前瞻钱瞻：在生成式人工智能技术爆发的背景下，营销行业正经历一场从技术底座到价值逻辑的深度变革。这场变革不再是局部的工具升级，而是围绕客户、企业、员工三大核心主体，实现需求侧体验重构、供给侧资源迭代与组织侧能力进化的全链条革新，彻底打破传统营销的边界与范式。本期播客为《生成：AI生产力重构营销新范式》新书解读第十章。

共谈嘉宾：

谭北平 — 营销科学家 MSAI联合主播 / 秒针营销科学院院长钱峻 — 营销科学家 MSAI 联合主播 / MSAI M360 创+平台创始人

SHOWNOTES：

0:41    生成式AI重塑营销生态，从技术底座到组织重构的全面解析。

3:17    AI重塑客户决策，从信息鸿沟到个性化需求。

7:18    人工智能驱动个性化营销---提升客户体验与满意度的关键。

10:41   工智能重塑营销生态：智能体与整合趋势引领行业变。

15:14   平台强势与去中间化：深营销生态中的挑战。

17:39   人工智能重塑企业营销：员工角色与能力的进化。

23:24   AI优化广告推送频次与未来广告形式。

27:31   平台强势下的广告主与中间商应对策。

30:34   AI时代下的职业转型与领军企业展望。

一、需求侧：客户从 “被动接收者” 转型为 “主动挑剔者”，AI 重塑消费决策逻辑

生成式 AI 的普及，让客户在营销关系中的角色发生根本性转变 —— 从过去被动接受广告信息，变为主动掌控决策流程的 “挑剔者”，这种转变体现在三个核心维度：

1. 决策模式升级：从 “信息搜索” 到 “AI 外包”

传统营销时代，客户需花费 3-5 天研究产品供应商、价格等信息，决策效率低下；而在生成式 AI 时代，客户通过 AI 工具实现 “决策外包”，只需输入具体需求（如 “苏州出差后一日游 + 北京伴手礼推荐”），即可快速获得定制化解决方案。

这种转变的核心是 AI 填平了信息鸿沟，让客户无需记忆品牌、促销等信息，直接通过人机交互获取精准答案，大幅缩短决策周期。

2. 体验期待提升：从 “标准化服务” 到 “个性化定制”

AI 不仅改变客户决策方式，更推高其对消费体验的期待阈值。客户不再满足于泛泛而谈的广告宣传，而是要求内容、产品、服务的高度个性化。

健身爱好者仅关注健康饮食、健身教程类内容；电商用户期待平台推送匹配自身偏好的商品；连锁咖啡店的智能点餐系统通过 “提前下单 + 快速取餐”，以 “客户为中心” 的服务模式获得广泛认可。

值得注意的是，AI 解决了传统营销 “高效率与个性化不可兼得” 的矛盾，实现大规模定制化生产与智能化服务的协同。

3. 交互逻辑转变：从 “单向推送” 到 “人机共创”

传统数字营销依赖客户搜索、点击等行为 “猜测需求”，而生成式 AI 时代，品牌通过客户与智能体的持续交互 “发现需求”—— 在问答式交互中，AI 不仅能响应客户明确需求，还能激发其潜在需求（如旅行计划中推荐未考虑的小众景点）。

这种 “人机共创” 的交互逻辑，让营销从 “信息推送” 升级为 “需求挖掘”，大幅提升客户参与感与满意度。

二、供给侧：数据、模型、智能体成新核心资源，行业从 “细分割裂” 走向 “整合协同”

生成式 AI 彻底重塑营销供给侧的资源结构与分工模式，传统媒体、创意等资源的核心地位被替代，行业呈现 “新资源主导 + 整合化发展” 的新态势：

1. 核心资源迭代：数据、模型、智能体构建新供给体系

• 数据：作为 AI 技术的基石，数据的价值从 “标签化匹配” 升级为 “深度洞察”，企业通过全维度数据收集，精准把握市场动态与客户需求，降低信息不对称风险；
• 垂直模型：基于海量营销数据的专用模型（如智能推荐系统、对话式广告、社交媒体实时洞察模型）成为新供给，为 C 端提供个性化体验，为 B 端创造流量红利；
• 智能体：智能客服、虚拟助手、数字人等工具实现 7×24 小时在线服务，改变营销交互方式 —— 如智能客服实时响应咨询、虚拟助手主动推送定制化优惠，成为品牌与客户沟通的核心触点。

2. 行业分工变革：从 “高度细分” 到 “整合去中间化”

传统营销产业因专业性强，被细分为市场调研、媒介策略、广告投放等多个领域，诞生大量专业公司；而生成式 AI 提升营销生产力后，行业分工呈现两大趋势：

• 整合化：企业借助 AI 可独立完成以往需外包的业务（如自建 AI 模型进行数据分析），单一企业的业务能力边界扩大，“小而专” 的中间商生存空间被压缩；
• 去中间化：头部平台凭借数据、技术壁垒，直接连接品牌与客户，替代传统广告代理、市场调研公司的功能（如平台内置 AI 工具为品牌提供精准投放服务），行业资源向头部集中。

三、组织侧：员工从 “技能执行者” 进化为 “人智协作伙伴”，能力重构成核心竞争力

生成式 AI 对企业营销组织的影响，核心在于 “人的角色重塑”——AI 不会替代员工，但善用 AI 的员工会替代不善用 AI 的员工，组织能力的竞争本质是 “人智协作能力” 的竞争：

1. 员工角色转型：从 “单一技能者” 到 “超级员工”

AI 推动员工能力体系升级，呈现两大变化：

• 能力复合化：“超级员工” 成为新趋势，这类员工既熟练运用 AI 工具完成内容生产、数据分析等任务，又具备创造性、管理性软技能，可独立承担多环节工作；
• 新职业涌现：“AI 训练师” 成为高需求职业，擅长训练、应用 AI 的员工成为企业核心专家，而投流师、数字化优化师等操作性岗位因重复劳动易被 AI 替代，需求持续减少。

2. 态度与行为转变：从 “抗拒恐慌” 到 “主动拥抱”

当前企业中积极运用 AI 的员工仅占 10%-20%，部分员工因担心失业对 AI 持抗拒态度；但随着 AI 普及，员工态度逐渐转变：从 “恐慌替代” 到 “主动学习”，从 “低频使用” 到 “高频依赖”。

其中，主观能动性成为关键 —— 积极运用 AI 的员工能最大化工具价值，形成 “人的因素大于工具因素” 的差异化优势（如相同 AI 工具，积极员工的输出效果显著优于被动使用者）。

3. 组织架构优化：从 “层级管理” 到 “人智协同”

AI 推动营销组织架构 “去扁平化”，核心是建立 “人智协作” 新模式：

• 任务分工重构：AI 承担低价值、重复性任务（如数据录入、基础文案生成），员工聚焦高价值工作（如策略制定、客户关系维护），实现 “人机互补”；
• 人员结构调整：操作性、功能性岗位占比下降，管理型、知识型岗位占比上升，组织 “AI 含量” 提升 —— 企业引入 AI 的目标不是减员，而是释放员工创造力，提升整体效率。

四、行业挑战与应对策略：在变革中寻找生存与发展路径

生成式 AI 驱动的营销变革，也伴随着多重挑战，不同主体需针对性破局：

1. 广告主：应对平台强势，构建 “多元 + 自主” 的营销体系

平台方凭借数据、技术优势，对广告主的议价能力增强，品牌面临 “数据依赖 + 规则被动” 的困境。应对策略包括：

• 渠道多元化：减少对单一平台的依赖，布局私域流量（如品牌小程序、AI 智能体），建立自有会员体系（如连锁品牌通过小程序积累过亿会员，获得与平台平等对话的能力）；
• 能力自主化：强化自身数据与 AI 技术能力，自建营销模型，降低对平台工具的依赖，掌握营销主动权。

2. 中间商：转型 “专业化 + 整合化”，突破生存困境

传统广告代理、市场调研公司因 “去中间化” 趋势面临冲击，转型方向有二：

• 垂直专业化：聚焦细分领域（如 AI 营销模型服务、AI 广告形式设计、AI 培训），成为行业内的专业服务商；
• 全链路整合：打造 “AI + 营销” 全流程服务能力（如从需求洞察、内容生成到投放优化的一体化服务），替代多个细分中间商的功能，提升不可替代性。

3. 监管层：强化平台监管，维护市场公平与消费者权益

平台强势带来 “数据垄断 + 规则不透明” 等问题，监管层需加强两大工作：

• 数据安全监管：规范平台数据收集与使用，保护客户隐私，避免数据滥用；
• 竞争秩序维护：防止平台通过算法优势打压中小品牌与服务商，保障行业多样性与创新活力。

五、未来展望：领军企业未定，AI 赋能下的 “多元竞争” 格局

生成式 AI 时代的营销领军企业尚未形成定局，当前呈现 “传统平台 + 新兴势力” 共同竞争的格局：

• 传统平台：谷歌、腾讯、抖音等凭借用户基础、算力优势，布局通用 AI 营销工具（如豆包类平台），巩固行业地位；
• 新兴势力：Kimi 等垂直 AI 平台凭借精准场景服务（如专业内容生成、行业洞察）崭露头角；此外，聚焦细分需求的 AI 产品（如儿童情感玩具、AI 陪伴工具）也可能成为新媒介，开辟新市场。

无论何种企业，未来的核心竞争力都将集中在 “AI 赋能的客户价值创造”—— 谁能通过 AI 更好地满足客户个性化需求、提升消费体验，谁能实现 “人、AI、组织” 的高效协同，谁就能在营销新生态中占据主导地位。

TAKEAWAY

1、生成式 AI 正推动营销行业从技术底座到组织架构的全链条重构，彻底打破传统营销范式。

2、客户借助 AI 实现 “决策外包”，决策效率大幅提升，同时对个性化内容与消费体验的要求愈发严苛。

3、AI 解决了传统营销 “高效率与个性化难以兼顾” 的矛盾，助力企业实现大规模定制化生产与服务。

4、营销供给侧核心资源已迭代为数据、垂直 AI 模型与智能体（如智能客服、数字人），替代传统媒体与创意。

5、生成式 AI 推动营销行业从 “高度细分” 走向 “整合化 + 去中间化”，头部平台资源进一步集中。

6、AI 不会替代员工，但善用 AI 的员工将替代不善用 AI 的员工，“人的因素” 在 AI 工具应用中起关键作用。

7、营销组织中 “超级员工”（复合技能）与 “AI 训练师” 新职业涌现，操作性岗位需求减少，管理型岗位更难替代。

8、广告主需通过构建多元渠道与自有能力（如私域会员体系），应对平台强势带来的依赖风险。

9、传统营销中间商需向 “垂直专业化”（如 AI 营销模型服务）或 “全链路整合” 转型以突破生存困境。

10、生成式 AI 时代营销领军企业未定，传统平台与新兴垂直 AI 势力、细分需求 AI 产品将形成多元竞争格局。

思考点

1、生成式 AI 推动营销供给侧向 “数据 + 模型 + 智能体” 转型，企业应如何平衡对头部平台资源的依赖与自身核心能力建设？

2、面对 “善用 AI 的员工替代应用弱的员工” 这一趋势，营销团队需从哪些维度重构人才培养与组织协作模式？

3、生成式 AI 时代客户 “决策外包” 与 “个性化需求升级” 并存，企业如何通过人机交互精准挖掘客户潜在需求并提升留存率？