AI營銷畫布（數(shù)字化營銷的落地與實戰(zhàn)）

AI營銷畫布數(shù)字化營銷的落地與實戰(zhàn)目錄TOC\h\h第1部分挑戰(zhàn)和出路\h第1章當今營銷者面臨的挑戰(zhàn)\h第2章AI營銷畫布：營銷者的戰(zhàn)略地圖\h第3章本書結構\h第2部分人工智能和營銷本質\h第4章網絡和節(jié)點\h第5章客戶關系時刻的心智模型\h第6章什么是人工智能和機器學習\h第3部分AI營銷畫布：營銷中應用人工智能和機器學習的五步法\h第7章AI營銷畫布中的核心要素\h第8章第一步：打基礎\h第9章第二步：做實驗\h第10章第三步：擴場景\h第11章第四步：促轉型\h第12章第五步：保收獲\h第13章AI營銷畫布的綜合應用：星巴克\h第4部分實施\h第14章管理變革\h第15章著手啟動\h第16章號召行動第1章當今營銷者面臨的挑戰(zhàn)JeffBezos，“JeffBezosonPostPurchase，”WashingtonPost,August5，2013，accessedJune15，2020，/national/jeff-bezos-on-post-purchase/2013/08/05/e5b293de-fe0d-11e2-9711-3708310f6f4d_story.html.盡管《華盛頓郵報》（TheWashingtonPost）曾努力改善數(shù)字產品的研發(fā)，2013年它被亞馬遜公司（Amazon）創(chuàng)始人杰夫·貝佐斯（JeffBezos）以2.5億美元收購的時候，這個標志性的新聞品牌仍預計虧損約4000萬美元。貝佐斯在2013年4月5日給《華盛頓郵報》員工的公開信中寫道：當然，《華盛頓郵報》在未來幾年一定會發(fā)生變化。這是必然的趨勢，無論所有權是否更迭，變革都會發(fā)生?；ヂ?lián)網正在改變新聞業(yè)幾乎所有的元素：新聞更新周期縮短了，傳統(tǒng)上可靠的收入來源受到動搖，新的競爭也在上演，其中一些競爭對手甚至不需要或者極少承擔新聞采集的成本。因為沒有地圖，若想勾畫出未來的前進道路并不是一件容易的事情。我們必須創(chuàng)新，這就意味著我們需要不斷嘗試。讀者是我們一切嘗試的“試金石”，我們需要了解他們關注的一切話題——政府、當?shù)仡I導人、餐館開業(yè)、商業(yè)、慈善活動、治理者、體育等，同時還要做好逆水行舟的準備。對于創(chuàng)造，我感到興奮和樂觀。臉書（Facebook），現(xiàn)已更名為元宇宙（Meta）?！幷咦⒇愖羲姑靼祝号c許多其他企業(yè)一樣，新聞行業(yè)的商業(yè)模式也已從供給側轉向了需求側。一些大型互聯(lián)網公司，如亞馬遜、谷歌（Google）、臉書（Facebook）、奈飛（Netflix）等公司，通過增強個性化的體驗重新設定了客戶的預期?！度A盛頓郵報》擁有領先的技術，使其能夠響應客戶對新聞需求的變化，并通過人工智能（ArtificialIntelligence,AI）和機器學習（MachineLearning,ML）等技術滿足這些需求。人工智能和機器學習使得《華盛頓郵報》通過個性化的體驗讓營銷效果更好，賦能營銷的每一個關鍵節(jié)點。具體來說：●搜索引擎優(yōu)化的功能可以根據搜索條件為潛在訂閱者提供最匹配的報道?！裰苯釉L問網站的讀者可以免費閱讀一部分文章，這讓他們在體驗新聞報道質量的同時，為吸引他們訂閱《華盛頓郵報》提供了機會?！裥掠嗛営脩艉瓦€沒訂閱的一般讀者都可以持續(xù)體驗產品的質量：無論是更快的加載速度，還是在人工智能和機器學習驅動下做出的個性化內容推介。通過宙斯洞察系統(tǒng)（ZeusInsights），《華盛頓郵報》可以根據用戶以前閱讀的文章推斷出他們的興趣并推送相應報道。人工智能和機器學習技術還可以讓《華盛頓郵報》快速預測文章的受歡迎程度，以便新聞編輯室為那些熱門文章添加傳播媒介和鏈接。●《華盛頓郵報》還鼓勵訂閱者給文章寫評論，這也成了后臺系統(tǒng)編輯的一部分。人工智能驅動的評論審查系統(tǒng)能幫助郵報維護高質量的評論，并將最好、最相關的評論整合到輔助出版物中。ClaireAtkinson，“TheWashingtonPostStillPlaysCatch-Up,butIsGainingonTheTimes，”NBCNews,December28，2017，accessedNovember1，2019，/news/us-news/washington-post-still-plays-catch-gaining-times-n833236.●《華盛頓郵報》的人工智能寫作程序“日光儀”（HeIiograf）幫助其在2017年產出的報道是《紐約時報》的兩倍多（500篇對230篇）?！癆rcPublishingUnveilsState-of-the-ArtCommercePlatformArcSubscrip-tions，”WashingtonPost,May16，2019，accessedNovember4，2019，https://www./pr/2019/05/16/arc-publishing-unveils-state-of-the-art-commerce-platform-arc-subscriptions/.“ArcPublishingLicensesTechnologytoGlobalBrandBP，”WashingtonPost,September25，2019，accessedMay22，2020，https://www./pr/2019/09/25/arc-publishing-licenses-technology-global-brand-bp/.“NPR：At‘WashingtonPost，'TechIsIncreasinglyBoostingFinancialPerfor-mance，”WashingtonPost,June14，2017，accessedNovember1，2019，https://www./pr/wp/2017/06/14/npr-at-washington-post-tech-is-increasingly-boosting-financial-performance/.SaraFischer，“Scoop：WaPoHits2ndYearofProfitability,PlansExpansion，”Axios,January9，2018，accessedNovember1，2019，/washington-post-1515418495-9c9dc541-165f-4e99-b002-ad41416737ef.html.2019年5月16日的新聞稿顯示，《華盛頓郵報》的成功顯而易見：其線上訂閱用戶數(shù)在過去三年中增長了兩倍多，在此期間新增了超過100萬的獨家線上訂閱用戶。但這還不是全部，《華盛頓郵報》的主要技術平臺“弧光”出版社（ArcPublishing）也非常成功，《華盛頓郵報》已將其授權給其他頂級出版商、廣播公司和品牌商，該技術已成為新的業(yè)務線。以上這些舉措使得《華盛頓郵報》至少連續(xù)兩年贏利。如果你的品牌沒有像亞馬遜這樣的大型網絡平臺做支持，你的公司也沒有一個對技術有遠見且財力雄厚的人來掌舵，請不要絕望。無論你從哪里開始，通過提供符合、超過消費者期望的個性化產品和服務，或者用人工智能和機器學習技術來增強你品牌的客戶旅程，都可以獲得顯著的收益。以美國最大的二手車零售商車美仕公司（CarMax）為例。該公司的大部分汽車銷售仍發(fā)生在實體店，但其客戶的購買旅程越來越多地從網上開始。車美仕官網（CarM）會根據你的搜索行為做出個性化顯示。網頁中的文本和圖像會根據你瀏覽網頁時網站對你的了解而發(fā)生變化。車美仕的目標是為你展示盡可能相關且理想的庫存，從而減少客戶的認知負擔，消除搜索過程中的障礙。這也將車美仕與其競爭對手區(qū)分開來。車美仕網站的設計旨在減少你在購買前搜索時的焦慮，面對太多選擇時的不知所措，這對于車輛這種高價商品來說更為明顯。BarrySchwartz,TheParadoxofChoice：WhyMoreIsLess（NewYork：Ecco，2004），2.RickPress，“WonderWhyYouDreadCarBuying?AFamousPsychologistExplains，”CapitalOne,March28，2018，accessedJanuary23，2020，/cars/learn/getting-a-good-deal/wonder-why-you-dread-car-buying-a-famous-psychologist-explains/1030.巴里·施瓦茨（BarrySchwarz）是一本關于消費者焦慮的書《選擇的悖論》（TheParadoxofChoice）的作者。他說，我們擁有的選擇越多，我們就越不滿意。施瓦茨在接受第一資本公司（CapitalOne）關于購車的采訪時說：“如果你買錯了燕麥，下周你就可以糾正。但重大決策不容易逆轉。這就是為什么它們會產生額外的焦慮?！避嚸朗嗣靼祝溟L期競爭優(yōu)勢在于收集一手的消費者體驗數(shù)據，并通過個性化消費者體驗（無論是否在線）來簡化購買流程的能力。車美仕還意識到，它并不是與消費者購買汽車時曾經有過的最佳體驗競爭，而是與消費者曾經擁有的一切最佳體驗競爭。LeeBreslouer，“StarbucksBaristasNameTheirFavoriteDrinks，”Thrillist,November10，2016，accessedJanuary23，2020，/drink/nation/best-starbucks-drinks-according-to-baristas-who-serve-them.JimLyski，“Don'tSettlefortheBestCustomerExperienceinYourIndustry,DelivertheBestOne—Period，”ThinkwithGoogle,October2017，accessedNovember4，2019，/marketing-resources/experience-design/carmax-industry-consumer-experience/.讓我們以咖啡為例。當打開星巴克公司應用程序時，你不僅可以準確地訂購自己想要的咖啡（例如，下午2點，脫脂大杯冰咖啡，加兩泵太妃糖堅果糖漿），該應用程序還將根據你的購買歷史和偏好，推薦新的飲料和食物。車美仕知道，你希望它也能夠提供同樣水平的個性化服務，從線上營銷信息的推送到線下門店的體驗。車美仕也希望盡可能多地了解你，以便預測你的需求和喜好。為了做到這一點，它在技術上投入了大量資金（我們將在本書后面更詳細地討論車美仕和星巴克）。其他品牌正在經歷從傳統(tǒng)的供應驅動或“類比”商業(yè)模式過渡到按需或“數(shù)字化”商業(yè)模式的痛苦過程。許多品牌甚至還沒有開始，或者剛開始搭建用來收集營銷所需的消費者數(shù)據的基礎設施，希望讓自己從更先進的技術中受益。即便是已經建立數(shù)字基礎設施的品牌也可能仍處于數(shù)據收集的階段，它們可能會專注于積累經驗并快速獲得一些正反饋，從而形成可累積、可優(yōu)化迭代的洞察。比如，可口可樂公司的第一代自動售貨機允許客戶通過混合搭配不同的口味來定制汽水，這產生了大量的消費者偏好數(shù)據。這些機器將世界各地的客戶自行創(chuàng)建的組合數(shù)據發(fā)回公司總部。這一數(shù)字化舉措促成了櫻桃雪碧這款新產品的成功開發(fā)，以及一臺更先進的能實現(xiàn)1對1定制化服務的自動售貨機的研發(fā)落地：動樂能量補給站。LaurenHirsch，“AfterBrutalYear,KraftHeinzTapsABInBev'sMiguelPatriciotoreplaceCEOBernardoHees，”CNBC,April22，2019，accessedJanuary23，2020，/2019/04/22/kraft-heinz-taps-new-ceo-ab-inbevs-miguel-patricio.html.MartinGiles，“KraftHeinzAppointsNewCIOtoDeliveranAIGrowthRecipe，”Forbes,November14，2019，accessedMay22，2020，/sites/martingiles/2019/11/14/kraft-heinz-cio-uses-ai-machine-learning/#148c96fc28f6.推遲甚至忽視將人工智能和個性化的應用作為戰(zhàn)略目標之一的代價會很大。比如，卡夫亨氏公司（KraftHeinz）在2019年2月經歷銷售下滑和對其旗下幾個知名品牌進行了大手筆商業(yè)減值后，表示有意將人工智能和機器學習納入其運作中。分析師認為，這些動蕩是先前管理層執(zhí)意想通過削減成本來實現(xiàn)增長的僵化理念導致的。公司任命了一位新的首席執(zhí)行官米格爾·帕特里西奧（MiguelPatricio），他曾是百威英博（Anheuser-BuschInBev）的首席營銷官。不到6個月，公司就宣布任命科拉多·阿扎里塔（CorradoAzzarita）為新的首席信息官。據福布斯公司官網報道，阿扎里塔表示，他使用機器學習模型分析歷史銷售額、競爭對手當前的促銷活動和宏觀經濟變量等數(shù)據，為卡夫亨氏的品牌推薦最佳的促銷活動，以及用其他模型幫助其找出用于宣傳產品的最佳媒體組合?！癈ontrarytoHype,AdvertisersDividedonAI，”AdvertiserPerceptions,March3，2020，accessedMarch4，2020，https://www./advertisers-divided-on-ai/.LynneGaliaandLainieMcKeague，“KraftHeinzRebrandsKraftRecipesWebsiteas‘MyFoodandFamily，'AddsNewFeatures，”KraftHeinz,March21，2019，accessedOctober31，2019，/news-releases/news-release-details/kraft-heinz-rebrands-kraft-recipes-website-my-food-and-familytm；PeterEavis，“KraftTestsHowMuchCostsCanBeCutasTastesChange，”NewYorkTimes,February22，2019，accessedOctober31，2019，/2019/02/22/business/dealbook/3g-capital-buffett-kraft-heinz.html；MartinGiles，“KraftHeinzAppointsNewCIOtoDeliveranAIGrowthRecipe，”Forbes,November14，2019，accessedJanuary23，2020，/sites/martingiles/2019/11/14/kraft-heinz-cio-uses-ai-machine-learning/#4d4f0e9e28f6.盡管如此，“廣告商觀點”公司（AdvertiserPerceptions）對300家廣告主進行的一項調查發(fā)現(xiàn)，接受調查的營銷者中有一半沒有計劃在營銷中使用人工智能。“廣告商觀點”公司執(zhí)行副總裁弗蘭克·帕薩多爾（FrankPapsadore）說：“像宜家和絲芙蘭等在營銷上有大額預算的品牌都在開拓人工智能營銷，但大多數(shù)廣告主沒有資源，因此他們專注于更直接的營銷工作?！边@意味著，如果你是一家知名公司的營銷者，你可能會在實施人工智能和機器學習的過程中面臨一些來自內部的阻礙，而其中有些則需要進行徹底的變革。SunilGupta,DrivingDigitalStrategy：AGuidetoReimaginingYourBusiness（Boston：HarvardBusinessReviewPress，2018），192-94.猶豫不決所導致的問題很明顯。在整個商業(yè)世界中，高毛利的類比商業(yè)模式正在逐漸消失，取而代之的是低毛利且依賴銷量的數(shù)字驅動型商業(yè)。而創(chuàng)建成功的數(shù)字化業(yè)務需要大量的投資，這就意味著，公司在品牌數(shù)字化成功前，勢必面臨利潤下降的局面。成功后則是全新的商業(yè)模式：更低的單位贏利能力、更高的銷量、更低的成本以及潛在的更高總利潤。為了取得成功，管理層必須下定決心進行長期投資，并準備好容忍低利潤甚至沒有利潤的暫時性鴻溝。否則，品牌可能會面臨破產保護，而且公司可能無法存活下來。西爾斯是美國的一個以向農民郵購起家的品牌?！幷咦⒖巳R爾是一家以打耳洞、售賣平價珠寶和時尚配飾為主營業(yè)務的零售商。——編者注BenUnglesbee,CaraSalpini,andKaarinVembar，“TheRunningListof2018RetailBankruptcies，”RetailDive,November21，2018，accessedOctober31，2019，/news/the-running-list-of-2018-retail-bankruptcies/516864/；.DaphneHowland,BenUnglesbee,CaraSalpini,KaarinVembar,andCarolineJansen，“TheRunningListof2019BankruptcyVictims，”RetailDive,October23，2019，accessedOctober31，2019，/news/the-running-list-of-2019-bankruptcy-victims/545774/；BenUnglesbee，“OneYearLater：ToysRUs'FatalJourneythroughChapter11，”RetailDive,September18，2018，accessedOctober31，2019，/news/one-year-later-toys-r-us-fatal-journey-through-chapter-11/532079/.BenUnglesbee，“SearsFiledforChapter11withPlanstoClose142Stores—NowWhat?”RetailDive,October15，2018，accessedOctober31，2019，/news/sears-filed-for-chapter-11-with-plans-to-close-142-stores-now-what/539654/.EmilyPrice，“TeenDiscountJewelryFavoriteClaire'sEmergesfromChapter11Bankruptcy，”Fortune,October15，2018，accessedJanuary23，2020，/2018/10/15/claires-emerges-from-chapter-11-bankruptcy/.看看那些申請《美國破產法》第11章破產保護的品牌：西爾斯百貨（Sears）、克萊爾（Claire’s）、玩具反斗城（Toys“R”Us），等等。其中，西爾斯已將其實體店數(shù)量縮減了75%，出售了關鍵資產，并解雇了公司辦公室和線下店數(shù)千名員工。它已經從破產中走了出來，并在著手開設新的家居用品商店?？巳R爾深受青少年歡迎，它也在申請破產保護。在這個過程中，它關閉了商店，沖銷了19億美元的債務，獲得了5.75億美元的新資本，并宣布計劃將自己重塑為一家規(guī)模更小、利潤更高的企業(yè)。MatthewTownsendandJoeDeaux，“Toys‘R'Us,BackfromtheDead,WillOpenU.S.Storesin2019，”Bloomberg,June21，2019，accessedJanuary23，2020，/news/articles/2019-06-21/toys-r-us-back-from-the-dead-will-open-u-s-stores-in-2019.“TruKidsTeamswithCandytopiaforToysRUsAdventure，”PYMNTS,September19，2019，accessedJanuary23，2020，https://www./news/retail/2019/tru-kids-teams-with-candytopia-for-toys-r-us-adventure/.LaurenHirschandLaurenThomas，“LifeafterLiquidation：ToysRUsStoresWillBeBackThisHolidaySeason,ThisTimewithaTechPartner，”CNBC,July18，2019，accessedJanuary23，2020，/2019/07/18/toys-r-us-plots-comeback-with-smaller-stores-in-partnership-with-b8ta.html.玩具反斗城于2018年關閉了門店，亞馬遜等互聯(lián)網企業(yè)紛紛進入這個賽道填補市場的空白。它于2019年被反斗城兒童（TruKidsBrands）收購。反斗城兒童計劃通過開設較小的“體驗式”商店來重振該品牌，并與包括塔吉特（Target）在內的各種零售商合作。它還與互動糖果體驗供應商糖果烏托邦（Candytopia）合作，打造“玩具反斗城歷險記”。這會是一系列的互動游戲室，各種裝置會將焦點放在玩具反斗城的吉祥物長頸鹿杰弗里身上。反斗城兒童已與零售服務提供商b8ta合作，后者將讓反斗城兒童訪問其擁有的數(shù)據和行業(yè)分析，用以跟蹤進出商店的客流量等情況，使公司能夠做出更明智的決策。b8ta公司聯(lián)合創(chuàng)始人兼總裁菲利普·勞布（PhillipRaub）說：“今年（2019年）將是我們測試和學習的機會。”但是，如果品牌想要使用數(shù)據來提升在線體驗，就需要考慮加強美國《兒童在線隱私保護法》的執(zhí)行，以制定負責任且合乎道德準則的在線戰(zhàn)略。關鍵是這有可能讓公司在破產邊緣，或者在如新冠病毒疫情和股市泡沫等危機中存活下去繼續(xù)拼殺。為了長期生存，我們相信這種轉型無法避免。品牌必須弄清楚如何利用人工智能更好地為消費者服務。為什么？因為人們很難獲取順應這種一對一個性化營銷需求的經濟所需的資源。雖為時未晚，卻時不我待。時間至關重要。這與20世紀90年代后期的技術進步不同，致力于將人工智能和機器學習應用于營銷的品牌未來的進步將是指數(shù)級的。而從客戶數(shù)據中形成的洞察力是逐步累積的。為利用這些洞察定制開發(fā)的人工智能算法則使得公司有能力提供個性化的體驗——從廣告到定價再到促銷等——其對客戶的價值將隨著時間的推移呈指數(shù)增長。在這種新的人工智能驅動的商業(yè)模式中，贏家通吃。那些等待將人工智能和機器學習應用于營銷的人將被拋在后面，這可能意味著終結。好消息是，如果你現(xiàn)在就開始，你還有時間入局。本書旨在向你展示如何做。第2章AI營銷畫布：營銷者的戰(zhàn)略地圖我們處在一個少有的可以創(chuàng)造變革的歷史時間點上。這將重新定義營銷者。這是你能成為行業(yè)先驅者的歷史性機遇。不要等著營銷行業(yè)在你身邊變得越來越智能了才被動地開始應對。我們現(xiàn)在就要去主動了解、測試，然后規(guī)?；斯ぶ悄艿膽脠鼍啊！Ａ_·羅策（PauIRoetzer）PaulRoetzer,TheFutureIsMarketer+Machine，”MarketingArtificialIntel-ligenceInstitute,July17，2019，accessedNovember4，2019，/blog/the-future-is-marketer-machine-maicon-2019-video.市場營銷人工智能研究所（MarketingArtificiaIInteIIigenceInstitute）創(chuàng)始人在這個技術不斷突破和顛覆的新經濟中，競爭對手迅速崛起，市場格局瞬息萬變，我們相信有且只有一種方法能贏得競爭，那就是在扎實的營銷戰(zhàn)略上部署人工智能和機器學習。這個方法基于一種經市場驗證過的原則：公司如何獲取、留存、發(fā)展其客戶關系以及促使客戶做推薦。不僅如此，這些策略還必須由那些執(zhí)著于探尋使用人工智能和機器學習方法的營銷負責人推動。這些方法能在營銷的每個關鍵節(jié)點實現(xiàn)客戶關系的個性化。而你的任務就是使用人工智能和機器學習來進一步增強客戶關系時刻（CustomerRelationshipMoments,CRM），從而為消費者提供一對一的個性化體驗：讓他們找到、購買、復購你的產品，然后讓他們推薦你的產品。本書的使命是為讀者提供一個被稱作“AI營銷畫布”的框架來指導其完成這一過程。這是一個路線圖，我們可以使用它來制訂有效的營銷計劃。它闡釋了將人工智能和機器學習有效地應用到營銷中所需的所有內容?？克覀兙湍苴A。為了讓大家更了解這個框架，同時也為了驗證它的合理性，我們與各行各業(yè)的或大或小公司的營銷負責人進行了數(shù)十次坦誠但保密的對話，并將這些材料的部分內容提供給了世界各地的營銷和技術團隊。從中我們了解到，很少有人能真正挖掘人工智能和機器學習的作用，去實現(xiàn)這些技術在營銷上的長期價值。我們在針對公司高管培訓的項目中也教授過這些概念。我們對參加培訓的數(shù)百名營銷者的調查結果進一步證實了之前對話中所了解到的信息。在我們的調查中，超過四分之三的受訪者表示，在利用人工智能和機器學習進行營銷時，他們感覺自己能力不夠。他們，也可能就是你：●在新聞中聽到很多關于人工智能和其他新技術的信息，但很難確定什么是炒作，什么是真實的，什么只是一時的風尚，什么是過度恐慌以及什么才是經久不衰的。●看到自己的業(yè)務在發(fā)生變化，但是感到自己沒有準備好應對。●認識到削減成本并不是確保利潤長期增長的制勝戰(zhàn)略。●面臨來自利基市場初創(chuàng)公司和大型集團日益激烈的競爭，但不確定該如何應對?！癆IAdoptionAdvances,butFoundationalBarriersRemain，”McKinsey&Com-pany,November132018，October31，2019，https://www./featured-insights/artificial-intelligence/ai-adoption-advances-but-foundational-barriers-remain.事實上，麥肯錫公司（McKinsey）在2018年11月發(fā)布的一項調查顯示：①43%的受訪者（調整后的受訪人數(shù)為1646人）表示缺乏清晰的人工智能戰(zhàn)略是他們推動人工智能技術的最大障礙；②42%的受訪者表示缺乏具備能承擔人工智能相關工作所需技能的人才；③30%的受訪者表示存在職能孤島，無法落地端到端的人工智能解決方案；④27%的受訪者表示缺乏領導者對人工智能的投入和承諾；⑤24%的受訪者表示缺乏可用的（即已經收集好的）數(shù)據等。LaurenceGoasduff，“3BarrierstoAIAdoption，”SmarterwithGartner,Sep-tember18，2019，accessedMay20，2020，/smarterwithgartner/3-barriers-to-ai-adoption/.高德納公司（Gartner）于2019年9月發(fā)布的一項調查提到，企業(yè)成熟度（員工技能、數(shù)據范圍或質量以及管理問題或顧慮），對未知的恐懼（尤其是了解人工智能的好處和用途）以及不知道從哪里切入（尋找應用場景、定義戰(zhàn)略和尋找資金）是人工智能采用的三大障礙。該調查還指出，服務商戰(zhàn)略也是一項挑戰(zhàn)，軟硬件的集成已經很復雜了，不同服務商的能力又參差不齊。如果你從事營銷工作已經有一段時間了，你可能還記得20世紀90年代初數(shù)字營銷出現(xiàn)時的情形，當時品牌方就很掙扎：要不要在這個稱為“互聯(lián)網”的新信息渠道上提供產品呢？你可能還記得，為響應管理層要求，實施這項新奇的技術花了不少錢。那時其實都沒有想清楚該技術到底將如何推動業(yè)務發(fā)展。即使到后來，你們也沒能準確地知道它是如何發(fā)展的。即便你沒印象了，我們還記得。因此，本書的使命就是要實現(xiàn)提前干預。這樣一來，如果你看到當下流行的新技術不是基于實用的營銷策略或根植于被驗證的營銷原則的，那它就一分錢都不值得花！我們號召營銷負責人面向營銷的重要轉折時期行動起來，直面問題，主動決策。AI營銷畫布你需要的是一個“恰到好處”的解決方案，一個使用人工智能來優(yōu)化客戶關系旅程每個時刻的指南。我們在本書中已經給出了解決方案。這會是一張路線圖，可以讓你找到自己和所在組織現(xiàn)在所處的位置，并展示了切實可行的前行路線。受傳統(tǒng)商業(yè)模式畫布的啟發(fā)，“AI營銷畫布”分為五步：打基礎、做實驗、擴場景、促轉型、保收獲。這五步是大量案例研究和項目實操的產物。我們與那些已經成功使用人工智能來優(yōu)化客戶關系時刻的品牌進行了多次對話。事實上，我們發(fā)現(xiàn)，不同品牌、不同品類甚至不同國家的成功的公司都在一定程度上經歷了這五個階段。為此，我們采訪了可口可樂（Coca-Cola）、祖源基因檢測（Ancestry）和《華盛頓郵報》等公司的品牌和營銷技術負責人，來劃分和確定成功實施人工智能的這五步。我們也獲得了他們的許可，與大家分享他們成功的經驗。每個步驟都會有一個大品牌的詳細案例以及其他品牌在營銷中積極使用人工智能的小例子。所有這些都旨在為你提供盡可能多的視角來了解其他人是如何成功使用人工智能的，以便你可以自信地開辟屬于自己的道路。你還會注意到AI營銷畫布是以客戶為中心的。通過將客戶置于討論的中心，本書中的畫布和支持材料提供了專門設計過的解決方案，直接幫助營銷經理利用人工智能更好地完成工作，幫助他們提供令人贊嘆的、高度個性化的客戶體驗，從而樹立品牌的差異化形象，贏得市場競爭。鑒于我們提供的案例，你可能會認為本書僅適用于大品牌，其實并非如此。事實上，我們采訪的許多營銷負責人都是中小型企業(yè)（smallandmediumbusinesses,SMBs），他們正在尋找利用人工智能在競爭中脫穎而出的方法。如果這句話說中了你的心思，那你必須明白本書中的原則對于確保你在未來贏得競爭勝利可能更加重要，因為你的資源非常有限。你對人工智能的投資必須極度聚焦，這才能讓你事半功倍。“AI營銷畫布”也是你邁向成功的路線圖。營銷的演變瑪莎·斯圖爾特出生于美國新澤西州，曾擔任過數(shù)年專業(yè)模特，也曾贏得紐約巴納德大學獎學金，1976年創(chuàng)立了“全媒體”（Omnimedia）公司?！幷咦⑸晨鼱枴W尼爾出生于美國新澤西州，曾為美國職業(yè)籃球運動員，綽號“大鯊魚”?！幷咦o論你是否經歷了20世紀90年代萬維網的出現(xiàn)，可以肯定的是，你現(xiàn)在正受到有關人工智能和營銷應用各種信息和觀點的轟炸。在過去的100年里，營銷已經從人工策劃發(fā)展到機器輔助，再到機器優(yōu)先決策。長期以來，口碑傳播或者明星推薦一直是一種讓潛在消費者產生購買欲的方式。尋求推薦的消費者也會更容易選擇自己喜歡和信任的名人，這些名人可能是瑪莎·斯圖爾特（MarthaStewart），也可能是沙奎爾·奧尼爾（ShaquilleO’Neal）。然而，營銷要走名人路線，就要切中以下要害：●消費者能找到符合他們認可的名人?！裣Ｍ艘呀洿粤讼M者感興趣的產品類別。（瑪莎·斯圖爾特是否推薦希臘的酒店？）●希望名人在該類別中具有可信度。（這是真實的代言，還是付費的代言？）●希望他們的建議是最新的、應景的。在機器輔助場景中，消費者通常在線與網站后臺的做產品配置的算法進行交互，該算法根據預設的標準列表應用固定的條件判斷規(guī)則，縮小產品選項的范圍。這種預設的配置路線，需確保消費者能夠找到，并能實現(xiàn)以下關鍵任務：●涵蓋了消費者感興趣的類別。●在下拉菜單中有一個與他自己的個人標準相匹配的列表。●內容豐富、中立且與時俱進。V.Kumar,BharathRajan,RajkumarVenkatesan,andJimLecinski，“UnderstandingtheRoleofArtificialIntelligenceinPersonalizedEngagementMarketing，”CaliforniaManagementReview61，no.4（July4，2019）：7，/10.1177/0008125619859317.顯然，這兩條路線對于買家來說都不太理想。必須有更好的方法，那就是用人工智能和機器學習來增強客戶關系中的各種關鍵時刻，這樣它們就可以變得個性化，或者可以稱其為“人工智能客戶關系時刻”（AICustomerRelationshipMoments）。盡管人工智能和機器學習技術的進步和營銷的變化類似于互聯(lián)網的發(fā)展，不同之處在于今天的進步發(fā)生得更快。此外，在科技快速進步的背景下，人工智能和機器學習不僅改變了營銷格局，還顛覆了整個行業(yè)，例如：●廣告（由谷歌開啟的程序化投放的廣告）?！衩襟w和新聞（定制化且簡短的新聞推送）?！窠∩砗蛫蕵穂佩洛頓公司（PeIoton）、亞馬遜公司、奈飛公司]。作為回應，市場上已經出版了數(shù)十本關于人工智能和營銷的書籍以及數(shù)百篇文章。我們看了很多，大多數(shù)人要么過于理論化和技術化，要么過于夸張，對于那些負責制訂公司策略、要花掉高額預算且要看到結果的營銷負責人來說，這些內容用處不大。市面上雖然已經有了這么多關于如何應用人工智能和營銷的介紹，但真的很難搞清楚該聽誰的，更讓人無從下手。一方面，哲學家在討論人工智能將如何拯救人類，這很好，但這很難轉化為用人工智能幫助你賣更多的鞋子或玉米片。往下走一點，理論研究者將特定行業(yè)分類并建立這些類別相互之間合理的關系。在理論和哲學層面之間的，有來自服務商的白皮書，它們展示了當下流行的人工智能和機器學習算法實施的技術細節(jié)。另一方面，人們每天被推送許多超短且易讀的博客文章。這些文章聽起來很重要，實際上并沒有多少內容能幫助首席營銷官學會如何在業(yè)務中運用人工智能。對于營銷者來說，哲學和理論方法維度太高、太抽象，服務商的內容又有太多的技術細節(jié)，那些用“28個工具助你落地”作為標題的博客文章又太戰(zhàn)術了。從概念層面上講，這些內容要么太高，要么太低；從操作層面上講，這些內容要么太基本，要么太具體。更糟糕的是，市面上缺乏公開可用的框架來幫助首席營銷官和營銷負責人采取明智的行動來實施人工智能。事實上，我們只能找到兩個公開可用的營銷行業(yè)的人工智能框架模型。據我們所知，這兩個框架在營銷行業(yè)中都沒有引起多大的關注或者被廣泛采用。營銷者的困境人工智能和機器學習將讓作為營銷負責人的你更加依賴技術和金融。因此，與財務和信息技術負責人建立良好的關系至關重要，他們掌握著推動這一切成功落地所需資本和運營經費的關鍵審批權。作為知道什么對消費者最有利的人，你的工作是在內部為消費者的利益發(fā)聲。一方面，技術部門的同事可能不會優(yōu)先考慮消費者。他們的工作重點是維護：系統(tǒng)升級、數(shù)據清理（至少希望如此）、系統(tǒng)和數(shù)據安全、成本控制和權限管理。另一方面，你的財務同事專注于優(yōu)化各種負面指標：應收賬款、單位制造成本、庫存、交貨時間。技術部門的同事還專注于降低系統(tǒng)總成本。出于種種原因，將時間、精力和金錢投入新技術中來推動公司增長，或者通過個性化來創(chuàng)造價值，通常在技術或財務部門并不重要。在最初階段，財務和技術部門對人工智能和機器學習的興趣可能在于它們如何提高安全性、節(jié)省成本，并提高企業(yè)的整體效率。許多人工智能驅動的應用程序已經可以做到這一點。就你的世界而言，人工智能和機器學習當然可以用于將重復的、低價值的營銷任務自動化。比如，你可以使用自然語言處理銷售數(shù)據，將其轉換為文本，自動編寫營銷周報。這省去了讓人花數(shù)小時查看儀表盤，然后做文檔的過程。在這方面已經有很多應用程序。你應該做個調查，看看怎么提高營銷效率。然而，我們的重點是使用人工智能來推動增長，我們相信，這將是贏得市場競爭，最終決定勝負的關鍵所在。PhilipKotler,HermawanKartajaya,andIwanSetiawan,Marketing4.0：MovingfromTraditionaltoDigital（Hoboken,NJ：Wiley，2016），xvi，23.那么，公司里究竟是誰應該為增長負責？答：你。這是營銷負責人的責任！要贏得競爭，你必須成長，而你成長的方式是借助人工智能和技術，這就是菲利普·科特勒（PhilipKotler）所說的“營銷4.0”，或者這是我們許多人所說的“現(xiàn)代營銷”。你將通過使用機器來實現(xiàn)增長，加速推動和落地個性化，并使之規(guī)?；?。這靠人類手動是沒法實現(xiàn)的，不用說一個人，即便一群人也沒法實現(xiàn)。在此過程中，你需要讓公司的技術和財務同事參與進來，之后我們會給出一些建議來幫助你做到這一點。立即接受挑戰(zhàn)JacquesBughin,JeongminSeong,JamesManyika,MichaelChui,andRaoulJoshi，“NotesfromtheAIFrontier：ModelingtheImpactofAIontheWorldEconomy，”McKinsey&Company,September42018，accessedOctober31，2019，/featured-insights/artificial-intelligence/notes-from-the-ai-frontier-modeling-the-impact-of-ai-on-the-world-economy.我們敦促你現(xiàn)在就迎接挑戰(zhàn)，推動公司變革，因為這是你的未來。根據麥肯錫全球研究所（McKinseyGlobalInstitute）的一篇論文《人工智能前沿筆記：模擬人工智能對世界經濟的影響》（NotesfromtheAIFrontier：ModelingtheImpactofAIontheWorldEconomy），人工智能將在未來十年推動全球經濟增長1.2%（130000億美元）。這篇論文還說：人工智能的影響可能不是線性的，它產生的影響會隨著時間的推移以更快的速度累積。到2030年，它對增長的貢獻可能是未來五年的三倍或更多。從采用到完全接納人工智能很可能是S形曲線的過程，開始因為學習和部署這些技術需要大量的成本和投資，人工智能帶來的增長會緩慢體現(xiàn)，之后因為競爭越來越激烈，創(chuàng)新所需的各種輔助設施也完備了，它帶來的增長就會加速。如果將這種“慢熱”（slowburn）的現(xiàn)象理解為人工智能影響有限，或者你只坐在一邊旁觀，這就大錯特錯了。那些早期已經采用這些技術的公司的收益規(guī)模將在以后的幾年中積累、爆發(fā)，而它們侵占的就是那些只采用了一點或沒有采用人工智能的公司的市場。JackKornfield,Buddha'sLittleInstructionBook（NewYork：Bantam，1994），9.正如作家杰克·康菲爾德所說：“問題是：你認為自己有時間?！彼?，讓我們開始吧！第3章本書結構這本書分為4個部分，共16章，包含了我們認為營銷者在組織中推動人工智能和機器學習所需的所有概念和實施框架。1英尺=30.48厘米?！幷咦⒌?部分“挑戰(zhàn)和出路”有雙重目的。其中的前兩章“當今營銷者面臨的挑戰(zhàn)”和“AI營銷畫布：營銷者的戰(zhàn)略地圖”旨在讓你從3萬英尺高空俯瞰這本書的核心概念。本章“本書結構”對我們將要介紹的概念進行了全面闡述。如果不需要看概述，請直接跳到第2部分。但是，如果你想了解我們?yōu)槟銣蕚涞乃袃热?，請繼續(xù)閱讀。第2部分“人工智能和營銷本質”由三章組成。這個部分提供了為了更好應用本書第2和第3部分所需的基礎知識和詞語。在第4章“網絡和節(jié)點”中，我們將技術上會涉及的兩種主要商業(yè)模式（我們將其稱為“網絡”和“節(jié)點”）作為討論的基礎。第4章的目的是讓你清楚地了解每種模型是什么，以便確定你現(xiàn)在所處的位置，并確定你的品牌更適合用哪種網絡化的模型。我們還將說明為什么不是“網絡”的公司需要盡快擁抱人工智能和機器學習的新世界。因為，最終這將是一個贏家通吃的局面。本書也會用大量證據說明這個觀點。在第5章中，我們將向你介紹“客戶關系時刻的心智模型”，這是一種通用的客戶決策旅程模型，可以很容易地與你現(xiàn)有的客戶模型相結合。我們還將帶你了解構成該模型的4個關鍵時刻：獲取、留存、增長和推薦。最后，我們將展示傳統(tǒng)的客戶關系時刻與人工智能客戶關系時刻有何不同。我們認為，贏得人工智能客戶關系時刻是人工智能營銷策略成功實施的關鍵。我們也將向你介紹AI營銷畫布。它可以作為你決策的路線圖，你可以用它來判斷如何最大限度地在各個“人工智能客戶關系時刻”征服客戶。在第6章“什么是人工智能和機器學習”中，我們將為你準備好與數(shù)據科學團隊和技術服務商成功溝通時所需的有關人工智能和機器學習的必備詞語和知識。你將學習機器學習的類別，以及一些關于神經網絡和深度學習的知識。我們也將就數(shù)據和分析的概念進行簡要回顧。最后，我們將給出一些例子來說明何時在機器學習中用些什么技術。無論人工智能和機器學習對你來說是否是個新鮮的概念，你都可以了解到這些內容的背景信息。不管你處在什么階段，請不要跳過這一章。你將需要這些詞語來推動項目，來與你的數(shù)據科學部門對接人進行建設性的對話。這個部分寫了許多與品牌和營銷相關的例子。要知道，我們努力讓這個部分不僅易于閱讀，而且盡可能地有趣、目的明確。第3部分“AI營銷畫布：營銷中應用人工智能和機器學習的五步法”是對畫布的概述，這里對每一步都做了簡單介紹。這部分的每一章都聚焦于品牌自身，并用例子展示了人工智能在特定階段如何應用于不同的客戶關系時刻。在第7章“AI營銷畫布中的核心要素”中，我們介紹了畫布的這五步：打基礎、做實驗、擴場景、促轉型、保收獲。它們涉及4個客戶關系時刻：人工智能獲取、人工智能留存、人工智能增長和人工智能推薦，同時也解釋了如何最好地使用畫布。在第8章“第一步：打基礎”中，我們聚焦于介紹如何“打基礎”和一些相關的關鍵問題?！按蚧A”旨在通過收集整個企業(yè)的一手數(shù)據來構建數(shù)字化基礎設施。只有掌握了足夠多的、質量可靠的數(shù)據，我們才能開始訓練機器學習模型和增強客戶關系時刻。第9章“第二步：做實驗”介紹了如何尋找到可以讓人工智能快速賦能的營銷活動，使用來自第三方或者服務商的人工智能工具在一些營銷活動中快速獲得結果。我們還將建議你考慮一種新的工作方式：采用敏捷的工作方法將人工智能和機器學習引入你的公司（別擔心，我們將展示如何在你自己的公司落實具體工作的流程）。接下來是第10章“第三步：擴場景”。這個階段要在更廣泛的營銷活動中使用人工智能，并開始在內部推動與落實系統(tǒng)的開發(fā)和能力的建設。在這一章中我們將介紹人工智能營銷斗士（AIMarketingChampion）的關鍵作用，并提供一些關于如何發(fā)展人工智能營銷團隊的想法。我們還將用量化的方式展示你在“第二步：做實驗”中所做的實驗結果的重要性，這是你能最終拿到額外預算的最強有力的依據?！暗谌剑簲U場景”中的很大一部分工作內容將是：不斷地設計營銷活動并加以實施，然后就活動效果進行評估，并從評估結果中獲得有用信息。這樣你就可以知道哪些有效的事情該多做，哪些無效的動作要避免（同時，你要記錄對未來業(yè)務發(fā)展有幫助的信息）。第11章“第四步：促轉型”講了如何使用人工智能實現(xiàn)一系列營銷活動的自動化?？赡軇傞_始是在某一個客戶關系時刻使用人工智能，深入之后就可以在其他1—2個時刻使用。在這個階段，你接觸到的人工智能和機器學習模型都源自公司內部。即便模型是你讓合作伙伴開發(fā)的，整個模型的開發(fā)也都應在營銷部門的控制之下。在這一點上，我們會要求你：要么考慮讓公司去收購一家有現(xiàn)成技術的團隊，要么在公司內部建立團隊。我們將描述這個階段中的一個典型過程，為你提供用于評估的表格，幫你去衡量哪個方向更適合自己。在第12章“第五步：保收獲”中，我們介紹了使用自己開發(fā)的模型的方法。無論你使用的模型是公司自行開發(fā)的，還是通過收購獲得的；無論這個模型是用來實現(xiàn)增量收入的，還是用來構建新的商業(yè)模式的；抑或是作為服務外部客戶的平臺，本章都會做相關介紹。注意：并非每個品牌或公司都希望或需要進入第五步。要實現(xiàn)這一目標，你必須從做節(jié)點跳到搭網絡（讀完第4章后，你將了解那道鴻溝的深度）！最后，第13章“AI營銷畫布的綜合應用：星巴克”重點介紹了星巴克，這是另一個一流品牌完整實施畫布五步法的案例。在本章中，我們將講述星巴克發(fā)展時間線，以便你了解“海妖”公司（Siren）取得巨大成功背后所做的各種努力以及它所經歷的失敗。每一章都會有一個總結，并給大家提供一個行動清單，幫助大家鎖定關鍵信息，讓概念變得切實可行。本書結尾處還提供了一個診斷工具，把畫布每一步實施過程中遇到的問題做了進一步的拓展。第四部分“實施”旨在幫助你掃除在公司引入人工智能和機器學習時必將面臨的障礙。這部分著重介紹了人工智能和機器學習在幫你完成各種繁雜的工作時，也幫你創(chuàng)造了大量的機會：它讓你能專注于提高與消費者溝通的質量和頻率。在第14章“管理變革”中，我們將詮釋為何連谷歌這樣的高科技企業(yè)也要從技術和文化層面上轉型實施人工智能和機器學習。我們將向你展示谷歌管理團隊是如何實施約翰·科特（JohnKotter）變革模式的：創(chuàng)造變革的氛圍、傳遞變革愿景和賦能組織、創(chuàng)造短期勝利，然后強化新的方向。我們將就如何促進這些變化提供一些指導，這些變化必須跨越多個維度：人員、流程、文化和財務。第15章“著手啟動”從診斷工具切入，提供了用于落地實操的指導。你可以用它來評估自己在畫布中處于哪個階段。你還將了解可能出現(xiàn)的差距和挑戰(zhàn)，以及為了縮小這些差距、贏得挑戰(zhàn)要如何做好準備。然后，我們將用一個虛構的企業(yè)“拉吉的面包店”（Raj’sBakery）的AI營銷畫布來結束本章。最后，在第16章“號召行動”中，我們將討論這一切對你個人的影響，為你做下一階段的決策提供一些指導。我們還將向你指出一些后續(xù)可以做的事情，包括提供一個你可以用以參照來推進業(yè)務并拓展職業(yè)生涯的清單。最重要的是，我們將總結三位營銷和商業(yè)領袖的思想，告訴你品牌該如何挖掘人工智能的潛力來擁抱未來機遇和閃耀人性光芒及其必要性。本書的目標相當遠大，甚至似乎有點難以企及，但它們是可以實現(xiàn)的。這一切都始于你將以客戶為中心的戰(zhàn)略營銷付諸實踐，創(chuàng)造數(shù)字化驅動的商業(yè)，最大限度上發(fā)揮人工智能與機器學習的價值。你準備好接受挑戰(zhàn)了嗎？想必是的。那讓我們開始吧。第2部分人工智能和營銷本質第4章網絡和節(jié)點當蜘蛛聯(lián)合起來結網，它們可以困住獅子。——埃塞俄比亞諺語2011年，“財經名嘴”吉姆·克萊默（JimCramer）將四家科技上市公司——臉書、亞馬遜（Amazon）、奈飛和谷歌（Google）簡稱為“FANG”。它們太大了，任何一個重大舉措都會直接影響到股市?！癋ANG”和其他技術驅動的公司銷售產品、服務或體驗的方式也從根本上影響了營銷者的世界認知。它們完全顛覆了消費者對品牌關系的所有預期（這個觀點并不是新聞，具體請看下文）。這些技術驅動的公司就是“網絡”。我們將“網絡”稱為互連“節(jié)點”的系統(tǒng)?！肮?jié)點”是“網絡”的基本元素。例如，鐵路系統(tǒng)是由作為節(jié)點的單個火車線路組成的網絡；商會是由作為節(jié)點的單個本地企業(yè)組成的網絡；早期的電報系統(tǒng)是由作為節(jié)點的本地電報局組成的網絡，在其中人們可以使用莫爾斯電碼進行通信。可以說，西聯(lián)電報公司（WesternUnionTelegraphCompany）是美國最早的技術平臺之一。其歷史可以追溯到19世紀。請注意，不同的節(jié)點也可以是獨立存在的，它們與強大的網絡存在競爭關系，關于這一點我們將在下文加以討論。PeterFisk，“NetworkEffectsDriveOver70%oftheValueofTechnology-BasedCompanies……TimetomakeMetcalfe’sLawWorkforYou！”accessedJuly10，2020，/2018/06/network-effects-drive-over-70-of-the-value-of-technology-based-companies-time-to-make-metcalfes-law-work-for-you/.網絡的優(yōu)勢在于迫使公司關注它，其最主要的優(yōu)勢在于使企業(yè)通過規(guī)?；@得指數(shù)級增長的收益，即所謂的“網絡效應”。梅特卡夫定律（Metcalfe’sLaw）指出，當添加一個增量節(jié)點的成本為n，而該節(jié)點的增量價值為n的平方時，即存在網絡效應。如今更多人認為n的平方高估了網絡效應帶來的價值，因為并非所有增量節(jié)點都平均地增加了n的平方的價值?，F(xiàn)在有些人將網絡效應寫為n×[log（n）]。比如，對于貝爾電話公司（BellTelephone），如果只有一部電話，那它毫無用處。但隨著越來越多的家庭使用電話，網絡的價值也隨之增加。更多的電話意味著更多的人可以相互交談。社交平臺也類似，參與社交平臺的用戶越多，該網絡對社群的價值就越大。在這種背景下，臉書、亞馬遜、奈飛和谷歌都可以被視為通過其專有技術平臺為消費者提供價值的網絡，而這些平臺都是以人工智能為基礎。GeoffreyG.Parker,MarshallW.VanAlstyne,andSangeetPaulChoudary,PlatformRevolution：HowNetworkedMarketsAreTransformingtheEconomyandHowtoMakeThemWorkforYou（NewYork：W.W.Norton，2016），3.在2016年出版的《平臺革命》（PlatformRevolution）一書中，作者將平臺定義為“一種新的商業(yè)模式，它使用技術將人、組織和資源連接在一個交互式生態(tài)系統(tǒng)中，在這個生態(tài)系統(tǒng)中可以創(chuàng)造和交換驚人的價值?！比绻闵a一種實體產品如烘焙食品或拖拉機，并通過亞馬遜這樣的網絡銷售，而且你的主要商業(yè)模式不是由一種能將你與消費者或者將訂單與消費者連接起來的技術平臺驅動的，那么你很可能是一個“節(jié)點”。但是，不要太執(zhí)著于這些非黑即白的定義。正如你將看到的，網絡有很多不同“種類”。此外，一些網絡由不同的小單元構成，這些小單元很像一個個節(jié)點，而許多節(jié)點（包括上面列出的一些）也正在不斷向網絡發(fā)展！好消息是，存在如此多細微的差別，說明成功的方法不止一種。只要該商業(yè)模式讓你高效地使用數(shù)據為消費者創(chuàng)造價值，就有可能成功。讓我們深入研究一下網絡和節(jié)點的概念。雖然網絡是通過技術平臺為盡可能多的消費者提供產品、服務或體驗，但這并不是它唯一的價值。網絡還圍繞這些供給（搜索的商品、銷售等）收集和分析一手消費者數(shù)據，以便它更多地了解每個消費者，并通過個性化不斷優(yōu)化他們的體驗。網絡還可以讓其他供應商與其用戶建立買賣關系，在這種情況下，網絡允許供應商使用他們的平臺進行交易，并向交易達成的一方或雙方收取費用。亞馬遜、易貝（eBay）和阿里巴巴（Alibaba）都是這樣運作的網絡。像汰漬（Tide）和可口可樂這樣的供應商，它們作為節(jié)點就面臨不小的挑戰(zhàn)，盡管它們可以訪問網絡上的買家，但它們通常收集不到任何消費者個人的數(shù)據。如果網絡與供應商共享了該信息，供應商就有可能用它來跟用戶直接建立連接，提供個性化的產品來培養(yǎng)這些用戶的消費習慣。這樣一來，消費者就會直接從供應商處購買產品，而不是從網絡上購買。事實上，網絡通過技術驅動的平臺收集和處理大量的一手數(shù)據，為用戶提供個性化的體驗，這是網絡創(chuàng)造和維持競爭優(yōu)勢的關鍵。網絡所擁有的一手數(shù)據可以幫助企業(yè)開展產品推薦，與消費者進行個性化的溝通，并做出合適的報價。所有個性化營銷策略都是通過人工智能算法來實現(xiàn)的。而這些算法則會用網絡收集的一手數(shù)據來持續(xù)優(yōu)化。即便所有網絡的業(yè)務模型都是由技術平臺賦能驅動的，但這些平臺配置的方式卻大相徑庭。事實上可以肯定地說，沒有兩個平臺的配置方式是完全一樣的。網絡大家先來看看網絡。大多數(shù)節(jié)點都在想辦法成為網絡，這樣它們才可以直接獲取用戶的一手數(shù)據。網絡使用這些一手數(shù)據來開發(fā)人工智能算法，這些算法就會不斷優(yōu)化你在平臺上的使用體驗。網絡就像雪花，沒有兩片是完全一樣的。有些很純粹，有些則是混合的，這意味著它們既有不少網絡特征，也具有典型節(jié)點的特征。純粹網絡純粹網絡的例子有臉書、谷歌[特別是它的子公司“油管”（YouTube）]和亞馬遜。之所以稱它們是純粹的，是因為它們的主要商業(yè)模式就是提供一個技術平臺，將買家與賣家聯(lián)系起來。例如，“油管”將內容創(chuàng)作者與內容消費者聯(lián)系起來。純粹的網絡還會與客戶建立直接連接：允許他們留下自己的觀點，也能讓他們看到其他人對不同產品和服務的評論?！癠berofX，”PYMNTS,accessedJanuary23，2020，https://www./category/uber-of-x/.愛彼迎（Airbnb）、優(yōu)步（Uber）、齊洛（Zillow）、“票務中心”（StubHub）、胡茲（Houzz）、愛得喜（Etsy）和領英（LinkedIn）也都有純粹網絡的特征[比如，企業(yè)對企業(yè)（B2B）網絡領英，其用戶評論以背書和推薦的形式體現(xiàn)]。愛彼迎和優(yōu)步是純粹的網絡，因為它們不擁有任何東西，只是將消費者與供應商或賣家直接連接起來。齊洛房地產應用程序也是一個純粹的網絡，它將消費者與房地產經紀人直接連接在一起。在B2B領域，領英提供了一個平臺，表面上主要是為了將其成員聯(lián)系起來社交，但也把潛在的雇主和候選人聯(lián)系了起來。事實上，現(xiàn)在有成百上千的公司都在使用技術平臺創(chuàng)建網絡，將從攝影師、遛狗員到私人飛機駕駛員等各個領域的消費者與其供應商對接起來。蘋果公司（Apple）最初也只是一個節(jié)點，但它創(chuàng)建應用商店時就加入了純粹網絡的屬性。它為供應商提供了一個平臺來提供它們的產品，繼而讓消費者能購買、評價和討論這些產品。一些（不是所有）純粹網絡也銷售自己的產品，或者正在培養(yǎng)提供銷售產品的能力，其中包括齊洛之家（ZillowHomes）、亞馬遜基本款（AmazonEssentials）、“油管”原創(chuàng)（YouTubeOriginals）、愛彼迎體驗（AirbnbExperiences）、領英學習（LinkedInLearning）等。這些衍生產品更像混合網絡，它們通過自營來把控消費者體驗，進一步增加平臺的競爭優(yōu)勢。混合網絡混合網絡是在純粹網絡商業(yè)模式（通過技術平臺連接消費者和供應商）的基礎上，公司自己充當供應商。奈飛是一個混合網絡的典型例子，因為它現(xiàn)今的商業(yè)模式是做一個內容創(chuàng)作者、銷售商和平臺供應商。奈飛不會直接把內容創(chuàng)作者的網站（如果內容在“油管”上的，就是頻道）推給用戶，它擁有整個端到端的用戶消費體驗。讓奈飛與眾不同的另一點是，它專注于使用數(shù)據為用戶創(chuàng)造價值。奈飛知道每個訂閱用戶的特征，也知道與他們相似的用戶正在觀看什么，因此它能夠提供高度個性化的產品。它就像一家雜貨店，會自動重新排列自己，不僅展示你最常購買的產品，還展示它預測你將需要或可能感興趣的產品。你會注意到奈飛沒有直接與消費者建立聯(lián)系，也沒有為內容創(chuàng)作者提供直接向消費者銷售的空間。如果奈飛是一個純粹網絡，它的主要業(yè)務將不再是去做自制劇，而是鼓勵人們將自己的內容直接發(fā)布到平臺上供其他人觀看。這樣的話，它本質上就和“油管”一樣了！為此，接下來我們通過比較不同的媒體供應商，來更深入地研究這兩種網絡（純粹與混合）的定義。媒體網絡媒體網絡是一個以演出、電影和視頻的形式，向消費者提供信息或數(shù)據的平臺。這些視頻有的是現(xiàn)場直播，有的是預先錄制的。“油管”和奈飛是兩大最知名的媒體網絡，但也有許多較小的。例如，以游戲內容而聞名的直播平臺推趣（Twitch）和視頻分享社交網絡服務商抖音國際版（TikTok）?！癥ouTubeforPress，”YouTube,accessedDecember17，2019，https://www./about/press/.自稱“美國視頻共享平臺”的“油管”在全球擁有超過20億的用戶，相當于整個互聯(lián)網用戶的1/3以上。該公司聲稱全球用戶每天觀看其視頻的時間超過10億小時。其平臺上的幾乎所有內容都是由內容創(chuàng)作者制作的，同時這些創(chuàng)作者也是用戶，被稱為“油管”主播。這些內容創(chuàng)作者會努力獲取足夠多的訂閱者來追隨自己的頻道。只有當訂閱者足夠多時，他們才有資格將廣告插入他們的視頻內容中（獲取推廣收益），這類似于傳統(tǒng)的電視廣告。其中一些“油管”主播會選擇在“油管”平臺上加入“多頻道網絡”（Multi-ChannelNetwork,MCN）進行托管。NathanLasche，“YouTubeMusicMakesDiscoveryMorePersonalwithPlaylistsMixedforYou，”YouTubeOfficialBlog,December17，2019，accessedJanuary23，2020，/2019/12/youtube-music-makes-discovery-more.html.“YouTubeOriginals，”YouTube,accessedJanuary23，2020，https://www./originals.MichaelSchneider，“‘RyanHansen，'‘ChampaignILL'CanceledasYouTubePreparesforNewOriginalsStrategy，”Variety,April10，2019，accessedJanuary23，2020，/2019/tv/news/ryan-hansen-solves-crimes-on-television-champaign-ill-canceled-youtube-1203185818/.在2017年，“油管”還推出了“油管”電視（YouTubeTV），你能以49.99美元的價格看70多個付費頻道。它還推出了“油管”音樂（YouTubeMusic），并在2019年12月推出了三種個性化的推薦列表：“經典推薦列表”（DiscoverMix）、“新發(fā)布推薦列表”（ReleaseMix）和“我喜愛的推薦列表”（YourMix），“這三種列表可以讓用戶及時了解剛剛發(fā)布的內容，并根據用戶的個人喜好向他們介紹更多的藝術家和音樂?！比缓笫恰坝凸堋痹瓌?chuàng)，這是一系列委托第三方制作的內容，有的可以免費看，有的觀看時需要看廣告（付費用戶可以不用看廣告）。“油管”對其產品矩陣進行了改進和精簡，并于2020年推出了一些新節(jié)目。然而，“油管”并沒有試圖與奈飛、亞馬遜這些提供有預制腳本內容的平臺競爭，而是專注于提供無腳本、教育類型和音樂藝術家真人秀的內容。因此，盡管“油管”參與了一些混合網絡的活動，比如自己進行內容創(chuàng)作，我們還是將“油管”定義為一個純粹的網絡，因為它的主要商業(yè)模式是提供一個直接連接外部供應商和消費者的內容平臺。RajkumarVenkatesan,PaulFarris,andRonaldT.Wilcox,Cutting-EdgeMar-ketingAnalytics：RealWorldCasesandDataSetsforHandsOnLearning（NewYork：FTPress，2014），149.始于1997年的奈飛是一個流媒體平臺，最初是一家將影片郵寄到人們家中的視頻租賃公司。它開創(chuàng)了一種訂閱模式，在這種模式下，客戶只需支付固定的月租就可以訂購多部電影，并且想看多久就看多久。這很受消費者歡迎。它的競爭對手視頻租賃商店“大片”（Blockbuster）對逾期歸還影片的用戶收取高額滯納金，“大片”的不少用戶便流向了奈飛。奈飛之所以能留住用戶，很大程度上取決于它對用戶觀看內容的推薦機制。2000年1月它推出了“影片匹配”，這是一種推薦系統(tǒng)，用來鼓勵用戶使用1～5顆星對電影進行評分。用戶對電影的評分越多，預測他們對電影偏好的準確性就越高。到2007年，奈飛擁有近10億條電影評論，而“影片匹配”系統(tǒng)為公司帶來了很大一部分流量（超過50%）。為了讓“影片匹配”系統(tǒng)更準確地預測客戶對某些電影的喜愛程度，2006年，奈飛以100萬美元作為資金，招募能開發(fā)出讓系統(tǒng)預測精度提高10%的引擎的團隊。該獎項于2009年授予了一家?guī)湍物w開發(fā)了第一代協(xié)同過濾算法的公司，這項技術幫助奈飛在之后數(shù)年實現(xiàn)贏利。網速的提升和技術的進步最終提高了奈飛在互聯(lián)網上“流式傳輸”影片的能力，這就增加了用戶以及他們觀看影片的數(shù)量。數(shù)據更多，算法預測的準確性也更高，因而推薦引擎為用戶推送結果的價值也更高。“NumberofNetflixPayingStreamingSubscribersWorldwidefrom3rdQuar-ter2011to2ndQuarter2020，”Statista,accessedJuly21，2020，https://www./statistics/250934/quarterly-number-of-netflix-streaming-subscribers-worldwide/.PeterKafkaandRaniMolla，“NetflixShowsOfftheNumbersbehindItsGlobalGrowthStoryfortheFirstTime，”Vox,December17，2019，accessedJanuary23，2020，/2019/12/17/21025154/netflix-global-growth-numbers-sec-streaming-investors.JuliaAlexander，“NetflixIsRemovingSubscribers'AbilitytoLeaveMovieReviews，”Polygon,July6，2018，accessedJanuary30，2020，/2018/7/6/17539918/netflix-movie-reviews-feature-rating.如今，奈飛運營著一個成熟且復雜的技術平臺，該平臺允許其付費用戶（截至本文撰寫之時，奈飛在全球有19295萬個用戶，并且還在不斷增加）通過奈飛應用程序觀看流式傳輸?shù)囊曨l內容。2016年以來，它已在全球幾乎所有市場進行流媒體傳播，這樣確保用戶在幾乎任何地方都可以看到相同的內容。奈飛的商業(yè)模式建立在其技術平臺收集用戶一手數(shù)據的能力之上，這讓它能運用復雜的算法對用戶想要看什么內容、何時想要看做出預測。注意：“油管”的推薦取決于觀眾訂閱的頻道以及他們喜歡和評論的視頻，而奈飛在客戶沒有直接輸入任何信息的情況下就能進行推薦。事實上，奈飛關閉了用戶評論的功能，并于2018年從平臺上刪除了所有評論，理由是使用這一功能的用戶數(shù)量下降。關閉評論阻止了平臺使用者相互聯(lián)系、相互影響。就像之前所描述的，奈飛的商業(yè)模式包括創(chuàng)造產品、銷售產品并提供使用產品的平臺。奈飛是混合網絡的一個例子。Twitch,accessedJanuary23，2020，https://www.twitch.tv/p/en/about/.“25UsefulTwitchStatsforInfluencerMarketingManagers，”InfluencerMarketingHub,January