摘要：AI正在重塑品牌的数智营销之道，赋能品牌实现精准营销、个性化体验和数据化运营。品牌需抓住AI机遇，同时注重相应的挑战，才能在数字时代获得持续的竞争优势。
AI正在重塑品牌的数智营销之道，赋能品牌实现精准营销、个性化体验和数据化运营。品牌需抓住AI机遇，同时注重相应的挑战，才能在数字时代获得持续的竞争优势。
文｜张可
品牌数智化转型已成为企业持续竞争的关键。如今，品牌不再仅仅依赖传统的实体资产，而是越来越多地转向数字化和智能化，以适应市场的变化和消费者的需求。
香港大学中国商业学院首席讲师、前助理院长暨全思社首席学习官袁启亮在名为《跨界融合 共创未来》直播中表示，数智化就是实现人机协作，而不断深入的数智化转型将赋能品牌数字资产巨大的价值。什么是品牌资产与品牌数字资产？数字化转换、数字化转型、数智化转型之间的关系又是怎样的？企业又该如何进行AI转型呢？
香港大学中国商业学院首席讲师、前助理院长暨全思社首席学习官袁启亮
01
品牌价值的数字化延伸
品牌资产包括看得见的资产和看不见的资产。如果是一个重资产的企业，那么其看得到的品牌资产占比就会比较大；如果是一家轻资产的企业，那么看不到的隐形资产就比较重要，比如品牌知名度、观感的质量、品牌联想等。
看不到的品牌资产能为客户创造价值，包括客户的使用满意度、购买产品的信心、理解信息和处理信息等。同时也为企业创造价值，包括品牌忠诚度、营销计划的效率与效果、利润、竞争优势、品牌延伸。数智化时代的品牌资产则增加了“数字资产”。数字资产可以简单分成三类：第一种是数字货币，第二种是数据资产和数字资产，第三种是数字化金融资产。
从品牌传统的实体资产到看不见的品牌资产，再到现在的品牌数字资产，三个部分结合就是全方位的品牌资产。
02
从数字化转型到数智化转型
数字化转型与数智化转型的区别在于，数字化转型是数智化转型的基础，数智化转型进一步利用智能技术（如人工智能、大数据分析和机器学习）对业务流程进行全面升级。数智化不仅关注数据处理，还强调数据分析与智能决策，旨在实现更深层次的业务创新与优化。
数字化转型的主要目标是提高工作效率、减少成本，并实现流程的自动化；数智化转型的目标是通过智能技术实现更高层次的业务优化和创新，帮助企业在复杂的市场环境中快速响应变化。
数字化转型的实施流程是一个相对简单的流程，侧重于将现有流程数字化，往往可以通过引入新的软件或工具来实现。而数智化转型的实施是一个更复杂的过程，需要对企业的整体运营模式进行重新设计。它不仅涉及技术的应用，还包括组织文化、流程优化和战略调整等方面的变革。
数智化转型不是仅限于对IT部门的转型要求，需要全员转型，需要做好互动交流，打破信息、流程孤岛。根据《哈佛商业评论》的研究，在全员转型中要考虑三个基础元素：第一是能力，包括基础建设能力、人员能力等；第二是企业的技术发展处于什么阶段；第三是架构，包括组织架构、流程等。
从宏观看数智化转型需要经历传统阶段、桥梁阶段、枢纽、平台阶段和原住民阶段：当企业还未转型时处于传统阶段；当开始从点到线的搭建时，就开始了桥梁阶段；枢纽就是中心点，也是转型的核心，这时应该有足够的技术与架构，同时也开始慢慢地向外扩张；扩张的结果是到了平台阶段；原住民（digital native）阶段是指达到了和本就在数字时代出生的这一代人同样的水平。
03
品牌数智化AI转型六步策略
品牌需要与客户不断地建立一种心智关系，可以用四个点总结这种心智关系：第一是AI获客，就是拉新客户；第二是AI留客，是要把客户留住；第三是AI增量，用技术来激活留下客户的消费增量；第四是AI推荐，客户认为品牌与其适配度很高，于是他不仅经常下单，还不断向外推荐，让品牌的流量池不断加大拓宽。这就是从无到有、从有到久、从久到多、从多到网的过程，这就是品客心智关系里希望可以达到的效果。
品牌数智化AI转型分为六个步骤：第一是“初勘探”，企业内部先进行评估，即可行性测试（feasibility test），评估的内容就是“组织AI转型就绪度”，并将这种指标可视化，系统性分析现状与未来发展的可能性；第二是“奠地基”，这需要收集企业业务中的第一手数据，逐步搭建数字基础设施，开始训练机器学习模型，开展AI和机器学习的先决条件；第三是“制试点”，用第三方提供的AI 赋能工具快速学习，在“品客心智关系”旅程中的单个关系时刻做实验，并获得正反馈；第四是“串联线”，任命AI“营销斗士”，这可以获得强大的内驱力，以及发展内部开发能力，在更广泛的营销活动中扩大AI应用场景：做好串联线后，你就会有足够的经验、能力、基础架构与技术支撑，就需要第五步“铺开面”，用AI实现整个“品客心智关系”旅程上所有营销活动的自动化，促进转型，同时巩固企业内部能力；第六步是“创商模”，这一步骤并不是每家公司都需要做。当公司已有基本的盈利循环时就需要保收益，这时，一些公司就可以用成功转型的AI模型实现收入增量来源或开发新的商业模式，或推出平台去服务外部客户。
当处于第一步“初勘探”时，可以根据“AI就绪度模型（AI Readiness Mode）”做评估，并将结果实现可视化。此来自瑞典学者的模型从技术、活动、边界、目标（Technologies、Activities、 Boundaries 、Goals）四个维度进行测试，每一个维度都分为现状（Present）与未来（Future），从内到外用数字0-4表示程度，这样就可以很容易看到每一个维度的评测结果。要先“知己”，进而能确定企业后续的努力方向。
例如，蒙牛进行数智化转型的第一阶段是从供给端开始，2016年蒙牛建设了智慧牧场和智能工厂，梳理了牧场上的每一棵草到每一头牛，再到餐桌上的每一杯奶，打通整个供给侧产品链路，并覆盖了复杂庞大的分销体系。
数智化转型第二阶段重点在消费端，从2021年开始，蒙牛就完成了消费侧全域数智体系建设，建立了统一的数据中台和营销中台，实现了消费者的同人辨识、深度洞察用户画像。蒙牛也与腾讯智慧零售合作，通过腾讯云、小程序、企业微信等平台的合作进入社交生态。
到了数智化转型第三阶段，蒙牛从2023年开始，实现了以Al赋能消费侧和供给侧的数智化。2023年8月，蒙牛联合腾讯等科技巨头，发布了中国首个营养健康领域模型 ——MENGNIU.GPT。该模型通过了国内外21个营养健康专业认证考试，包括注册营养师、中医执业医师、公共营养师等，甚至还在国外通过了运动营养师、心理咨询师等项目的认证。
蒙牛数智化能力提升涉及四个方面：基础建设、体系化部署、战能化投入、纵队化建设。
基础建设包括良好的混合云生态体系、多云管理平台、Al 基础设施平台（结构化数据），最有特点的是建立企业知识银行和企业大脑。体系化部署就是结合企业的实际情况，将单个的“点”应用进行数智化能力整合以形成“面”，并且全员参与。
战能化投入就是高层管理者要具有前瞻认知与战略定力，对技术有深刻认知，对市场趋势有深入洞察，形成面向未来的长期战略思维，协调各个部门共同推动转型。纵队化建设就是对于人才的招募、激励和培养，不断提升全员数智化素养，同时建立Al“纵队”（例如AI科学家、提示词工程师等）。
04
中小企业的AI转型之路：
把握机遇，规避陷阱
许多中小企业也很想尝试做数智化转型，但资源有限又该如何推进呢？中小企业转型也需要按照规划-构思-执行-评估这四个步骤执行。首先需要测评企业的AI就绪度，评估企业的数字营销基础设施建设，制定数据战略。其次要确定AI工具的使用场景、AI与人工的分工，可以借鉴同行业应用的案例，先从小部分应用开始，逐渐扩大成面。然后就可以进行小规模试点，同时关注AI输出的质量。最后要建立AI营销绩效评估体系，持续优化AI模型和策略，保持人工监督。
中小企业的AI营销有三个误区：第一是太过依赖AI，想用AI完全取代人工。二是忽视AI系统的偏见和不确定性。因为AI系统里大部分数据都来自人，人的主观是有偏见的，所以面对所有网络上的数据都要考虑偏见与不确定性。最后一个误区是滥用AI生成的个性化内容，如何平衡AI的使用，是企业在数智化转型的过程中需要考虑的关键。
品牌数智化AI营销转型也给我们带来了一些启示。据某国际机构调研的数据显示，48%的营销领导者认为，AI技术对品牌与潜在客户的互动产生了重大影响；品牌利用AI进行客户细分、潜在客户画像生成、活动管理等，大幅提高数智化营销活动效率；AI也能够辅助内容创作和个性化体验，提升内容营销效果，最后，可以让AI来负责对话式营销，提高客户的互动性与参与度。
当AI营销转型更加广泛且深入的同时，内部人才的培养需求会增加，数据和隐私算法的公平性和合规性以及AI伦理日益重要。尤其是关于AI伦理，这关乎到我们的下一代，是未来社会伦理不可或缺的一部分。
最后，袁启亮认为，AI正在重塑品牌的数智营销之道，赋能品牌实现精准营销、个性化体验和数据化运营。品牌需抓住AI机遇，同时注重相应的挑战，才能在数字时代获得持续的竞争优势。
来源 | 《商学院》杂志2024年12月刊
来源：商学院杂志
