企业数字化预算书的核心框架 - 预算书编制遵循“总-分-总”逻辑，核心是阐明为什么做、做什么、花多少钱及有何回报 [1] - 预算书本质是企业未来战略方向的数字化映射，需从“成本清单”转变为“投资计划” [1] - 成功的预算书基于与业务部门的深入沟通，是可信的商业投资计划书而非简单的要钱清单 [20] 战略对齐与年度目标 - 本年度复盘需展示数字化成果并用数据说话，例如CRM系统上线使销售转化率提升5%，OA流程审批时间从3天缩短至1天 [2] - 需坦诚说明当前数字化存在的主要问题，如数据孤岛导致报表手工合并耗时耗力，以引出新投入的必要性 [2] - 新一年业务战略对齐需直接引用公司战略重点，如为支撑“降本增效”引进RPA，预计可释放财务人员30%的精力 [3] - 年度数字化建设目标需设定可量化指标，如实现生产与供应链数据互通，将订单交付周期从15天缩短至10天以内 [4] 年度建设规划与项目清单 - 项目需按性质分类，如效率提升类、技术基础保障类，并阐明不进行运维保障类项目的风险，例如IT基础设施升级延迟可能导致系统宕机风险上升40% [6] - 每个重点项目详解需包括项目名称、解决的业务痛点、核心建设内容、量化预期价值及时间周期 [7] - 建议使用甘特图展示全年项目起止时间，以体现计划性与资源调配能力 [8] 投资估算与预算明细 - 数字化成本模型需清晰区分一次性投入（软件许可、实施咨询、硬件设备）和持续性投入（软件年度维保、云服务、内部运维人力成本） [10][11] - 年度预算总表示例显示，营销自动化平台年度小计80万元，财务RPA项目35万元，数据中心网络升级70万元，网络安全加固40万元，总预算225万元 [14] - 每项支出需列明预算依据，如基于3家供应商报价或参考行业标准人天费率，以增加可信度 [15] 预期回报与风险分析 - 投资回报分析需涵盖量化硬收益（如流程自动化节省人年成本）、软收益（如降低合规风险）及关键指标计算（如投资回收期） [17] - 需主动识别项目及技术风险并给出应对预案，以体现严谨和负责 [17] 预算书编制注意事项 - 切忌罗列技术名词，每笔预算需能回答帮助哪个业务部门解决什么问题及如何支撑公司年度目标 [16] - 切忌只谈钱，需为每个重点项目说清楚前因后果和投入产出 [16] - 需学会排优先级，优先保障“必须做”的项目预算，确保资源用在刀刃上 [16] - 切忌为通过预算而报最低价后不断追加，应清晰披露所有持续成本 [16] - 建议多准备几个方案以便审批时有更灵活选择，并配合路线图、架构图让内容更易懂 [18]

核心观点 - AI技术正驱动品牌营销从传统的“干扰式营销”向“价值驱动、精准触达、深度互动”的智能营销转变，重塑获客的底层逻辑、技术趋势及实战框架 [1] AI重构品牌获客底层逻辑 - 从“流量思维”转向“用户价值思维”：AI通过整合多维度用户数据（如行为偏好、需求倾向、消费潜力），精准识别高价值潜客特征，将资源集中投向可能产生长期价值的用户群体，实现精准投入与高回报的闭环 [2] - 从“大众传播”转向“超个性化沟通”：AI实时分析单个用户的行为轨迹（如浏览页面、停留时长、互动动作、偏好标签），生成“千人千面”的内容、产品推荐及沟通策略，大幅提升沟通转化率 [3] - 从“事后分析”转向“前瞻预测”：AI利用预测性分析技术，基于历史数据及实时行为预判用户下一步动作（如下载资料、流失风险、完成购买），使营销从被动应对转为主动布局，提前规避风险并抓住转化时机 [4] - 从“人力密集型”转向“技术驱动型”：AI自动化工具（如自动调整广告参数、触发个性化邮件流程、解答常见咨询）接管重复性任务，将人力解放出来专注于战略制定、创意打磨及用户情感连接等核心环节 [5] AI驱动品牌获客的核心趋势 - 客户旅程智能化编排：通过客户数据平台（CDP）整合全渠道数据构建360度用户视图，利用营销自动化平台依据用户行为触发自动化流程（如下载白皮书后推送案例邮件），并借助AI推荐引擎推荐用户感兴趣的内容以延长停留时间及培育潜客线索 [6] AI能基于用户来源渠道（如搜索特定关键词）展示个性化着陆页，并依据互动行为（如点击内容、放弃购物车）实时调整触达内容，实现“千人千程”的精准引导，无需人工干预 [8] - 生成式AI重构内容营销效率：大语言模型（如GPT-4、文心一言）快速生成营销文案、邮件正文、博客草稿、广告标语等文本内容，并可调整风格以匹配品牌调性 [9] AI图像及视频生成工具（如Sora）无需专业设计能力即可生成图片及短视频素材，降低内容制作成本 [10] 生成式AI能基于一个核心洞察（如解决中小企业效率痛点）生成数十个社交媒体帖子及博客标题供团队筛选，并能自动生成上千个广告创意或着陆页变体，通过A/B测试快速找到转化率最高的组合，实现规模化生产与动态优化 [10] - 对话式AI升级交互式获客：智能聊天机器人通过多轮对话挖掘用户需求（如企业规模、核心痛点），并自动匹配产品方案、转接销售或预约演示 [11] 随着语音交互（如智能音箱、手机语音助手）普及，品牌需优化内容以适配口语化语音搜索提问（如“附近哪家健身房适合新手”），抢占语音搜索流量 [11] 机器人能通过结构化提问（如预算、需求场景、决策周期）判断用户意向，对高意向用户自动推送产品资料并预约销售对接，对低意向用户推送行业干货以培育线索，提升线索筛选效率及质量 [11] - 预测性分析实现精准触达：AI分析历史成交客户特征（如行业规模、行为习惯），通过预测性评分模型（1-100分）为新线索打分，销售团队优先跟进高分线索以减少资源浪费 [12] AI通过分析高价值客户特征，在广告平台（如抖音）内找到相似特征的潜在用户，实现“精准扩量” [12] 针对匿名官网访客，AI分析其浏览深度、停留时间、重复访问频率以识别高意向用户，并自动触发再营销广告；针对存量客户，AI预测流失风险并提前推送关怀内容或优惠活动以降低流失率 [12] - AI驱动全域搜索引擎获客：SEO AI工具自动化完成关键词研究（识别高流量低竞争的长尾词）、内容优化（调整文章结构适配搜索引擎算法）、排名追踪及竞争对手分析，效率远超人工 [13] 搜索引擎算法（如MUM、Bert）能理解用户搜索意图及上下文，品牌内容需从“堆砌关键词”转向“解决用户实际问题” [13] AI工具可分析行业搜索趋势，发现长尾词流量机会（如“中小企业如何低成本实现数字化转型”），并建议品牌创建“内容集群”（如核心文章加多篇细分场景文章）以提升自然搜索排名；AI还能预测潜在爆发的搜索需求（如政策落地后的相关咨询），使品牌提前布局内容抢占流量先机 [13] 构建AI驱动智能获客体系的实战框架 - 夯实数据基石：通过客户数据平台（CDP）整合全渠道数据（如官网、APP、社交媒体、线下门店、CRM系统），统一用户标识（如手机号、设备ID）以形成完整用户数据资源，并需关注数据合规性（如遵循GDPR、CCPA等法规）以防范隐私风险 [14] - 技术选型与整合：B2B品牌（客单价高、决策周期长）应重点投入营销自动化平台、预测性评分模型及智能聊天机器人，侧重线索培育与筛选；B2C品牌（客单价低、决策周期短）应重点投入生成式AI（内容生产）、推荐引擎（产品推荐）及相似受众拓展（广告扩量），侧重快速转化 [15] 需确保工具间兼容性（如CDP与营销自动化平台、广告投放平台数据互通），防止数据割裂导致AI策略失效 [15] - 聚焦策略与创意：构建“人机协同”模式，AI负责执行层面（如内容生成、广告优化、数据统计），人类负责战略层面（如品牌定位、核心洞察、情感连接） [16] 例如，AI生成10个广告文案后，人类依据品牌调性及用户情感需求最终选定；AI预测高价值用户特征后，人类决策如何设计触达策略 [16] - 建立测试迭代闭环：提出策略假设（如针对25-30岁女性推送短视频广告转化率更高）后，利用AI生成多组策略变体（如不同年龄段、广告形式）进行小规模测试 [17] AI分析测试数据验证假设（如该年龄段女性转化率的确更高），将有效策略大规模推广，并依据新数据持续提出新假设迭代优化，避免“一次性决策”风险 [18][19] - 进化度量指标：从关注短期成本指标（如CPC、CPL）转向关注长期价值指标，如用户终身价值（LTV）评估AI所获用户整个生命周期的收入贡献，营销贡献收入衡量AI获客的实际投资回报率，以及线索转化率（从AI筛选线索到最终成交的比例）以优化AI评分模型 [20] 通过多范畴评价要素防止偏重成本忽视价值，保障AI获客的可持续性 [21] 未来发展方向 - 自主营销系统：AI将从“工具”升级为“自主决策主体”，能自动设定获客目标、制定策略、执行活动并实时优化，实现“营销自动驾驶” [25] - 多模态AI体验：结合文本、图像、语音、视频等多种形式打造沉浸式获客场景，如AI虚拟导购实时解答疑问并推荐产品 [25] - AI与元宇宙、Web3融合：在虚拟世界中，由AI驱动的品牌代言人可提供7x24小时服务，用户通过虚拟身份与品牌互动，成为全新获客方法 [25]

行业现状与痛点 - 营销行业面临集体困境：内容成本高且更新频率快但效果不佳 各类MarTech系统割裂且使用率低 营销与销售存在断层问题 [2] - 具体表现为数据分散归因困难转化链路不透明 客户流失快忠诚度难维护用户运营效率低下 [3] - 行业复杂度提升导致资源浪费与信息孤岛问题 急需AI提高洞察力与执行力 [4] AI技术应用现状 - 生成式AI大模型智能推荐等AI技术持续"卷技术" 但真正能解决问题创造效果的AI营销服务仍稀缺 [2] - 企业普遍尝试部署AI工具 但能贯穿全链路落地可用持续优化的解决方案仍属少数 [4] - AI落地存在"最后一公里"难题 行业亟需参考案例与可信厂商建立标杆 [4] 评选活动概述 - 发起"大鲸榜·智能营销GenAI最强落地公司评选" 旨在寻找用AI解决营销难题推动增长的技术服务商 [2] - 评选维度包括技术能力(创新性/稳定性) 落地能力(案例完整度/行业代表性) 商业价值(ROI/客户满意度) [6] - 最终将评选出10家"AI+营销最强落地公司" 于2025年9月底发布榜单 [7] 参与条件与权益 - 参评公司需覆盖六大营销场景中至少一个环节 拥有2个以上可验证付费客户案例 [5] - 上榜公司将获得虎嗅智库榜单露出 闭门研讨会演讲机会 案例库展示及头部品牌对接权益 [8] - 报名截止时间为2025年8月20日 覆盖消费品牌电商B2B金融医药等多垂类市场 [5][8]