從內(nèi)容創(chuàng)作到軟件編程再到顧客細(xì)分，人工智能（AI）的應(yīng)用熱潮方興未艾。然而，盡管媒體、分析師和高管們圍繞AI如何影響企業(yè)進(jìn)行了大量猜測，但要看出組織在何處取得了實際成效，仍非易事。為了深入了解當(dāng)前AI在營銷領(lǐng)域的部署及其回報情況，《首席營銷官調(diào)查》（The CMO Survey）抽樣訪談了316家營利性美國公司的營銷負(fù)責(zé)人，請他們評價在營銷中應(yīng)用AI對公司業(yè)績產(chǎn)生了何種影響。在這些營銷負(fù)責(zé)人中，有95.6%任副總裁或更高級別職位。據(jù)其報告稱，AI應(yīng)用在三個關(guān)鍵領(lǐng)域取得了顯著成效：銷售生產(chǎn)力提高6.2%，顧客滿意度提升7%，營銷管理費(fèi)用則減少了7.2%。

考慮到所取得的這些積極成效，我們深入分析了調(diào)查結(jié)果，以了解哪些因素提高或削弱了AI的回報。我們發(fā)現(xiàn)，AI投資的回報因AI工具引入時間、公司所處數(shù)字化轉(zhuǎn)型階段及其AI試驗水平的不同而各異。下面我們仔細(xì)分析一下這些數(shù)據(jù)，看看營銷人員可以從中得到何種啟示。

AI的引入與回報曲線

調(diào)查的一個重要發(fā)現(xiàn)是，大多數(shù)組織在營銷工作中引入AI的歷史并不長。結(jié)果表明，60.4%的公司在營銷中使用AI的時間不足一年，17.9%的公司使用了一年，18.7%的公司使用了兩到五年，只有2.9%的公司使用AI超過五年。

為什么這么多組織起步緩慢？原因是訓(xùn)練和部署AI數(shù)據(jù)模型成本高、投入大，而且非常復(fù)雜，這導(dǎo)致很多公司在將AI技術(shù)推廣到業(yè)務(wù)部門時遭遇挑戰(zhàn)。不過，ChatGPT在2022年11月的推出，讓嘗試應(yīng)用AI工具變得更加容易。領(lǐng)導(dǎo)者開始探索生成式AI在整個組織內(nèi)部廣泛應(yīng)用于創(chuàng)新、優(yōu)化任務(wù)以及實現(xiàn)特定業(yè)務(wù)流程的可能性。Gartner咨詢公司預(yù)測，到2026年，使用生成式人工智能API（應(yīng)用程序編程接口）或部署生成式AI應(yīng)用的企業(yè)將超過80%。這個比例較2023年的5%顯著增多。

在回報方面，AI的引入時間至關(guān)重要。不過，根據(jù)《首席營銷官調(diào)查》的數(shù)據(jù)，AI應(yīng)用力度和專業(yè)知識的增加，并未按預(yù)期軌跡持續(xù)提升回報。相反，在公司部署AI模型從不足一年到滿一年的過程中，AI帶來回報的增速會加快。然后，AI的回報在第二年到第五年間減弱，并在五年后再次加速提升。

這種現(xiàn)象作何解釋？在第一年，公司通常會部署一些基礎(chǔ)版本（minimum viable product， MVP），并通過展示其投資回報率來爭取推廣AI項目所需的預(yù)算。通常的做法是先在特定的業(yè)務(wù)用例中應(yīng)用，然后推廣到多個職能部門或整個企業(yè)。IT和數(shù)據(jù)團(tuán)隊在獲得高層支持和推廣投資后，會致力于建立AI能力，比如部署更多的數(shù)據(jù)模型以優(yōu)化不同的用例，培養(yǎng)機(jī)器學(xué)習(xí)運(yùn)營（MLOps）能力，并在模型走偏時進(jìn)行監(jiān)控和再訓(xùn)練?？紤]到所需的時間和學(xué)習(xí)過程，這項繁重工作在第二到第五年間會抵消正收益。然而，到第五年時回報將翻倍，這可能會讓投入看起來物有所值。

數(shù)字化轉(zhuǎn)型階段與AI回報的關(guān)系

公司在探索數(shù)字化轉(zhuǎn)型時，領(lǐng)導(dǎo)者會付出大量精力去搞清楚AI在何處適用，以及在哪些地方能夠發(fā)揮最大效果。公司實施數(shù)字化轉(zhuǎn)型的過程可分為四個階段：

● 起步期——采取初步行動，對轉(zhuǎn)型進(jìn)行設(shè)計和可視化

● 發(fā)展期——構(gòu)建整合前的數(shù)字化組件

● 整合期——在公司內(nèi)部全面整合數(shù)字化投資

● 建制期/成型期——利用數(shù)字化投資推動和評估營銷決策

在每個階段中，我們再次看到，AI投資回報曲線隨時間推移呈現(xiàn)非線性變化。在起步期實現(xiàn)小幅回報，然后在發(fā)展期（隨著銷售生產(chǎn)力和顧客滿意度的提高）回報翻倍。這些回報在公司進(jìn)入整合期時會減少，而在建制期/成型期達(dá)到最高水平。你在考察相關(guān)的營銷管理費(fèi)用削減幅度時也會看到類似的軌跡。

整合需要很大的投入，因為公司需要設(shè)法將組織內(nèi)的不同系統(tǒng)連接起來，使其能發(fā)揮更大的效能。這需要跨職能以及跨部門的合作，而在大多數(shù)組織中這都是兩個巨大的挑戰(zhàn)。這里的啟示在于，營銷領(lǐng)導(dǎo)者應(yīng)當(dāng)承擔(dān)從發(fā)展期到整合期的過渡成本，以實現(xiàn)進(jìn)入建制期/成型期后的高收益。

試驗推動AI取得成功

數(shù)字化轉(zhuǎn)型成功的一個驅(qū)動因素是采用試驗的方法。根據(jù)《首席營銷官調(diào)查》，35.6%的營銷管理者通過試驗方式了解營銷活動對顧客的影響，相比2020年6月的31.4%有所上升。

雖然這些結(jié)果顯示出一定的增長，但這一比例仍然較低，大多數(shù)公司對試驗的使用率僅處于中等水平——這種使用率并未帶來最高水平的AI回報。相反，我們發(fā)現(xiàn)，報告稱至少有一半時間用于試驗的公司，在銷售生產(chǎn)力、顧客滿意度和營銷管理成本方面的AI回報最高。

探索AI在營銷工作中的戰(zhàn)略性應(yīng)用

根據(jù)我們的調(diào)查數(shù)據(jù)，營銷組織使用AI的最常見方式是內(nèi)容個性化定制（52.8%的公司）和內(nèi)容創(chuàng)作（占49%）。然而，這些最常見的應(yīng)用方式，并未在銷售生產(chǎn)力、顧客滿意度和營銷管理費(fèi)用上帶來最可觀的回報。

數(shù)據(jù)顯示，以雖不常見但更具戰(zhàn)略性的方式使用AI，可以改善公司的回報狀況。這類方式包括通過優(yōu)化營銷內(nèi)容和時間提高投資回報率（僅36.6%的公司使用）、利用預(yù)測分析獲取顧客洞察（32.9%）、制定目標(biāo)決策（31.7%）、應(yīng)用會話式AI提供客戶服務(wù)（26.4%）、提升數(shù)據(jù)分析和報告能力（24.8%）、深化顧客細(xì)分（21.5%）、提供最佳后續(xù)推薦（4.9%）和優(yōu)化語音搜索（3.7%）。這里的啟示在于，營銷人員應(yīng)跳出常見的AI應(yīng)用方式，確定戰(zhàn)略性使用AI的方法，從而給整個組織帶來深遠(yuǎn)影響。

人工智能是一項顛覆現(xiàn)有系統(tǒng)的挑戰(zhàn)性技術(shù)。這種高度的變革性意味著，當(dāng)營銷負(fù)責(zé)人采用新的組織和決策方式時，回報可能并不確定?！妒紫癄I銷官調(diào)查》的結(jié)果顯示，成功利用AI的公司提高了銷售生產(chǎn)力和顧客滿意度，并降低了營銷管理費(fèi)用。盡管在剛引入AI時，這些收益可能并不會立刻顯現(xiàn)，但隨著時間的推移，數(shù)字化轉(zhuǎn)型、營銷試驗以及對AI工具的戰(zhàn)略性和差異化應(yīng)用，將迅速提升回報的增長潛力。