基于人工智能的市场营销组合应用进展

引言市场营销组合一般指企业在销售产品或服务时所采取的一系列营销手段、策略和措施的综合体。60年代，麦卡锡教授把企业开展营销活动的可控因素归纳为四类，即产品、价格、渠道和促销，以此提出了市场营销的4P组合。随着人工智能技术的发展和普及，使得企业可以快速准确地规划合理的营销组合。本文从市场营销的4P组合入手，深入探讨人工智能在产品、价格、渠道和促销管理中的应用，阐述该技术为企业的市场营销活动提供更加准确、高效、智能的支持，推动企业更好地满足消费者需求，提高市场竞争力。一、人工智能算法人工智能是指通过计算机程序和算法来模拟人类的思维、学习、判断和决策能力。这种技术上的创新为商业的各个领域提供了新的解决方案，诸如吸引和维持顾客基础、跟踪实时数据、分析并快速响应客户需求、推断顾客期望以及指引未来市场营销方向等。因而，其在优化市场营销组合方面，也有着潜在的应用价值。目前，人工智能所采用的技术手段主要为机器学习，其中又以深度学习为主要的发展趋势。（一）机器学习机器学习是指系统无需明确编程就能学习的能力，并且以人类和动物学习范例为中心进行建模。作为人工智能的应用，机器学习通过算法和统计工具，训练大量数据，以实现智能自动化和决策制定。已有不少机器学习算法在商业领域实现了应用，包括K-均值聚类、神经网络、决策树、支持向量机等。（二）深度学习深度学习被视为机器学习的一个分支，是机器学习的一个子集，本质上是一个有三层或更多层的神经网络。其特点在于能够训练更加海量的数据集，善于处理高维非线性问题，其准确性较传统机器学习有大幅提升，并在语音识别、计算机视觉和自然语言处理等领域取得了令人瞩目的研究成果。将深度学习应用在商业领域，使得用户行为分析、决策制定、趋势预测的准确性有了极大的提升。二、人工智能在市场营销组合中的应用现状本文从4P模型所涉及的产品、价格、渠道、促销4个方面入手，阐述人工智能技术在提升市场营销组合方面的应用进展。（一）人工智能在产品管理上的应用在产品中融入人工智能技术，能够提升产品的核心竞争力。在医疗领域，人工智能主要服务于药物研发、智能诊断、医学图像识别等。人工智能对于医学产品的提升主要表现在准确率和效率两方面。在金融领域，人工智能广泛应用于股票价格预测、量化交易、信用风险评估、诈骗检测等。在电商领域，人工智能应用于推荐系统、聊天机器人等。这类产品通常通过人工智能技术，分析客户的喜好和消费者行为，以此为客户提供个性化的服务，满足个性化需求，创造更多价值。在制造业中，人工智能在自动驾驶、工业机器人、可再生能源等方面均有应用。一方面，人工智能可以解决制造业中所面临的一些关键性技术难题；另一方面，能够提升生产上的效率以及加强质量控制等。可见，人工智能正处于追求工业4.0的最前沿。在其他领域，人工智能技术还有非常多的应用，诸如艺术创作、教育等。在产品层面，虽然目前基于人工智能的产品呈现出百花齐放的趋势，但大部分产品仅由少数几种人工智能算法组合而成。这些底层算法的突破，大幅提升了人工智能可被应用的范围。图像识别算法的提升，使得人脸识别、手写体识别等应用应运而生；自然语言处理算法的进步促使智能客服、定制翻译等应用得以推广。（二）人工智能在价格管理上的应用传统对于产品和服务的定价主要包括成本导向定价法、需求导向定价法以及竞争导向定价法。这些方法通常根据企业成本、消费者需求、消费者购买力、竞品价格等因素，确定产品或服务的价格。目前人工智能定价算法主要服务于在线零售业务的动态价格制定策略中，商家通过设定动态价格，来获得最大化的利益。Maxime等人[1]基于多维二分检索，开发了PolytopePricing算法，其假设商家最开始不清楚产品对客户的价值，通过不断调整价格来确定多种商品对客户的潜在价值，并使得商家长期利益最大化，其本质是一种基于人工智能的需求导向定价法。以上两种算法均是从“零”学习，即假设不知道任何关于商品对客户价值的情况下，通过算法进行价格博弈，以此确定最优的动态价格。然而，不依靠先验价格的信息，往往需要较长时间的学习。同时，如果有合理的先验价格信息，可以加速模型训练，并能显著地提升模型性能。在实际中，商家有多种不同的产品，同时部分产品的先验价格未知，在此情况下，Hamsa等人[2]基于迁移学习，通过已知商品的价格，来确定未定价商品的先验价格分布，并将该先验信息用于商品动态价格制定中，通过计算后验价格以实现快速准确的动态定价。（三）人工智能在渠道管理上的应用渠道通常指产品或服务从生产者流向消费者所经过的各个中间商联结起来的整个通道。目前人工智能在渠道的预测、优化、定位、管理和个性化营销五方面均可应用：第一，渠道预测。通过分析历史销售数据、市场趋势等信息，人工智能可以预测出未来的市场需求，并准确判断哪些产品需要在哪些渠道进行销售。第二，渠道优化。渠道往往涉及网络关系、物流、存储、运输等问题，采用人工智能算法，能够基于以上多个维度的信息，计算出产品从生产者到消费者中最优路径，从而提升渠道的效率。第三，渠道定位。渠道定位本质是一种市场细分理论，通过分析市场和消费者行为数据，人工智能可以确定产品适合的市场和渠道，提高销售的精准性和效率性。第四，渠道管理。通过人工智能可以实现对不同渠道的管理，包括对代理商、分销商等的监控和评估，以确保他们的表现符合预期。同时可以制定合适的激励策略，吸引代理商更加努力地推销产品。第五，渠道个性化营销。基于消费者的历史数据和以往行为，人工智能可以制定个性化的营销策略，并向目标客户进行精准投放，提高销售转化率和盈利能力。此外，在服务层面，基于人工智能的服务机器人，可以通过与客户进行深层次的互动，匹配客户需求与机器人能力，以此提升销售转换率。（四）人工智能在促销管理上的应用企业进行促销时，需要确定所采取的促销组合，促销组合主要包括广告、销售促进、宣传与人员推销。在广告上，其一，目前人工智能具备一定的艺术创造能力，可以通过机器或人机交互的形式制作出更加独特有吸引力的广告内容。例如，张海军等人[3]基于生成对抗网络，开发了ClothingOut算法，可直接在视频广告中生成衣服相关的图片。其二，针对在线广告，人工智能可以通过分析潜在消费者的心理、情感和消费行为，为用户展示个性化的广告。这类应用的核心在于识别用户的兴趣点，有研究表明，结合卷积神经网络和循环神经网络，即同时基于卷积神经网络进行图像识别和基于循环神经网络进行文本识别，再结合两者特征进行用户兴趣分类，能够有效地提升用户兴趣识别的准确性[4]。但也有研究表明，个性化广告推荐存在一定的副作用，即由于很多人工智能算法不透明，使得用户无法知道为什么会被推荐相应的广告，因而会感到焦虑和恐惧，以及对隐私数据泄露的担忧。一种可行的方法是开发更加可解释性的广告推荐算法，让用户明白为什么会被推荐相应的广告，以及通过算法抽取出用户某方面的特征并展示给客户，从而加强客户自我认识以及提升信任感。其三，人工智能提升了广告制作的效率，降低了制作成本。目前人工智能在促销上的应用主要集中于广告，在宣传、销售促进等方面，未见人工智能技术直接应用的相关文献报道。三、人工智能在市场营销组合中的发展方向（一）产品层面未来，人工智能在产品层面的应用取决于其是否能解决产品中存在的问题，是否能够克服技术上的壁垒。首先，针对通用的人工智能技术，虽然已有一些通用成熟技术的应用，如人脸识别等。但更加复杂的技术仍需要被攻克，如自然语言理解等。Chat-GPT等大模型的推出，使得人工智能向认知智能迈出了关键一步。可以想象，如果克服了技术壁垒，这种技术在智能翻译、信息检索、文本生成等多个方面的产品中都将得到应用。其次，在领域人工智能方面，人工智能推动了多个领域的转型，逐渐形成“人工智能+领域”的模式，但在领域的产品或服务中大量使用人工智能技术依然面临困境。主要是由于领域具有较高的专业性，而同时具备人工智能背景和领域背景的专业人士比较缺乏，限制了人工智能在领域的应用。未来需要有更多交叉领域的人才来推动这方面的发展。（二）价格层面人工智能在价格层面的应用主要是在线动态价格确定，这些算法大部分有个共有的弊端，即没有依赖先验信息去确定价格。目前，已经有研究表明引入先验信息可以提升价格的制定[2]。未来，随着更加庞大的人工智能模型的应用，即大模型应用，可以将更广泛的商品价格以及其他辅助信息共同纳入预训练模型。由此对于线上或线下待定价商品给出更可靠的预测定价，同时更好地辅助线上动态价格的调整。（三）渠道层面目前针对渠道的人工智能技术只聚焦于单个具体问题，如计算生产者到消费者的最优路径等，将其简化为运输问题，再由数学模型进行求解。未来人工智能技术应综合考虑渠道管理的各方面因素，确定最合理的渠道。比如，将销售市场预测、渠道网络优化、渠道管理等进行统一建模，根据实时的市场预测结果、消费者行为以及渠道代理商、分销商的特征等，动态确定从生产者投递到消费者的最优方案。（四）促销层面当前人工智能在促销层面的应用主要在于优化广告，但促销的其他方面对于市场营销也至关重要。针对宣传，有研究表明宣传的内容能够引导公众舆论。企业通过人工智能算法对社会公众的心理和行为进行分析，基于算法创作宣传内容。合理引导舆论，使其更好地服务于企业市场营销。针对销售促进，企业可以基于人工智能技术对各种销售促进方案进行综合分析、比较和预测，以此确定最优的方案。结语综合现有的研究和文献来看，人工智能技术在市场营销组合中已取得了部分应用。在产品、价格、渠道和促销方面均有不同程度的应用。总体而言，表现出以下特点：第一，前沿性。即采用人工智能技术，能够为市场营销组合中某个特定的问题提供前瞻性的解决方案。第二，单一性。即仅仅解决某个特定问题，而无法将市场营销组合作为一个整体给出最优的方案。第三，领域差异性。即不同行业的企业对人工智能的应用存在较大差异，尤其体现在产品层面