AI修复营销痛点，两年释放近300亿增长潜力！

在当今全球化浪潮中，中国企业出海已成为常态，这不仅意味着产品与服务的国际化，更要求营销策略的精准与高效。然而，随着数字营销渠道的日益碎片化和消费者触点愈发多元，如何准确衡量营销投入产出（ROI），一直是摆在全球营销人面前的一道难题。许多企业发现，即便投入了大量资源，营销效果的评估依然模糊不清，这在很大程度上阻碍了营销预算的合理分配和增长潜力的充分挖掘。特别是对于面向全球市场的中国跨境品牌而言，精准的营销效果衡量，是其在全球市场站稳脚跟、实现可持续增长的关键所在。

长期以来，营销效果评估领域的挑战层出不穷。许多营销团队投入大量精力，试图将线上线下的营销活动数据进行整合。然而，现有的归因模型往往过于依赖“最终触点”归因，或是采用一些“黑箱”模型，难以向利益相关者清晰解释其运作机制。面对营销组合模型（MMM）提供的建议，企业也常对其准确性存疑。虽然增量测试能够提供可靠的洞察，但其执行和分析过程却耗时耗力。在这种背景下，营销人不禁会思考：我们的投入方向是否正确？我们是否真的在优化那些能够带来实际业务增长的渠道，还是仅仅局限于那些容易衡量的领域？

这份困惑并非个例。根据一份海外报告显示，高达60%至75%的营销人员认为，他们当前的衡量方法在覆盖范围、一致性、及时性和信任度方面存在不足。报告中没有受访者表示，其营销组合模型能够覆盖所有付费媒体渠道。这意味着，像互联网电视（CTV）广告、零售媒体、游戏内置广告、创作者内容以及音频广告等新兴渠道的价值，很可能被低估。当一个渠道的效果难以被准确衡量时，企业往往会减少对它的投入，甚至完全放弃。这种决策表面上是“聪明”的资源配置，但实际上，却是衡量偏差在主导营销策略。

优化方向的偏差

当前许多企业的模型过度依赖平台层面的数据或最终触点归因。这导致营销预算倾向于流向那些容易追踪的漏斗底部渠道，即便营销人员可能怀疑这些渠道并非最具影响力。例如，那些旨在建立品牌认知的漏斗中部广告活动，或是在特定播客上的品牌赞助，由于难以被现有衡量工具清晰捕捉其价值，往往被低估。更深层的问题在于，这些模型常常将相关性误认为因果关系。一个渠道出现在转化路径中，并不意味着它就是导致转化的唯一原因。如果缺乏增量测试或更科学的因果框架，企业便可能基于巧合而非实际贡献来优化营销活动。结果是，营销策略往往沦为“上个季度奏效的模式”的简单复制，而非基于对业务增长真正有益的洞察。对于出海的中国品牌而言，这种偏差可能导致其在全球不同市场的品牌建设和用户获取上错失良机。

AI带来的巨大机遇与挑战

“人工智能可以修复衡量痛点”的说法正逐渐成为共识。这其中蕴含着巨大的机遇。根据海外报告预估，人工智能驱动的改进有望在未来两年内，为媒体投资带来145亿至263亿美元的额外价值，并创造62亿美元的生产力提升，总计近300亿美元的巨大市场潜力。然而，实现这一愿景并非没有前提：人工智能只有在获得高质量、标准化的数据时才能发挥最大效用。遗憾的是，许多组织目前尚未达到这一要求。例如，数据分类体系不一致，以及不同平台之间的数据定义差异，使得企业难以可靠地将广告曝光与最终的业务成果关联起来。

尽管如此，人工智能在数据准备方面已经展现出初步能力。未来，它将能够更深入地调整模型、分析增量测试结果，并协调不同衡量方法之间的数据。然而，如果底层数据基础不牢固，那么引入人工智能无异于以更快的速度和更大的规模重演现有的问题。正是在这样的背景下，海外行业组织启动了一项名为“Eidos”的倡议。该名称源于希腊语中“看见”一词，旨在强调其目标是解决当前碎片化的衡量体系中的可见性和连贯性问题。通过这项倡议，行业组织正致力于构建人工智能所需的关键基础要素，包括标准化的分类体系、统一的框架来连接曝光与行为至最终成果，以及现代化营销组合模型（MMM）的规范。

如果这些努力能够成功，其回报将是巨大的。企业将能够更明智地分配预算，将资源投向那些此前因衡量困难而投入不足的渠道。此外，营销团队可以将近10%的时间从繁琐的数据准备工作转移到更具战略意义的规划上。这对于在全球市场竞争的中国跨境企业来说，意味着营销效率和决策质量的显著提升。

基础设施的瓶颈效应

营销衡量面临的挑战，并不仅仅局限于技术或方法层面，更深层次的原因在于运营基础设施。当前，数据质量参差不齐，工作流程高度依赖手动操作，不同团队之间各自为政，形成信息孤岛。许多企业的运营流程依然沿用着为固定周期设计的模式，难以适应当今商业环境所要求的灵活性和高速度。如果基础设施本身存在缺陷，那么人工智能的引入只会更快、更广地暴露这些问题。

同时，企业在采用人工智能时，也普遍存在合规和安全风险、模型准确性以及数据质量等方面的合理担忧。如果这些根本性问题得不到有效解决，营销衡量的信任度将持续降低，对所有媒体渠道的覆盖能力不足，且更新迭代速度缓慢。这将形成一个恶性循环，在人工智能尚未规模化应用之前，便已削弱其潜在价值。

根据海外报告的观察，截至2026年，40%的品牌与代理商合同中已经包含了与人工智能相关的条款，内容涵盖透明度要求、责任框架、绩效预期以及效率标准。预计到2028年，这一比例将跃升至70%或80%。这意味着，未来企业不仅需要证明其模型有效，更需要满足全新的问责标准。对于中国跨境企业而言，这意味着在利用AI提升全球营销效率的同时，也必须关注其在数据合规、透明度等方面的国际要求。

构建坚实基础，释放增长潜力

解决营销衡量问题，并非仅仅是采购新的工具那么简单。它需要一场结构性的转变，涉及营销规划、数据分析、技术支持、法务合规和运营管理等多个部门的通力协作。为此，我们呼吁业界共同努力，从以下几个方面着手：

建立自动化、可重复的工作流程： 通过自动化技术，提高衡量的频率和效率，大幅减少重复性的人工操作。这将帮助团队将精力聚焦于数据分析和策略制定，而不是数据的整理和清洗。
优化数据质量与标准化访问： 确保跨渠道、跨平台的数据质量一致性，并实现标准化访问。高质量、一致的数据输入是构建精准模型的基础，而非东拼西凑的数据拼盘。特别是在跨境业务中，要整合来自不同国家和地区的数据源，更需要统一标准。
统一团队的绩效衡量标准： 促使不同团队围绕共享的关键绩效指标（KPI）协同工作，而非各自为政，使用孤立的仪表盘。这将有助于打破部门壁垒，形成更具凝聚力的决策体系，确保全球营销目标的一致性。
将衡量工具提升为优化利器： 改变传统观念，将营销衡量视为优化未来规划的工具，而不仅仅是验证过往表现的手段。通过深入洞察，反哺营销策略制定，实现持续改进和迭代。

上述这些建议并非新鲜事，但人工智能的快速发展，使得我们已无法继续忽视这些长期存在的问题，要求我们必须立即着手解决。如果缺乏坚实的数据基础和协作机制，那数百亿美元的行业增长机遇就将遥不可及。目前，相关技术已趋于成熟，海外行业倡议等也在积极构建相应的框架。为了更明智地分配预算，实现生产力的跨越式提升，我们需要的不仅仅是工具，更需要整个行业以及平台伙伴共同致力于推动这些标准的建立和落地。与其修补过去的不足，不如携手重建根基，将这笔巨大的价值投入到真正有益的领域。

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本文来源：新媒网 https://nmedialink.com/posts/ai-fixes-marketing-pains-30b-growth-in-2-yrs.html