生成式AI如ChatGPT正在迅速彻底改变全球业务运营。不仅深刻地重塑了全球商业格局,而且从根本上重新构想了CMO的责任,以适应新的范式。随着人工智能继续推动更高的效率、有效性和大规模创新的新浪潮,CMO有机会带头利用营销AI来加速和加强营销策略,并推动切实的业务成果,首先尝试抓住跨营销与服务价值链整合人工智能的全部潜力、好处和机会。与此同时必须创造一个由实验、测试和学习以及概念验证来定义的创新环境——所有这些都可以使人工智能在其组织内蓬勃发展。
在这个世界上,没有什么比变化更不变的了。虽然坚信人类在营销中影响力的不可替代的力量,但不可否认的是,生成式人工智能(AGI)如ChatGPT正在迅速彻底改变全球业务运营。人工智能革命不仅深刻地重塑了全球商业格局,而且从根本上重构了首席营销官(CMO)的责任,以适应新的范式。
人工智能技术将彻底改变企业的营销和销售;现在,生成式人工智能有望颠覆B2B和B2C企业对客户体验、销售生产力和增长的新方式。随着人工智能继续推动更高的效率、有效性和大规模创新的新浪潮,CMO有机会带头利用人工智能来加速和加强企业营销策略,并推动切实的业务成果。
为了充分利用这个激动人心的时代,CMO必须首先尝试抓住跨营销价值链整合人工智能的全部潜力、好处和机会。与此同时,他们必须创造一个由实验、测试和学习以及概念验证来定义的环境——所有这些都可以使人工智能在其组织内蓬勃发展。
人工智能(AI)和机器学习(ML)继续推动营销和销售的极限。现在,随着生成式AI的持续变化演变,我们看到开源平台的使用渗透到销售前线,以及销售技术提供商对AGI创新的投资不断增加。鉴于全球经济下行周期中做业务的复杂性和速度不断加快,这些技术正在成为必不可少的工具。
不可避免地,这将影响企业的市场运营方式,以及如何与客户联系和服务。事实上,它可能已经在这样做了。前瞻的CMO领导正在考虑如何适应这种新格局。在本创新指南中我们将概述这个快速变化领域中营销和销售的AI机会(以及风险),并提出了前进的道路。
不同行业,客户参与模式正在发生变化:今天的客户随时随地都想要一切。虽然他们仍然希望将传统、远程和自服务渠道(包括面对面、内部销售和电子商务)均匀地混合在一起,但我们看到客户对在线订购和重新订购的偏好持续增长。
领先的企业——那些每年至少增加10%市场份额的公司——都希望利用先进的销售技术;建立混合销售团队和能力;为第三方和公司拥有的市场定制战略;在全渠道中实现卓越的电子商务;并提供超个性化(根据个人决策者的需求、概况、行为和互动(包括过去和预测性)为个人决策者提供独特的信息)。
生成式AI这种革命性的方法正在改变营销和销售格局,从客户旅程的一开始就推动更大的效率和客户参与。
麦肯锡最新面向业务领导调研出企业对AGI早期场景用例和在更广泛的营销和销售中的作用的看法。值得注意的发现是CxO谨慎的乐观态度:受访者预计每个用例至少会产生适度的影响。特别是,这些企业对客户旅程体验、营销优化和个性化互动的用例最热心(如下图)。
研究发现,90%的商业领导者希望在未来两年内“经常”使用AI解决方案。
麦肯锡全球研究院
投资AI的经营收入增长了3%至15%,销售投资回报率增长了10%至20%。
麦肯锡全球研究院
Google营销副总裁西蒙·卡恩强调了生成式AI在营销中的重要作用“在营销中,我看到了生成式人工智能的两个直接机会:1)提高生产力和2)补充创造力。我看到我的团队使用Bard做所有事情,从简化简报到集思共创方案。像Bard这样的工具可以成为强大的共创者,通过更快地完成重复性工作,改善我们的沟通,并通过克服从零开始的障碍来启动创意流程,从而给我们带来动力。像其他人一样,我们也刚刚开始触及AGI的变革潜力,并很高兴在我们发现新机会时继续吸引该领域探索。”
总体而言,最有效的企业正在优先考虑和部署先进的销售技术,建立混合团队,并实现超个性化。他们正在通过分析和人工智能最大限度地利用电子商务和第三方市场平台。成功的企业往往:
这些开拓者已经意识到AGI提升其运营的潜力。
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65%品牌面临增长扩张困难,VUCA常态化下品牌必须构建增长新能力。疫后品牌增长如何解困?打造品牌增长飞轮势在必行,凭借坚实的品牌增长战略与运营执行才能超越竞争赢得增长。
生成式AI具有彻底改变整个客户运营职能的潜力,通过数字自助服务以及增强和增强客服技能来提高客户体验和服务生产力。该技术在客户服务方面已经获得了牵引力,因为它能够使用自然语言与客户自动互动。研究发现,在一家拥有5000名客户服务运营公司,生成式AI应用使问题解决率每小时增加了14%,处理问题的时间减少了9%。它还将客服人员的损耗和与经理交谈的请求减少了25%。至关重要的是,在经验较少的客服人员的生产力和服务质量的提高最多,而人工智能助理并没有增加,有时甚至降低,更熟练的客服员的生产力和质量指标。这是因为AI可辅助经验较少的客服员使用与高技能同行类似的技术进行沟通。
38%
全球开支
$4,040亿
经济价值
以下是生成式AI可以针对特定用例进行的客服运营提升的示例:
麦肯锡研究估计,将AGI应用于客户服务职能可以提高生产力,其价值从当前职能成本的30%到45%不等。该分析只捕获了AGI可能对客户运营生产力产生的直接影响。它没有考虑到该技术可能因改善体验而对客户满意度和客户留存产生的潜在连锁反应,包括更好地了解客户的情况,以帮助客服人员提供更个性化的帮助和建议。
AGI在市场营销职能中迅速占据了主导权,其中基于文本创作与沟通和大规模个性化是驱动力。该技术可以创建适合个人客户兴趣、偏好和行为的个性化信息,以及制作品牌广告、标题、口号、社交媒体帖子和产品说明的初稿等任务。
将AGI引入营销功能需要仔细考虑。首先在公开数据上训练的语言模型没有防止剽窃、侵犯版权和品牌识别的充分保障,就有可能侵犯知识产权。由于训练数据有限或有偏见,虚拟试穿应用程序可能会产生某些人口统计学特征的有偏见的表示。因此,针对每家企业需求的概念和战略思维需要大量的人力监督。
10%
全球开支
$4,630亿
经济价值
使用AGI进行营销的潜在运营收益包括以下内容:
麦肯锡的2023分析估计,AGI可以提高营销功能的生产力,其价值在营销总支出的5%至15%之间。对AGI在营销中的潜在用途的分析没有考虑到对生产力的直接影响以外的连锁效应。AGI支持的合成可以提供更高质量的数据洞察力,为营销活动和更有针对性的客户群体带来新的构想。营销职能可以将资源转移到为自有渠道制作更高质量的内容上,从而有可能减少外部渠道和机构的支出。
AGI工具可以利用现有的文档和数据集来大幅简化内容生成。这些工具可以创建针对特定客户画像数据和历史记录的个性化营销和销售内容,以及多种A/B测试的替代方案。此外,AGI可以自动生成模版文档,识别缺失的文档,并扫描相关监管更新,以创建相关班次的警报。
麦肯锡的最新分析表明,实施AGI可以将销售生产力提高约占当前全球销售支出的3%至5%。这项分析可能无法完全考虑AGI可能为销售职能带来的额外收入。例如AGI识别线索和跟进能力的能力可以发现新的线索,并促进更有效的线索互动,从而带来额外的收入。此外,AGI的能力可为销售代表节省时间以投资于更高质量的客户互动,从而提高销售成功率。
4%
全球开支
$4,860亿
经济价值
AGI可以改变B2B和B2C公司运作销售的方式。以下是两个销售用例:
消费者越来越多地寻求定制,从服装和化妆品到精选的购物体验、个性化外联和食品,生成性人工智能可以改善这种体验。生成人工智能可以汇总市场数据来测试概念、想法和模型。Stitch Fix使用算法向客户建议风格选择,它尝试了DALL·E,根据客户对颜色、面料和风格的偏好来可视化产品。使用文本到图像生成,该公司的造型师可以根据消费者的偏好对服装进行可视化,然后在Stitch Fix的库存中识别类似文章。
零售商可以创建应用程序,为购物者提供下一代体验,在客户希望拥有单一自然语言界面帮助他们选择产品的时代创造显著的竞争优势。例如,生成人工智能可以改善为膳食选择和订购食材或准备食物的过程——想象一个聊天机器人可以从食谱所附的评论中调出最受欢迎的提示。通过聊天机器人提供个性化的营销活动,也有很大的机会来加强客户价值管理。此类应用程序可以就产品进行类似人类的对话,从而提高客户满意度、流量和品牌忠诚度。生成人工智能为零售商和CPG公司提供了许多交叉销售和追加销售的机会,收集见解以改善产品,并增加其客户群、收入机会和整体营销投资回报率。
电子商务的增长也提高了有效消费者互动的重要性。零售商可以将现有的人工智能工具与生成的人工智能相结合,以增强聊天机器人的功能,使他们能够更好地模仿人类代理的互动风格——例如,通过直接响应客户的查询、跟踪或取消订单、提供折扣和追加销售。自动化重复性任务允许人类代理投入更多时间处理复杂的客户问题并获取上下文信息。
生成式AI可以组合和分析大量数据,如人口统计信息、现有客户数据和市场趋势,以识别其他受众群体。然后,其算法使企业能够轻松、大规模地创建个性化的外联内容。
营销人员可以利用生成式AI的算法来识别具有现有客户数据中可能被忽视的独特特征的细分,而不是花时间研究和创建受众细分。在不知道这些细分市场的每个细节的情况下,他们可以要求一代人工智能工具自动起草量身定制的内容,如社交媒体帖子和登陆页面。一旦这些经过完善和审查,营销人员和销售领导者可以使用人工智能一代来生成进一步的内容,例如匹配销售活动的外联模板,以接触潜在客户。
接受这些技术需要一些变革的开放性。组织将需要一个全面和聚合的数据集(例如拉入不同来源的操作数据湖)来训练能够生成相关受众群体和内容的人工智能模型。一旦经过培训,该模型可以在商业系统中运行,以简化工作流程,同时通过敏捷流程不断完善。
最后,可能需要调整营销组织结构和运营模式,以确保适当的风险监督水平到位,并进行绩效评估与新的工作方式保持一致。
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疫后品牌经营如何重启增长?VUCA时代传统品牌必须构建新能力快速灵活应对变化。亟需以全新直达消费者DTC模式转型渠道和经营模式,通过第一方的数据洞察,新零售式运营,打造品牌增长新飞轮。
过去几个月,生成式AI成为这个疫后市场下行、需求低迷环境中一个最亮的灯塔。我们的创新咨询团队不仅内部而且多个外部客户推进营销领域的AI创新项目,如我们一贯坚持的精益创新的原则,从5-6周到10-12周快速构建MVP和运营实验,快赢实现营销价值。如何做到?以下是我们推荐的6步AI创新方法:
除了立即采取行动外,CMO领导者还可以开始战略性地思考如何长期投资于人工智能的营销卓越。重要的是要确定哪些用例是值得投入的,哪些可以帮助您在市场上的价值差异化。然后根据影响和可行性确定优先级。
人工智能格局正在迅速发展,今天的赢家明天可能不可行。小型初创企业是优秀的创新者,但可能规模化面临困难,也无法产生满足企业需求的以销售为重点的用例。与不同外部创新伙伴开展实验和迭代,同时与主营业务营销雨销售联动的创新往往可以快赢。建议与开放的、能快速迭代以及扩展能力的外部技术和创新伙伴加强战略性地建立伙伴关系。
以客户为始和以客户为终。一些CMO可能会试图主要使用AI技术来团队降本增效,特别是考虑到当前的经济下行的环境。CMO 需要确保部署始终回到“这如何改善我们的客户和员工的体验?请记住,这是重新定义营销人员和品牌与客户互动方式的新时刻。
早期采用者已经在使用最新的人工智能工具来实现令人眼花缭乱的创意效果,如只需单击MJ一个按钮即可生成新的创意图像。不过,人工智能营销的赢家不会止步于此。企业将采取整体方法,利用人工智能的能力来个性化营销、改进运营流程、提升营销衡量、实时化营销实验,并通过理解非结构化数据来加强营销决策。务实的创新举措包括使用非结构化数据来精准受众定位或使用实时活动数据更新营销执行。采用系统化营销AI创新的另一个好处是:改善与其他部门的协作。
一些营销团队通过在可管理的试点中部署生成式 AI 来取得早期进展,例如在面向员工的环境中,或者在员工可以在 AI 生成的内容到达客户之前对其进行审查的情况下。与其等待解决最棘手的部署挑战,公司必须立即采取这些小步骤来建立他们的专业知识并获得快速、建立信心的胜利。但是,要充分发挥人工智能的长期潜力,还需要开始在复杂的项目上并行开展,特别是那些连接到客户数据湖的项目——比如个性化营销、主动用户互动以留住客户的预测。我们鼓励CMO为最大胆的创新开辟一些能力,以改变体验和价值主张,例如Spotify的人工智能DJ和Duolingo的语言学习对话角色扮演功能。
CMO需要谨慎地履行其品牌守护者职责,管理风险并在知识产权和数据保护等领域设置护栏(与法律团队合作),同时构建风险响应机制,以在人工智能与客户互动出错时有效响应。但他们也必须确保这种品牌监护不会最终扼杀创新。
营销可以成为生成式人工智能重塑工作能力的最早业务场景之一。相反,生成式人工智能的推出可以成为渴望展示他们为产品管理和客户体验等相邻功能做出贡献的能力的营销团队的展示。
Google,Microsoft等软件供应商正在迅速采取行动,将生成式人工智能构建到他们的产品中。这可以简化某些形式的生产率工作,这些领域CMO应不必关注定制解决方案。但是,在更专业的企业营销和销售创新领域,需要一种不同的方法,例如在客户获取和活跃互动等领域实现真正的竞争优势和差异化。这将需要更多定制的业务能力,这些功能就必须保留在企业内部自建。
通过营造一个鼓励AI创新团队来试点、测试和迭代的环境,CMO可以将其组织定位为快速发展的营销格局中的领导者,推动AI创新并实现更好的业务成果。
为了保持营销AI的竞争力,CMO必须采取积极主动的方法,承担经过深思熟虑的风险,并培养一种实验文化,使组织能够从成功和失败中学习。在人工智能前沿的未知图景中,必须依靠指导敏捷管理变革的永恒原则:测试、学习和迭代。
通过鼓励实验文化,以清晰的愿景和坚定不移的信心有效地驾驭营销AI的复杂、陌生的复杂性。这种深思熟虑的方法为AI变革性创新、成功和无限的可能性铺平了道路。
归根结底,虽然人工智能是一项强大技术,但它不能取代伟大营销所需的人类创造力、同理心和战略思维。随着我们继续进行实验,并推动人工智能的极限,我仍然坚信,从长远来看,人情接触对于推动有影响力、有目的的营销至关重要和必要。
人工智能正在以惊人的速度变化,虽然很难预测这项革命性技术的进程,但它肯定会在未来的营销和销售中发挥关键作用。该领域的领导者正在取得成功,转向生成式AI,以最大限度地利用个性化和内部营销卓越的进步来最大限度地提高他们的市场和商务运营。你的行业会有什么反应?欢迎跟帖讨论。
参考文献
原文链接:
创新战略|CMO如何以生成式AI创新推动营销与销售运营的新高度
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