营销大师菲利普·科特勒预测，未来几年，我们将看到：人工营销的消失，自动化营销和创造性营销的兴起；大众营销的消失，精准营销的兴起；营销直觉的消失，营销科学的兴起。为了完成这些改变，我们营销专业人士必须掌握新的技能和竞争力。
2017年4月11日，“天工开物，人机同行”IBM论坛2017在北京盛大召开，欧唯特CRM中国受邀出席大会。在Demo演示区，Arvato BI团队Sophia向与会嘉宾展示了我们的营销团队如何运用Watson Analytics来打破现有模式，挖掘不同数据纬度之间的关联，从而建立新的竞争力。
走进主会场，让我们一起倾听欧唯特CRM中国营销服务业务单元副总裁倪仁杰（Jason）与来自不同行业的几位大咖，从不同职业角度分享的他们眼中“人机同行”的故事。
人工智能为营销人带来了什么呢？
在回答IBM大中华区首席营销官Gill提出的“人工智能带来了什么改变”这一问题时，Jason从营销人角度出发，提到了两个关键词：“效率”和“赋能”。
关于效率：过去我们需要花费很长时间，经历“假设—求证—再假设—再求证”这样类似的漫长过程，依靠大量的专家经验和宏观数据量来辅助商业决定，而现在和未来AI即能实现及提升算法矫正，采用机器学习，迅速找出数据中的强相关性，并迅速应用到商业上。特别在零售行业，数据的时效性可以帮助品牌快速调整其市场策略。
比如，我们的一个高端化妆品客户的老客留存率持续下降，他们急切想知道如何阻止下降。以前，客户经理接到这样的需求，要先请BI工程师把数据跑出来，交由数据分析师进行分析，然后再交给咨询顾问，在数据分析的基础上获取业务洞察，最后给客户反馈。现在，我们会让数据分析师和BI工程师把一部分工作交给Watson Analytics，这样对客户响应速度就变得更快了。数据分析师准备好相应的数据，咨询顾问就快速响应了客户的需求，通过几次点击跑出决策树模型后发现通过“皮肤护理”沟通的老客回购率远高于“领取小样”、“产品推荐”等沟通策略，从而帮助品牌迅速调整市场战略。原本需要两天的工作，现在三、四个小时就可以完成。
关于赋能：Watson Analytics的认知技术赋予我们咨询师分析能力，更重要的是赋予他们从新的角度进行探索分析的能力，能帮助品牌更精准地了解客户需求。
原来咨询师们在研究产品维度时，已经形成固化的思维方式，会从性别，年龄，区域等角度进行拆解分析。但是当我们将某快消时尚品牌的数据导入Watson Analytics，进行引导式的数据探索与交互， 在 “探索模块”我们惊喜地发现支付方式与产品之间有一定的关联，尤其是用支付宝和微信支付的客人有明显的童装偏好，并且购买频次会更高。
因此我们建议客户：针对不同支付方式的人做精准的产品沟通。再拉出这群人进行深度分析与探索，发现用支付宝和微信支付的客人用户行为及习惯偏数字化。在我们的建议下，品牌与微信和支付宝合作，使用这两个方式支付的客人，支付之后会出现“一键注册会员”的界面，这种迎合客户需求，并且简单操作的活动，大大地促进了品牌会员转化率和用户体验满意度。
Watson Analytics帮助我们挖掘了不同纬度数据的关联，更精准的识别用户需求，从而提升消费者的服务体验和品牌的转化率。商业分析智能化给我们配备了新的能力，打破了现有模式。
人工智能还能给营销人带来哪些创新和惊喜？
一方面可以获取的数据量和数据种类会快速增长，以前大部分数据从POS当中抓取，这两年开始帮助客户追踪大量线上行为，未来随着营销手段的进一步多样化，我们将拥有越来越丰富的数据，这些数据可能是品牌自有的客户数据，也可能是从外部获取的，可以想象数据来源和种类会很多。这些数据是很有价值的，但分析这些数据获得洞察也会很复杂，比如怎么去匹配在外部获得的客户数据和内部已有的数据，怎么处理实时数据，这些都会是挑战，希望IBM Watson可以帮助我们从这些数据中挖掘出更多洞察。
另一方面高度智能的算法赋能营销人员更全面更精准地了解其消费者脉搏，从观察走向洞察，通过个性化的体验及个性化的沟通、接触点管理，转化为品牌价值，进一步减少品牌不必要的市场投入。IBM Watson技术能让我们真正实时提供个性化的营销和客户体验。
真实世界里的人机同行，人和机器无缝协作，共同趋于完美。在这个过程中，人工智能增强了我们的能力，扩展了我们的技能和专业水平，辅助我们的创造和决策。与其说人工智能会取代一些专业人士的工作，不如说它重新定义了我们的工作方式，使我们聚焦在人更擅长的领域。未来已来，让我们更好地利用人工智能，人机同行，让世界更美好！
