AI赋能企业市场营销全链条：从业务洞察到场景落地

第 一阶段：认知重塑和思路跃迁

1.1 宏观来由：从“流量红利”到“智能红利”的时代跃迁

• 1.1.1 市场环境的剧变（PESTEL拆解视角）

• .1.2 营销范式的三次革命

• 1.1.3 传统营销模式核心痛点和破局点

1.2 理论模型：构筑AI营销的“新三角”轮廓

• 1.2.1 经典模型的AI化升级

• 1.2.2 人机协同营销飞轮（Human-AI Marketing Flywheel）

• 1.2.3 智能营销本领成熟度模型（AI-MCM）

1.3 业界看法和最 佳实践：全球领军者的选项

• 1.3.1 权威机构看法洞察

• 1.3.2 全球最 佳实践模式

1.4 实例拆解：从概念到落地的实战复盘

• 1.4.1 实例一：某全球快消巨头（FMCG）的“万店万面”革命

• 1.4.2 实例二：某知名美妆品牌的“虚拟代言人”和24h直播

• 1.4.3 实例三：某B2B科技公司的“内容营销自动化”

1.5 新本领图谱：营销人的“人机协同”生存指南

1.6 智能营销全景图：AI怎样重构全链路（五步闭环）

• 1.6.1 洞察环节：从抽样调查到全量资料实时解读

• 1.6.2 创作环节：从单点制作到多模态工业化生成

• 1.6.3 分发环节：从心得投放到算法驱动的精准触达

• 1.6.4 转化环节：从通用话术到千人千面实时博弈

• 1.6.5 留存环节：从被动客服到主动式全生命周期陪伴

1.7 智能营销演进趋势：2026-2030演进路线图

1.8 实战工作坊：公司营销现况扫描和痛点发掘

第2课：AI全景洞察——从判别式拆解到生成式创造的跨越

2.1 智能进化：AI技艺演进和智能层级模型 (The Tech Foundation)

• 2.1.1 AI技艺的演进历程：从规则驱动到生成创造

• 2.1.2 主要的AI技艺分类以及其营销映射

• 2.1.3 智能层级模型：从辅助到自治的跃迁

2.2 思路跃迁：从“拆解者”到“创作者”的认知重塑 (Mindset Shift)

• 2.2.1 资料倚重的破局：从“等待完备”到“假设驱动”

• 2.2.3 人机定位重定义：人不再是“搬运工”，从实践看，而是“架构师”

2.3 全景洞察的三大新维度 (Three New Dimensions of Insight)

• 2.3.1 用户洞察的生成化：从“静态画像”到“虚拟对话”

• 2.3.2 内容洞察的实时化：从“事后复盘”到“事前预判”

• 2.3.3 打法洞察的推演化：从“心得拍脑袋”到“沙盘推演”

2.4 AI营销技艺栈全景图：抓手选型和实战运用

• 2.4.1 文本和打法类抓手 (Text & Strategy)

• 2.4.2 视觉和规划类抓手 (Visual & Design)

• 2.4.3 视频和数字人类抓手 (Video & Avatar)

• 2.4.4 资料拆解和自动化Agent (Data & Agents)

2.5 讲师演示：生成一套轮胎新品上市的营销素材包

2.6 公司实例分享 (Case Study)：某全球顶 级轮胎制造商的“AI驱动营销转型之路”

2.7 实操工作坊：参训者生成轮胎货品营销素材包

第二阶段：全链路情境实战

第3课：资料洞察——海量资料拆解和智能决策

3.1 海量资料驱动营销的范式跃迁：从“心得直觉”到“算法智能”

• 3.1.1 理论基石：DIKW 链路的智能化重构

• 3.1.2 核心办法论：三大范式转移模型

• 3.1.3 落地架构：AI 驱动的“感知 - 决策 - 执行”闭环模型

• 3.1.4 实例拆解：可口可乐的“数字孪生”营销实践

3.2 AI赋能多源资料整合和清洗

• 3.2.1 传统模式存在的问题

• 3.2.2 AI 赋能解题打法

• 3.2.3 公司实例：米其林AI赋能多源资料整合拆解

3.3 AI赋能营销海量资料拆解

• 3.3.1 传统模式存在的问题

• 3.3.2 情境：自然语言查询（NLQ）

• 3.3.3 情境：自动归因拆解

• 3.3.4 情境：动态看板生成

• 3.3.5 实例拆解：宝马区域销售自然语言查询（NLQ）实践

3.4 AI赋能趋势预测和机会挖掘

• 3.4.1 传统模式存在的问题

• 3.4.2 情境：销量预测模型

• 3.4.3 情境：竞品情报监控

• 3.4.4 情境：蓝海市场发现

• 3.4.5 实例拆解：普利司通 (Bridgestone)：利用AI 预测轮胎诉求增长

3.5 实战工作坊：人机协同构筑“资料驾驶舱”

3.6 实例拆解：联合利华 (Unilever)敏捷决策实践

第4课：精准触达——动态用户画像和细分

4.1 用户认知的范式跃迁：从“静态标签”到“液态人格”

• 4.1.1 理论基石：画像维度的时空重构

• 4.1.2 核心办法论：三大认知维度转移

• 4.1.3 落地架构：AI 驱动的“感知 - 还原 - 决策”闭环

• 4.1.4 实例拆解：Netflix 的“千人千面”艺术

4.2 AI赋能360度用户画像自动生成

• 4.2.1 传统模式存在的问题

• 4.2.2 情境：智能标签架构构筑

• 4.2.3 情境：虚拟人物还原访谈

• 4.2.4 情境：隐性群体聚类拆解

• 4.2.5 公司实例：Spotify利用AI挖掘用户微观情境标签

4.3 买方旅程地图（Journey Map）重构

• 4.3.1 传统模式存在的问题

• 4.3.2 情境：全触点路径识别

• 4.3.3 情境：负面反馈痛点挖掘

• 4.3.4 情境：个性化路径话术生成

• 4.3.5 实例拆解：星巴克(Starbucks)借助 AI 重构买方旅程

4.4 预测性用户营运

• 4.4.1 传统模式存在的问题

• 4.4.2 情境：用户离职预警

• 4.4.3 情境：潜在价值预测

• 4.4.4 情境：实时动态分群

• 4.4.5 实例拆解：电信营运商 (Verizon)利用AI识别离网倾向用户

4.5 实战工作坊：绘制“高转化用户作战地图”，利用AI抓手完成从画像构筑到话术生成全流程

4.6 实例拆解： SHEIN怎样利用动态画像达成增长突破。

第5课：内容为王——多模态物料批量生成

5.1 内容生产的范式跃迁：从“手工作坊”到“智能工厂”

• 5.1.1 理论基石：创意生产的边际成本革命

• 5.1.2 核心办法论：三大生产维度迁跃

• 5.1.2 AI赋能营销物料生产三大核心本领拆解

• 5.1.3 落地架构：AI 驱动的“创意 - 生成 - 精进”闭环

• 5.1.4 实例拆解：Jasper.ai 的“内容引擎”实践

5.2 AI赋能爆款文案的工业化生产

• 5.2.1 传统模式存在的问题

• 5.2.2 情境：智能选题矩阵生成

• 5.2.3 情境：多风格一键适配

• 5.2.4 情境：SEO友好型结构精进

• 5.2.5 实例拆解：HubSpot利用AI助手辅助内容队伍创作

5.3 AI赋能视觉和视频物料极速创作

• 5.3.1 传统模式存在的问题

• 5.3.2 情境：创意可视化生成

• 5.3.3 情境：短视频全自动流水线

• 5.3.4 情境：数字人多语种宣讲

• 5.3.5 实例拆解：宜家(IKEA) 利用生成式AI生产货品图片

5.4 AI赋能内容资产库和版本管控

• 5.4.1 传统模式存在的问题

• 5.4.2 情境：智能标签和归档

• 5.4.3 情境：大规模 A/B 测试素材包

• 5.4.4 情境：版权和合规智能审查

• 5.4.5 实例拆解：可口可乐构筑“Creativity Exchange”数字资产库

5.5 实战工作坊：搭建“品牌内容工厂”，从打法指令到全案落地的闭环上手

5.6 实例拆解：欧莱雅美妆业界的“虚拟模特”革命

第6课：流量获取——SEO和GEO的智能精进

6.1 搜索范式的根本性跃迁：从“链接列表”到“生成答案”

• 6.1.1 理论基石：检索制度的底层重构

• 6.1.2 核心办法论：三大流量获取维度迁跃

• 6.1.3 落地架构：AI 驱动的“洞察 - 精进 - 验证”闭环

• 6.1.4 实例拆解：Perplexity AI 带来的流量洗牌

6.2 要害词打法的智能化升级

• 6.2.1 传统模式存在的问题

• 6.2.2 情境：深层意图长尾词挖掘

• 6.2.3 情境：语义网络集群构筑

• 6.2.4 情境：竞品要害词反向工程

• 6.2.5 公司实例：Canva利用 AI构筑长尾词矩阵

6.3 页面内容和结构自动精进（SEO）

• 6.3.1 传统模式存在的问题

• 6.3.2 情境：On-Page SEO 自动化重写

• 6.3.3 情境：语义内链智能推荐

• 6.3.4 情境：自动化 UX 诊断和修复

• 6.3.5 实例拆解：Shopify商家利用AI SEO抓手精进商品标题和描述

6.4 生成式引擎精进（GEO）

• 6.4.1 传统模式存在的问题

• 6.4.2 情境：权威信源练出打法

• 6.4.3 情境：结构化问答格式精进

• 6.4.4 情境：生成式结果还原裁判

• 6.4.5 实例拆解：Healthline (健康媒体)以GEO打法重塑医疗内容AI信任基石

6.5 实战工作坊：轮胎核心页 SEO 周全诊断和精进

6.6 实例拆解：TripAdvisor：从“列表第 一”到“旅行顾问首 选”

第7课：转化倍增——销售赋能和实时博弈

7.1 销售交流的范式跃迁：从“心得驱动”到“实时博弈”

• 7.1.1 理论基石：人机协同的认知增强

• 7.1.2 核心办法论：三大转化维度迁跃

• 7.1.3 落地架构：AI 驱动的“感知 - 决策 - 执行”闭环

• 7.1.4 实例拆解：Gong.io 的“收入智能”革命

7.2 智能客服和销售助手（Sales Copilot）

• 7.2.1 传统模式存在的问题

• 7.2.2 情境：实时情境话术推荐

• 7.2.3 情境：动态异议处理库

• 7.2.4 情境：实时情感雷达

• 7.2.5 实例拆解：美国银行 (Bank of America)销售助手 Erica实践

7.3 AI赋能动态转化打法

• 7.3.1 传统模式存在的问题

• 7.3.2 情境：超个性化落地页生成

• 7.3.3 情境：智能动态定价和促销

• 7.3.4 情境：高保真谈判还原训练

• 7.3.5 实例拆解：Expedia (在线旅游)利用AI动态生成“千人千面”酒店详情页

7.4 线索评分和自动化培育

• 7.4.1 传统模式存在的问题

• 7.4.2 情境：预测性线索成熟度模型

• 7.4.3 情境：自适应自动培育制度

• 7.4.4 情境：智能复盘和教练系统

• 7.4.5 实例拆解：IBM利用Watson构筑预测性线索评分系统

7.5 实战工作坊：构筑“轮胎业界·技艺顾问式销售博弈系统”

7.6 实例拆解：Salesforce从CRM记录抓手到“爱因斯坦”预测引擎

第8课：留存和服务——主动式全生命周期陪伴

8.1 买方服务的范式跃迁：从“被动响应”到“预测性陪伴”

• 8.1.1 理论基石：服务价值链的逆向重构

• 8.1.2 核心办法论：三大服务维度转移 (The 3-Service Shift)

• 8.1.3 落地架构：AI 驱动的“感知 - 预测 - 行动”闭环

• 8.1.4 实例拆解：特斯拉的“远程诊断和主动服务”

8.2 7x24小时智能服务架构

• 8.2.1 传统模式存在的问题

• 8.2.2 情境：情感化数字人客服

• 8.2.3 情境：复杂问题自动破解

• 8.2.4 情境：服务质检自动化

• 8.2.5 实例拆解：平安好车主AI客服系统处理常规咨询和救援调度

8.3 预测性留存和复购

• 8.3.1 传统模式存在的问题

• 8.3.2 情境：离职预警和干预

• 8.3.3 情境：个性化复购推荐

• 8.3.4 情境：会员生命周期动态管控

• 8.3.5 实例拆解：普利司通 (Bridgestone) Fleet Care预测性维护服务

8.4 社区和口碑营运

• 8.4.1 传统模式存在的问题

• 8.4.2 情境：UGC内容激发

• 8.4.3 情境：口碑监控和带出

• 8.4.4 情境：超级用户挖掘

• 8.4.5 实例拆解：米其林 (Michelin) 车友社区利用AI拆解论坛和社媒资料

8.5 实战工作坊：轮胎公司从资料洞察到主动守护留存还原实战

8.6 实例拆解：赛轮集团 (Sailun)：从“卖轮胎”到“卖服务”的数智化转身

第9课：全域协同——跨渠道营销的一致性管控

9.1 全域营销的范式跃迁：从“单点分发”到“智能协同”

• 9.1.1 理论基石：DIKW 链路在全域营销中的智能化重构

• 9.1.2 核心办法论：三大范式转移模型 (The 3-Shift Model)

• 9.1.3 落地架构：AI 驱动的“中央厨房 - 分布式触达”闭环模型

• 9.1.4 实例拆解：耐克的“Digital First”全域协同实践

9.2 多渠道内容分发和适配：人定核心，实操中，AI 裂变

• 9.2.1 传统模式存在的问题

• 9.2.2 情境：核心资讯锚定和多端裂变

• 9.2.3 情境：智能发布时机精进

• 9.2.4 情境：跨渠道归因整理

• 9.2.5 实例拆解：欧莱雅(L'Oréal) AI内容引擎多平台分发

9.3 品牌声音的统一和监控：人把关调性，换个角度看，AI 实时纠偏

• 9.3.1 传统模式存在的问题

• 9.3.2 情境：品牌语调实时校准

• 9.3.3 情境：全网声量实时监测

• 9.3.4 情境：危机苗头自动预警

• 9.3.5 实例拆解：达美航空 (Delta Air Lines) AI舆情监控实践

9.4 营销预算的智能分配：人做决策，换个角度看，AI 推演

• 9.4.1 传统模式存在的问题

• 9.4.2 情境：动态预算调整建议

• 9.4.3 情境：投入产出情景还原

• 9.4.4 情境：异常流量欺诈检测

• 9.4.5 实例拆解：联合利华 (Unilever)利用AI预算精进实践

9.5 实战工作坊：全域营销指挥沙盘上手

9.6 实例拆解：可口可乐 (Coca-Cola)：“Real Magic”全域协同战役

第10课：渠道革命——AI驱动的B2B2C生态赋能和协同

10.1 方略范式跃迁：从“渠道管控”到“生态赋能”

• 10.1.1 理论基石：渠道关系的智能化重构

• 10.1.2 核心办法论：三大范式转移模型 (The 3-Shift Model)

• 10.1.3 落地架构：AI驱动的“中央厨房 - 前线作战”闭环模型

• 10.1.4 实例拆解：米其林驰加 (TyrePlus) 的数智化实践

10.2 AI智能选配和销售话术导航

• 10.2.1 传统模式存在的问题

• 10.2.2 情境：AI智能选配专家

• 10.2.3 情境：实时话术导航

• 10.2.4 情境：可视化成交抓手

• 10.2.5 实例拆解：普利司通 (Bridgestone)“Tire Logic”AI系统运用实践

10.3 AI赋能总部“中央厨房”式内容裂变

• 10.3.1 传统模式存在的问题

• 10.3.2 情境：千人千面素材裂变

• 10.3.3 情境：本地SEO矩阵

• 10.3.4 情境：智能社群营运

• 10.3.5 实例拆解：中策橡胶“云店”系统内容裂变分发

10.4 AI驱动库存预测和智能补货

• 10.4.1 传统模式存在的问题

• 10.4.2 情境：多维销量预测

• 10.4.3 情境：智能补货建议

• 10.4.4 情境：动态调拨网络

• 10.4.5 实例拆解：固特异 (Goodyear)利用AI支援经销商降低缺货率

10.5 实战工作坊：AI赋能轮胎门店店员实时还原“高难度成交对练”

10.6 实例拆解：米其林 (Michelin) “驰加”模式的数智化重生

第11课：AI驱动的营销组织进化——从“职能科层”到“智能生态”

11.1 宏观来由和核心挑战：为何AI需要组织进化？

• 11.1.1 2026年业界趋势：从“试点”走向“规模化”

• 11.1.2 为何公司运用AI，运行层面，组织必须进化？

11.2 组织重构（Organization）—从“金字塔”到“智能网络”

• 11.2.1 理论模型：BCG“人机协同新营运模型”

• 11.2.2 施行打法和步骤

• 11.2.3 组织维度核心跨越对照

• 11.2.4 标杆实例：某全球顶 级电商平台——“去中心化”的智能调度组织

11.3信念重塑（Culture）—从“管控服从”到“人机共生”

• 11.3.1 理论模型：德勤“AI信任和采纳轮廓”

• 11.3.2 施行打法和步骤

• 11.3.3 信念维度核心跨越对照

• 11.3.4 标杆实例：某跨国金融机构——从“零容忍”到“算法透明”的信任重建

11.4英才重塑（Talent）——从“单一专才”到“超级个体”

• 11.4.1 理论模型：麦肯锡“本领邻近性”和“AIQ”

• 11.4.2 施行打法和步骤

• 11.4.3 英才维度核心跨越对照

• 11.4.4 标杆实例：某知名咨询公司——“本领邻近性”驱动的顾问转型

11.5流程再造（Process）——从“串联断点”到“并行智能”

• 11.5.1 理论模型：六西格玛DMAIC + AI自动化

• 11.5.2 施行打法和步骤

• 11.5.3 流程维度核心跨越对照

• 11.5.4 标杆实例A（营销专场）：某全球快消巨头——“千人千面”的自主营销流

11.6 施行路线图（Roadmap）：组织进化六步落地法

11.7 治理和风控架构（Governance & Risk Control）

• 11.7.1 核心治理架构

• 11.7.2 要害风控措施

11.8 实战工作坊：AI组织进化“破局”沙盘

第12课：筑牢智能安全底座，谋划公司顺应未来之策

1.1 2026 AI安全全景：核心隐患的深化

• 1.1.1 资料隐私和泄露隐患

• 1.1.2 模型幻觉和事实错误

• 1.1.3 提示词注入和越狱攻击

• 1.1.4 版权侵权和深度伪造

• 1.1.5 AI智能体（Agent）自主决策失控隐患

1.2 构筑公司级AI安全防线：分层治理架构

• 1.2.1 L1 资料层防御

• 1.2.2 L2 模型层防御

• 1.2.3 L3 运用层管控（含智能体专项）

• 1.2.4 L4 治理层保障

2.1 AI 技艺演进演进趋势：“认知-行动-记忆-感知”四维一体智能进化

• 2.1.1 模型本领演进：从“通用大模型”到“垂直业界专家模型”

• 2.1.2 运用形态演进：从“对话抓手”到“多智能体自主协同网络”

• 2.1.3 学识架构演进：从“静态预训练库”到“实时动态学识网络”

• 2.1.4 感官交互演进：从“纯文本交互”到“全模态感知和生成”

• 2.1.5 演进收束：AI 技艺演进的“四维一体”路线图

3.1 营销范式革命：GEO和超个性化（Hyper-Personalization）

• 3.1.1 核心变革：从SEO（搜索引擎精进）到GEO（生成式引擎精进）

• 3.1.2 GEO实战九大支柱：构筑“认知信任工程”

• 3.1.3 千人千面 2.0 (Hyper-Personalization at Scale)

3.2 Agentic Marketing：构筑自主营销智能体集群

• 3.2.1 架构升级：基于“感知 - 规划 - 行动 - 反思”闭环

• 3.2.2 实战事务流演示：一个“新品上市”差事的2小时奇迹

3.3 衡量新指标：从CTR到AIQ（AI Quotient）

• 3.3.1 为何传统指标失效？

• 3.3.2 新时代核心指标架构 (The New KPIs)

• 3.3.3 怎样评核营销Agent的绩效？

3.4 隐患和防御：AI时代的品牌“护城河”

• 3.4.1 三大核心隐患

• 3.4.2 构筑“AI品牌安全中心”

4.1 组织重构：从“科层制金字塔”到“人机混合编队”

• 4.1.1 岗位图谱的剧烈演变：从“职能分工”到“本领重组”

• 4.1.2 组织形态升级：液态组织（Liquid Organization）

• 4.1.3 管控层转型：从“监工”到“教练”和“资源调度者”

4.2 技艺平台：从“散点抓手堆砌”到“公司级AI中枢”

• 4.2.1 核心架构升级：引入“私有化大模型”和“混合云部署”

• 4.2.2 学识引擎深化：从“简单检索”到“动态认知图谱”

• 4.2.3 模型工厂和Agent编排：炼就“智能体生产线”

• 4.2.4 安全沙箱和算力治理

4.3 流程变革：从“旧瓶新酒修补”到“端到端重塑”

• 4.3.1 流程重规划的三大要则

• 4.3.2 定义人机协同SOP（准则作业程序）

• 4.3.3 闭环自动化情境落地

4.4 治理合规：从“裸奔式探索”到“准则化防线”

• 4.4.1 对标国际准则架构

• 4.4.2 资料分级和红线制度

• 4.4.3 动态监控和审计

4.5 信念重塑：从“恐惧被替代”到“人机共生增强”

• 4.5.1 核心价值观宣导

• 4.5.2 容错和革新制度

• 4.5.3 全员AIQ拉升规划

4.6 生态炼就：从“单打独斗”到“业界智能互联”

• 4.6.1 跨公司Agent协同（B2B Agent Economy）

• 4.6.2 开放革新和本领外溢

• 4.6.3 业界准则和话语权

• 直击公司痛点，分小组实地策划规划3个具体的“速赢项目”，拟定未来6个月的《AI转型行动路线图》。

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博闻智咨询|张荣兴老师