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隨著技術(shù)深度影響營銷，人工智能（AI）技術(shù)正在不斷拓展?fàn)I銷的邊界，改變傳統(tǒng)的營銷思維，人機交互的模式將成為常態(tài)。目前，AI的應(yīng)用已遍地開花。那么，AI“帶貨”的效果到底如何？人類真的歡迎AI嗎？人類營銷會被AI取代嗎？

中歐市場營銷學(xué)教授王琪通過分析4個近期的實驗，闡釋了AI營銷與人類營銷的關(guān)系。目前AI在復(fù)雜、微妙的營銷場景中也能可靠地執(zhí)行分析任務(wù)。從銷售電話到復(fù)雜的庫存決策，AI的表現(xiàn)已經(jīng)可以與富有經(jīng)驗的人類相媲美，甚至更勝一籌，這為營銷人員開辟了大量可能性。

但是，王教授同時也指出了AI所面臨的諸多不利因素，其中一大問題就是，我們?nèi)祟愃坪鯇μ囟愋偷腁I互動表現(xiàn)出揮之不去的反感情緒。

1

AI在市場營銷中能做什么？

提到市場營銷中的AI，你可能會立刻想到聊天機器人和AI導(dǎo)購，其實，這只是其中很小一部分應(yīng)用。現(xiàn)在AI應(yīng)用遍地開花，到處都在積極開展AI試驗和面向消費者的AI整合。AI展現(xiàn)出愈發(fā)強大的洞察力，在極為復(fù)雜的營銷場景中也能提供有價值的洞見，協(xié)助人類決策，完成面向客戶的任務(wù)。

那么，AI在市場營銷中到底能做什么？

數(shù)字營銷的自動化——何時何地、以何種方式對電子郵件、社交媒體和其他形式的市場營銷投入資源？要很好地解答這個問題，單靠猜測是不行的。許多公司正在打造AI系統(tǒng)，以期實現(xiàn)決策自動化，并使之更具戰(zhàn)略意義。

動態(tài)定價——AI可以基于產(chǎn)品數(shù)字化、用戶數(shù)據(jù)化，結(jié)合歷史定價和當(dāng)前市場競爭態(tài)勢，實現(xiàn)自動化定價決策。

內(nèi)容營銷——營銷人員總想搞清楚為何某些類型的內(nèi)容比其他內(nèi)容效果好。AI可以拆解內(nèi)容并進(jìn)行效果評估，通過圖像、文本、音頻分析（語速、語氣、表情等），更準(zhǔn)確地預(yù)測其表現(xiàn)。因此，AI能夠協(xié)助營銷人員對內(nèi)容策略進(jìn)行測試，并實時、動態(tài)地選擇出最優(yōu)的內(nèi)容營銷設(shè)計。

產(chǎn)品開發(fā)——隨著競爭加劇，產(chǎn)品生命周期縮短，企業(yè)要在創(chuàng)新和新產(chǎn)品開發(fā)方面取得成功，面臨著前所未有的壓力。AI可以通過分析來自社交媒體、電商平臺等大數(shù)據(jù)，挖掘未來市場趨勢，并結(jié)合過往銷售業(yè)績，優(yōu)化產(chǎn)品設(shè)計，縮短開發(fā)時間，提升企業(yè)產(chǎn)品創(chuàng)新能力與成功機率。

客戶體驗——越來越多品牌在嘗試運營有AI賦能的實體店。例如，阿里巴巴在香港開設(shè)了一個AI時尚服飾概念店。到店顧客可以通過移動端掃碼或刷臉登錄。店里的服裝都帶有電子標(biāo)簽，當(dāng)顧客挑中一件服裝時，近旁的智能鏡屏上就會自動顯示相關(guān)信息，還會給出服飾搭配建議。員工也能借助覆蓋全店的AI系統(tǒng)獲取實時信息，從而更好地改善庫存管理，創(chuàng)新客戶體驗和增強客戶粘性。

2

AI VS. 人類 誰更勝一籌？

但是，與真人相比，AI真的更加可靠嗎？在同一營銷情境下將AI解決方案與真人作比較，其表現(xiàn)是否盡如人意？我們來看看以下4個相關(guān)實驗。

實驗1

AI教練or人類教練?

此研究涉及一家金融科技公司，其員工有3500人，客戶達(dá)1900萬，銷售收入為30億美元。該公司向個人提供小規(guī)模的短期低息貸款。一旦客戶償還了貸款，銷售人員就會致電客戶，鼓勵其再貸款。為提高代理人的銷售業(yè)績，公司聘請了專業(yè)教練提供反饋和建議。雖然這種培訓(xùn)途徑卓有成效，但昂貴又耗時，所以公司又打造了一套AI教練系統(tǒng)作為替代方案。

實地實驗中，429名銷售員隨機分配給人類或AI教練。總體而言，AI教練的表現(xiàn)全面超越人類教練，經(jīng)驗不等的三類銷售員在AI輔導(dǎo)下都取得了業(yè)績進(jìn)步。令人驚奇的是，進(jìn)步最大的群體是中級銷售員，而不是初級銷售員。以下是經(jīng)過輔導(dǎo)后的三類銷售員續(xù)貸率的比較。

初級銷售員：8.96%（AI教練）和4.9%（人類教練）

中級銷售員：18.89%（AI）和10.89%（人類）

高級銷售員：22.06%（AI）和21.06%（人類）

在對銷售員進(jìn)行調(diào)查后，AI教練的兩個主要問題浮出水面。

① AI解決方案在傳達(dá)建議方面不像人類教練那么具有適應(yīng)性和情境敏感性。盡管三個層級的銷售員都覺得AI教練的反饋更具廣度和深度，但初級銷售員（經(jīng)驗最少）對AI教練的“反饋過載”問題感受極為強烈：AI教練讓他們感受到的“反饋過載”是人類教練的兩倍。

② 人類對AI互動的反感是限制AI有效性的一個關(guān)鍵因素。比起人類教練，高級銷售員對AI教練表現(xiàn)出更強烈的反感情緒?？赡苡幸徊糠衷蚴撬麄冇X得自己的業(yè)績已經(jīng)是公司里最優(yōu)秀的，無需再進(jìn)一步接受培訓(xùn)。

隨后，該公司嘗試了合作型教練模式：先由AI提出建議，再讓人類教練傳達(dá)給銷售員。這種混合方式成功地緩解了反感情緒和“反饋過載”問題。從提升銷售員業(yè)績的角度來看，該方式對初級銷售員的有效性是原先的近2.5倍，對高級銷售員的有效性是原先的3倍。

這一實驗表明，相比AI解決方案，人類在適應(yīng)和調(diào)整人際溝通技巧方面還是更勝一籌。此外，混合方式有助于充分發(fā)揮AI潛能。

實驗2

人們對AI的反感情緒

這家公司隨后又測試了AI解決方案在打銷售電話方面的有效性，想看看AI能否在贏得新貸款方面勝過人類銷售員。與此同時，該實驗還測試了消費者在與AI互動時的反應(yīng)。

實驗分6組進(jìn)行，每組大約打1000個銷售電話。

第1組：菜鳥——初級人類銷售員

第2組：高手——高級人類銷售員

第3組：AI——沒有透露是AI

第4組：AI——消費者在推銷開始前就被告知交流對象是AI

第5組：AI——交流之后、消費者決定是否再貸款之前透露是AI

第6組：AI——消費者做出決定后透露是AI

實驗中有一個現(xiàn)象可能并不意外：第4組消費者掛斷電話的幾率高達(dá)56.3%，而此外，除了第5組是4.5%之外，其他組被掛斷電話的幾率都為0%。另外，第4組的通話時長也短得多，只有10秒左右，而其他組為40-60秒。

從銷售購買率來看，在消費者不知道他們是與機器對話的情況下，AI的業(yè)績是最好的。第3組的業(yè)績（23.7%）幾乎可媲美第2組（25.1%），而遠(yuǎn)超第1組（4.49%）。但是，第4組的表現(xiàn)就糟糕得多，只有4.48%，比第3組低了近80%。

該結(jié)果表明，在面向消費者的復(fù)雜銷售任務(wù)中，AI的表現(xiàn)幾乎與富有經(jīng)驗的人類一樣出色。但有一點也顯而易見，許多消費者在得知他們是與AI互動時，仍心存警惕，甚至興趣索然。

實驗3

人類對AI有偏見？

在AI直接向消費者提供購買建議的應(yīng)用中，還要考慮到人類根深蒂固的感知偏見。該實驗研究了AI系統(tǒng)與人類決策在功能評估和體驗評估上的對比。

在這項研究里，消費者要試吃兩塊巧克力蛋糕并作出評價。他們被告知，一塊蛋糕的原料由人類巧克力大師甄選，另一塊由AI甄選。但其實，這兩塊蛋糕的制作方式一模一樣。

消費者在評價蛋糕的味道和口味等體驗類特點時，本能地更相信人類，他們始終都給“巧克力大師蛋糕”打出更高分。相比之下，在評價蛋糕的新鮮度和健康度等功能類特點時，消費者給“AI蛋糕”打出了更高的分?jǐn)?shù)。

這表明，在消費者看來，AI解決方案在功能類特點的評估和設(shè)計選擇上更勝一籌，而在體驗類特點上則不然。人們相信AI更擅長處理數(shù)據(jù)，因而能夠為易于衡量的功能類特點提出可靠的建議。但目前，我們并不認(rèn)為AI在評估體驗類因素（比如人類情感、觀點和感官體驗）方面勝過人類。

另一個有關(guān)冬季大衣的實驗也呈現(xiàn)出這種感知現(xiàn)象。受試消費者更傾向于接受AI關(guān)于功能類特點（保暖、防風(fēng)、透氣性）的購買建議，但在涉及大衣的顏色、美感和面料手感等風(fēng)格類特點時，他們更愿意接受人類售貨員的選購建議。

實驗4

人的直覺更厲害？

庫存管理對汽車零部件行業(yè)至關(guān)重要。管理者必須在成百上千個SKU（庫存單位）中持續(xù)進(jìn)行判斷，確定哪些會賣得好或快，哪些需要盡快淘汰。

在這項研究中，一家大型汽車零部件公司建立了一個AI系統(tǒng)，該系統(tǒng)根據(jù)每個零部件的變量數(shù)據(jù)，來判定其銷售前景是否良好。這些變量包括：使用該零部件的注冊汽車數(shù)量、平均故障次數(shù)、歷史銷售/價格數(shù)據(jù)，等等。系統(tǒng)基于這種綜合分析進(jìn)行銷售預(yù)測，并給出哪些SKU未來銷售不好而建議公司快速淘汰這些零部件。

該AI解決方案試行一年，涵蓋30731個SKU，其效果與該公司人類管理者的表現(xiàn)進(jìn)行了比較。

平均而言，AI的表現(xiàn)勝過人類管理者：前者對毛利率的提升幅度比后者高出5.77%。但是，在對新車（車齡不足5年）的零部件進(jìn)行決策時，人類的表現(xiàn)卻大大好于AI，差距高達(dá)23%。這可能是因為AI系統(tǒng)沒能收集到足夠的數(shù)據(jù)，因而無法憑借充分的信息對汽車性能和市場行為進(jìn)行分析。該理論也在下列結(jié)果中得到了印證：在成熟車類別（5-10年）中，AI的表現(xiàn)比人類好7.82%，在老化車類別（10年以上）中，AI的表現(xiàn)比人類好17.89%。其原因就在于，這些細(xì)分類別有足夠的數(shù)據(jù)可供AI分析。

該例子表明，當(dāng)人類憑借本能的“直覺”，對難以量化或難以依靠硬性數(shù)據(jù)的情況進(jìn)行分析時，完全能夠勝過AI。它同時也表明，AI能通過解讀大量復(fù)雜的數(shù)據(jù)集，提供可靠準(zhǔn)確的市場預(yù)測，而且這一能力日益精進(jìn)。

3

AI的能力不斷擴展

通過以上四個方面的研究，我們發(fā)現(xiàn)，AI解決方案和人類營銷人員相比，各有其優(yōu)勢。一些優(yōu)勢基于強大的處理能力，另一些則源自消費者出于人類本能的偏見與偏好。

人類的適應(yīng)性更強，更善于駕馭人際關(guān)系技能和各種情境。比起當(dāng)前的AI解決方案，我們更擅長理解和闡釋那些難以轉(zhuǎn)化為有形、可量化數(shù)據(jù)的體驗和情況。同樣，我們也能更好地憑本能判斷來做決定，以及展開跳躍式思維，不會因為缺乏硬性數(shù)據(jù)就受到限制。消費者已經(jīng)熟悉了人類營銷人員，所以不會產(chǎn)生強烈的反感，而他們對AI的反感情緒在一定程度上限制了AI的效用。

然而，在處理、分析數(shù)據(jù)并做出更明智的決策和建議方面，AI相較于人類的優(yōu)勢在不斷擴大，其分析能力正以人類永遠(yuǎn)無法企及的方式擴展升級。AI在決策過程中具有完全的穩(wěn)定性和可靠性，因為它可以全天候工作，且分析質(zhì)量不會因為疾病、情緒或分心而受影響。

隨著AI解決方案的演進(jìn)，它們在各種營銷場景中的作用和效力將不斷提升。AI的能力已經(jīng)從管理機械、重復(fù)性的任務(wù)發(fā)展到處理分析性的任務(wù)，之后還可能涵蓋需要同理心的任務(wù)。

未來，我們可能會看到，AI在實體店和線上所發(fā)揮的效用將大大增強，商家通過純AI或人類-AI混合型營銷方案與消費者互動也會變得更加普遍。當(dāng)然有一個前提，即方案設(shè)計者能夠找到有效的方法，克服消費者對AI的本能反感。目前的研究表明，隨著我們越來越習(xí)慣與AI互動，這種反感情緒或許會逐漸淡化。

文中創(chuàng)意圖片已獲海洛圖庫授權(quán)，如需轉(zhuǎn)載使用，請聯(lián)系其授權(quán)。

編輯 | 潛彬思

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