数说D3圆桌论坛：如何真正实现数据+AI驱动的营销升级？

上月，格物致知2020第二届数据智能营销论坛暨第三届CMO增长峰会在上海圆满落幕，大会首日下午的圆桌论坛上，亿滋大数据总监陈梦秋、英扬传奇集团董事长、数说英扬联合创始人吕曦、博报堂生活综研（上海）总经理钟鸣、数说故事副总裁许志华，围绕“如何真正实现数据+AI驱动的营销升级？”这一主题展开深入的交流与探讨，以下是本次圆桌讨论的实录：

▲ 圆桌讨论：如何真正实现数据+AI驱动的营销升级？

01

如何定义新消费趋势下的AI？

数据与AI对新营销的赋能体现在什么地方？

其实我个人觉得现在去定义AI跟新营销的关系稍微跳跃了一步，快消公司一直在谈数字化转型、数字化创新，但其实对于体量比较大的传统快消公司来说难度非常大。我们有非常多的数据来自于线下消费场景，因此在采集数据、归类数据、设计数据的应用场景的过程中，都会遇到很多困难。

我大概五年前开始做数字化管理平台，在搭建过程中发现我们存了很多无效数据，有很多干扰信息在里面，尤其是想获取线下零售数据的时候。

为了更好地利用数据，除了做数据清洗、数据挖掘，还有数据洞察、设计数据应用场景，后面两个环节需要应用AI人工智能的技术。

首先，我们需要准备种子数据，来帮我们解决这些问题：要取多大的样本量？要给每个具体数据建多少个标签？利用AI对数据进行深度挖掘，可以得出哪些数据的特征值比较高、哪些用户更加匹配数据应用场景，根据这些结果对样本取数量进行有效预估。

第二，设计动态的算法和模型。现在我们用采集的数据很多都是变量数据，比如地理围栏采集回来的POI数据每天都在更新，还有很多消费场景也在变化。比如我们以前研究的70后、80后消费者，他们会在固定场所购买亿滋的产品，比方说超市、便利店，或者是大卖场；但现在的90后、00后消费者，他的消费场景太复杂、太丰富了，我们几乎没有办法摸索出来一套完整的消费者购物旅程。可采集的动态、标签太多，我们要去看怎么提取有效的数据给机器学习，这是我们现在要做的。

关于AI和营销的关系，我觉得有两个大的观点可以说。

第一个观点，AI其实处于刚刚萌芽，正在生长的阶段。打一个通俗的比喻，我们现在面对着一片草原，未来它可能会成长成一片森林，但这是一个非常漫长的过程。

今天从人工智能终极定义去看，它致于营销的应用刚刚开始。过去的营销也有数据，过去的数据更偏重于一些片状的，就某个业务、某个销量、某个产品做调研。而今天的数据，就像流水一样，每时每刻都在产生；过去很多数据是基于事实，而今天我们很多的工作开始围绕人展开；过去的营销数据更多的是在描述结果，现在我们是要找因果逻辑，进而预测未来；过去的营销数据实际是在努力地提高营销效率，今天营销领域的AI想达成的是跟消费者之间建立起关系、连接和互动。所以，AI之于营销路漫漫其修远兮，现在还正在旺盛、野蛮的生长着。

第二个观点，真正阻碍AI在营销中运用的是人脑自己。

现在的数据可以给我们提供很多发现的可能，但是大部分营销人对于数据和技术的应用能力还非常薄弱的。营销人无法想象这些数据和技术能够帮助我们解决什么问题、能够做什么、怎么做，正因为我们人脑的局限，使得这些数据和技术只是沉默在那里，有待我们去发现。数据和技术的能力和应用空间远远大于现在已实现的程度，AI在营销上的能量实际超乎人脑的想象。

2012年我回到上海以后，最大的感触就是全球都在看好中国市场。总体来说，中国市场是一片非常具有潜力的生长土壤，在这个土壤中得到最大发展的就是数据。以前广告公司天天在打架，打什么？我们说要看数据，但是创意同事总是否定我们的数据，他说如果我们数据能够预测未来，那还需要我们干什么，所以天天在争论这些东西。

不可否认整个市场营销领域从传统的媒体时代进入了大数据时代，AI的时代也到来了。这是一个大的趋势，也是市场营销从业人员都在面临的新挑战。

2012年在上海成立研究所后，我们提出的第一个理论就是“YTT”(yesterday, today, tomorrow)。过去到现在的包括人的行为、意识形成了大量数据积累，我们现在面临的挑战是，这些大数据如何帮助我们预测未来。对于AI，我期待它可以为我们带来一种新的方向，给我们创造一种新工具。

因为我一直从事数据相关的工作，结合我自己的探索痛点来讲，最重要的一点就是要有正确的数据。

以前我们自己分析的时候关起门来自嘲经常说一句话——假数据真分析，认真地完成了一次数据分析，但是可能那个数据底层就有问题。加入DataStory之后我接触到了更加丰富的数据源，在实际探索的过程当中我会用AI来清洗数据。我们花了很多精力做数据拆分，再用AI清洗最底层的数据，数据部分清洗干净之后再进行分析，发现新趋势。

刚才题目里讲到新消费趋势，那么怎么定义新消费趋势呢？在尝试探索中我们发现，应该是通过数据主动发现消费新趋势，而不是依靠头部品牌的新品推出、各种“二手”的研究报告去了解新消费趋势。

大数据和AI的技术确实可以帮助很多普通人，让大大小小的企业都能用这个工具去发现行业新趋势。这是我自己最深的探索心得。

02 结合工作中的真实案例，

可以跟我们分享一下数据和AI是如何帮助营销实现升级的吗？

我最早是做数据出身的，中间曾经转型做媒介，又转型做私域，再回来做大数据。我除了在甲方工作过，也在大数据公司工作过。我曾经接触过淘宝的原始个体数据集，也接触过小体量的品牌方，百万、千万级的数据。

作为一个国际品牌我们是怎么用好AI的？今年2月份疫情期间，我们做了大量数据研究，研究消费者喜欢囤什么产品、在消费者不出门时怎么将产品卖给他们。

我们在社交平台上发现很多消费者喜欢自己在家里做烘焙、DIY甜品，通过进一步数据挖掘，我们找出什么产品符合消费者做DIY的场景，推出了一款新品——奥利奥碎。很多消费者喜欢这款产品，用这款产品自制甜品、蛋糕。

我们在做营销咨询的过程中，用现有的数据帮企业带来了很多的帮助和实效增长。在帮一个啤酒企业选择新市场拓展时，我们利用数据帮助企业寻找新的品类，新的产品卖点，实现销量大幅增长，这些都是来自于数据对营销的帮助。

我们都知道疫情让中国数字化提速五年，但实际上除了极少数非常有经验、团队素质很高的头部企业，中国市场上大多数企业在数字化过程中遇到的最大的挑战是无从选择。你根本不知道数字化从哪里开始做，在我的资源、能力范围内以及面临的市场挑战、期望获得的增长这些条件之下，哪一条数字化转型之路最适合我的企业。

就我们本身的经历来说，在用户和潜在用户的标签设置的工作中，AI帮我们解决了调研数据的分类问题。

因为有数据的帮助，特别是AI的介入，我们传统广告企业在客户的新事业拓展，包括新产品研发、新业务投资这些领域的参与度显著提高。因此，虽然传统广告业务在下滑，但是新事业拓展的业务是在持续增长的。

从我入行开始，我们在实践过程中最注重的就是“精准营销”，到现在，大家还是不断在做精准营销这件事情。但对于大多数公司来说，大数据其实还是一种奢侈品至少是轻奢，更别说AI+大数据在营销中的应用了，对于中小企业来说是难上加难。

之前很多企业都是靠人工手动设立规则，成本极高。但是现在我们已经能通过AI把它做到常态化、自动化，企业只要把数据放进去就可以自动进行分析，这是我看到最近最大的一个转变，也是数说故事这几年一直在做的事情，数说故事致力于用AI帮助企业大大降低了数字化营销的成本，让更多企业都可以用上大数据+AI，为营销赋能。

在本次大会上，数说故事重磅发布了《数字化商业应用蓝图2020》，围绕品牌、产品、渠道、用户四大场景，为企业描绘了一幅纵览数字化生态的应用蓝图。该蓝图包含五大部分——品牌加购指南、爆品创新指南、渠道精耕指南、用户运营指南和数说中台。如需获取高清版，请关注数说故事公众号，回复“蓝图”领取。

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