过去十余年，电商行业通过销售和采购的数字化，极大地推动了实体经济的全链条数字化，并一直处于实体经济数字化转型的最前沿。电商行业领先者不仅借助平台经济之力在国内促成了支付、广告、物流等数字市场的无缝连接，孕育出跨领域共生的新型商业模式，而且在全球舞台上分享了领先实践和丰富经验。

近年来，随着全球宏观经济环境日益复杂，电商之间的竞争也日渐激烈，流量分散化和市场同质化趋势凸显，企业不仅要致力于满足客户需求，还必须在有限资源下实现更高的效益。身处营销、销售和服务前线的从业者深刻感受到利用技术引领创新的迫切性，尤其随着生成式AI快速发展，其广泛应用正在重塑市场营销，给电商行业带来更多想象空间。

生成式AI开创新格局

对于当下的中国电商平台来说，一大难题是不断攀升的客户获取成本。据统计，国内主流电商平台的平均获客成本已高达800元人民币。¹ 尽管中国仍然是全球规模最大的单一市场之一，但是中国电商必须寻求新的增长领域⸺未来十年，包括孟加拉国、埃及、埃塞俄比亚、印度在内的八个快速增长的国家将出现超过10亿的新一代数字原生消费者，为全球企业创造新的增长领域。²

生成式AI大规模运用开创了新的格局，既能提升内部效率和生产力，也促进了外部市场扩张和客户互动。产品创新部门可以实时了解客户反馈，及时调整研发工作重心。营销部门得以清楚了解产品的目标客群，为他们量身定制个性化体验，让市场活动创意无穷。通过AI的支持，销售和服务能够达到一个全新的层面，让客户感受到自己被重视和理解。生成式AI还能将客户价值链各环节产生的洞察相互关联起来，形成联动效应，进而帮助企业在业务和人之间建立大量有意义的联系，最终推动业务增长。

埃森哲调研发现，90%的受访高管预期生成式 AI将彻底重塑其所在行业以及与客户互动的方式，领先企业在使用生成式AI来识别新的、未被满足的客户需求方面，可能性相比其他企业要高出3.7倍。³ 它们整合海量的客户和市场数据，兼顾负责任的AI框架和实践，获得独特洞察，可用于测试和开发产品概念。迄今为止，与埃森哲合作的客户在数据处理时间上最高节省了80%，新产品和服务的上市速度提高了 40%。4 为缓解当前的经营压力，同时抓住新的市场机遇，中国电商已经开始应用AI技术探索营销场景，包括智能选品、AI导购、智能营销和智能客服等。

然而，在帮助企业探索转型路径的过程中，埃森哲发现，大多数企业并没有为全链路市场营销重塑做好准备，他们面临的主要挑战包括：

缺乏战略支持导致信心不足。埃森哲研究发现，由于没有成熟的数据和数字核心战略，仅有17%的中国高管对有效利用生成式AI“非常有信心”。⁵ 不仅如此，相较于全球54%的比例，只有不到一半的中国企业（43%）期望在未来三年内通过生成式AI彻底重塑市场营销。⁶ “期望不高”和“信心不足”揭示出中国企业需要在生成式AI技术落地方面高度重视整体战略规划。

难以实现根本性创新。尽管领先企业看好生成式AI在营销领域能带来根本性创新的巨大潜力，但是实现这样的创新并非一蹴而就，生成式AI虽然能够创作出新颖的内容，但在模拟人类创造性思维、直觉和情感的深度与细腻度方面仍然存在局限。通过访谈，埃森哲发现，大多数电商专家表示直接通过生成式AI推动更深层次创新的道路非常漫长。因此，根本性的创新还需要从高管层面建立有效机制，深入理解市场需求，因地制宜推动应用。

伦理和责任归属问题叠加。生成式AI逐渐打破不同生态间的合作壁垒，机遇增加的同时，风险也在叠加。一方面，为了有效触达用户对大量用户数据的收集和分析，可能引发数据泄露和隐私侵犯；另一方面，由于合成内容增多，消费者对AI生成的推荐和评价持怀疑态度，也可能影响品牌信誉。

埃森哲认为，造成以上挑战的原因之一在于大多数电商只是针对具体问题或需求，专注特定场景或环节的AI应用，而忽略了营销全链路的整体业务需求。然而，重塑市场营销需要跨部门和团队的协作，确保实现AI全面且持续的商业价值。因此，电商企业需要转变策略，从单一AI应用转向整体营销价值链能力的提升。

即刻重塑，解锁AI价值

根据现有的生成式AI项目经验，埃森哲发现，企业在营销、销售和服务领域有着重大机遇和强劲需求。将生成式AI应用于能够增加客户价值的领域，不仅可以有效提升效率，还能获得洞察并催生创新。在生成式AI时代，电商企业重塑市场营销需要聚焦三大要务。

一、构建以价值为导向的AI能力框架

大多数企业在开始应用生成式AI时，首先会进行概念验证（POC），这是评估技术实际效果和可行性的重要步骤。然而，我们也发现，一些企业在试点阶段停滞不前，无法迈向下一步规模化应用。这通常是因为它们对营销全链条上AI价值赋能点缺乏清晰的认识，无法制订切实可行的下一步行动方案。

为解决这一问题，电商应该着手构建一个高度结构化、系统化的AI能力框架，从业务增长的角度出发，深入分析并识别出价值链中哪些环节和场景最能从AI技术的应用中获益（见图一），量化每个潜在的 AI赋能点对业务的具体贡献，并制定优先级。

值得注意的是，电商市场营销的价值链是动态的，因为在线购物者的偏好会随着流行文化、社会趋势和经济状况快速变化；同时，新技术的涌现、新竞争者的加入以及现有竞争者的策略调整，需要电商企业不断地审视和优化其市场营销价值链，使其具备灵活性和适应性。

二、整合营销链路中的数字核心

生成式AI技术的日趋成熟正在对电商行业产生深远影响，为营销价值链的各个环节带来全新的机遇和挑战。随着技术的持续进步，从应用开发到微调、基础模型、数据处理和基础设施建设等各个层面都将快速演变，这将为电商营销领域带来巨大变革。

数字核心是打造客户关联度的引擎。它汇集了企业所知的全部客户信息，包括第一方、第二方和第三方数据。数字核心借力生成式AI聚势，帮助企业探索如何为客户提供更有意义的体验，企业能更好地理解数字核心对于业务的意义。这有助于确保技术实施的每一步都紧密贴合提升客户关联度这一目标，将架构设计、技术选型、安全措施以及生成式AI作为核心支撑技术，有机融合到一起，形成一个紧密协同的数字核心系统。

电商本来就具有平台企业的独特优势，为了保持增长势头，电商企业必须对整个营销价值链的数据，包括用户浏览行为、购买历史、用户反馈等进行统一、集中的管理，以便进行深入分析，为消费者提供个性化服务，此外也要确保数字核心各项技术要素有效整合与激活，实现高效管理与协同。

三、负责任地应用AI

随着生成式AI技术的快速迭代，电商企业需要与营销价值链上各类生态伙伴紧密合作，确保AI技术的应用符合伦理标准并遵守法律法规。

这一方面体现在对消费者数据的保护上。在全球化的市场环境中，电商企业需要处理和分析大量的个人数据，以提供个性化的购物体验。负责任的AI能够确保这些数据的安全，防止数据泄露和滥用，同时尊重消费者的隐私权。

另一方面，通过透明的算法和可解释的决策过程，避免偏见和歧视。确保所有消费者都能得到平等的服务和机会，这对于建立消费者信任和提升品牌形象至关重要。电商企业需要从全球化思考、本地化运营的角度出发，了解不同地区的文化、法规和消费习惯，遵守当地数据安全相关法律法规，提供个性化且合规的服务，这样，出海电商才能更安全合法地融入当地商业环境，避免“水土不服”。

在电商企业应用AI全面重塑的过程中，市场营销环节显得尤为迫切和关键，因为它直接影响到客户体验和企业的最终收益。电商企业应将AI技术全面融入营销价值链的每一个环节，从而推动业务创新。以价值为导向，整合营销链路中的数字核心并实现负责任的AI，这些成功要素将是中国电商企业在全球市场中赢得新一轮竞争优势的关键。