数字商业时代，企业面临着诸多复杂问题：营销环境巨变、流量红利枯竭、数据孤岛严峻、用户LTV难以延续、一体化营销能力趋弱……当前，这些核心问题已变得更加突出，同时内外部压力也使市场竞争达到前所未有之激烈程度。此时，在预算紧张的情况下， 企业迫切需要重新评估营销投入与效果。

营销商业研究院（ZHINIUER Lab）发现，领先技术特别是 AI 技术驱动下的多场景、全链路数字化营销应用（MarTech）正在成为企业实现长期增长的关键和数字化支柱。

MarTech 向 AI 方向迭代演进是必然趋势，

AI 则为 MarTech 开启了全新的想象空间。

AI+MarTech 将成为未来商业中不可或缺的两个关键因素。

面向未来，探索新知。AI 和 MarTech 如何实现有机融合，发挥协同作用，进一步提高企业效率、降低成本、增强竞争优势？

ZHINIUER Lab 特别策划 AI & MarTech Business Review 开放式内容  ，将从多维度持续输出 2023 年度 AI & MarTech 发展报告。

其中，【Insights】部分力图通过与数字商业市场中的行业领导者展开对话，共同探讨企业如何从 AI+MarTech 的融合中，创造更大的商业价值？本文源自 Convertlab的洞察分享。

1、现阶段Martech如何驱动、赋能企业增长？

Martech的历史发展可以追溯到20世纪90年代，近几年，随着互联网和数字技术的快速兴起，企业市场营销走向数字化转型的速度越来越快。

Martech是通过数字化技术和工具来实现市场营销超级增长目标的技术。2015年至今，作为国内比较早关注Martech 一体化营销云服务商，Convertlab已经服务过超过400家的知名企业，利用前、中、后链路的各类Martech工具，帮助企业更好地理解客户，优化营销策略，实现持续增长，发展至今已经有很多最佳实践。

近两年，CDP和MA普遍受到企业的关注，被关注的原因是这些工具可以从数据赋能的角度，帮助企业带来效率的提升以及成本的降低。

首先，这些工具可以通过收集和分析大量数据，帮助企业制定更加精准的基于数据分析的理性决策。例如，通过对消费者数据的分析，这些分析包括：消费记录分析、活动事件分析、渠道偏好分析等，企业可以更好地了解目标受众，从而定制化更符合需求的产品或服务，提升用户满意度和购买率。

其次，这些工具可以提高企业的营销运营的效率，例如：自动化营销、多渠道营销。通过自动化邮件营销、社交媒体自动发布、设置营销活动的自动流程等，帮助企业快速、高效地传递信息和营销活动的执行效率。MA工具多渠道营销能力可以帮助企业在多个渠道上展开营销活动，例如在一体化营销云产品体系内可以完成搜索引擎营销、社交媒体营销、内容营销等，从而提高企业的品牌曝光度带来更多增长的可能。

再者，在流量越来越贵，消费者的注意力越来越分散的情况下，企业的精细化运营需求越来越大。Martech工具可以帮助企业完成个性化营销的需求，并通过营销ROI分析帮助企业实施监测营销投入和产出。

在企业都在关注降本增效的今天，企业通过数字化转型完成精细化运营实现业务的增长变得越来越迫切，这些能力显得尤为重要。

2、随着人工智能技术的愈发成熟，AI会对Martech行业带来怎样的影响和改变？如何看待AI与Martech两者的关系？

人工智能其实是一个有着几十年的历史话题，包括人工智能机器学习也发展很久了。人工智能从1956年发展至今，经历了三次浪潮，得益于算法、数据和算力三方面共同的进展，ChatGPT出现的当前，人工智能正处于另一个发展高峰期。

可以预想，从训练大模型到训练垂直领域（专业领域）模型，再到大量打磨具体AI应用场景，普通人的体感影响会越来越大。这个阶段AI不仅我们的日常生活体验，感受到了空前的震撼，同时对于Martech行业，影响和改变也是颠覆性的。

具体来说：

首先，Martech工具会快速实现AIGC能力，运用大模型的行业能力和通识能力，Martech工具可以快速地生成，符合企业要求的各种各样的专业性营销内容物料，包括文章、页面、海报等等，并且在具体的营销场景中应用；

再者，AI生成客户画像速度将加快，并能超出现有Martech工具生成客户画像速度的平均水平，并能自动对画像信息进行补全，并通过客户画像以及其他的数据，自动地做价值评估，完成消费者价值的评估分层，这是营销领域非常重视的问题。

第三，通过AI可以赋能Martech工具完成自动化归因分析，解决从触达到转化长链路中，企业最头疼的问题。从而实现，不管是体验还是沟通，完成企业所有的整个沟通过程中的精准化和个性化，并且还能做出自动化实现连续沟通的策略，让营销从自动化快速走向智能化；

AI作为一种强大的技术手段，为Martech提供了更多的数据分析、自动化、个性化和预测功能，从而提升了Martech的能力和效率。我们认为在未来的三到五年，AI Copilot会成为主要模式，我们应该学习与AI协作。这种影响同样适用于Martech，Martech利用AI技术来实现更加智能化和高效化的营销。因此，AI和Martech可以相互促进、相互支持，共同推动企业的数字化营销进程。

3、Convertlab在“AI+Martech”的应用方面有何具体布局？

Convertlab作为一家Martech「产品公司」，去年11月底就开始关注ChatGPT，经过几个月之后，我们观察到AI的迭代速度已经超乎人们的想象，ChatGPT不只是AIGC，已经有AGI的雏形。

AI与数字营销都是技术密集型的行业，两者具有天然的技术亲密性。2021年已经开始研发数据智能引擎。全链路营销云产品矩阵与AI进行结合，增强数字化营销产品各方面的功能一直是我们追求的方向。

我们认为，大模型等AI技术的线性演进已经到了“范式切换”的进程中，这会带来很多颠覆性的和底层逻辑的改变，对基于Martech技术的营销云产品影响同样是颠覆性的，我们已经在今年制定了详细的产品路线图，包括现有产品的优化与重构、新功能开发以及AI智能化。

Convertlab一体化营销云是一个全链路的产品，拥有前链路的数字投放产品（AD Hub智能广告平台），中后链路的CDP（DATA Hub客户数据平台）、MA（DM Hub营销自动化平台），在完成全链路的自动化之后的下一步就是智能化。

首先，在前链路，用Copilot模式，AD Hub与AI 结合，增强基于原有数字广告投放平台的能力，运用媒体数据源构建lookalike模型，通过AI数据挖掘和自动化创建高潜力人群包；其次，利用现有的AIGC开源大模型的能力，自动生成广告创意内容，并匹配最合适的投放人群，实现广告投放的全流程智能化；再次，进一步优化投放效果模型，通过AI自动化效果评估和策略优化建议，赋能AD Hub全域通解读投放效果。

在中、后链路，将CDP、MA产品与AI结合，创建数据应用全流程智能化闭环。

首先，通过AI自动化数据转化，异构数据源可以在ODS实现数据标准化，并完成One-ID匹配；AI自动化数据深度加工，形成贴合企业业务的群组、指标和标签，完成数据统一智能化；其次，AI自动化分析和业务诊断完成企业数据洞察智能化，并赋能营销策略的推荐和选择；在数据激活阶段，AI与Convertlab MA-DM Hub可实现营销活动自动化生成和编排，以及营销内容自动化生成、个性化内容、offering和商品推荐。最后，通过营销活动智能化管理和执行，再将新的数据回输，实现全视野客户洞察分群智能化闭环，帮助企业全面认知客户。

Convertlab AI赋能营销云产品的产品路线图的最终实现将进一步帮助企业降本增效，AD Copilot、CDP Copilot、MA Copilot等与AI结合的方式，会在今年重塑Convertlab 一体化营销云，将给企业带来前所未有的智能化运营体验。