文章核心观点 AI在营销中的应用是一个系统性问题，其价值高度依赖于具体情境，企业需要结合内部/外部、技术/战略的双重视角进行系统化思考，才能精准定位并有效释放AI在营销中的潜力[1] 内部视角与技术视角：企业AI基础设施 - 数据资产是AI营销的基石，瑞幸咖啡通过小程序与APP沉淀超2亿用户的行为与交易数据，驱动了精准的营销自动化[2] - 组织内部数据孤岛会限制AI效用，某头部车企通过打通子品牌用户库并利用AI进行线索去重，平均每年节省数亿元营销费用[2] - AI营销需要与CRM、CDP、广告投放平台等系统集成，高端医美机构利用AI分析会员消费周期的前提是客户数据已在智能CRM中结构化存储[3] - AI能否在企业营销中有效运行，取决于数据、系统与技术三者的协同程度，缺乏扎实的内部技术底座，AI愿景难以落地[3] 外部视角与技术视角：AI技术与行业需求的匹配 - AI技术的适用性受限于行业对内容真实性、合规性等要求，快时尚行业因生成式AI难以保证服装版型、材质的真实还原，高阶应用如“一键模特生图”效果不佳[4] - 在技术与需求高度契合的行业，AI能释放巨大价值，对于快消品行业，LLM工具能高效处理多模态、非结构化数据，支持从社媒分析到内容制作的全链路工作[5] - AI不是万能钥匙，其价值大小取决于能否在特定行业的需求范围内解决真实问题[5] 内部视角与战略视角：企业的战略选择 - 企业对AI营销的采用首先是一个战略选择问题，战略优先级决定资源倾斜，华润三九将AI用于批量生成短视频、优化投放，服务于其“广覆盖、强渗透”的营销战略[6] - 独特禀赋可替代对AI的依赖，特斯拉营销的核心是马斯克的个人IP、产品设计及直销体系，AI更多是锦上添花，用于通过自有生态数据感知用户偏好并进行内容分发[6] - 部分企业出于利润保护或渠道平衡考虑，对线上AI营销持谨慎态度，例如担忧冲击经销商体系而不愿全面转向AI驱动的DTC模式[7] - AI营销的深度不仅看技术能力，更看战略意愿，战略上的“要不要”往往比技术上的“能不能”更具决定性影响[7] 外部视角与战略视角：消费属性、竞争与监管的影响 - 基于客单价与购买频率的行业聚类定义了AI在营销中的不同角色，例如高频高价行业（如医美）中AI是“需求洞察引擎+关系增强器”，而高频低价行业（如快消品）中AI是“超级内容工厂+分发优化器”[8] - 行业竞争格局演变会细化AI营销策略，电商行业从蓝海进入红海后，AI的核心价值从趋势洞察转向投放自动化、内容批量化生成和ROI优化[8] - 在产品高度同质化的行业（如家清行业），面向消费者的AI营销ROI可能极低，龙头企业如立白更依赖线下分销与促销拦截[9] - 监管环境划定了AI营销的行动边界，金融、医疗等行业受限较多，而OTC药品行业（如三九感冒灵）则利用AIGC技术生成合规宣传内容，以规避风险并实现情感化传播[10] - 企业制定AI营销策略必须考虑行业允许做什么、用户期待什么以及竞争对手正在用AI做什么[10]