AI 营销到底有没有用？一份测了 38 亿次互动的报告，给出了数字

前段时间，我跟一位做品牌的朋友吃饭。他跟我说了一句话，我印象特别深。

他说：AI 营销？我们都试了。要说省时间，是真的。可要说赚钱——对不起，我拿不出数字。

我听完，居然没法反驳。

你想想看，这几年是不是到处都是类似的话：AI 能带来前所未有的生产效率、前所未有的转化率、前所未有的速度和规模。「前所未有」这个词，都快被说包浆了。

但是，数字呢？

没人给你数字。AI 营销就像一个黑箱。大家都说里面装着金子，可谁也没真打开看过。于是越来越多的人心里犯嘀咕：这玩意儿，到底是真灵，还是大家都在跟着喊？

终于有人把箱子打开了

Blueshift 干了一件事。他们做了一份基准研究报告，叫《ROI of AI Marketing: 4 Levers for Cross-Channel Success》，头一回试着把 AI 在营销里的真实价值，算成能看见的数。

他们分析了 38 亿条营销互动数据。注意，不是问卷，不是访谈，不是「受访者表示」——是真实世界里跑过的营销活动，横跨各个渠道、各个行业。

结果出来了，我第一次看到的时候，愣了一下：

用 AI 驱动的营销活动，客户互动提升最高 7 倍，营收提升 3 倍。

7 倍。3 倍。

这不是某个客户讲的成功学故事，这是 38 亿次互动跑出来的平均值。拆开看，几个关键发现是这样的：

• 营收提升：AI 在营销组合里用在哪，就在哪带来约 3 倍的营收；
• 互动提升：不同场景下，互动率的提升区间在 3.1 倍到 7.2 倍之间；
• 渠道差异：在手机推送上，AI 带来的互动提升，差不多是邮件的 2 倍；
• 还有一个更有意思的：AI 引擎会持续从用户的互动里学习，跑到后面，能在初期成绩的基础上，再带来约 50% 的提升。

前面几条是「起点高」，最后这条是「越跑越快」。

这 50%，恰恰是最容易被忽略的

什么叫 AI 引擎会自己学习？

举个例子。你第一次用 AI 挑人群、挑内容、挑时间，效果已经不错了。但这只是开始。用户每次打开、点击、忽略、退订，AI 都记下来了。下一次推送，它就更懂这个用户一点。再下一次，又更懂一点。

就像带一个新员工。头一个月他干活只有你七成功力，你可能会想，还不如我自己来。可半年之后呢？他是那个最了解你客户的人——而且不用睡觉，不用涨薪。

50% 的追加提升，就是这半年长出来的功力。

所以那顿饭上我朋友的困惑，现在可以回答了：他大概只体验到了「新员工的第一个月」，然后得出了「AI 不过如此」的结论。

那到底该怎么用？四个字：谁、说啥、啥时候、在哪儿说

报告把 AI 在跨渠道营销里的价值，拆成了四个杠杆。说白了，就是回答四个问题：

对谁说（The Who）。用预测性人群，从你的用户里，挑出这一次campaign该打的人。不是把全量用户都骚扰一遍，是打该打的那些。

说啥（The What）。用预测性推荐，决定给每个人看的应该是哪条内容、哪个优惠、哪个商品。千人千面，这四个字说了很多年，AI 让它第一次真正可执行。

啥时候说（The When）。用预测性互动时间，找准每个人最可能点开的那一瞬间。同一个用户，早上八点发和晚上九点发，结果可能是天壤之别。

在哪儿说（The Where）。用预测性渠道偏好，这个人爱看邮件就发邮件，爱刷 App 推送就走推送。你猜的，永远不如他自己的行为告诉你的准。

Who、What、When、Where。营销人天天挂在嘴边的四个问题，AI 把每一个都变成了一道可以被计算的题。

说回开头那顿饭

我的那位朋友，问题出在哪？

不在 AI。他把 AI 当成了一个「提效工具」——写文案快一点，做图快一点。可 AI 营销真正的杠杆，在决策：对谁、说啥、啥时候、在哪儿，这四个决策每一个都做对一点，叠起来就是几倍的差距。

黑箱被打开了。38 亿次互动摆在那儿，7 倍的互动、3 倍的营收，不是喊出来的，是测出来的。

还在观望的人，我只有一句话：

现在的问题已经不是「AI 营销有没有用」，而是「你的对手已经用上了」。

祝你，是先打开箱子的人。