多客科技 发表于 2025-9-27 09:23

头部品牌都在押注 AI 营销,却卡在同一个问题上:这账,到底怎么算?

作者:微信文章


中国工程院院士王坚曾说:“AI 不是工具革命,而是革命工具。” 这句话放在今天的营销领域,格外贴切。

2025 年,中国 AI 核心产业规模已突破 5784 亿元,4500 多家企业扎进赛道,从欧莱雅的动态官网到伊利的全球营销,头部品牌们用 AI 把 “降本增效” 玩出了新花样 —— 可热闹背后,一个更现实的问题浮出水面:AI 营销的投入产出比(ROI),到底该怎么算?

连中欧国际工商学院的调研都显示,仅 30% 的企业能清晰测算 AI 投入的回报。这场看似人人都在参与的 AI 营销战,其实很多人还没摸清 “怎么算账” 的基本规则。

先看清:AI营销早已不是“写文案、做客服”

很多企业对 AI 营销的认知,还停留在 “用 AI 写个海报文案”“让机器人接客服电话” 的阶段,但头部品牌早已把 AI 拉到了 “业务决策” 的核心层。

从欧莱雅的实践就能看明白:它用生成式 AI 做了个 “千人千面” 的动态官网 —— 用户搜 “抗老” 和搜 “保湿”,看到的页面模块、产品推荐完全不同,最终转化率提了 40%。这不是简单的工具应用,而是把 AI 嵌进了 “用户触达 - 转化” 的核心链路。



伊利在春节全球营销里的操作更直观:以前把广告片翻译成 10 种语言要 7 天,现在 AI24 小时就能搞定,正好赶上海外流量高峰;亚马逊云科技帮宠物设备厂商做的 “爆款公式” 也类似 ——AI 自动剪萌宠视频,用户一键发 TikTok,销量直接环比涨了 33%。



这些案例背后藏着一个趋势:AI 营销已经从 “效率工具” 转向 “增长引擎”。就像中欧国际工商学院院长汪泓说的,“AI 正在重构商业竞争的底层逻辑”—— 企业要的不再是 “省点时间”,而是用 AI 驱动业务裂变。

但矛盾的是,一边是消费端 AI 应用(比如 DeepSeek)的日活持续涨,另一边是调研里 “能说清 AI 实际效果” 的企业依然很少。中欧市场营销学教授王琪还发现一个现象:“从董事会到基层员工,对 AI 的热度是逐渐下降的”—— 高层喊着要做 AI,基层却没感受到实际价值,问题到底出在哪?

绕不开的核心:AI营销的ROI,该怎么算?

亚马逊云科技大中华区 CTO 刘亚霄曾算过一笔账:“想做基础模型、行业大模型,1 亿美金是门槛。” 这个数字足以让很多企业却步,但他同时也提到,轻量级应用其实能快速验证价值 —— 比如那家靠 AI 剪萌宠视频的宠物用品公司,投入三个月就收回了成本,转化率还涨了 33%。

这说明,AI 营销的 ROI 不是 “一刀切”,得先搞清楚 “你要算什么”。伊利的思路值得参考,它把 AI 的业务价值拆成了四部分:消费者价值(比如更精准的产品推荐)、社会价值(比如更高效的资源利用)、员工价值(比如减少重复劳动)、企业经济价值(比如销量增长)。这种多维评估,比只看 “花了多少钱、赚了多少钱” 更全面。



特赞科技在调研 225 家品牌后,还给出了一个更具体的时间维度:“绝大多数 ROI 计算,我们选了两年周期。” 太短容易陷入 “短期主义”—— 比如只看文案生成速度,忽略长期用户留存;太长又会增加风险,毕竟 AI 技术迭代太快。两年,刚好能平衡 “短期验证效果” 和 “长期价值沉淀”。

但特赞创始人范凌还有个更关键的观点:“AI 投入是‘一把手工程’。如果从算账的角度考虑是否投入,大概率会失败;只有创始人真正坚定想做,才有可能成。” 就像当年的数字化转型,AI 营销也需要顶层决心,否则很容易卡在 “要不要继续投” 的犹豫里。

别踩坑:AI落地,比算账更重要的是“用对地方”

就算算清了 ROI,还有一个坑等着企业:钱花了,AI 却没被用好。

王琪教授团队曾遇到过一个有趣的现象:和业务部门员工聊“哪些 AI 工具对工作有帮助”,很多人一脸茫然。这意味着,企业花大价钱建的 AI 系统,可能只是 “自嗨”—— 基层员工没真正用起来,自然产生不了价值。

怎么破局?刘亚霄的建议是“谈钱不伤感情”:资金是基础,但更重要的是 “快速迭代 + 业务指标导向”。他举了个制造业的例子:某客户用 AI 处理 30 万张图纸,一开始准确率只有 18%,但通过持续迭代,最后提到了 90%—— 这不是一次到位的,而是盯着 “图纸处理准确率” 这个业务指标,一步步优化出来的。



还有个容易被忽略的风险:合规。亿滋国际的范睿思就提到,“如果 AI 生成的内容天天卷进知识产权官司,肯定糟糕”。所以他的团队建了严格的 AI 内容审核流程,确保每一条生成内容都符合品牌调性,还不侵权。这部分虽然不直接算 “收益”,但一旦出问题,之前的投入可能全白费。

最后:AI营销没有“标准答案”,但有“基本逻辑”

看完这么多案例和方法论,你会发现:AI 营销没有 “放之四海皆准的标准答案”,但有一个基本逻辑 —— 别为了 “做 AI” 而做 AI,要盯着 “业务价值” 做 AI。

欧莱雅的动态官网、伊利的快速翻译、宠物厂商的短视频剪辑,本质都是“AI 解决了具体的业务痛点”:要么提升了转化,要么缩短了周期,要么降低了成本。至于 ROI 怎么算,是选三个月还是两年,是看销量还是看员工效率,取决于你的业务目标。

就像王坚院士说的,AI 是 “革命工具”。工具的价值,从来不是看它多先进,而是看它能不能帮你解决问题。在 AI 营销这场持久战里,能在 “短期验证效果” 和 “长期投入” 之间找到平衡,能把 AI 嵌进实际业务链路的企业,才有可能笑到最后。

毕竟,热闹是别人的,能算出账、赚到钱,才是自己的。

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