数智化转型:品牌如何在AI时代重塑竞争力

数智化转型:品牌如何在AI时代重塑竞争力
2024年12月11日 14:23 商学院杂志

AI正在重塑品牌的数智营销之道,赋能品牌实现精准营销、个性化体验和数据化运营。品牌需抓住AI机遇,同时注重相应的挑战,才能在数字时代获得持续的竞争优势。

文|张可

ID | BMR2004

品牌数智化转型已成为企业持续竞争的关键。如今,品牌不再仅仅依赖传统的实体资产,而是越来越多地转向数字化和智能化,以适应市场的变化和消费者的需求。

香港大学中国商业学院首席讲师、前助理院长暨全思社首席学习官袁启亮在名为《跨界融合 共创未来》直播中表示,数智化就是实现人机协作,而不断深入的数智化转型将赋能品牌数字资产巨大的价值。什么是品牌资产与品牌数字资产?数字化转换、数字化转型、数智化转型之间的关系又是怎样的?企业又该如何进行AI转型呢?

香港大学中国商业学院首席讲师、前助理院长暨全思社首席学习官袁启亮

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品牌价值的数字化延伸

品牌资产包括看得见的资产和看不见的资产。如果是一个重资产的企业,那么其看得到的品牌资产占比就会比较大;如果是一家轻资产的企业,那么看不到的隐形资产就比较重要,比如品牌知名度、观感的质量、品牌联想等。

看不到的品牌资产能为客户创造价值,包括客户的使用满意度、购买产品的信心、理解信息和处理信息等。同时也为企业创造价值,包括品牌忠诚度、营销计划的效率与效果、利润、竞争优势、品牌延伸。数智化时代的品牌资产则增加了“数字资产”。数字资产可以简单分成三类:第一种是数字货币,第二种是数据资产和数字资产,第三种是数字化金融资产。

从品牌传统的实体资产到看不见的品牌资产,再到现在的品牌数字资产,三个部分结合就是全方位的品牌资产。

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从数字化转型到数智化转型

数字化转型与数智化转型的区别在于,数字化转型是数智化转型的基础,数智化转型进一步利用智能技术(如人工智能、大数据分析和机器学习)对业务流程进行全面升级。数智化不仅关注数据处理,还强调数据分析与智能决策,旨在实现更深层次的业务创新与优化。

数字化转型的主要目标是提高工作效率、减少成本,并实现流程的自动化;数智化转型的目标是通过智能技术实现更高层次的业务优化和创新,帮助企业在复杂的市场环境中快速响应变化。

数字化转型的实施流程是一个相对简单的流程,侧重于将现有流程数字化,往往可以通过引入新的软件或工具来实现。而数智化转型的实施是一个更复杂的过程,需要对企业的整体运营模式进行重新设计。它不仅涉及技术的应用,还包括组织文化、流程优化和战略调整等方面的变革。

数智化转型不是仅限于对IT部门的转型要求,需要全员转型,需要做好互动交流,打破信息、流程孤岛。根据《哈佛商业评论》的研究,在全员转型中要考虑三个基础元素:第一是能力,包括基础建设能力、人员能力等;第二是企业的技术发展处于什么阶段;第三是架构,包括组织架构、流程等。

从宏观看数智化转型需要经历传统阶段、桥梁阶段、枢纽、平台阶段和原住民阶段:当企业还未转型时处于传统阶段;当开始从点到线的搭建时,就开始了桥梁阶段;枢纽就是中心点,也是转型的核心,这时应该有足够的技术与架构,同时也开始慢慢地向外扩张;扩张的结果是到了平台阶段;原住民(digital native)阶段是指达到了和本就在数字时代出生的这一代人同样的水平。

03

品牌数智化AI转型六步策略

品牌需要与客户不断地建立一种心智关系,可以用四个点总结这种心智关系:第一是AI获客,就是拉新客户;第二是AI留客,是要把客户留住;第三是AI增量,用技术来激活留下客户的消费增量;第四是AI推荐,客户认为品牌与其适配度很高,于是他不仅经常下单,还不断向外推荐,让品牌的流量池不断加大拓宽。这就是从无到有、从有到久、从久到多、从多到网的过程,这就是品客心智关系里希望可以达到的效果。

品牌数智化AI转型分为六个步骤:第一是“初勘探”,企业内部先进行评估,即可行性测试(feasibility test),评估的内容就是“组织AI转型就绪度”,并将这种指标可视化,系统性分析现状与未来发展的可能性;第二是“奠地基”,这需要收集企业业务中的第一手数据,逐步搭建数字基础设施,开始训练机器学习模型,开展AI和机器学习的先决条件;第三是“制试点”,用第三方提供的AI 赋能工具快速学习,在“品客心智关系”旅程中的单个关系时刻做实验,并获得正反馈;第四是“串联线”,任命AI“营销斗士”,这可以获得强大的内驱力,以及发展内部开发能力,在更广泛的营销活动中扩大AI应用场景:做好串联线后,你就会有足够的经验、能力、基础架构与技术支撑,就需要第五步“铺开面”,用AI实现整个“品客心智关系”旅程上所有营销活动的自动化,促进转型,同时巩固企业内部能力;第六步是“创商模”,这一步骤并不是每家公司都需要做。当公司已有基本的盈利循环时就需要保收益,这时,一些公司就可以用成功转型的AI模型实现收入增量来源或开发新的商业模式,或推出平台去服务外部客户。

当处于第一步“初勘探”时,可以根据“AI就绪度模型(AI Readiness Mode)”做评估,并将结果实现可视化。此来自瑞典学者的模型从技术、活动、边界、目标(Technologies、Activities、 Boundaries 、Goals)四个维度进行测试,每一个维度都分为现状(Present)与未来(Future),从内到外用数字0-4表示程度,这样就可以很容易看到每一个维度的评测结果。要先“知己”,进而能确定企业后续的努力方向。

例如,蒙牛进行数智化转型的第一阶段是从供给端开始,2016年蒙牛建设了智慧牧场和智能工厂,梳理了牧场上的每一棵草到每一头牛,再到餐桌上的每一杯奶,打通整个供给侧产品链路,并覆盖了复杂庞大的分销体系。

数智化转型第二阶段重点在消费端,从2021年开始,蒙牛就完成了消费侧全域数智体系建设,建立了统一的数据中台和营销中台,实现了消费者的同人辨识、深度洞察用户画像。蒙牛也与腾讯智慧零售合作,通过腾讯云、小程序、企业微信等平台的合作进入社交生态。

到了数智化转型第三阶段,蒙牛从2023年开始,实现了以Al赋能消费侧和供给侧的数智化。2023年8月,蒙牛联合腾讯等科技巨头,发布了中国首个营养健康领域模型 ——MENGNIU.GPT。该模型通过了国内外21个营养健康专业认证考试,包括注册营养师、中医执业医师、公共营养师等,甚至还在国外通过了运动营养师、心理咨询师等项目的认证。

蒙牛数智化能力提升涉及四个方面:基础建设、体系化部署、战能化投入、纵队化建设。

基础建设包括良好的混合云生态体系、多云管理平台、Al 基础设施平台(结构化数据),最有特点的是建立企业知识银行和企业大脑。体系化部署就是结合企业的实际情况,将单个的“点”应用进行数智化能力整合以形成“面”,并且全员参与。

战能化投入就是高层管理者要具有前瞻认知与战略定力,对技术有深刻认知,对市场趋势有深入洞察,形成面向未来的长期战略思维,协调各个部门共同推动转型。纵队化建设就是对于人才的招募、激励和培养,不断提升全员数智化素养,同时建立Al“纵队”(例如AI科学家、提示词工程师等)。

04

中小企业的AI转型之路:

把握机遇,规避陷阱

许多中小企业也很想尝试做数智化转型,但资源有限又该如何推进呢?中小企业转型也需要按照规划-构思-执行-评估这四个步骤执行。首先需要测评企业的AI就绪度,评估企业的数字营销基础设施建设,制定数据战略。其次要确定AI工具的使用场景、AI与人工的分工,可以借鉴同行业应用的案例,先从小部分应用开始,逐渐扩大成面。然后就可以进行小规模试点,同时关注AI输出的质量。最后要建立AI营销绩效评估体系,持续优化AI模型和策略,保持人工监督。

中小企业的AI营销有三个误区:第一是太过依赖AI,想用AI完全取代人工。二是忽视AI系统的偏见和不确定性。因为AI系统里大部分数据都来自人,人的主观是有偏见的,所以面对所有网络上的数据都要考虑偏见与不确定性。最后一个误区是滥用AI生成的个性化内容,如何平衡AI的使用,是企业在数智化转型的过程中需要考虑的关键。

品牌数智化AI营销转型也给我们带来了一些启示。据某国际机构调研的数据显示,48%的营销领导者认为,AI技术对品牌与潜在客户的互动产生了重大影响;品牌利用AI进行客户细分、潜在客户画像生成、活动管理等,大幅提高数智化营销活动效率;AI也能够辅助内容创作和个性化体验,提升内容营销效果,最后,可以让AI来负责对话式营销,提高客户的互动性与参与度。

当AI营销转型更加广泛且深入的同时,内部人才的培养需求会增加,数据和隐私算法的公平性和合规性以及AI伦理日益重要。尤其是关于AI伦理,这关乎到我们的下一代,是未来社会伦理不可或缺的一部分。

最后,袁启亮认为,AI正在重塑品牌的数智营销之道,赋能品牌实现精准营销、个性化体验和数据化运营。品牌需抓住AI机遇,同时注重相应的挑战,才能在数字时代获得持续的竞争优势。

来源 | 《商学院》杂志2024年12月刊

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