“互联网+”时代下的企业AI品牌管理变革

文/王晓冉（华南理工大学 新闻与传播学院）

一、引言

近些年来，线上消费热潮给传统的企业运营模式带来风险。对品牌管理者而言，短期内消费者行为习惯的改变会对行业运行和业务绩效产生影响；而从长远来看，企业发展前景将面对更多不确定性，智能技术赋能企业品牌管理的需求潜力巨大，区块链、数字资产和元宇宙概念的火热都印证了这一点。“互联网+”经济促使许多行业管理者和参与者重新审视并完善中长期品牌发展计划，以谋求数字化发展时期的品牌快速转型，从而适应消费心理、消费行为和消费者生活习惯的改变，在变革中促使品牌焕发新的活力。

二、“互联网+”时代下的品牌管理建设

（一）在线化生活助推品牌建设中的新技术应用

互联网改变了人们的生活方式，也挑战了原有的品牌管理战略：当人的媒介接触形式、消费方式、服务获取方式都因互联网发生转变时，消费者的消费认知、行为以及习惯发生了什么样的变化？这种新的消费规则又应该用什么样的品牌策略进行匹配？

在行业发展层面，市场变化的步伐迅速加快，新技术的推广和大规模应用推动了市场上对人工智能和自动化等技术的巨大需求。新技术革新了企业运作的方方面面，大大提高了人类生产力，数据时代和机器人时代已经到来，给品牌建设带来新的机遇，新的商业模式也迅速涌现。阿里巴巴、京东和拼多多等平台完善了中国零售物流的数字化水平，互联网由消费领域向工业领域不断延伸，制造业通过来自电商数据化平台的信息预测产品供销需求，降低上游成本。

社交网络在人群中的强势覆盖使创建和维护品牌的方式更加便捷，但是品牌在社交网络中的聚集也大大增加了企业达成规模经济效益的难度。不仅局限于社交平台，冷链物流促进了生鲜电商的发展，将新零售拓展到消费者“最后一公里”的距离，带来了更加精准化的社区广告，通过锁定居住区甚至每一栋楼的消费者画像并进行精细化管理，帮助广告主实现从粗放式传统营销向精细化直效营销。

（二）新技术助推品牌管理数字化升级

新技术的蓬勃发展，使品牌与消费者间基于买卖的线性关系，转变为情感维系品牌社群。社群中的品牌和消费者双方是一种相互成就价值共创的伙伴关系，数字媒体作为社群的媒介不纯粹只是一个沟通渠道，更是品牌与消费者、消费者与消费者之间数字化互动平台。在这个平台中，通过互动内容的数字化分析可以实现准确及时的消费者洞察，以构建高效的数字广告活动和品牌发展战略，有助于更高的转化率和品牌美誉度。从这个意义上来说，新技术成为品牌建设和品牌成长的路径和载体。

数字化浪潮奔流不息，品牌需要适时开展数字化战略定位以适应不断细分的业态环境，掌握广泛的目标人群信息并对之加以应用，根据精确的消费者取向制定相应传播和营销策略，利用更加智能化的客户跟踪和维护系统提供售后服务，将营销从“小众”真正聚焦到“个人”层面。

品牌的发展演进对品牌管理提出了新要求。目前，绝大部分的品牌都将数字化互动相关的需求业务外包给专业服务商，如CRM管理、数据储存和分析机构等，企业自身缺乏有效的数字化品牌管理知识和技能。随着“十四五”计划持续稳定推进，各个产业的数字化升级是我国经济发展的必然趋势，“数据”和“技术”是重中之重，将帮助企业打通线上线下，实现新业态和新模式的激发。

三、“互联网+”时代下的人工智能应用场景

美国学者凯文·凯勒(Kevin Lane Keller) 在其著作《战略品牌管理》中指出，品牌是企业的战略性资产，能够帮助企业建立品牌差异化特质与核心竞争力，实现企业的持续性竞争优势，提升消费者对品牌的认知[1]。战略品牌管理的重中之重在于管理者能否以开放的品牌管理思维和路径，从长远的企业发展规划出发，制定一系列品牌建立、巩固和维护过程中的具体目标和动作，形成独特的品牌价值以捕获和占据消费者心智，从而占领市场份额，实现品牌愿景与用户忠诚。“互联网+”时代下，品牌管理的人工智能转型尤为重要。

人工智能（Artificial Intelligence，AI）是一种在机器中研究人类智能活动规律并以智能方式进行思考和动作执行的系统[2]。在品牌管理领域，人工智能技术主要被应用于三个场景中：一是通过机器学习和深度学习方法训练人工智能成为“行业专家”，在极短的时间内对庞大的销售数据进行分析，评估预测消费者的购买习惯和意愿；二是智能交互，有助于拓展营销渠道、丰富消费者的品牌体验；三是计算广告，使用人工智能算法实现潜在消费者的精准定位和广告的智能投放。

（一）机器学习提升品牌信任

信任，是社会实践、社会交往和社会协同中最为关键的黏合剂[3]，品牌信任是品牌与消费者之间建立起的一种长期关系。在线下和传统线上交易行为中，消费者可以通过与品牌的直接互动，判断、验证产品和服务，进而构建对品牌的认知和信任，即达成情感共鸣。当线上营销成为品牌管理的主战场，消费者对产品的判断模式悄然改变，如何开展消费者信任建设也成为线上营销时代品牌应用人工智能营销的核心。

通过机器学习，人工智能拥有阅读和表达人类情绪的情感计算能力。在机器对话中识别消费者的情绪并进行恰当的情感反馈、解决情感诉求，让线上营销更有温度。基于情感计算，品牌信任建设可以通过自然语言处理从客户输出的文本中提取关键信息，反馈具有相应情感偏好的AI解决方案，并以人性化的口吻给予回应。

高效的自动化数字人工智能运用在品牌管理的方方面面，但最核心的特征是机器能否最大程度地理解客户，提供有陪伴感和安全感的客户体验。在品牌管理中，客户关怀与客户信任关系紧密，企业应该确保及时有效地回应客户，解决客户的问题。在客户服务领域，AI客户服务提供商腾讯企点为大客户提供售前、售中、售后全流程客服机器人、智能外呼和智能质检等功能，帮助品牌与消费者建立高效沟通互动，实现机器客服团队智能化水平的跃升。

客服工作中，掌握并理解更多客户问题案例，就能更有效地对当前客户所面临的问题进行处理，而人工客服受到的训练往往是十分有限的。AI客服拥有数据库中所有问题案例和解决方案的知识，能够准确识别客户提问中的关键点， 24小时不间断地为客户创造无差别体验，甚至可以在客户意识到问题存在之前为他们提供产品使用提示，进而提升客户满意度和品牌好感度（见表1）。

表1 腾讯企点的AI客服智能解决方案

虽然品牌对消费者的了解越多，就可以更加及时地提供便捷的服务和价值主张，但在使用人工智能算法分析目标客户数据的同时，也必须考虑消费者隐私保护的限度。越来越多的消费者已经意识到，他们在与品牌建立数字互动的同时，也在被迫进行一种“价值交换”。消费者的隐私顾虑会削弱品牌信任，甚至对品牌敬而远之。因此品牌要关注智能营销与消费者之间的边界，加强品牌责任感，将AI驱动的价值观共创与维护用户安全感原则有机结合。

（二）智能交互赋能消费者体验

有预测认为，到2025年人工智能通过包括语音识别、人脸识别、手势动作识别甚至脑电波识别等技术，将帮助品牌进行95%的消费者互动，在改善客户体验的同时提升品牌声誉和忠诚度，实现更好的品牌管理。

户 外 零 售 商 北 面（The North Face）与IBM的人工智能超级系统Watson合作，在官方网站使用自动在线购物推荐工具，让人工智能充当线上“导购员”的角色。进入页面后，系统会引导用户提出他们的购物需求，例如，如果客户准备挑选一套户外装备，人工智能系统会询问客户计划户外运动的类型、时间和地点，并根据专业知识推荐适合相应天气条件和徒步活动的装备。这种方式能有效将服装功能性与用户需求合理匹配，营造独特的个性化消费体验并构建品牌认知（见图1）。

图1 The North Face的购物网站

在美妆零售领域，玉兰油（Olay）的人工智能皮肤顾问帮助消费者足不出户即获得个性化的护肤建议。用户需要上传一张素颜自拍照并完成一份简短的护肤偏好问卷，智能图像分析系统可以根据照片评估用户的皮肤年龄，智能匹配系统则根据分析结果自动推荐用户适合的玉兰油护肤产品组合，用户可以在同一界面查看护肤品的推荐理由并直接购买。个性化的线上护肤方案不仅促进了销售转化率和平均客单价的提升，同时为潜在消费者特别是男性消费者提供了新的品牌接触渠道，改变他们了解和购买护肤品的方式（见图2）。

图2 玉兰油人工智能皮肤顾问

智能交互重新定义了消费者在品牌接触中的客户体验，智能向导为消费者提供符合使用需求的最佳建议，并无缝实现购买和交易。除此之外，还有AR虚拟试衣间、智能语音识别、线下智慧商店等商业化实践，都是基于人工智能算法实现品牌与消费者之间的个性化交互。这些人工智能应用刷新了延续已久的体验式零售形态，用专业化、情境化、差异化的新零售模式重塑消费者的品牌认知。

（三）深度学习优化计算广告

线上消费偏好加速了营销形式的变革，人工智能技术和大数据驱动的计算广告为品牌管理者提供定向、高效的广告投放服务。

通过分类算法和协同过滤算法，机器学习可以从消费者的人口特征数据、网络行为交互数据和历史访问数据等提取用户知识，发现其中隐含的相关关系，以此帮助企业有效锁定目标客户并预测他们的消费偏好，在客户购买的每一个阶段精准推送消费建议和产品信息，通过用户数据的实时监测，及时触达用户，持久地建立和保持用户关系，提高客户忠诚度。

智能广告中的深度学习主要应用在投放控制、流量控制、智能巡检和效果分析等依托于数据与程序实现的功能，其工作效率和效果都远优于人力。目前的技术攻关主要集中于情感层面的智能投放、智能化创意等，如何让人工智能拥有“用户洞察”也是未来更好实现客户旅程和客户服务优化的重要挑战。

四、结语

“互联网+”时代凸显了人工智能工具对品牌管理的重要意义，新技术将重新定义品牌与消费者的联结方式，帮助品牌更好地了解消费者。在加快企业的数字化营销转型、降低客户服务成本、提升消费者互动体验和优化计算广告推送逻辑方面，人工智能的机器学习和深度学习算法具有巨大潜力，据IDC最新发布的预测报告，包括软件、硬件和服务在内的人工智能市场的全球收入预计将在 2022年同比增长 19.6%[4]。

目前，AI品牌管理面临的挑战除了如何与消费者建立更加亲密的情感链接外，最重要的就是人才危机，如何让掌握品牌管理、数据分析与人工智能技术的人才将各种领域知识进行有机结合并应用于实际场景，将宝贵的消费者数据充分高效地运用并发挥其应有的价值，是每个企业在品牌管理的AI变革中应该认真思考的问题。