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人工智能如何驱动营销增长
1.聊天机器人
聊天机器人已经成为改善客户服务和客户体验的主流方法。其价格低廉，全天候在线，并且可以同时沟通多位客户，不仅可以更快捷地为客户服务，而且有助于大幅降低成本。然而，普通的聊天机器人只能根据企业设置的流程进行回答，无法理解来自用户复杂的问题。
这就是人工智能聊天机器人发挥作用的地方。借助机器学习(ML)和自然语言处理(NLP)，它们可以很好地对客户提出的问题做出回应，而无需定义特定的流程。企业仅需要从其他网站和来源向它们提供相关数据即可。
2.点击付费(PPC)营销
有效地利用点击付费(PPC)营销可以帮助企业将目标流量导向其网站，并促码并进潜在客户的开发工作和产品的销售。而为了改善广告文案、精细受众群体、拓展关键词及否词、优化点击费用出价等点击付费(PPC)广告渣腔的参数，企业需要进行大量的A/B测试。
这些操作都要求企业拥有点击付费(PPC)的代理机构或专门的团队，而人工智能技术则可以帮助企业消除雇佣人员的需求。现在，许多由人工智能驱动的工具无迟梁迹需人工干预，帮助企业管理点击付费(PPC)活动，甚至可以为企业优化广告。
3.内容创作
内容对于促进企业业务必不可少，但创建内容普遍需要熟练的写手或文案专家。由于耗时，内容创作的人力成本通常较为昂贵。使用人工智能提供的内容创作工具可以加快内容的管理和创建过程。通过这种方式，企业将能够快速发布高质量的内容，优化其营销业务。
4.视频制作
定期制作高质量的视频来营销品牌很有意义，但这也是事情变得棘手的地方，因为视频的创建和制作很耗时，同时需要企业创建专门的团队拍摄、策划以及编辑。如果开发视频软件，则可以使用应用程序来编辑视频。但是所有这些都可能影响视频的定期发布。
这正是人工智能技术彰显其价值之处。人工智能驱动的视频制作软件可以在几分钟内无缝创建视频，而企业需要做的只是选择需要剪辑的素材。
5.网站设计
开发和构建网站由于通常需要雇用有经验的专业人员，很可能会导致高昂的成本。如果企业内部人员可以设计网站，则可以使用网站构建器。而更快的方法是使用人工智能提供的网站构建器。这些构建器可以在输入信息后自动创建，从而开发出色的网站。
6.客户见解
营销最重要的部分之一就是了解客户的反应。哪怕企业有收集客户行为的大量数据，理解客户行为可能依旧是一个挑战。人工智能可以有助于企业理解数据并提供强大的见解，以用于制定业务决策。
随着人工智能技术在营销中的应用愈发广泛，其除了提高产业效率外，在触达、交互和精准投放上也会提出更加优质的解决方案，未来人工智能技术将对营销持续产生着深刻的影响和变革。
据说现在人工智能成为营销新引擎，企业该如何利用AI？
人工智能发展，为中小企业带了很多的帮助和机遇：勇于牵手人工智能的中小企业能够改革传统的商业模式，实现数字化并取得商业成功；
目前，在互联网发展趋势下。所谓人工智能离我们的生活越来越近。各种传感识别技术随处可见、大数据得到广泛运用。使得电子商务、智慧农业、智慧医疗、智慧家居蓬勃发展。商业再次迎来了进化的转折点。
互联网零售与今天的人工智能有许多相似之处：勇于接受电子商务的公司能够改革传统的商业模式，实现数字化并取得商业成功；那些不想拥抱变革的公司他们自己的职位和产品的消失被数字化所取代。
人工智能为我们带了什么？
让营销更容易
人工智能是未来广告业必须关注的热点趋势。许多中小企业从未做过广告宣传，不仅没有任何数据积累，而且缺乏经验。
这时，通过强大的人工智能算法支持，分析大数据后，可以帮助企业更准确地找到目标用户群。在找到精确的目标受众后，公司需要与用户沟通，进一步融入创意和优化。
随着营销渠道的数字化和用户场景的碎片化，需要基于用户行为的实时响应和变化。
帮助中小型广告客户自动生成创意，并通过机器方式完成整个交付流程。帮助品牌营销变得人性、精准、有效。比如，内容营销，在人工智能的协助下，可以将不同的零散素材，有效整理组合，组成适合目标用户的内容，给予准确推送
工作效率
从人工时代到机械时代，效率大隐仿大提高。人工智能与纯机械不同。它不仅可以取代人们的工作，还可以自己学习。想想人类每天只工作8小时，机械设备也要休息。而人工智能可以全天24小时为人类服务。工作效率可提高至少3倍以上。
工作质量
人们在做事时经常会无意中犯下各种错误，但人工智能如果设置就不会造成问题。可以按质量和数量完成工作。人工智能还能完成学习和自我优化。
挖掘潜力
降低企业成本，为企业带来更多实质性利益。将挖掘企业的无限潜力。
一些领先的公司将强大的数字化能力与积极的战略相结合，以实现更数携困高的利润率，并且预计他们的业绩将在未来三年内增加。
中小企业是经济驱动的重要组成部分，是社会发展的力量。但是，他们在没有技术、资金、人才的支持下。很容易陷入瓶颈。而人工智能帮助中小企业走出困境，助其成长。
比如；你不用高薪招聘财务人员、HR、销售人员。只需要一个软件或者与技术机构合作，就能让其轻装上阵。
然而，人工智能技术的还处于起步阶段。但已经有许多企业迫切拥抱人工智能。在不久的将来，人工智能技术必将得到广泛应用。将给企业带来更多惊喜。中企业加速数字薯念化转型，才能抓住人这波机遇，为其带来的丰硕的成果。
企业如何数字化转型
企业数字化转型面临的固有难点依然存在；四个变化因素是疫情影响、5G部署、人工智能（AI）加快应用，以及中美技术加速解耦。四个变化因素导致企业数字化转型或主动或被动加速，并加强了本土定制化方案需求。这要求企业能深入理解未来数字化企业的关键特征，充分利用2020年的变化带来的契机，系统性解决推进数字化转型中面临的固有难点，并依据对企业所处转型阶段的判断，制定符合自身特点的转型推进方案。
数字技术的发展已经从互联网、大数据，迈入人工智能时代。在数字化对社会经济的冲击和颠覆中，互联网企业独领风骚，传统企业的总体表现迄今为止不够理想。本文建议传统企业从对自身的数字化成熟度评估入手，明确所处发展阶段，理清数字化企业的七大关键特征，并注意克服企业数字化转型道路上的五个常见困难，在数字化转型的新一轮进程中达到事半功倍的效果。
01
正确评估数字化成熟度
企业推进数字化转型的过程中，业务应用、IT 架构、组织机制建设等工作环环相扣。企业要分清哪是因、哪是果，建立多维度的企业数字化成熟度评估体系，用于判断企业所处的数字化阶段，找出推进不利的可能原因，以及相应需要采取的措施。普华永道企业数字化成熟度评估框架从数字化战略引领、业务应用结果、技术支撑能力、数据支撑能力、组织支撑能力，以及数字化变革六个维度对企业的数字化成熟度进行评估（见图1）。其中引领性指标是第一点“数字化战略”，业务应用结果性指标是第二点“数字化业务应用”，其余四个维度（3~6）是支撑性要素，每个维度又可以细分为若干子维度。
图1：企业数字化成熟度评估架构
根据企业的数字化成熟度不同，可以将企业数字化转型所处的阶段分为在线化、集成化、数字化、智能化四个阶段。目前中国大部分传统企业处于在线化和集成化阶段，少数企业进入数字化阶段。智能化的局部应用已经出现，大规模成体系地应用在传统企业的情况尚不多见。处于在线化和集成化阶段的企业，当前数字化转型的两项任务是：
建立数字化转型的蓝图，可以参考下述数字化企业的七大特征；
加快完成企业运营的在线化和集成化，为真正实现企业的数字化分析和洞察打下坚实基础。
02
数字化企业的七大特征
与传统企业相比，数字化企业在业务、组织、IT 等方面展现出七点不同（见图2），其核心是构建“以客户为中心”的能力体系。
图2：数字化企业与传统企业的主要不同特征
一、以客户为中心的组织能力体系
以客户为中心是企业数字化转型的目标，其含义是打造多层次体系的以客户为中心的组织能力，包括围绕客户设计组织结构、基于客户场景的创新能力、设计满足客户体验的互动方式，并在数据、IT 以及考核机制等各方面体现“以客户为中心”的理念。
1) 组织结构：从以产品为中心向以客户为中心转变
传统模式下，企业液逗坦以“我”为中心，不同产品的营销服务通常自成体系。数字经济下，以客户为中心，对同一目标闹桐客户群体，采用同样渠道触点，通过统一平台进行数据分析并推荐最优产品，采用统一的服务体系。基于这样的理念设计的组织结构（见图3）指消，有利于客户数据打通和洞察，统一客户体验，提高企业资源利用效率。如果企业顾虑组织结构调整牵扯利益方较多时，可以先通过关键流程控制点以及数据的打通实现以客户为中心的能力建设，等时机成熟再做组织调整。
图3：以产品为中心向以客户为中心的转变
2) 业务创新：从流程驱动向场景驱动转变
从客户在特定场景下的需求出发，挖掘客户需求，设计整体解决方案，带给客户完整感受。这个方法解决了传统企业业务战略和业务流程之间缺少衔接，注重单个流程的效率，而忽略了客户整体需求的弊端。围绕客户需求，通过多流程、多功能配合实现创新（见图4）。
图4：场景驱动，多用户服务结构
3) 客户互动：从注重功能到注重体验
客户体验主要指沿着客户全互动旅程带给客户的便利性和感受舒适度，包括线上线下。线上通过 UI/UX 设计，线下通过特定场景/店面的全流程互动设计，打造无缝综合客户体验。实践中，要注重从整合、客户洞察视角打造优质客户体验，避免聚焦于单点的客户体验设计。
二、多元化能力
面对内外部日益复杂多变的运营管理环境，企业需要具备四种能力：敏捷、精益、智慧、柔性。支撑这四种能力的是先进的 IT 架构以及相应的组织能力体系（见图5）。每个域的能力特点如下：
客户互动：以客户为中心，全渠道、全价值链，强调敏捷、用户体验
资源管理：以流程为中心，围绕传统 ERP 系统，强调稳定、精益、高效
智慧洞察：以数据为中心，全域、全形式，强调智慧洞察
智能生产：以机器为中心，围绕 IoT 和企业生产制造系统，强调成本、效率、质量、柔性
图5：数字化企业的四个核心能力
三、智慧大脑
以数据价值为基础，人工智能分析为引领，搭建企业全局数据平台和智能分析系统，为企业运营管理的所有环节提供分析洞察，并从分析运营结果向预测未来发展转化（见图6）。妨碍企业整合数据分析平台建设的因素包括技术和部门墙带来的数据隔离，后者是目前更主要的障碍。智慧大脑在数据来源、数据分析能力、数据服务企业的方式几个方面都与传统方式有明显差异。
图6：“智慧大脑”的概念架构示意
四、敏捷能力
数字化时代企业需要具备敏捷的反应能力，对外应把握客户和市场的迅速变化，对内满足企业管理要求。敏捷能力的建设需要业务模式、IT 架构、产品开发方式同时实现敏捷。业务模式上采用“一线尖兵”+“后方资源平台”的方式，产品开发方式上采用设计思维和敏捷迭代方式（见图7）
传统用户产品需求，需要系统化分析论证、形成产品定义后再上线部署。设计思维和敏捷迭代方式下，通过用户角色模拟、聚焦小组分析、最小原型产品设计，可在最短时间内上线产品，迭代优化。
图7：敏捷迭代法
五、AI加持
企业应用 AI 分为两个阶段：应用场景较少时，AI 应用作为一个工具嵌入某个信息系统，常见的是互动型 AI，比如语音识别、机器人客服；企业的 AI 应用场景很多时，与 AI 的开发环境、常用 AI 数据模型，以及数据库整合在一起，形成企业 AI 中台，将各种AI能力汇聚在一起，对不同业务提供 AI 能力，并形成具备AI服务能力的中台（见图8）。
图8：AI赋能的IT架构
六、云+5G延伸运营空间
基于云+5G 的端边云架构，将企业的运营管理空间从依赖于有线网络环境的空间，延伸到更广阔物理区域（见图9）。“云”上实现业务中台赋能，“边”可以通过 5G 网络的边缘计算功能实现，增强终端控制的实时性，减少云端处理的数据量；“端”是 5G 终端实现与物理环境/机器的直接交互和控制。这样的架构将在工业领域、智慧城市、医疗、金融、快消行业得到广泛应用。
图9：企业应用的云+5G架构
七、IT组织能力从支撑型向驱动型转化
传统的 IT 部门以项目交付为主，数字化 IT 组织作为企业数字化转型的主要推动者之一，在交付模式、人员技能、IT 治理，以及成本核算等七个方面都有较大变化（见图10）。
图10：IT组织能力和运营模式的变化
大型集团企业，IT 力量分布在各层级单位，数字化转型还需要重点考虑如何整合 IT 资源，共同服务企业数字化转型，并为对外服务打下基础。
03
数字化变革的难点和解决方式
了解了数字化企业的特征，还不代表企业能转型成功。从互联网1.0时期开始至今，中国传统企业数字化转型十余年，整体效果并不理想，因为在推动转型过程中面临各种由于技能不足和机制不足交织在一起形成的固有难点。常见的困难包括五种：
对数字化转型的概念理解不一；
难以制定数字化转型的目标和评估数字化带来的实际业务价值；
可选项过多，每个业务和职能部门都有很多想法，但缺乏清晰的路径；
缺乏数字化人才；
传统企业的工作机制不适合推动数字化这种跨部门、求创新的变革。
解决这些难点，普华永道建议统一思想、统筹规划，并建立与企业数字化成熟度相匹配的推进机制。
一、统一思想
企业数字化转型定义：企业综合利用各种数字技术，与业务模式转型相结合，为企业解决问题、创造价值、提升企业业绩的持续性过程。
这个定义里，数字化包括信息化也包含业务模式转型。企业可以对数字化转型有不同的定义，重要的是了解数字化、信息化、业务模式转型三者间的关系。不论怎么定义，底层的业务逻辑、系统架构、业务与系统间的衔接，该怎么做还是怎么做。
二、设定目标
科学+艺术的方式，是企业制定数字化蓝图的手段。由懂数字技术能力的专家和懂企业业务痛点的专业人员一起，以设计思维（Design Thinking）的分析方式快速勾勒出企业应用数字化的主要场景以及可能实现的状态，即数字化蓝图，然后沿着蓝图逐步深入（见图11）。
图11：“科学+艺术”勾勒数字化蓝图
三、选择路径
建议企业采纳自上而下的顶层规划和自下而上的局部尝试并行。不同的局部尝试发生冲突时，遵循直接客户相关的解决方案优先、客户体验优先，以及 IT 架构前瞻性优先原则。在切入点的考虑上，优先考虑推进企业业务和管理的线上化，以充分利用疫情期间培养的习惯。
四、建立推进机制
依据企业对数字化转型的不同应用程度，数字化推进方式可采用“探索式”、“协调式”、“集中式”、“嵌入式”四种方式（见图12）。关键是是否需要一个中心化的数字化管控组织。
图12：企业数字化转型推进的四种方式
数字化转型初期，企业尚未确立整体推进方案，但局部试点的条件还是具备的，这时采取探索式，鼓励各 BU 局部尝试；之后，随着企业对数字化的应用加深，跨部门的协调需求加剧，向着协调式、集中管理式过渡。最终实现的是嵌入式管理，全企业在顶层规划下的数字化转型。
五、IT能力建设
资源层面通过内外 IT 力量的整合/借用。运作方式上，从项目制向产品制转移；人员上，初期重点强化 IT 团队中的产品经理、数据分析、业务架构类的队伍建设。
不同类型企业在转型过程中面临的难点是不一样的。对于规模较大，业务较复杂的企业，在转型初期，建立适合的转型推进机制，是比解决技术上的难点更重要的事情。
