些问题的答案往往不在会议室内，而在外部市场。

写在最后

AI 在营销中的应用从来不是单纯的技术问题，而是一个系统性问题。

单一维度的优化，如仅提升算法、仅增加预算等，长期来看难以持续奏效。企业唯有将内部能力与外部环境、技术可行性与战略意图统筹考量，才能制定出既务实又前瞻的 AI 营销路径。

本文提出的交叉视角分析框架，正是为此提供一种结构化思考工具。

若企业技术底座薄弱，应优先夯实数据与系统（内部 + 技术）；若行业与 AI 天然错配，需重新评估投入优先级（外部 + 技术）；若战略上未将营销视为核心战场，AI 难有施展空间（内部 + 战略）；若忽视行业规则与用户逻辑，再先进的 AI 也会水土不服（外部 + 战略）。

未来随着 AI 能力的持续进化，技术的边界将进一步拓宽。例如，AIGC 的效果和质量会持续提升，基于 AgenticAI 的营销系统将有可能重新定义营销组织的结构和营销业务流程，生成式引擎优化（GEO）正在成为新兴的自然流量入口，并对品牌在 AI 搜索中的呈现和表达提出了新的要求。

这些动态的技术变化将时刻影响企业本身的营销节奏和营销策略。但不变的是：成功且有效的 AI 营销始终源自企业对 " 目标人群在何种环境下、为何而用 " 的深刻理解和恰当的传播方式选择。

（陈宇新系上海纽约大学商学部主任、大湾区人工智能应用研究院合作专家，陈璐系大湾区人工智能应用研究院高级研究员，林昊系大湾区人工智能应用研究院助理研究员）