品友互动-2019年AI营销案例白皮书-2019.8-52页_2mb

AI营销白皮书总结

核心内容

AI营销是通过人工智能技术，如深度学习、自然语言处理和知识图谱，对营销的关键环节进行优化与赋能，包括品牌定位、用户画像、内容管理、个性化推荐、智能测试和CRM等。其核心价值在于数据激活、用户洞察、智能优化、效果追踪和创意自动化。

主要观点

1. AI营销的发展趋势：

   • 数据和技术对营销全链路的影响越来越深，实现从用户分析到内容生成、投放和效果监测的智能化。
   • 品牌方自建第一方智能营销平台成为主流趋势，强调数据透明和私域管理。
   • 人机分工更加科学，人工注重战略制定，AI处理数据和执行任务。

2. AI营销的关键挑战：

   • 数据安全问题凸显，需重视用户隐私保护。
   • 缺乏既懂营销又懂技术的复合型人才。
   • 行业标准尚未建立，导致市场混乱。
   • 营销黑盒问题仍然存在，需借助新技术如区块链提升透明度。
   • 数据连接性问题，数据孤岛阻碍AI营销的深入发展。

关键信息

AI营销全链路解决方案

1. 数据管理平台DMP/CDP：

   • 整合内外部数据，形成统一ID，支持精准用户识别。
   • 数据清洗、分析、激活是关键，确保数据质量与有效性。
   • 成功的DMP/CDP项目需有C级高层参与，与具备大数据处理能力的平台合作。
   • 以终为始的场景意识，明确目标后进行数据收集和分析。

2. 内容管理平台CMP：

   • 批量化管理创意素材，提升内容推荐的精准度和点击率。
   • 基于元素级创意分析，设置最优创意展现规则路径。

3. 一站式智能媒介管理平台AlphaDesk™：

   • 全触点、全透明、全智能，提升广告投放效率。
   • 支持多种媒体形式和多级智能退量算法，优化投放策略。
   • 实现跨平台联合频控，合理分配预算，提升UV覆盖效率。

AI营销经典案例

1. 苏宁易购：

   • 通过人群打分模型和天气定向技术，提升移动端订单转化率125%。
   • ROI提升41%，实现精准营销。

2. 迪卡侬：

   • 利用LBS和动态创意，CTR提升近30%。
   • 实现线上与线下用户引流，提升品牌曝光和转化。

3. 携程：

   • 基于人群算法模型和动态出价，提升访客转化。
   • 实现多维度数据反哺，提升营销效率。

4. 去哪儿：

   • 采用交叉数据校验和动态频控，实现ROI超过147%。
   • 提升UV覆盖效率，优化用户触达。

5. 高露洁：

   • 借助DMP和AI技术，CTR提升46%。
   • 实现精准人群识别与触达，优化投放策略。

6. 亿滋：

   • 实现多品牌UV覆盖提升26%，CPUV降低21%。
   • 通过多DMP和PDB技术优化流量管理，提升营销效果。

7. 百威：

   • 利用定制人群包和实时创意生成，CTR提升15.7%。
   • 实现世界杯期间的精准营销，提升品牌影响力。

8. 飞利浦：

   • 通过全链路智能营销，UV覆盖效率提升20%。
   • 实现多品牌协同，优化媒介策略。

9. 优信二手车：

   • 采用PDB投放模式，UV覆盖提升85%。
   • 实现不同城市差异化投放，激发市场潜力。

10. 东风日产：

    • 通过DMP指导PDB投放，官网有效访客率提升45%。
    • 实现多车型精准营销，优化用户转化路径。

11. 某知名社交电商：

    • 采用多方数据标签和PD合作模式，CPAT下降50%。
    • 实现用户拉新和APP下载转化，提升营销效率。

行业趋势与展望

• 从CMO到CGO：营销决策者需要转变思维，注重增长与数据整合。
• 技术与营销的融合：AI技术与营销策略结合，推动营销生态的智能化。
• 数据驱动：数据成为核心资产，需打通内外部数据，实现精准触达与策略优化。
• 人才需求多元化：既懂营销又懂技术的人才成为关键，推动AI营销的发展。

结论

AI营销正在成为推动品牌增长的重要工具，其核心在于数据的整合与智能化应用。随着技术的不断成熟和市场对AI接受度的提升，AI营销将在未来发挥更大的作用。然而，行业仍需解决数据安全、人才缺口、标准缺失和数据连接性等问题，以实现更高效、更精准的营销实践。