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        基于人工智能的市場營銷體系構建與風險分析

        2020-10-20 05:47:06雷芳芳
        中國集體經(jīng)濟 2020年26期
        關鍵詞:市場營銷深度學習人工智能

        雷芳芳

        摘要:人工智能技術正快速改變著傳統(tǒng)行業(yè)。文章利用人工智能技術中大數(shù)據(jù)、機器學習、深度學習等技術,對市場營銷體系中市場調(diào)研、市場戰(zhàn)略、營銷策略、營銷活動等環(huán)節(jié)進行改造和構建。使用人工智能可以幫助企業(yè)更全面了解顧客需求,更快速尋找市場機會,更準確建立經(jīng)營目標,實現(xiàn)真正意義上的智慧營銷和精準營銷。人工智能技術也給企業(yè)發(fā)展帶來了新的挑戰(zhàn),文章分析了市場營銷體系中存在的數(shù)據(jù)風險、支付風險、倫理風險和決策風險,并提出了解決方案。

        關鍵詞:人工智能;市場營銷;深度學習

        近年來,人工智能技術在國家政策的大力扶持下,得到迅猛發(fā)展。人工智能是研究、開發(fā)用于模擬、延伸和擴展人的智能的技術,具體包括大數(shù)據(jù)、機器學習、深度學習、自然語言理解、圖像識別等。很多傳統(tǒng)的行業(yè)如果不利用人工智能技術手段提高智能化水平,完成傳統(tǒng)體系的升級換代,就有可能在將來被人工智能取代。

        市場營銷是傳統(tǒng)經(jīng)濟生活中非常重要的環(huán)節(jié),主要圍繞著顧客進行。目前全球經(jīng)濟處于衰減周期,企業(yè)經(jīng)營面臨較大的困難,如何擴大經(jīng)營規(guī)模,降低經(jīng)營成本,成為企業(yè)考慮的重要問題,而使用人工智能可以幫助企業(yè)更全面了解顧客需求,更快速尋找市場機會,更準確建立經(jīng)營目標,因此非常有必要研究人工智能技術在市場營銷中的應用前景。本文利用人工智能技術,探討改造和構建傳統(tǒng)的市場營銷體系的方法,并針對人工智能體系中可能存在的風險進行了分析和研究,文末還提出了解決方案。

        一、基于人工智能的市場營銷體系構建

        根據(jù)傳統(tǒng)的市場營銷體系,基于市場調(diào)研、市場戰(zhàn)略、營銷策略、營銷活動等環(huán)節(jié)的特點,結合人工智能各項技術手段,建立了基于人工智能的新體系圖。

        (一)市場調(diào)研

        1.市場環(huán)境。通過數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)共享、網(wǎng)絡爬蟲等技術手段,能更準確了解、感知市場環(huán)境狀態(tài)變化。及時抓住市場需求給企業(yè)帶來的巨大機會,避免由于市場情況變化,對企業(yè)產(chǎn)生的負面影響。在宏觀環(huán)境方面可以利用大型計算機,采用數(shù)據(jù)挖掘算法,結合大數(shù)據(jù)的可視化技術,綜合分析人口環(huán)境、經(jīng)濟環(huán)境、自然環(huán)境、科技環(huán)境、政治法律環(huán)境等諸多指標對產(chǎn)業(yè)發(fā)展的影響,并實現(xiàn)結果的可視化。在對微觀環(huán)境的感知方面,利用微觀的營銷渠道企業(yè)、顧客、競爭者等指標,通過深度學習算法,建立微觀環(huán)境模型,可隨時進行動態(tài)觀測。

        2.消費者行為。通過開展廣泛的市場調(diào)研和行業(yè)調(diào)查,可收集消費者部分行為數(shù)據(jù)。更重要的是通過與淘寶、拼多多等大型電商及線下商店合作,得到海量的消費者消費數(shù)據(jù)。在此基礎上,利用機器學習算法和自然語言理解等技術,對數(shù)據(jù)進行深度分析,準確了解消費者的消費需求,實現(xiàn)對消費者未來消費行為的預測。

        (二)市場戰(zhàn)略

        1.市場細分。利用數(shù)據(jù)挖掘算法對市場中的消費者進行綜合分析,設計預測算法確定市場細分標準,將消費者劃分成若干個潛在顧客群??朔袌黾毞肿畲蟮摹鞍嘿F”問題,且無需人工干預,具有成本低,效果好等特點。利用人工智能技術甚至可以做到完全市場細分——市場中的每一位消費者都單獨構成一個獨立的子市場,企業(yè)根據(jù)每位消費者的不同需求為其生產(chǎn)不同的產(chǎn)品,以及綜合標準細分——從多個角度對整個市場進行細分。百度公司是國內(nèi)最厲害的人工智能公司之一,它已經(jīng)實現(xiàn)了很多市場細分的跨越。比如打開百度地圖,僅通過人工對話就能實現(xiàn)自動導航;打開小度智能音箱,可以實現(xiàn)所有家電的智能、可視化控制;而通過AI眼底篩查一體機,可以實現(xiàn)眼科疾病的診斷;采用EasyDL定制化圖像識別工具,能識別真假翡翠、偽劣中藥等。

        2.目標市場。在市場細分的基礎上,利用深度學習算法,從市場大量數(shù)據(jù)中學習到規(guī)律,進行識別判斷,確定目標市場,并以對應的產(chǎn)品和服務滿足其中的某些子市場需求。利用人工智能強大的數(shù)據(jù)分析手段,將產(chǎn)品做精做專的同時,在理論上甚至可做到完全市場覆蓋,將企業(yè)利潤最大化。數(shù)據(jù)挖掘技術在尋找目標市場方面具有巨大的潛能。比如曾經(jīng)有人利用數(shù)據(jù)挖掘技術中的關聯(lián)算法找到用電量和消費產(chǎn)品之間的準確關系。

        3.市場定位。通過大數(shù)據(jù)分析手段掌握同類產(chǎn)品的市場現(xiàn)狀,綜合自身產(chǎn)品屬性,確定獨特的市場定位。為企業(yè)產(chǎn)品塑造與眾不同、特色鮮明的形象。給顧客留下深刻的印象,在市場上占有自己的位置,增強產(chǎn)品的生命力和針對性。比如用戶在淘寶界面,由于每個用戶消費的歷史數(shù)據(jù)不一,呈現(xiàn)的界面不同,在淘寶銷售的產(chǎn)品就更有針對性,也更能吸引消費者進行消費。實際上,阿里巴巴憑借在淘寶、支付寶、阿里云等方面的技術服務優(yōu)勢,將人工智能技術深度融合,已經(jīng)形成了零售、汽車、金融等多方面的產(chǎn)業(yè)布局。

        (三)營銷策略

        1.營銷組合。通過大數(shù)據(jù)算法,深化營銷數(shù)據(jù)的分析,準確把握市場需求。通過深度學習算法,確定營銷策略,實現(xiàn)營銷策略組合模型,達到營銷效果的最優(yōu)化,可實現(xiàn)真正意義上的精準營銷。比如小米公司,推出了基于人工智能的營銷1.0解決方案。包括數(shù)據(jù)聯(lián)動和媒體聯(lián)動。通過智能算法,能更深刻的洞察用戶的需求,更準確的把對的廣告?zhèn)鬟f給準確用戶。

        2.營銷預算。營銷預算與公司的生產(chǎn)、供應、財務、研發(fā)等密切相關。采用人工智能的數(shù)據(jù)挖掘技術,可準確確定各個部門為實現(xiàn)營銷目標需配備的各類資源,合理調(diào)整營銷預算。這會極大地提高預算的效能,改善企業(yè)的管理水平,企業(yè)的投入產(chǎn)出比實現(xiàn)最優(yōu)化。

        (四)營銷活動

        1.營銷計劃。在確定具體的營銷計劃時,通過對市場數(shù)據(jù)的深入挖掘與理解,使用人工智能技術能夠更好地、準確地進行狀況分析,明晰產(chǎn)品狀況、市場狀況、競爭狀況及宏觀環(huán)境狀況。也能更好地預測機會風險,協(xié)助營銷計劃制定者,確定營銷目標,理解財務風險,實現(xiàn)整個營銷計劃的閉環(huán)、完全的控制,并根據(jù)外界變化及時調(diào)整計劃不足。

        2.營銷組織。人工智能減少了營銷組織的規(guī)模,也增強了營銷組織的管理能力??沙浞掷脽o線、網(wǎng)絡、移動類的工具,如手機APP、微信小程序等提高營銷組織的效能,實現(xiàn)真正意義上的智能管理和智慧呈現(xiàn)。目前手機中比較常見的軟件包括淘寶、拼多多、京東等。無一例外地采用了人工智能算法。每一名消費者的消費行為和消費記錄都影響著企業(yè)的營銷組織行為,確保營銷效果的實現(xiàn)。

        3.營銷控制與執(zhí)行。同樣行業(yè)的企業(yè)即使采用一樣的營銷策略,效果有時也大相徑庭,主要原因是營銷組織的控制與執(zhí)行能力存在差異。通過人工智能技術,可以跟蹤、評估營銷活動的每一個環(huán)節(jié),確保營銷效果。利用大數(shù)據(jù)算法還可以對年度計劃、盈利能力、工作效率等數(shù)據(jù)進行清洗和標準化,再進行挖掘和呈現(xiàn)。協(xié)助管理者提高營銷控制與執(zhí)行的效率。

        二、風險分析與解決方法

        (一)數(shù)據(jù)風險

        由于源數(shù)據(jù)的完整性和質(zhì)量都會對人工智能算法和應用產(chǎn)生巨大影響,但客觀來說,市場營銷的數(shù)據(jù)標準不一,流通效率很低,使得分析的價值大打折扣。數(shù)據(jù)泄露事故頻發(fā),缺少有效的數(shù)據(jù)監(jiān)管,產(chǎn)生灰色產(chǎn)業(yè)鏈,破壞市場公平環(huán)境。無法監(jiān)控數(shù)據(jù)質(zhì)量導致企業(yè)運營效率可能下降,尤其是核心數(shù)據(jù)的缺失可能導致錯誤的判斷。黑客對數(shù)據(jù)的攻擊和纂改可能給整個體系的帶來難于預料的風險,嚴重時可以導致整個營銷體系的崩潰。

        (二)支付風險

        在營銷活動中,經(jīng)常需要進行網(wǎng)絡支付。作為最普及技術之一的生物識別,如人臉識別,存在先天漏洞,可能導致安防失效。這時因為人臉是不需要人員配合就能獲得的生物信息。攻擊者可以通過社交網(wǎng)絡獲得照片,在對面部特征進行復制,利用3D技術生成動態(tài)的人像,針對性訓練“眨眼/說話/搖頭”等內(nèi)容,有可能順利通過安防系統(tǒng)。智能語音技術也存在識別能力較弱,識別率較低等問題。黑客可以通過在白噪音中隱藏惡意指令,或者通過超聲波的“海豚攻擊”。

        (三)倫理風險

        法律風險。在市場營銷過程中,隨著人工智能算法的不斷進步,類人表現(xiàn)將更加明顯,這對社會治理和監(jiān)管等都帶來了新的挑戰(zhàn)。由于市場營銷的主題是顧客,那么人類是否承認營銷體系中人工智能的主體權利和地位,是否認可人工智能的判斷和預測?

        算法歧視。在市場環(huán)境中,公平是最重要的準則之一。但人工智能算法的來源是算法設計者和軟件開發(fā)者。他們在工作中,具有自己的主觀態(tài)度甚至偏見,會在自覺不自覺中,將這種偏見寫入智能算法之中。同時待處理的市場調(diào)研數(shù)據(jù)也可能具有數(shù)據(jù)標準不一等問題,將導致后續(xù)的操作帶有歧視性。

        (四)決策風險

        人工智能深度學習的基本的過程可以分為訓練環(huán)節(jié)和推斷環(huán)節(jié),即在大數(shù)據(jù)的基礎上訓練深度神經(jīng)網(wǎng)絡模型,再在訓練的基礎上推斷數(shù)據(jù)并得出結論。顯然如果市場化數(shù)據(jù)出現(xiàn)問題,既有可能導致訓練出來的網(wǎng)絡模型出現(xiàn)問題,更有可能得到錯誤的決策結果。這對整個營銷體系都會產(chǎn)生破壞性的結果。

        (五)解決方法

        市場營銷體系涉及社會的各個方面,在經(jīng)濟建設中具有舉足輕重的地位。要避免上述問題,首先,要重視人工智能高級人才的培養(yǎng)。尤其是要注重培養(yǎng)其意識形態(tài),確保其能夠正確認清自身潛意識中的不平等甚至歧視的態(tài)度。保證人工智能算法的公正性,保護經(jīng)濟市場的公平正義,使經(jīng)濟建設能夠長治久安。

        其次,加快對具有我國自主知識產(chǎn)權的人工智能算法框架的研制,消除貿(mào)易戰(zhàn)背景下,國外人工智能算法框架對經(jīng)濟發(fā)展的潛在負面影響,為人工智能技術最終能在我國經(jīng)濟建設中真正深入應用,建立好平臺,打下堅實的技術基礎。

        最后,要支持具有中國自主知識產(chǎn)權的人工智能芯片的研制。在市場營銷領域,起核心作用的是對營銷數(shù)據(jù)的智能化處理。要把握人工智能芯片研制的主動權,提升芯片的技術水平,才能避免整個市場營銷體系,乃至國民經(jīng)濟受制于人。目前國內(nèi)百度研制了AI芯片“昆侖”,華為、阿里等大公司紛紛跟進,研制了最新的AI芯片產(chǎn)品。這大大促進了智能芯片行業(yè)的發(fā)展。

        三、結語

        在人工智能時代,市場營銷從業(yè)人員應該充分利用人工智能的技術手段,改變營銷行業(yè)現(xiàn)狀,提升傳統(tǒng)營銷活動的效率和針對性,實現(xiàn)對產(chǎn)品的定制化、智能化設計,實現(xiàn)對顧客的個性化、精準化營銷,從根本上提升企業(yè)的經(jīng)濟效益,提高產(chǎn)品的生命力。

        參考文獻:

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        [2]郭家,謝憶楠,王相偉,等.人工智能如何賦能傳統(tǒng)行業(yè)?[J].中外管理,2017(12):70-73.

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        [6]陳俊華,郝彥惠,鄭丁文,等.基于DBN深度學習的期貨市場價格預測建模與決策[J].計算機科學,2018,45(S1):75-78+84.

        *基金項目:湖南省教育廳資助科研項目“電子商務零售企業(yè)服務補救對顧客忠誠的影響機制研究”(編號:13C183);湖南省科技計劃項目“湖南省農(nóng)產(chǎn)品綠色營銷的現(xiàn)狀、問題及對策研究”(編號:2013FJ4296)。

        (作者單位:湖南工程學院管理學院)

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