AI对营销工作的帮助到底有多大？

时趣创始人兼CEO张锐认为，营销行业由来已久的痛点在于“拍脑袋”的决策方式，过于依靠个人经验及主观判断，让营销存在巨大的不确定性。

“处在业务一线的同事，应该能深刻地感知到，当下营销策略、创意的壁垒正在打破，我们正在服务的客户，很可能就是从乙方过去的资深前辈。随着专业知识的壁垒被打破，营销人的话语权与主动权正在丧失，未来的工作可能会越来越不幸福。”

当过去的专业壁垒被打破之后，企业应该重新建立新的壁垒，解决之道就是利用AI大数据，让营销变得更加科学和专业。

时趣首席技术官赵伟表示，营销人的工作，基本都会脱离不开“营销策略、内容创意、媒介传播、评估优化”这四部分组成的闭环。而在这四个部分中，无论你身处甲方或乙方，在为品牌服务过程中，可能都会要解决到五个核心命题：品牌定位、产品优化、用户洞察、品牌传播策略、媒介投放。这些核心环节中，AI已经开始帮到营销人，做更出色的服务。

数据化决策是未来的大趋势，“有决策必有数据支撑”是每个营销人员都应该具备的思维模式，通过AI大数据等算法模型，能够让整个营销过程更加科学化、可预期，降低企业营销风险。也就是说，营销不单单要依靠“手艺人”，也需要依赖“工程师”，通过左右脑结合的方式，让数据赋能洞察。

创造力是大脑优势的发挥，大脑对于有限的信息，特别擅于调动原有的知识去进行分析和建模，但并不擅长处理庞大的数据信息，比如对2万人的200万条信息进行分析。而在算法等技术的辅助下，后一项工作可以交由机器学习来完成，甚至在一秒钟之内就能解决。之后人力再根据机器得出的结论进行分析和洞察，质量会大大提升。

因此，张锐提出，“AI和创造力的结合，才可能创造出新的价值。如果人的创造力没有工具的帮助，其实是要大打折扣的。”

数据是AI的基础，但并不是所有的数据都对品牌有意义，“从营销的角度来讲，我们更需要知道的是其它品牌和消费者之间的数据：其它品牌在干什么，消费者反馈如何？消费者对什么事情感兴趣？”张锐表示。

在社交媒体成为用户使用的主流平台环境下，品牌每天都在各种社交平台上主动或间接产生大量内容和数据。这些数据不论是图文，还是视频，都是可以赋能营销洞察、决策的数据。

张锐说，作为广告公司最应该掌握的是这部分数据，看看品牌在不同平台、不同场景里产生的不同内容，以及消费者所生产的内容，并通过AI大数据算法来分析和解读。

以化妆品行业为例，时趣通过大量的数据分析发现，消费者每天感兴趣的词汇在发生曲线的变化，从中能够看出品牌做了很多活动，一个品类里可能有四、五十个活跃的品牌。

据介绍，目前时趣洞察引擎每天会上报上亿条数据，积累了约10亿条数据和1000亿关系边数据，覆盖了营销服务过程50多个场景，数据洞察已经应用于90%以上的营销服务项目。

赵伟也表示，以往，制定品牌传播策略时，业务团队经常需要去分析品牌过去1年中的所有营销活动，这对于人来说会是一个巨大的工作量，业务同事需要去各个媒体平台人工分析，常面临时间紧无法分析充分，同时对人的能力要求也会更高，每个人的提炼完整度或角度也会有差异。

但换做AI就没那么复杂了，全平台长效监测，AI学东西更快。

时趣AI通过研究对应的业务最佳实践后，已经构建了全平台长效监测数据。在这种数据基础上，基于深度学习的AI模型，能够实现系统自动化识别，分析出任意中大品牌的所有营销活动。按照品牌传播策略模型，最终提供给营销业务团队做决策，帮助他们大幅提升了工作效率，同时提高了业务人员数据营销的意识。

“单个品牌的年度营销复盘，AI是可以分钟级实现的。”赵伟说。

在媒介资源的选择上，如今很多传播投放过程中，选择KOL会成为盲目与容易出错的地方，品牌主往往仅根据KOL的内容调性去主观判断，而忽略了粉丝分析、效果评估等数据层面的评估。

媒介资源的选择越来越成为一门技术活。时趣建立了一个动态的KOL基础库，其中包括了“发现”、“洞察”、“沉淀”三种方法实现KOL基础库的积累。发现：AI会通过对大量营销活动的识别，自动分析提炼出KOL的特征标签，时趣将此定义为主动发现；洞察：通过分析品牌的粉丝和提及用户的KOL偏好，为品牌推荐更匹配的KOL，时趣将此定义为洞察；沉淀：基于媒介存量库，以及时趣长期积累的KOL合作执行数据，时趣将此定义为沉淀。

最终，基于动态KOL库，结合媒介数据洞察、质量度评分、客户营销活动目标，AI可以帮助品牌找到更精准的资源组合。相比人的主观选择， AI大数据将大大降低媒介决策的风险。

时趣是一家深度整合创造力人才和AI技术的品牌整合营销公司。时趣综合应用自然语言处理、知识发现、计算机视觉等AI技术，通过自主研发的“洞察引擎”等技术产品，赋能创造力人才，使其有效洞察消费者偏好、分析竞争趋势、创造传播力更强的内容和媒介组合，从而实现“AI+创造力”的融合，帮助客户获得优异营销业绩。

基于时趣AI能力上的一系列工具，统一称为“时趣洞察引擎”，时趣洞察引擎就是以商业决策关键要素为核心，整合跨平台、全量、全过程的公开数据和商业数据，面向商业决策的应用场景，分析建模、构建知识图谱且持续更新，实现跨周期、多维度、多场景的数据洞察，辅助专业工作者高效实施商业决策。

一般情况下，数据工具公司与营销服务公司之间在数据的价值、模型、积累、效率和场景等方面的联系，要么是割裂，要么是不足的，但时趣“AI+服务”的模式则有效解决这一问题，在数据价值、数据模型等方面做到工具公司与服务公司的能力打通，建立更完善的服务技能，为客户实现更好的营销成效。

时趣基于数据营销思维的经验与基础，建立了：DIM媒介智选，KLA营销战役、CBI品牌洞察、IPS名人影响力、IME代言人评估五大营销方法论，全面赋能时趣的业务团队，为客户高效解决从策略、创意、媒介、传播各个环节的问题。整个营销作业的流程基本都会涵盖：“营销策略、内容创意、媒介传播、评估优化”等核心服务过程，时趣洞察引擎无论是从策略、创意、媒介、传播层面，都有不同的业务赋能方式。

以时趣服务的某知名车企案例为例，在此次汽车营销中，时趣洞察引擎帮助业务团队的工作，贯穿整个项目从策划到执行再到复盘的全程，做到全程数字化的支持与数据透明和数据沉淀。

在时趣该业务团队的总结中，此项目中就包含了以下六大价值点：

1.人群画像可描绘，项目会更加清晰要对谁说，帮助项目调整下一阶段传播人群建议；

2.有效监测评估传播平台（渠道）的有效性；

3.有效评估传播KOL的价值度，帮助客户建立可评级、可跟踪的KOL库；

4.让项目能够掌握不同年龄段的内容兴趣标签；

5.能够基于数据反馈，快速推动短平快的项目；

6.通过横向对比，了解客户品牌所处的行业地位，对比竞品从声量到内容，从互动量到互动占比。

在AI和大数据的赋能下，营销的核心方法论已经发生了变化。过去的专家做营销的创意和决策的时候，都是从直觉出发，产生一个假设，再去论证假设。而今天有了AI和大数据的时候，营销人员可以非常简单的从数据的表现出发，然后发现有意思的洞察，再去做进一步的分析，最终形成不断迭代的、数据驱动的、更加精准的策略和创意。

“当然，机器洞察并不完全能解决所有的问题，只能透露what，而背后的why，以及下一步的how，就是你下一步要去做什么？这些事情仍然需要靠有创造力的人来解读。

赵伟也表示，“在营销服务闭环中，AI不会替代人，而是让营销服务更有创造力”。

AI在营销服务的落地，有效加速了服务效率，提升了决策准确度，为时趣创建了一个“人+AI的双速营销跑道”，让AI为时趣每一个业务团队的营销创造力赋能。