Part 1 復盤
已入深水區的數字營銷實踐與有限的AI探索
一、數字營銷已經初步完成了營銷場景的數字化基建
營銷作為直接影響企業營收的業務場景，一直在企業數字化轉型中扮演著及其重要的方向，根據T研究調研數據顯示，超過85%的企業將增加營銷數字化預算。
根據TE智庫測算2023企業營銷數字化市場規模將超3000億，並在未來幾年穩步增長。
二、復盤數字營銷：打下的基礎、更高的需求、被重視但影響有限的AI 1.0
1、以雲的方式部署
大部分企業接受以雲的方式部署數字營銷，在和場景融合過程中，雲也在重置企業的業務發展路徑。
2、留存全鏈路數據
數字營銷廠商幫助企業構建完整的數字化營銷作業系統，並致力於留存整個營銷鏈路的數據。
3、不斷深入業務
企業藉助數字營銷針對所有營銷業務進行改造，同時謀求一套系統解決大多數問題。
4、以效果論價值
後流量紅利時代，企業比以往更加注重營銷的效果，在新的競爭環境下對效果的要求只會更高。
5、更好的用戶體驗
唯有體驗創新能夠搶占用戶心智資源和國民總時間，對用戶體驗的追求營銷戰場致勝的關鍵。
6、企業用戶越來越重視 AI 對營銷過程的賦能程度
AI很好的解決了數據採集與處理的問題，但是對於業務的實質影響有限，更多是錦上添花的作用。
三、新時代開篇：大模型加持之下，AIGC站上舞台中央
從數據 模型=服務 到 模型即服務（MaaS）
Part 2 洞觀
從應用價值和技術壁壘看AIGC 營銷
一、AIGC 營銷承載了最多的企業客戶期待與最多的服務商布局
總體看來，營銷場景從供需兩端來說都是當之無愧的最熱門AIGC場景，從TE智庫採集的數據來看，目前處於供大於求的狀態。事實上很多服務商實際上並沒有深入到營銷場景，而是把營銷場景作為自身AIGC基礎能力的試驗田，還沒有到達需要比拼產品能力之時。
二、AIGC 營銷企業投入規模：當前市場空間沒那麼大，但是增長很可觀
總體背景：
雖然營銷是AIGC第一大應用場景，但是總體投入規模包括基礎大模型，營銷場景主要應用於「中模型*」和「小模型」中。
當前：
TE智庫認為，當前AIGC的主要市場價值在基礎大模型，所有應用場景還處於基本探索階段，當前不具備爭奪主要客戶市場的能力。尤其是當前「中模型」還未就緒，AIGC營銷的主要規模由大模型衍生的基本應用和一些小模型支撐。預期隨著產品應用的逐漸完善，明年市場規模有爆發式增長。
中遠期：
TE智庫認為，隨著中模型的發展，營銷這一第一大應用場景將會快速從基礎大模型手中收回市場份額，並主要以強大的中模型，和功能百花齊放的小模型作為支撐。
三、AIGC 營銷主要應用方向與價值概覽
TE智庫基於服務商的當前布局與AIGC的潛力應用場景，將AIGC 營銷的主要應用方向分為了：內容生產、創新運營、客服、銷售、洞察決策五類，並根據相關的應用在提供價值、數據與技術要求兩個維度進行了價值區域劃分。
四、AIGC 營銷服務商布局方向分布與典型服務商
五、內容生產：易於落地的最佳探索方向
概覽
創新運營是當前服務商布局最多的AIGC應用（近60%），涵蓋的服務商類型極多，除了營銷內容和設計類的SaaS廠商外，也有眾多創業公司乃至跨界公司參與其中。是新進服務商最多、最卷的方向。
數據與技術要求
內容生產作為大模型的基礎能力，在營銷場景下可滿足最基本的文本與圖片生成，服務於較為基礎的文案與海報生成，但是基於高質量的專有數據，可以將內容生產從簡單的圖文進階到商品合成乃至整個創意廣告的生成。
提供價值
根據TE的評價指標來看，內容生產在價值提供上並不占優勢，在當前主要還是服務於廣告物料和後端支持，可以很好的和業務結合，但是難以提供策略層的支持。
六、創新運營：web3.0營銷根據地
概覽
創新運營以革新用戶運營的方向為主，涵蓋相對廣泛。代表性的應用包括虛擬人、對話助手、直播服務等在近兩年已經有諸多產品推出，大模型的應用讓本就相對成熟的產品體系更上一層樓，有接近四分之一的服務商布局該方向。
數據與技術要求
與企業運營相關的產品服務可重可輕，一般的社媒運營和普通的虛擬主播能夠基於公開數據進行服務，但是定製化的虛擬人、流程機器人都至少需要提供專有數據進行微調或訓練。
提供價值
以虛擬人相關產品為例，在過去兩年已經有成熟的虛擬人產品出現，但是很難深入到業務之中，大部分只能起到基本的品宣作用。隨著大模型技術的成熟，通過大量企業專有數據「訓練」的定製虛擬人可能能夠改變其「花瓶」的定位。
七、客服：更加全面的進化
玩家概覽
客服場景是與大模型技術契合程度很高的場景，智能客服本身也相對成熟的賽道，頭部公司已經構建了一定的產品與技術門檻，當前主要是傳統智能客服廠商在進行產品的疊代與更新。
數據與技術要求
大模型之於客服的應用主要分為兩類，直接面向於客戶溝通的層面，所需要的專業能力越強，越需要高質量專有數據，並基於此訓練或是微調。針對於偏後端的知識庫優化、商機挖掘等場景，需要提升的效果越好，越契合業務（如更精確的挖掘線索），越需要專有數據訓練/微調。
提供價值
客服作為強業務屬性的場景連接著客戶溝通與線索留存，相對基礎的知識庫優化提供著內容優化，專業智能客服不僅能解決專業性的問題，更是需要將每一次會話產生的數據都留存並分析 ，生成來自客戶「一線」的決策建議。
八、銷售：讓大模型成為「真銷冠」
概覽
雖然SaaS時代CRM是主角，但是在前眾多廠商相對謹慎，只有寥寥幾個廠商發布了相關資訊。銷售方向對於服務商的專業程度和專有數據的要求很高，當前還沒有看到「跨界玩家」出現，TE認為近一段時間內AIGC 銷售都是存量競爭的格局。
數據與技術要求
除了簡單的跟進記錄生成，與銷售相關的數據一般都是專有數據。作為直接影響企業營收的業務方向，銷售方向對於專有數據的要求很高，而且由於客戶數據和銷售數據都是非常敏感的數據，進而在大模型能力獲取上，企業會更加謹慎，這也對服務商的大模型安全能力提出了很大的挑戰。
提供價值
從話術陪練到路線規劃到記錄生成，都能切實的為銷售業務提供價值。而更加高價值的商機分析乃至銷售策略生成可能需要服務商與客戶更進一步的建設大模型能力。
九、策略洞察：系統層面的「知行合一」
概覽
策略洞察方向相關廠商最少，過往的營銷策略多是經由業務人員的經驗與思考進行形成營銷策略，由於其高度個性化、高度依賴經驗，在數字營銷時代並沒有能夠形成系統或產品共識。營銷的全鏈路自動化中，始終缺失著策略這最後一環，而大模型的出現讓機器做策略這件事情並非遙不可及。
數據與技術要求
與策略生成相關的數據都是專有數據，而做什麼樣的策略，需要影響到什麼層級的業務，決定了需要多麼高質量、多麼全面的數據。影響到策略與決策應用的模型，其數據安全與模型質量都要求極高，數字化基礎很好的企業更有機會獲取這一方向的AIGC能力。
提供價值
策略某種程度來說是多種業務、數據、流程等資產的集合，在未來其可能成為企業營銷大模型的核心與大腦。
十、AIGC 營銷服務商格局
Part 3 前瞻
AIGC 營銷的可見趨勢
一、格局演變：未來每個企業可能只需要一個營銷大模型
二、營銷大模型可靠性與安全性的持續建設是立足之本
1、在現階段應「重服務」
現階段大部分企業對於大模型應用理解較弱，縱使產品已經非常完善企業客戶可能也很難發揮好大模型的作用。適量的增值服務與引導，為客戶提供更符合其需求的推薦和建議，讓客戶感受到營銷大模型是一套個性化產品服務體系，從而提高企業信任度。
2、增強一線用戶體驗
營銷大模型應該具備良好的用戶體驗，包括易於理解和使用的交互界面、快速響應和高效處理用戶請求的能力等。通過優化用戶體驗，可以讓用戶更願意使用大模型應用，並與其積極交互幫助企業與服務商更快的優化模型，實現良性循環。
3、加強安全體系建設和保護
通用大模型應該能夠保護用戶的數據安全和隱私。通過加強數據安全和隱私保護措施，可以讓一線用戶對大模型產生信任感和安全感，同時還要保障企業業務的安全與合規，打消相關疑慮。
4、可見的模型準確性和效果提升
營銷大模型隨著業務推進其準確性與效果的提升應當是清晰可見的。為實現提供精準的預測和決策支持的目標，在服務過程中通過不斷優化算法和模型，提高模型的性能和效果，可以讓企業更信任和依賴大模型能力。
