营销,我拿什么来AI你?

营销,我拿什么来AI你?

来自: 欧阳辰|2017-09-07 696 0

《人类简史》中提到,人类和动物的最大区别在于:人会相信一些共同的价值观,换句话说就是故事(Story)。AI就是这么一个精彩而且绵长的故事。创作AI这个故事的人一定是地球当代最强的营销人。


AI像北京雾霾一样,无孔不入,全天候刺激人们的脑细胞,比往昔的“移动”,“大数据”和“区块链”的故事更为迅猛和持久。在AI弥漫的世界里,不光工程师在学习AI,而且有不少销售、行政和政府官员,都在看Andrew NG的教程,甭管看没看懂,能不能用上,理不理解,反正是晒过朋友圈了,传递正能量了,响应国家的人工智能规划了,而且政治正确了。


本篇文章也有类似的使命或投机之嫌。

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对于AI这个故事,常常有两种看法:职位越高的管理者,越看好AI;越贴近执行层的工程师,越鄙视AI。借用马克吐温对于印度评价的一句话,“对于AI(印度)的任何看法,都是正确的,这是因为AI太复杂”。但唯有复杂,才有魅力。


1.AI到底是什么?


我举个例子,我家旁的商场停车场,以前有两个停车员,一个管理入口开单子,一个管理出口缴费;后来,变成一个人专管缴费,因为入口有车牌子识别系统,AI干掉了一个人的工作;再后来,大部分缴费也通过微信扫码完成,只剩下半个人的缴费工作量。AI正在偷走我们很多的常规工作,当然也给很多数据工程师带来了新工作。

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李开复在一次演讲中,曾经说过“5秒以下的工作都会被人工智能所替代”。这实际上也包括我正在的写文字,AI已经开始撰写很多股评新闻,新闻点击率比编辑写的还高;今年8月份,九寨沟发生地震后25秒,地震局就通过AI发布了地震新闻,其中包括4张图(如地震地质图,天气图等)和540个字的新闻稿。


美国MIT大学的温思登教授将AI解释为“人工智能就是研究如何使计算机去做过去只有人才能做的智能工作。”。


面向技术人员,我比较喜欢用大数据+机器学习+云计算来解释AI。AI主要处理的对象包括自然语言,图片/图像,视频。在未来若干年,视频图像处理将会影响众多的产业,包括自动驾驶,营销分析等等。


2.什么是营销


营销的英文叫做Marketing,有人说它是艺术,也有人说它是科学。


科学的极致就是艺术,艺术的理性就是科学,所以等于什么也没说。李叫兽说过:营销的本质是获取客户需求,改变消费者的决策,以前不想买的,变得有兴趣;以前有兴趣的,现在变成死忠粉,仅此而已。 奥格威(《一个广告人的自白》):We sales, or Else,提高销量是广告人的唯一目标。 


营销是艺术还是科学?I don't care!


3.营销和AI有什么样的火花?


今天的正题是聊聊AI和Marketing(营销)的关系,AI究竟是新物种,还只是一些术语(例如数据驱动的营销)的新瓶久酒?还好,我们所讨论的不是革谁的命的问题,而是有什么东西需要革命的问题。


我认为,相当长时间,AI不会给营销带来表面上的惊天动地的变革,但是会在营销的内在运行机制中起着潜移默化的推进作用。这好比著名的冰山理论,一部精美作品的表面只是其所有创作的1/8,像冰山一样,水面下还有7/8的不为人知的创作。经过多年的透支,繁花似锦的营销表面创新,已经略显黔驴技穷;但是,很多营销表象之下的技术,在悄悄在发生变革,比如程序化智能投放,创意的自动生成,营销洞察,全渠道归因等。AI就是水面之下7/8的驱动力,蕴含了算法,数据和计算的合力。

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营销是一个业务性非常强的行业,我曾经将数据(Data)比喻成营销行业的氧气(Oxygen),AI就是利用这些氧气助燃真正的业务。

那么AI对于营销究竟是什么呢?我认为:AI是做数据的大生意,把数据的商业价值发挥出来。所谓生意,我是想强调AI必须找到所依存的业务场景,否则AI只是实验室的报告而已。


AI与营销的火花很多,举两个栗子!


a) iAB成立AI和ML项目组


2017年8月,做程序化标准的iAB协会,居然也成立了一个专门的AI和ML的项目组,帮助营销,技术和管理人员快速理解AI对于数字营销的影响,并设置如下目的。


    1、了解AI和机器学习对企业业务产生的影响

    2、简化、定义并制定与广告和营销行业相关的空间标准

    3、为行业的组织工具提前做好规划

    4、考虑AI的伦理问题,以便未来人类和机器能和谐工作


b) IBM Watson混入营销圈


IBM Watson是一个AI世界的花花公子,富二代,出生名门,参加综艺节目(Jeopardy)一炮走红,目前走穴在医疗,商业顾问,数字营销,数据分析等行业。在数字营销行业,Watson曾经为丰田,联合利华提供千人千面的自动广告创意,还利用大数据分析提高购物体验,智能交互系统。


4 AI将给营销带来什么变化?

 

4.1)规模化的个性化广告


随着用户时间的碎片化,传播媒体的多元化,社会文化的异构性,用户将更强倾向于个性化的体验,比如说每个人的朋友圈,每个人的新闻推荐都不尽相同。广告也会朝着大规模的个性化发展,即使对于同一广告主,不同的创意,对相同的用户会产生不同的效果。有人爱看软文,有人爱看短视频。因此,见人说人话,见鬼说鬼话的广告系统是一个明显趋势。这种个性化的规模化需要大量的AI技术在后台支持,也就是水面下面的7/8的工作。


4.2)因果关系和漏斗分析的颓废


随着信息技术发展,营销中的可采集到的数据量,维度,复杂度,相比以往,都发生了很大的变化。比如,在公司在设计官网的时候,会假设很多因果逻辑,“按钮放在左边,用户移动距离少,因此效果好”,但是这种因果分析在复杂的场景下,很可能不是事情的本质,或者不是结果的决定性因素。漏斗分析的方法也可能很容易碰到瓶颈,或者发生不可解释。消费者的决策路径并非像漏斗一样规则,更多的随机和复杂因素在干扰其中。因此,简单的因果关系和漏斗分析都会面临很大的应用价值挑战。


消费者和品牌商之间是一个巨大的墙,充斥各种各样的数据(广告,产品,社交,互动等等),双方的了解都是通过局部数据来了解,类似瞎子摸象一样。AI就是用来描述这个大象这个东西,虽然没有人真正见过大象长什么样子。

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4.3) 效果跟踪/评估的技术突破


之前的效果大部分都是单渠道看Impression, Click , Conversion的线上指标,随着数据收集能力的完善,多渠道的用户数据打通,线上和线下的数据结合。这些指标的关系会建立一些复杂的相关性,我们会查看更加复杂的指标,而这些指标的评判决策都会更加依赖于算法。其中也包括很多视频分析能力的提升,交管局能够将通过车牌照的系统跟踪主干道行驶的车辆,同样移动设备和摄像头也让用户行为的跟踪变得技术可能,虽然其中有很多复杂的隐私问题,但是共有场所的人群跟踪应用一定要越来越多。


5.营销里的AI技术或应用


这一节从AI的技术出发,它可能带来的业务分类。技术上,AI会增强自然语言处理,图像,视频的处理分析能力,这些能力在MarTech/AdTech都大有用武之力,另外就是数据分析能力和洞察能力的提高,最后也是营销效率的提升,包括创意的制作,程序化投放等。

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AI在营销领域有几个大的方向,包括自然语言处理,图像视频应用,营销效率,营销洞察等。

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结束语


AI究竟会给营销带来什么样的变化? 这种变化也许不容易从每一天与每一天的差别中看出来,但是当我们以2年为单位来看的化,我们确实能够看到水面下的冰块越来越大,越来越复杂,AI就是水下之冰。另外,AI是挖掘数据价值的火焰,它会能帮助业务的熊熊燃烧!

希望大家以开放和热爱之心,迎接AI营销的冰与火。

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