當(dāng)流量紅利逐漸消退，消費(fèi)者的決策重心也從 “低價(jià)” 轉(zhuǎn)向了 “值得”，企業(yè)如果還延續(xù)原來(lái) “低價(jià)買(mǎi)流量” 的策略，就很難驅(qū)動(dòng)持續(xù)的增長(zhǎng)。面對(duì)消費(fèi)者和市場(chǎng)的變化，企業(yè)需要主動(dòng)出擊，轉(zhuǎn)變 “流量” 營(yíng)銷(xiāo)思路，注重 “利潤(rùn)” 和 “客戶(hù)價(jià)值”。

而隨著 AI 技術(shù)的發(fā)展，企業(yè)營(yíng)銷(xiāo)的轉(zhuǎn)型將更容易實(shí)現(xiàn)。AI 賦能讓我們重新定義營(yíng)銷(xiāo)，并給企業(yè)帶來(lái)以下好處：

• 高效達(dá)標(biāo)
  ：營(yíng)銷(xiāo)目的可以直接和業(yè)務(wù)目標(biāo)對(duì)齊，從而幫助企業(yè)更快達(dá)成推出新產(chǎn)品、進(jìn)入新市場(chǎng)等目標(biāo)。
• 公平競(jìng)爭(zhēng)
  ：AI 強(qiáng)大全面的數(shù)據(jù)與運(yùn)營(yíng)能力，能夠讓企業(yè)減少對(duì)人工經(jīng)驗(yàn)的依賴(lài)，將有限的人力和資源聚焦在更為重要的業(yè)務(wù)發(fā)展核心問(wèn)題上，回歸生意本質(zhì)，讓小團(tuán)隊(duì)和新企業(yè)也能具備可觀的競(jìng)爭(zhēng)力。
• 價(jià)值導(dǎo)向
  ：營(yíng)銷(xiāo)人員將從執(zhí)行者轉(zhuǎn)變?yōu)閰⑴c企業(yè)盈利規(guī)劃的核心角色，轉(zhuǎn)變傳統(tǒng)營(yíng)銷(xiāo)思路，真正以盈利為導(dǎo)向，為企業(yè)創(chuàng)造利潤(rùn)。

對(duì)齊業(yè)務(wù)目標(biāo)，獲取高價(jià)值用戶(hù)

營(yíng)銷(xiāo)部門(mén)往往被視為公司的成本中心，但是當(dāng)營(yíng)銷(xiāo)部門(mén)投入的預(yù)算可以被充分衡量且為公司帶來(lái)可預(yù)期的收益，那么這時(shí)候的營(yíng)銷(xiāo)部門(mén)就可以被定義為創(chuàng)收部門(mén)了。

在 Google AI 賦能的營(yíng)銷(xiāo)解決方案中，企業(yè)可以直接以不同的業(yè)務(wù)目標(biāo)來(lái)指導(dǎo)營(yíng)銷(xiāo)優(yōu)化。例如，新品上市需要沖刺更多銷(xiāo)量，新游戲上線需要轉(zhuǎn)化更多下載，營(yíng)銷(xiāo)人員可以以銷(xiāo)量或下載量作為目標(biāo)進(jìn)行投放，并以每次轉(zhuǎn)化的成本或收入來(lái)衡量轉(zhuǎn)化價(jià)值。效果最大化廣告系列就是通過(guò)以最大化轉(zhuǎn)化價(jià)值為目標(biāo)，實(shí)現(xiàn)廣告投放的效果優(yōu)化。

而這個(gè)業(yè)務(wù)目標(biāo)還可以進(jìn)一步設(shè)置為利潤(rùn)收益，以每次轉(zhuǎn)化所產(chǎn)生的利潤(rùn)作為衡量指標(biāo)，讓 AI 賦能的營(yíng)銷(xiāo)以最大化單次轉(zhuǎn)化利潤(rùn)為目標(biāo)進(jìn)行智能出價(jià)和優(yōu)化，讓廣告投放直觀地轉(zhuǎn)化為企業(yè)利潤(rùn)。

當(dāng)然對(duì)于企業(yè)的長(zhǎng)期發(fā)展而言，除了短期的銷(xiāo)售業(yè)績(jī)，獲取高價(jià)值用戶(hù)同樣重要。企業(yè)可以將過(guò)往交易中復(fù)購(gòu)率更高，客單價(jià)更高，有忠誠(chéng)度的高價(jià)值客戶(hù)群體的信息和畫(huà)像給到算法學(xué)習(xí)，使 AI 賦能的營(yíng)銷(xiāo)可以獲取和轉(zhuǎn)化更多類(lèi)似的目標(biāo)客戶(hù)群，從高價(jià)值客戶(hù)群體獲得盈利持續(xù)增長(zhǎng)，也將營(yíng)銷(xiāo)部門(mén)從成本中心真正轉(zhuǎn)變?yōu)槠髽I(yè)的增長(zhǎng)引擎。

構(gòu)建以業(yè)務(wù)目標(biāo)為導(dǎo)向的一方數(shù)據(jù)基礎(chǔ)

一方數(shù)據(jù)是 AI 賦能營(yíng)銷(xiāo)的基礎(chǔ)，為實(shí)現(xiàn)不同的業(yè)務(wù)目標(biāo)，企業(yè)需要為 AI 提供的數(shù)據(jù)也有所不同。舉個(gè)例子，電商業(yè)務(wù)的企業(yè)需要收集從注冊(cè)登錄、商品瀏覽、添加到購(gòu)物車(chē)，到最終購(gòu)買(mǎi)等信息，而金融業(yè)務(wù)的企業(yè)則應(yīng)該提供從信息申請(qǐng)到線下承銷(xiāo)的全鏈路數(shù)據(jù)。

第一步：構(gòu)建以業(yè)務(wù)目標(biāo)為導(dǎo)向的一方數(shù)據(jù)庫(kù)

數(shù)據(jù)收集一定要對(duì)齊企業(yè)目標(biāo)。如以轉(zhuǎn)化成本和收入為目標(biāo)，就需要收集用戶(hù)轉(zhuǎn)化路徑上的關(guān)鍵事件數(shù)據(jù)，并對(duì)如商品瀏覽、加購(gòu)、進(jìn)入支付、完成購(gòu)買(mǎi)等環(huán)節(jié)之間的轉(zhuǎn)化率進(jìn)行計(jì)算，從而為每個(gè)事件準(zhǔn)確賦值。如以最大化利潤(rùn)為目標(biāo)，則需要額外將商品的利潤(rùn)值回傳至一方數(shù)據(jù)庫(kù)，和轉(zhuǎn)化價(jià)值結(jié)合計(jì)算出真實(shí)利潤(rùn)完善一方數(shù)據(jù)庫(kù)，供 AI 進(jìn)一步學(xué)習(xí)優(yōu)化。

第二步：收集符合隱私政策的數(shù)據(jù)并獲取用戶(hù)信任

廣告主還需要根據(jù)不同業(yè)務(wù)目標(biāo)，選擇合適的數(shù)據(jù)分析模型和工具，分析預(yù)測(cè)投放效果，指導(dǎo)和優(yōu)化未來(lái)營(yíng)銷(xiāo)計(jì)劃。例如，最新的 Google Analytcs 4 就可以預(yù)測(cè)用戶(hù)在未來(lái) 28 天的轉(zhuǎn)化價(jià)值，幫助品牌盡早發(fā)現(xiàn)高價(jià)值用戶(hù)。品牌也可以與谷歌合作，探索訓(xùn)練更多高階的AI賦能的預(yù)測(cè)模型，實(shí)現(xiàn)個(gè)性化的衡量和預(yù)測(cè)。

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