2025年中国智能营销应用场景洞察：AI赋能营销全链路优化

研究目的&摘要 智能营销实践变化 研究目的 2023-2024年，智能营销事件特征发生5大变化，即（1）局部试水到全域常态化、 本报告旨在系统梳理2023-2024年智能营销的实践变化、AI在营销各环节的应用场景以及主流智能营销工具。 （2）单一图文到复杂多模态、（3）单点提效到全流程协同、（4）业务工具到战略性赋能、（5）成本考量到成果定价。 智能化在营销环节的体现 研究问题 AI贯穿营销全生命周期，即“营销洞察→智能内容生成→智能投放→营销后链路”，可实现精准获客、快速生成多版本营销内容、多渠道触达用户群体以及挖掘售后长期价值。 与2023年相比，2024年智能营销发生什么变化？ 智能化体现在营销的哪些环节？ 各智能营销环节有哪些参与者？其主要功能有哪些？ 智能营销主流工具 （1）智能洞察：阿里达摩盘、百度观星盘、科大讯飞星火、神策数据、钛镁AI等； （2）智能内容：东信营赛洞见、腾讯广告妙思、汇量科技Playturbo、抖音即梦AI等；（3）智能投放：阿里万相台无界版、腾讯广告、抖音巨量引擎/穿山甲/易媒、百度营销等；（4）营销后链路：网易云商、网易外贸通、百度基木鱼、阿里巴巴AI生意助手等。 智能营销实践变化 2023-2024年，智能营销事件特征发生5大变化，即（1）局部试水到全域常态化、（2）单一图文到复杂多模态、（3）单点提效到全流程协同、（4）业务工具到战略性赋能、（5）成本考量到成果定价 智能营销实践变化（2023vs2024） 智能营销生态图谱 AI贯穿营销全生命周期，即“营销洞察→智能内容生成→智能投放→营销后链路”，可实现精准获客、快速生成多版本营销内容、多渠道触达用户群体以及挖掘售后长期价值 中国智能营销生态图谱 智能洞察&策略：降低获客成本 智能内容：个性化创意快速生成 渠道：精准广告投放和投后运营 营销后链路：售后服务/再营销等 智能营销环节一：智能洞察（1/2） 在营销洞察环节，AI可完整采集多端数据打破孤岛，并通过统一ID和实体数据管理，对客户进行标签画像和精细化分群圈选，最终实现有目标地推送，精准获客 AI在营销洞察方面应用场景 多端数据采集：安卓、IOS、小程序、Web及线下等多端数据采集SDK，在客户授权基础上合法合规采集并应用数据，通过连接全域触点，沉淀客户全生命周期数据资产。 私域数据 用户行为数据 产品数据 订单数据 员工数据 ①打破数据孤岛 外部数据 数据完整性及质量保障：导入数据并构建完善的数据源、数据表及数据质量校验体系，包含数据校验自动化报告、上报监控统计及数据异常告警机制等。 数据源管理 数据导入任务管理 数据表管理 数据质量管理 ②构建完善数据库 数据集成 ID和实体数据管理：统一ID数据处理服务，用于识别并关联不同平台同一用户；客户行为日志及线下实体（如门店）的数据统一管理，并支持扩展自定义实体。 ID地图 One-ID 多实体模型 元数据管理 ③元数据统一管理 数据大模型 ④标签生产及客户分层 画像及精细化分层：快速构建标签并支持千人千面的个性化服务；丰富客户分群业务模型，如AIPL和DFM模型分别对不同生命周期和不同客户价值的客群分层。 客户分群圈选 标签生产/管理 调度管理 权限管理 存储管理 数据加工 人货场营销闭环：从“人货场”多实体数据接入与灵活关联，到实体标签与分群的生产，进而联动MA，实现基于平台/实体的多元营销闭环。 实时订阅 API查询服务 目的地推送 数据资产视图 360度画像 ⑤实现精准获客 数据服务 智能营销环节一：智能洞察（2/2） 部分主流智能洞察工具 公司 工具 业务 AI能力描述 全域人群资产全域场景应用：①基于品牌/DEEPLINK/直播场景潜新老客等多维度资产，洞察消费者资产分布、流转、资产*营销渠道等机会，提供品牌/店铺/行业消费者资产对比；②支持人群与人群、人群与标签自由组合，包括交集、并集、差集等，提升商家人群构建和管理效率，且能实现智能迭代人群；③支持多类型人群组合，可基于不同场景，对不同类型人群进行灵活组合；④基于对全域资产的远近关系、品牌竞争、行业活跃、画像、营销渠道等多维度立体洞察分析，精准输出策略建议 阿里 达摩盘 精准匹配 融合百度大数据与AIA品牌资产数据：①对行业趋势及水位进行分析；②通过资产概览，帮助品牌做健康诊断；③基于策略建议及投放复盘，输出长短期营销策略；④通过资产流转、触点分析等，量化品牌与用户的关系链路，提供全链路数据资产度量 百度 观星盘 智能分析 科大讯飞明略科技飞算科技 星火小明助理AI. Insight 智能分析策略生成客户画像 ①建立企业通用数据标签体系；②定制企业品类的垂直标签体系；③细分需求人群包基于行业知识库，融合陈述性与程序性知识，自动化输出差异化营销策略与USP通过自然语言交互，快速锁定经营异常根源并精准描绘客群特征 ①多源数据整合（用户行为数据、广告投放数据、经营数据等），系统化构建用户标签体系；②通过可视化界面交互方式，自助生产、维护、迭代用户标签；③360度全景画像，勾勒细分群体特征偏好以及单用户画像，实现定制化服务 神策数据 神策数据 客户画像 ①自研自建的知识图谱增强训练Prompt工程框架，拥有可快速响应的中间插件平台，满足客户不同场景的模型调用和微调需求；②大量营销数据积累，丰富多维度营销语料库，经过行业知识深度训练 钛镁网络 钛镁AI 智能分析 蓝色光标 Blue A 智能分析 融合大模型与私有数据调度，高效处理全球社媒与用户数据，通过垂直数据与know-how，精准提升特定场景内容解决能力 ①基于深度学习算法（如DeepSeek-R1技术），能高效处理海量数据，并通过历史数据建模生成精准趋势预测；②结合生成式AI技术（如与亚马逊云科技合作解决方案），实现数据可视化到策略建议自动化输出，支持“AI+BI+CI”全链路出海服务 易点天下 数眼智能 智能分析 ①多维度分析消费者评论，并进行正负面评级排序，挖掘问题点和机会点；②智能总结提炼评价内容，一键获取洞察和建议； 蔚云科技 蔚云知数 消费者洞察 ③一键生成单品及店铺整体分析报告PPT；④高频词分类分析 智能营销环节二：智能内容（1/4） 50%左右的营销面临高价值内容持续稳定产出问题，AI可结合需求描述和产品信息，通过海量检索全平台爆款素材，实现文、图、视频等最优方案融合，批量化生成创意性营销内容 AI在营销内容生成方面应用场景 市场营销面临困难（以B2B为例），2024 AI营销内容生成覆盖场景 批量化生成及修改：结合历史信息、实时热点、爆款规律等、生成文本/图片/视频（只需提供要点、限制等），支持平台定制（如提示“给我写一篇关于某品牌的小红书/微信/抖音宣传创意”）、创作形式修改（如种草推荐、测评报告、优惠促销等）、内容风格修改（如科学普及、时尚潮流等）及语气修改（如专业权威、幽默友好等）。 创作高价值内容 53% 种草文案 持续稳定产出内容 45% 标题优化 推广脚本 提升营销投入回报率 44% 量化营销活动成果 35% 视频灵感 商品介绍 销售团队支持与配合 34% 图片制作 图像迁移 根据企业策略制定营销策略 24% 对市场营销理解不足 21% 音频制作 评论撰写 领导的理解和支持 20% 创意灵感：为企业/个人定制私有化专业化创意工作，如视频和分镜灵感，即输入相关主题，AI可直接输出多个镜号，每个镜号包含景别（如全景、中景、特写）、画面内容、台词及时长。 视频制作 方案改进 高价值内容持续产出是营销过程中面临的最大困难。一是人工创意受限于经验与视角，难以持续产出差异化内容，尤其在节日营销等高频场景中易陷入同质化竞争；二是不同渠道（如微信、抖音、电商页面）对内容形式（文字、图片、视频）和风格要求差异大，需频繁调整，导致效率低下。而AI的应用既可快速批量生成内容，还能辅助灵感拓展，从而实现高效率、低成本、速迭代。 短剧制作 调研报告 …… 智能营销环节二：智能内容（2/4） 从RAG到MarRAG的演进，标志智能内容生成从通用工具向垂直领域深度赋能转变；MarRAG突破传统RAG技术的局限，可处理多模态数据、建立营销专属知识库、适应市场动态变化以及支持复杂工作流 AI在营销内容生成方面的技术演进 RAG（检索+生成） MarRAG（营销检索生成） 过AI生成个性化广告素材或短视频脚本；（2）营销专属知识库：整合行业大数据结合检索结果生 化并存储于向量数据库 化后匹配相关知识片段 成更准确的回答 径：从通用到垂直 （如东信营销的2,170亿条营销数据）及品牌Know-how，提升生成内容的专业性与可信度；（3）动态适应性优化：结合实时市场数据（如社交媒体热点）调整生成策略，实现“内容与场景共振”；（4）复杂工作流支持：从单一检索模式扩展至可编排的营销全流程，覆盖品牌策划、内容创作、投放管理、效果分析等环节。 在营销场景的应用：RAG最初用于智能客服、企业内部知识库查询、数据分析和自动化文档处理，例如通过自然语言对话快速获取销售数据或生成合同文本。 东信营销大模型：通过MarRAG技术，能在200多个营销场景中生成品牌方案、社媒内容及直播脚本，其核心在于向量数据库索引搭建。公司整合20年的营销数据，包括文本、图像、音频和视频等多种数据形式，对美妆、美食、数码等各类知识库进行向量化处理，构建高维语义索引，能够为上下文提供更全面的支持，以生成符合最新趋势的内容，保证营销策略的时效性。目前，公司已成功帮助多家企业实现营销策略智能化升级，例如公司大模型在珠海中医药电商产业基地、第15届中国航展营销场景中得到广泛应用，从制作精美AI创意海报、精准呈现卖点详情页，到AI生成的短视频脚本和24小时在线的AI智能客服，大幅降低成本并显著提升转化率。 在营销场景的局限性：（1）多模态适配不足：传统RAG主要处理文本，难以整合图像、视频等多媒体营销内容；（2）营销知识库专业化欠缺：通用知识库无法覆盖品牌策略、消费者行为分析等垂直需求；（3）动态场景响应弱：营销活动需实时结合市场热点、用户情绪调整策略，传统RAG缺乏动态适应能力。 智能营销环节二：智能内容（3/4） AI赋能创意内容过程（结合科大讯飞营销大模型进行微调） AI检索全平台爆款素材 结合历史信息，生成创意营销内容 导入信息 宣传图生成 商品图 底图 文案 加工及分析 文本 文案/脚本生成大模型 脚本 视频推荐 检索信息 各环节可结合微博、小红书、抖音、视频号等不同平台进行定制化生成。 视频变换 广告投放数据 行业相关素材 视频混剪 品牌历史信息 品类数据 BLIP 社媒数据 行业知识库 场景切分 关键帧提取 关键帧描述 标签 视频 视频数据集 …… 视频混剪 音频转文本 效果：广告文案+500%；创意图片+200%；创意拓展+800%；混剪视频+300%；图文助手+600% 智能营销环节二：智能内容（4/4） 部分主流智能内容工具主要功能（色块代表覆盖该功能） 智能营销环节三：智能投放（1/2） 在广告投放环节，AI赋能可实现精准投和高效投，即（1）进行“千人千面”智能筛选、（2）目标/预算/行程/优先级设置、投放/审核/播放等流程从线性到同步执行；此外，投后有效果监测优化和多链路推荐 AI在营销广告投放过程中的应用场景 数据管理：对多维社交数据进行准确实时抓取，帮助广告主进行数据资产管理，提供全链路数据服务，并提供灵活、便捷、安全的深度数据应用。 链路关联：关联多转化链路，优选策略并智能分配更多流量以提升整体转化效果和广告竞争力，同时创新多样化玩法，供广告主