Morketing曾巧：營銷產業的「3個改變」與「3大現狀」
文 | 曾巧
2月28日，在由曠視科技主辦的「AI新勢力·開啟營銷新時代」北京站沙龍活動中，Morketing作為首席媒體參與其中，且Morketing創始人兼CEO曾巧進行了以《新營銷：AI 》為題的演講，分享了她對營銷與AI技術關係的看法。
以下是演講實錄：
營銷，常談常新。
Morketing是一家聚焦全球數字營銷領域的產業媒體，2014年基於移動互聯網創辦Morketing，關注移動時代下營銷產業的結構性改變。
這些年，我們看到因為移動互聯網的發展，營銷數據技術逐漸成熟到落地。那麼，今天跟大家聊聊，今年，為什麼大家都在談AI營銷技術，且，市場到底希望AI技術為營銷帶來什麼樣的改變。
媒體、計算平台、內容的3個改變
1.媒體環境：媒介改變和去中心化
近年來行業中的幾次關鍵變革讓營銷行業經歷了多次的技術升級和理念革新。
以大眾閱讀媒介為例，我們經歷過從紙媒到電視，再到互聯網的變化，科技的改變讓用戶接觸信息的方式變得越來越簡單，越來越多元；媒體價值也從單純的提供信息，升華成為大眾價值觀的引導者。
儘管信息傳播的媒介變了，但用戶對信息的渴望是不變的。
發布資訊和獲取資訊的門檻降低，媒體間的競爭變成了「用戶注意力」的競爭：根據QuestMobile在2019年1月發布的《中國移動互聯網2018年度大報告》的數據顯示，網民在短視頻上的總使用時長佔比已經達到了11.4%，遠超過泛娛樂類的其他行業。
從門戶網站到社交平台，再到短視頻，能夠製造關注點、產出文字內容的「作者」不再局限於受過多年訓練的記者，普通民眾也能用140字把自己的感受發布到公開平台，用15s的短視頻展現生活。技術的發展讓原來的「作者—媒體—讀者」的鏈條不再清晰，在現在的許多平台上，用戶既是資訊的接受者，也可以同時成為資訊的發布者。
2.計算平台：「用戶畫像」與MarTech
媒介的改變帶來了數據獲取渠道的改變，數據處理中心隨之變化。
數據收集渠道變化帶來的一大改變，是企業得以通過用戶的行為數據構建「用戶畫像」：如果用戶在報刊亭買了一份雜誌，報刊亭的老闆最多能知道這個顧客付款喜歡用微信還是支付寶；但如果用戶使用手機閱讀資訊，那麼資訊提供方就能從用戶的瀏覽記錄里抓取用戶的行為數據，並對行為打上標籤，構建「用戶畫像」，從而根據推測出的用戶的可能的行為愛好，推送信息和廣告。
數據處理中心的變化帶來的是廣告投放決策的變化。過去的幾年中，MarTech的概念被越來越多的營銷人熟知，營銷也經歷了從最開始的媒介公司測量，到AdTech時代，再到MarTech時代的轉變，投放決策從「人」到「人工智慧」，更多地以數據為支撐。
根據Gartner在2018年對企業CMO進行的一項調研，CMO們願意把廣告預算投向MarTech方面的廣告的意願在2017-2018年就從22%增長到了29%，大幅超過其他類型的廣告。
也是在2018年，CMO對MarTech類的投放預算超過了付費媒體和代理商。
數據渠道改變、廣告決策改變也讓「精細化營銷」得以落地。現在的數字營銷時代下，從投放到獲得用戶反饋的鏈條大大縮短，廣告主能夠及時調整策略，無限趨近於知道「被浪費的那一半廣告費」究竟是哪一半。
3.內容：從彈窗到KOL
近年來，我觀察到的另一大變化是在內容方面，廣告形式從彈窗變成了KOL宣傳，實現了從「硬推廣」到「軟植入」的轉變。
在社交網站上，一些頭部KOL發一條簡單的vlog也能獲得近億的點擊量。用戶從討厭看到彈窗，到主動觀看KOL視頻，是用戶的習慣變得不可捉摸嗎？其實用戶還是希望有人能夠告訴他們怎麼做，要買什麼，但現在，營銷人要從「站在廣告主的角度」變成「站在用戶的角度」，不是廣告主要什麼就做什麼，而是「用戶喜歡什麼」決定營銷人應該做什麼。
營銷人面臨的3大現狀
1.行業現狀：流量投放難、數據利用難、行業競爭難
AI的應用、數據技術的提升改變了營銷人的工作嗎？毫無疑問，是的。
但帶來的改變是正面的，還是負面的？目前，營銷人仍然面臨著三大困難：流量投放難、數據利用難、行業競爭難。
流量投放難的第一個特點體現在渠道碎片化，巨頭把持流量入口。據QuestMobile的統計數據，中國市場上的APP總量已經超過了406萬個，各大廠商推出的手機的新機型的存儲量也從16G擴充到了256G，用戶對APP的選擇空間越來越大，這意味著渠道越來越碎片化，廣告投放需要越來越精準；同時存在的另一個問題是，頭部的互聯網巨頭佔據了用戶的大部分的使用時間，各大體系間的數據不共通，」圍牆花園」效應也增加了投放困難。
我觀察到另一個現象是，OTT的廣告預算在上漲，在2018年上漲達到了47%，線下媒介OTT、電梯媒體作為硬性入口重回大眾視野，這其實跟媒介的碎片化是相互應和的。
當用戶在地鐵、電梯里，所有人手裡都拿著手機，相鄰的10個人打開的很有可能是10個不同的手機App。大屏媒體、OTT作為線下的硬性入口，可以吸引用戶的集體關注，所以又受到了廣告主的青睞。
數據利用難包括兩個層面：一個是數據隱私和數據安全問題；另一個是數據透明問題。
2018年5月開始施行的GDPR對行業造成了不小的震動，影響還在持續擴大。從全球環境來看，各國各地對於消費者的數據利用監管趨嚴，同時用戶的隱私意識也在加強。數據透明問題上，虛假流量也是備受關注的重點之一，前些日子爆出來的微博明星的數據流量作假就是一個非常典型的例子。
營銷行業也吸引了新的競爭對手加入：近幾年，諮詢公司涉足廣告業，營銷從單純的市場行為向「市場 銷售」模式轉變。
諮詢公司擅長的是數據，是基於數據的消費者洞察，諮詢公司通過收購營銷產業鏈下游的執行類公司，補齊了在創意上的短板。現在諮詢公司不僅能給品牌提供零售策略的建議，還能直接幫助客戶分配營銷預算，挑選方案，甚至搭建電商平台，這對營銷從業者來說是一個更大的挑戰，也需要營銷人儘早提升自身能力，適應新的增長目標。
2.供需現狀
從營銷產業鏈的供給端來看，市場上湧現了越來越多的營銷服務商，其能力各有側重，給廣告主提供了多樣性的選擇空間，但作用於不同廣告主的應用效果的「透明化」不足，廣告主還是需要付出一定的試錯成本，篩選合適的服務商時仍然存在困難。
從需求端來看，廣告主更加追求品效合一，也對傳播時效、ROI有了更高的要求。
大的廣告主，比如聯合利華，開始嘗試in-house的模式。在2017年的財報中，聯合利華表示in-house模式節省了約30%的代理費；另一方面廣告主開始嘗試自建、或跟第三方合作建立DMP，以加強對數據資產的管理。
3.環境現狀
以上的種種現象最終體現在數字上：中國廣告整體市場增速趨緩，互聯網廣告增速下降，傳統廣告甚至進入負增長。
CTR的數據顯示，2018年全媒體廣告刊例花費的同比增幅從2017年的4.3%，下降至2018的2.9%。
AI可以為營銷做什麼
1.AI 數據
AI技術通過海量數據的處理和應用，能夠提升營銷環節效率：比如優化用戶篩查、內容創作和創意投放等，AI技術也能夠幫助營銷人員進行效果監測和用戶行為預測。AI 數據能夠讓營銷人更懂用戶，效率更高。
2.AI 決策
AI技術能夠提供用戶洞察，協助進行營銷決策：以IBM Watson Marketing為例，使用者能夠藉助營銷解決方案完成選擇理想受眾、設計客戶旅程、擴展個性化體驗、主動管理績效等一系列營銷決策活動；AI在營銷決策中的運用還能降低錯誤率、提高響應速度，改善消費者體驗。
3.AI 圖像
AI在圖像方面的運用已經面向大眾消費者，高端手機機型支持的「人臉解鎖」的識別方案就是AI在圖像領域的典型應用。
4.AI 營銷仍然面臨挑戰
目前，AI的技術運用存在偏差問題：演算法會受到工程師文化背景、個人偏見的潛在影響；另外公司間的技術競賽將變成商業倫理的辯論：用戶數據的歸屬權問題還沒有一個明確的界定規則，企業在應用AI時有沒有邊界？
這些問題需要更多的討論，也需要有法律法規進行一定的約束。
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