复盘 10 个 AI 营销经典案例:从猜你喜欢,到让你动手

前几天,一个朋友给我看他的 Spotify。

他往 AI 歌单里输了一句话:「骑马奔向日落时听的歌」。

几秒钟,一份歌单就生成了。他戴着耳机,一脸得意:你看,它懂我。

我盯着那份歌单,想起一个常被问起的问题:AI 在营销这件事里,到底能干多少活?

带着这个问题,我把手头一份 2024 年前后的案例清单翻了出来,重新盘了一遍,挑出 10 个经典案例。

最早一批吃螃蟹的,是百事、联合利华、Salesforce 这些大公司。到 2024 年前后,这股风已经吹遍了各行各业:Google 联合一批 AI 营销服务商,给 Tripadvisor 的 4 亿月活用户做个性化推荐;波士顿红袜队把 Salesforce 用出了新高度,拿数据给球迷做一对一的触达,活活把一套 CRM 系统用成了《比尔·詹姆斯手册》;Meta 干脆给广告主开了生成式入口,敲几句提示词,图和文案就出来了。

盘完这 10 个案例,我发现它们居然能排出一条清晰的进阶路线。

从猜你喜欢,到让你动手,到帮你算账,最后,把造 AI 的团队整个买回家。

一步比一步深。

什么叫进阶?我一个一个讲。

第一步:猜你喜欢

Netflix 的首页,你可能一辈子都见不到两次一模一样的。

它根据你的观看习惯、剧集的内容,再加上成千上万张用户偏好画像,把整个首页按你一个人重排一遍。

图什么?让你多看一集,再多看一集。留存和粘性,就是这么一集一集攒出来的。

Spotify 是它的音乐版。个性化歌单只是基本操作,付费用户还能直接输一句提示词,让 AI 现场给你配一份歌单。开头那个「骑马奔向日落」,就是这么来的。

Amazon 把这件事做成了产品。它给自家电商做的推荐系统,叫 Amazon Personalize,后来开放出去,其他做目录型生意的商家也能当 Web 服务用。凭什么推荐这个给你?看你的历史行为,再看你的实时行为,两头一凑,转化率和满意度就上去了。

还有一家做服装订阅的电商,Stitch Fix,玩法更细。它用 OpenAI 的机器学习写商品描述,又搭了一个穿搭组合模型,给用户推荐新搭配。它的人类造型师还用 GPT-4 记住每位客户的偏好,你上一次的反馈,这一次发货就体现出来。

这一步里 AI 干的所有事,说到底就一句话:替你猜,猜你下一步要什么。

猜得越准,你越离不开它。

第二步:让你动手

猜,只是入场券。到了第二步,AI 开始请顾客亲自下场了。

最敢想的是可口可乐(Coca-Cola)。

它搭了一个 GPT-4 平台,办了一系列叫「Real Magic」的活动,把自家品牌资产直接开放出来:北极熊、圣诞老人,这些标志性形象,随便你用。用户可以在上面创作自己的广告,做成广告牌、圣诞贺卡,想怎么玩怎么玩。

我第一次看到这个案例,反应是:天呐,品牌方居然敢把 Logo 交出去。

但你再想想,这可能是最高明的广告。**最好的广告,是顾客亲手做出来的那一条。**他花了心思,就会舍不得;舍不得,就记得住。

Sephora 的动手对象,是你自己的脸。它 App 里有个 Virtual Artist 功能,用面部识别技术,直接在你的自拍上试妆。专柜那一排试用装,被原样搬进了手机。

欧莱雅 L'Oréal 则把这件事做成了体系。皮肤和头发诊断讲究包容性,还配了生成式的私人美妆助手;更夸张的是,它旗下 37 个美妆品牌的内容,都用 AI 做本地化和品牌合规,一个牌子一个调性。它还和 Meta 搞过一场叫 New Codes of Beauty 的创作者合作,3D、AR、AI 一起上。

这一步的本质:顾客从观众,变成了参与者。

第三步:帮你算账

前两步,AI 碰的还是内容和体验。第三步,它开始碰钱了。

喜力 Heineken,一个啤酒品牌,痛点却特别典型:数据太难管了。它很早就大规模用 AI 去解锁数据,回答的全是真金白银的问题:广告什么时候投?投在哪儿?线下推广,该挑哪些酒吧进场?

每个问题背后,都是预算。

BMW 的动作更具体。它内部有个工具叫 EKHO(Enterprise Knowledge Harmonizer and Organizer),用 AI 生成逼真的汽车图像和视频。展厅里的客户想看某个定制配置,不用再翻一架子说明书,直接看图。营销团队要分析几轮投放素材,速度也是一样快。

算得快,决策就快;决策快,省下来的都是真钱。

第四步:把 AI 团队买回家

前三步,说到底都是「用」。最狠的玩法,是「拥有」。

Airbnb 直接收购了一家公司,GamePlanner AI。收购完成后,联合创始人 Adam Cheyer 出任 Airbnb 的 AI 体验副总裁。

Adam Cheyer 是谁?Siri 的联合创始人,早年还参与过 iPhone 的开发。

买这个团队图什么?短租业务的生成式 AI 功能:图像导览、定价辅助、机器学习推荐。

这里面还有个细节,我特别喜欢。那些有想法的房东,早就主动跑到各类聊天机器人里优化自己的房源了。平台反应慢一点,反而会被用户甩在身后。

工具,谁都能买;把造 AI 的团队收进自家门下,才是护城河。

回到那份歌单

复盘完这 10 个案例,再看我朋友那份「骑马奔向日落」,感受完全不一样了。

那份歌单,就是 AI 营销这条路的缩影:先猜你,再让你玩,再帮你算,最后干脆长在你身边。

用户体验专家 Jakob Nielsen 当年还畅想过更远的事:未来的网站可以实时变形,为盲人和低视力用户自动呈现无障碍的版本。顺着往下想,AI 甚至能让每位顾客自选剧情,把定制内容做成一场专属冒险。

两年多过去,这些案例都成了经典,也成了新起点。

下次,当 AI 生成的歌单、广告、首页出现在你面前,你可以停下来想一想:它走到第几步了?

被 AI 猜中,是惊喜;猜得太准,偶尔也让人起鸡皮疙瘩。反正我那位朋友,至今还在逢人就炫耀他的歌单。

祝你,永远比 AI 多想一步。