基于人工智能的市場營銷體系構建與風險分析

雷芳芳

摘要：人工智能技術正快速改變著傳統行業。文章利用人工智能技術中大數據、機器學習、深度學習等技術，對市場營銷體系中市場調研、市場戰略、營銷策略、營銷活動等環節進行改造和構建。使用人工智能可以幫助企業更全面了解顧客需求，更快速尋找市場機會，更準確建立經營目標，實現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發展帶來了新的挑戰，文章分析了市場營銷體系中存在的數據風險、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，得到迅猛發展。人工智能是研究、開發用于模擬、延伸和擴展人的智能的技術，具體包括大數據、機器學習、深度學習、自然語言理解、圖像識別等。很多傳統的行業如果不利用人工智能技術手段提高智能化水平，完成傳統體系的升級換代，就有可能在將來被人工智能取代。

市場營銷是傳統經濟生活中非常重要的環節，主要圍繞著顧客進行。目前全球經濟處于衰減周期，企業經營面臨較大的困難，如何擴大經營規模，降低經營成本，成為企業考慮的重要問題，而使用人工智能可以幫助企業更全面了解顧客需求，更快速尋找市場機會，更準確建立經營目標，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

根據傳統的市場營銷體系，基于市場調研、市場戰略、營銷策略、營銷活動等環節的特點，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）市場調研

1.市場環境。通過數據挖掘、數據共享、網絡爬蟲等技術手段，能更準確了解、感知市場環境狀態變化。及時抓住市場需求給企業帶來的巨大機會，避免由于市場情況變化，對企業產生的負面影響。在宏觀環境方面可以利用大型計算機，采用數據挖掘算法，結合大數據的可視化技術，綜合分析人口環境、經濟環境、自然環境、科技環境、政治法律環境等諸多指標對產業發展的影響，并實現結果的可視化。在對微觀環境的感知方面，利用微觀的營銷渠道企業、顧客、競爭者等指標，通過深度學習算法，建立微觀環境模型，可隨時進行動態觀測。

2.消費者行為。通過開展廣泛的市場調研和行業調查，可收集消費者部分行為數據。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據。在此基礎上，利用機器學習算法和自然語言理解等技術，對數據進行深度分析，準確了解消費者的消費需求，實現對消費者未來消費行為的預測。

（二）市場戰略

1.市場細分。利用數據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。克服市場細分最大的“昂貴”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，企業根據每位消費者的不同需求為其生產不同的產品，以及綜合標準細分——從多個角度對整個市場進行細分。百度公司是國內最厲害的人工智能公司之一，它已經實現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自動導航;打開小度智能音箱，可以實現所有家電的智能、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，從市場大量數據中學習到規律，進行識別判斷，確定目標市場，并以對應的產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據分析手段，將產品做精做專的同時，在理論上甚至可做到完全市場覆蓋，將企業利潤最大化。數據挖掘技術在尋找目標市場方面具有巨大的潛能。比如曾經有人利用數據挖掘技術中的關聯算法找到用電量和消費產品之間的準確關系。

3.市場定位。通過大數據分析手段掌握同類產品的市場現狀，綜合自身產品屬性，確定獨特的市場定位。為企業產品塑造與眾不同、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據不一，呈現的界面不同，在淘寶銷售的產品就更有針對性，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勢，將人工智能技術深度融合，已經形成了零售、汽車、金融等多方面的產業布局。

（三）營銷策略

1.營銷組合。通過大數據算法，深化營銷數據的分析，準確把握市場需求。通過深度學習算法，確定營銷策略，實現營銷策略組合模型，達到營銷效果的最優化，可實現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。包括數據聯動和媒體聯動。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傳遞給準確用戶。

2.營銷預算。營銷預算與公司的生產、供應、財務、研發等密切相關。采用人工智能的數據挖掘技術，可準確確定各個部門為實現營銷目標需配備的各類資源，合理調整營銷預算。這會極大地提高預算的效能，改善企業的管理水平，企業的投入產出比實現最優化。

（四）營銷活動

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

2.營銷組織。人工智能減少了營銷組織的規模，也增強了營銷組織的管理能力。可充分利用無線、網絡、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，實現真正意義上的智能管理和智慧呈現。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的營銷組織行為，確保營銷效果的實現。

3.營銷控制與執行。同樣行業的企業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節，確保營銷效果。利用大數據算法還可以對年度計劃、盈利能力、工作效率等數據進行清洗和標準化，再進行挖掘和呈現。協助管理者提高營銷控制與執行的效率。

二、風險分析與解決方法

（一）數據風險

由于源數據的完整性和質量都會對人工智能算法和應用產生巨大影響，但客觀來說，市場營銷的數據標準不一，流通效率很低，使得分析的價值大打折扣。數據泄露事故頻發，缺少有效的數據監管，產生灰色產業鏈，破壞市場公平環境。無法監控數據質量導致企業運營效率可能下降，尤其是核心數據的缺失可能導致錯誤的判斷。黑客對數據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，經常需要進行網絡支付。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絡獲得照片，在對面部特征進行復制，利用3D技術生成動態的人像，針對性訓練“眨眼/說話/搖頭”等內容，有可能順利通過安防系統。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，類人表現將更加明顯，這對社會治理和監管等都帶來了新的挑戰。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者。他們在工作中，具有自己的主觀態度甚至偏見，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研數據也可能具有數據標準不一等問題，將導致后續的操作帶有歧視性。

（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節和推斷環節，即在大數據的基礎上訓練深度神經網絡模型，再在訓練的基礎上推斷數據并得出結論。顯然如果市場化數據出現問題，既有可能導致訓練出來的網絡模型出現問題，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。尤其是要注重培養其意識形態，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度。保證人工智能算法的公正性，保護經濟市場的公平正義，使經濟建設能夠長治久安。

其次，加快對具有我國自主知識產權的人工智能算法框架的研制，消除貿易戰背景下，國外人工智能算法框架對經濟發展的潛在負面影響，為人工智能技術最終能在我國經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據的智能化處理。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，乃至國民經濟受制于人。目前國內百度研制了AI芯片“昆侖”，華為、阿里等大公司紛紛跟進，研制了最新的AI芯片產品。這大大促進了智能芯片行業的發展。

三、結語

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

參考文獻：

[1蔡自興.中國人工智能40年[J].科技導報，2016，34（15）：12-32.

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

[3]王夏，蔡寶玉.“互聯網+”時代企業市場營銷優化策略探析[J].商業經濟研究，2018（19）：49-51.

[4]黃純芳.論互聯網大數據時代的企業營銷創新[J].商業經濟研究，2018（14）：72-74.

[5]黨家玉.人工智能的倫理與法律風險問題研究[J].信息安全研究，2017，3（12）：1080-1090.

[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“湖南省農產品綠色營銷的現狀、問題及對策研究”（編號：2013FJ4296）。

（作者單位：湖南工程學院管理學院）