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中国科学技术协会直属的国家级出版单位。出版社以“普及科学知识,传播科学技术,推动科学教育,倡导科学生活,弘扬科学精神,建设科学文化”为宗旨 ,以编辑出版各学科不同层次的科普图书为主要任务。
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AI营销画布:数字化营销的落地与实战

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商品详情

产品特色

编辑推荐

★不要等着营销行业在你身边变得越来越智能才被动地开始应对。推迟甚至忽视人工智能和个性化应用作为战略目标的代价很大。

★本书以商业模式画布为理念,切入到AI营销战略地图设计中去,帮助客户用数智化方法实施营销战略中的核心内容——与客户建立持续交易。书中提供了谷歌、迪士尼、麦当劳、星巴克等众多国际品牌、企业迈向成功的路线图。

★8位业界、商界、研究界专家联袂推荐。

内容简介

高毛利的类比商业模式已经一去不复返,取而代之的是低毛利且依赖销量的数字驱动型商业。全新的商业模式需要由人工智能驱动,而忽视这一变化的商家和品牌注定被淘汰。

本书以商业模式画布为理念,切入到AI营销战略地图设计中去,帮助客户用数字化方法实施营销战略中的核心内容——与客户建立持续交易。AI营销画布通过打基础、做实验、扩场景、促转型、保收获五大步骤,优化客户关系旅程中的4个关键时刻。通过本书你可以清楚了解客户关系时刻的心智模型,确定品牌所处阶段,以及品牌适合用哪种网络化模型。

《AI营销画布》能够帮助营销、广告、市场等行业的负责人及从业人员将以客户为中心的战略营销付诸实践,创造数字化驱动的商业,最大限度上发挥人工智能与机器学习的价值。

作者简介

拉吉库马尔·文卡特桑

弗吉尼亚大学达顿商学院罗纳德·特兹辛斯基工商管理教授。在达顿商学院讲授营销分析课程超过十年,讲授技术产品营销课程也有五年。曾出版图书《前沿营销分析》(Cutting Edge Marketing Analytics)。超过235000人参加了他的营销分析的慕课(Coursera)课程。

吉姆·莱辛斯基

西北大学凯洛格管理学院营销学研究副教授。在此之前,曾担任谷歌客户解决方案副总裁,还曾在广告公司恒美广告(DDB)、先行军(marchFIRST)、扬罗必凯(Young & Rubicam)和灵智精实整合行销传播集团(Euro RSCG,现为哈瓦斯集团/Havas)担任领导职务。作为一位广受欢迎的营销顾问,拥有30年与世界顶级品牌合作的经验。曾出版图书《赢得零度关键时刻》(Winning the Zero Moment of Truth)。

精彩书评

正如我们所感知到的那样,AI数字化营销已经渗透并影响到我们每个人的思维习惯,并且助力企业提升营销效率。本书包含大量人工智能和数字化营销的示例,帮助我们学习如何将人工智能应用于实践。两位译者深入浅出的文字处理,启发我们思考,指引我们如何在数字化营销实战中获得“共赢”局面。本书是每一位战略者和营销官不容错过的工作指南。

——陈晨 爱回收首席财务官,云集前首席财务官

中国在互联网应用的创新上走在了世界前列,但面对未来的营销技术,尤其是AI营销领域,我们仍然有待突破。《AI营销画布》一书一方面让我们了解美国领先品牌的AI营销战略规划与行动;另一方面也激励中国营销管理者和实践者提出中国案例和方法论,使其能够在AI时代贡献中国的营销经验和知识。

——褚荣伟 复旦大学管理学院市场营销学系副教授、副系主任,复旦大学中国市场营销研究中心秘书长

AI给我们以神秘感,是因为我们很难知道在什么时间、场景下,AI的能力和客户的需求刚好就匹配上了。我们知道这一定会发生,而且我们相信,一旦匹配上,结果一定是令人惊叹且美好的。或许,这样的匹配机会,就在本书中。

——刘昭 勤策创始人

AI让市场营销中“看不见的手”变为“看得见的手”,从商业艺术变为商业技术。在这个元宇宙改变媒介、AIGC颠覆设计、AI规模化服务个性需求的新时代,最好的选择是搭乘这艘火箭,而不是问:“我能选几等座?”

——田丰 商汤科技智能产业研究院创始院长,阿里云研究院创始院长

本书以商业模式画布为理念,切入到AI营销战略地图设计中去,帮助客户用数智化方法实施营销战略中的核心内容——与客户建立持续交易。正如两位作者在书中所言,在技术突破与颠覆性浪潮下,企业要赢得竞争优势,就必须在扎实的营销战略上部署人工智能和机器学习。本书是营销技术派与营销战略派思维的深度融合,更难得的是本书提供了一套AI营销战略从兵法到工具的模板。

—— 王赛 首席执行官顾问,《增长五线》作者,科特勒咨询管理合伙人

在我们为中国银行、平安银行、德勤中国等客户做场景数字化服务的过程中发现,种种诸如“提升形象”“增强体验”“数字化”等显性需求表达的背后,最终促成其买单的动机,都可以归结为“我们需要这个场景具备智能的、个性化的沟通能力”,继而获得“反馈数据”和“转化留存”。 这正是本书中AI 营销画布达成的效果。市场开始期待,AI营销不限于营销场景,而是在整个经营管理过程中发挥作用。

——王晓欢 鸿陆科技创始人及首席执行官

我与彦冰在美国读博士的时候相识。毕业之后彦冰回国创业,而我则在硅谷从事研发和管理工作。近年来,AI给全世界各行各业带来的冲击是前所未有的。相信《AI营销画布》这本书的中文译本能给国内的相关从业人员带来帮助。

——徐晓峰 Meta资深研究科学家,研发部经理

企业营销增长的核心是营销效率变革,而营销效率变革的关键是好的方法论和好的增长工具。《AI营销画布》一书将组织、方法、工具和数据做了系统串联,基于人工智能构建了一套不断迭代的敏捷营销系统,为现代企业的发展提供了新工具,为现代企业如何更好地服务于消费者提供了未来思路!

——杨飞 瑞幸咖啡联合创始人、首席增长官,《流量池》作者

目录

第 1 部分 挑战和出路 001

第 1 章 当今营销者面临的挑战?6?9?6?9002

第 2 章 AI 营销画布:营销者的战略地图?6?9?6?9009

第 3 章 本书结构?6?9?6?9018

第 2 部分 人工智能和营销本质 023

第 4 章 网络和节点?6?9?6?9024

第 5 章 客户关系时刻的心智模型?6?9?6?9046

第 6 章 什么是人工智能和机器学习?6?9?6?9064

第 3 部分 AI 营销画布:营销中应用人工智能和机器学习的五步法 087

第 7 章 AI 营销画布中的核心要素?6?9?6?9088

第 8 章 第一步:打基础?6?9?6?9097

第 9 章 第二步:做实验?6?9?6?9116

第 10 章 第三步:扩场景?6?9?6?9131

第 11 章 第四步:促转型?6?9?6?9150

第 12 章 第五步:保收获?6?9?6?9164

第 13 章 AI 营销画布的综合应用:星巴克?6?9?6?9174

第 4 部分 实施 185

第 14 章 管理变革?6?9?6?9186

第 15 章 着手启动?6?9?6?9200

第 16 章 号召行动?6?9?6?9210

结语 217

附录 218

前言/序言

当今营销者面临的挑战

尽管《华盛顿邮报》(The Washington Post)曾努力改善数字产品的研发,2013 年它被亚马逊公司(Amazon)创始人杰夫·贝佐斯(Jeff Bezos)以 2.5亿美元收购的时候,这个标志性的新闻品牌仍预计亏损约 4000 万美元 。

贝佐斯在 2013 年 4 月 5 日给《华盛顿邮报》员工的公开信中写道:

当然,《华盛顿邮报》在未来几年一定会发生变化。这是必然的趋势,无论所有权是否更迭,变革都会发生。互联网正在改变新闻业几乎所有的元素:新闻更新周期缩短了,传统上可靠的收入来源受到动摇,新的竞争也在上演,其中一些竞争对手甚至不需要或者极少承担新闻采集的成本。因为没有地图,若想勾画出未来的前进道路并不是一件容易的事情。我们必须创新,这就意味着我们需要不断尝试。读者是我们一切尝试的“试金石”,我们需要了解他们关注的一切话题——政府、当地领导人、餐馆开业、商业、慈善活动、治理者、体育等,同时还要做好逆水行舟的准备。对于创造,我感到兴奋和乐观。

贝佐斯明白:与许多其他企业一样,新闻行业的商业模式也已从供给侧转向了需求侧。一些大型互联网公司,如亚马逊、谷歌(Google)、脸书(Facebook)、奈飞(Netflix)等公司,通过增强个性化的体验重新设定了客户的预期。

《华盛顿邮报》拥有领先的技术,使其能够响应客户对新闻需求的变化,并通过人工智能(Artificial Intelligence,AI)和机器学习(Machine Learning,ML)等技术满足这些需求。人工智能和机器学习使得《华盛顿邮报》通过个性化的体验让营销效果更好,赋能营销的每一个关键节点。具体来说:

●?6?8 搜索引擎优化的功能可以根据搜索条件为潜在订阅者提供最匹配的报道。

●?6?8 直接访问网站的读者可以免费阅读一部分文章,这让他们在体验新闻报道质量的同时,为吸引他们订阅《华盛顿邮报》提供了机会。

●?6?8 新订阅用户和还没订阅的一般读者都可以持续体验产品的质量:无论是更快的加载速度,还是在人工智能和机器学习驱动下做出的个性化内容推介。通过宙斯洞察系统(Zeus Insights),《华盛顿邮报》可以根据用户以前阅读的文章推断出他们的兴趣并推送相应报道。人工智能和机器学习技术还可以让《华盛顿邮报》快速预测文章的受欢迎程度,以便新闻编辑室为那些热门文章添加传播媒介和链接。

●?6?8 《华盛顿邮报》还鼓励订阅者给文章写评论,这也成了后台系统编辑的一部分。人工智能驱动的评论审查系统能帮助邮报维护高质量的评论,并将最好、最相关的评论整合到辅助出版物中。

●《华盛顿邮报》的人工智能写作程序“日光仪”(Heliograf)帮助其在?6?8 2017 年产出的报道是《纽约时报》的两倍多 (500 篇对 230 篇)。

......

虽为时未晚,却时不我待。时间至关重要。这与 20 世纪 90 年代后期的技术进步不同,致力于将人工智能和机器学习应用于营销的品牌未来的进步将是指数级的。而从客户数据中形成的洞察力是逐步累积的。为利用这些洞察定制开发的人工智能算法则使得公司有能力提供个性化的体验——从广告到定价再到促销等——其对客户的价值将随着时间的推移呈指数增长。

在这种新的人工智能驱动的商业模式中,赢家通吃。那些等待将人工智能和机器学习应用于营销的人将被抛在后面,这可能意味着终结。

好消息是,如果你现在就开始,你还有时间入局。本书旨在向你展示如何做。

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