MSAI营销科学∞艺术

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MSAI(Marketing Science∞ Arts Innovation)营销科学∞艺术创新平台的播客，由M360 MSAI &创+平台创始人钱峻及营销科学家谭北平联合主播。MSAI,推进企业营销科学一艺术战略体系化建设，从中国到全球，助力企业增强营销科学体系，夯实营销艺术体系，创建营销科学∞艺术融合创新开放平台，推动营销创新、品牌焕新及多元可持续商业增长。MSAl将营销科学∞艺术创新融合，突破了传统营销的桎梏，为企业带来了一种全新的营销模式和增长路径及战略体系化的建设。MSAI营销科学∞艺术播客将围绕体系内的108议题及36个项目.欢迎您关注和收听MSAI(Marketing Science∞Arts Innovation)营销科学∞艺术创新，用科技与艺术的力量，推动商业持续增长!

  1. JAN 18

    EP.92 说服AI才能赢用户？AI媒介时代的品牌认知战与信源优化策略

    从电视媒介的 GRP 指标，到在线广告的点击导向，再到社交媒体的互动核心，媒介迭代始终重塑着品牌营销的底层逻辑。 如今，AI 正式跻身核心媒介之列，不仅打破了流量主导的营销惯性，更将品牌竞争推向 “认知可见性” 的全新战场。在这场革命中，品牌唯有读懂 AI 的认知逻辑，重构营销体系，才能在智能时代占据先机。 共谈嘉宾： 谭北平 — 营销科学家 MSAI联合主播 / 秒针营销科学院院长钱峻 — 营销科学家 MSAI 联合主播 / MSAI M360 创+平台创始人SHOWNOTES： 0:35   媒介形式从电视媒介到在线广告，再到社交媒体和现在的AI媒介。 2:23   社交媒体时代的指标从传统的impression转变为以engagement为核心。 5:26   AI媒介的KPI可以从用户需求和品牌曝光的角度进行探讨。 9:47   外卖品牌的可见性与营销投入密切相关，品牌需要拓展新的关键词领域。 11:40   AI的认知模式正在向人类的市场调研方式靠拢，不再追求唯一正确答案。 18:09   品牌认知的构建需要明确的营销策略和持续努力。 21:46  信源分析工具可以帮助品牌理解不同AI模型的认知差异。 27:17  AI推荐机制研究显示其与人类决策过程高度相似。 一、媒介迭代的本质：从流量指标到认知争夺媒介的进化史，本质是 “价值衡量标准” 的迭代史。电视时代，GRP（毛评点）、Reach（触达率）是衡量传播效果的核心，品牌比拼的是曝光广度；在线广告时代，Impression（曝光量）、Click（点击量）、CPA（转化成本）成为关键，流量变现效率决定品牌生死；社交媒体时代，Engagement（互动量）崛起为北极星指标，点赞、转发、一键三连等互动行为直接关联品牌销量，KOL/KOC 矩阵、热点内容成为流量密码。 而 AI 媒介的到来，彻底颠覆了传统指标体系。AI 既不依赖单纯的曝光量，也不迷信表面的互动数据，而是以 “品牌认知” 为核心进行推荐决策。当用户向 AI 提问时，其推荐结果高度集中于前 6-7 个品牌，50% 的推荐权重向头部倾斜，这与人类 “记不住太多选项” 的认知习惯高度契合。这种 “少数派胜出” 的规则，意味着品牌竞争已从 “流量抢夺” 转向 “认知占领”—— 只有在 AI 的认知体系中具备高可见度，才能进入用户决策链路。 二、AI 认知的核心逻辑：可见性与信源权威（一）可见性：关键词场景下的生存之战AI 时代的核心营销指标是 “关键词场景可见性”，即品牌在特定需求场景下被 AI 推荐的概率。我们通过 1239 次实测发现，在 “中国市场最健康的外卖” 这一关键词下，赛百味、沙县小吃、麦当劳占据前三，其中麦当劳的可见度（14.8%）是肯德基（7.5%）的两倍。这一结果背后，是麦当劳持续的营销投入 —— 通过小红书等平台强化 “健康” 属性、打造 “麦门” 文化，最终将品牌认知转化为 AI 推荐优势。 可见性的争夺，本质是 “关键词占位战”。品牌不仅要在核心品类关键词中站稳脚跟，更要拓展新的场景关键词。劲酒打破 “中老年男性药酒” 的固有认知，以 “姨妈酒” 切入女性消费场景，成功实现品牌破圈；麦当劳跳出 “快餐” 标签，抢占 “健康外卖” 新赛道，都是可见性拓展的成功案例。 （二）信源权威：AI 认 “真” 不认 “梗”与社交媒体偏爱 “有趣、有梗” 的内容不同，AI 更倾向于权威信源的扎实内容。数据显示，AI 获取信息的来源中，新闻网站占比 40%+，官网占比 17%，远超社交媒体的 15%。这意味着，品牌在官网发布的产品功能介绍、新闻媒体的权威报道、行业机构的认证背书，远比社交媒体的玩梗内容更能影响 AI 认知。 值得注意的是，AI 对信源的认可与人类流量逻辑无关。B 站上一篇点赞量几乎为 0 的科普内容，仅因来自 “中环专科” 官方账号，就被 AI 纳入认知体系；体检机构爱康凭借官网 40% 的信源占比，以 79.2% 的可见度遥遥领先行业。这启示品牌：与其沉迷于互动量焦虑，不如深耕权威信源内容建设，用扎实的信息 “投喂” AI。 三、AI 推荐的底层密码：像人一样 “决策”AI 的推荐机制看似神秘，实则与人类决策逻辑高度相似，呈现出 “简洁启发式” 的核心特征。人类在决策时，往往不会逐一权衡所有选项，而是选择某一核心标准（如 “颜值优先”“性价比第一”）进行判断，这就是 “简洁启发式”；AI 虽具备强大算力，却也偏爱这种 “省力决策”—— 在某一属性上形成绝对优势的品牌，更容易获得推荐。 这种决策逻辑带来两个关键启示：一是品牌需明确核心价值主张，在某一维度建立不可替代的认知优势。例如，赛百味长期绑定 “健康” 属性，成为 AI 推荐 “健康外卖” 的首选；二是品牌需持续丰富产品属性，匹配多元用户需求。麦当劳不仅强调 “健康”，还通过 “儿童餐”“无油汉堡” 等属性拓展认知边界，从而在更多场景中被 AI 匹配推荐。 同时，AI 的推荐具有 “抽样随机性”—— 不同 AI 模型、同一 AI 的不同次回答，结果均可能不同。这并非意味着 AI 认知不可控，而是需要通过 “Bootstra p（靴法）” 等统计方法捕捉趋势。通过上千次提问数据的重抽样分析，我们能清晰看到品牌可见性的真实水平，为营销决策提供精准依据。 四、品牌破局策略：重构 AI 时代的营销体系（一）精准占位：关键词场景深耕品牌需建立 “核心关键词 + 拓展关键词” 的矩阵布局。核心关键词聚焦品类本质，如体检机构的 “体检预约”“健康筛查”；拓展关键词瞄准新兴需求场景，如近视解决方案的 “儿童近视防控”“青少年离焦镜”。通过在权威信源中反复强化关键词关联，提升 AI 认知中的匹配度。 （二）信源优化：权威内容矩阵建设优先强化官网内容建设，详细阐述产品功能、认证资质、用户案例，形成品牌认知的 “核心阵地”；与新闻媒体、行业机构合作，发布权威报道和研究成果，提升信源可信度；布局科普类平台（如 B 站、百度百科），以官方身份输出专业内容，即便没有高互动量，也能被 AI 纳入认知体系。 （三）认知迭代：动态匹配市场需求品牌定位不宜频繁变动，但核心价值需持续微调。随着市场需求变化，不断丰富品牌内涵，将用户新需求纳入品牌认知。例如，植发品牌可围绕 “生物扩增植发”“机器人植发” 等新技术，更新品牌价值主张，让 AI 感知到品牌的与时俱进。 五、AI 时代，每个品牌都值得 “重做一次”AI 媒介的崛起，让品牌营销重新回归本质 —— 说服与价值传递。它打破了流量时代的 “算法迷信”，让扎实的内容、清晰的定位、权威的背书重新成为核心竞争力。在这个认知决定生死的时代，品牌无需纠结于复杂的流量玩法，而应聚焦 “如何让 AI 记住并推荐自己”。 正如媒介 3.0 到 AI 媒介的跨越所揭示的，每一次技术革新都是营销逻辑的重构。那些能够读懂 AI 认知规则、深耕品牌价值的品牌，终将在这场革命中脱颖而出。AI 时代，每个品牌都值得 “重做一次”—— 在 AI 的认知体系中，重新定义自己的关键词、重塑自己的信源矩阵、重构自己的用户连接。这不是对过去的否定，而是在智能时代抢占未来的必然选择。 Takeaway 1、AI 已成为核心媒介，重塑品牌营销底层逻辑。 2、媒介迭代核心是价值衡量标准的持续升级。 3、AI 时代营销核心指标是关键词场景下的品牌可见性。 4、品牌认知需靠持续营销努力构建，无无缘由的曝光。 5、AI 偏好权威信源，新闻网站与官网权重远超社交玩梗内容。 6、AI 推荐呈现抽样随机性，需通过统计方法捕捉趋势。 7、AI 决策遵循人类 “简洁启发式”，单一核心优势决定推荐优先级。 8、品牌需布局 “核心 + 拓展” 关键词矩阵，抢占多元场景。 9、内容价值无关人类互动量，专业权威内容更受 AI 青睐。 10、AI 时代营销回归本质，认知争夺决定品牌长远竞争力。 思考点 1、AI 媒介时代，品牌如何精准抢占关键词场景可见性？ 2、面对 AI 信源偏好，品牌应如何重构内容建设策略？ 3、如何利用 AI 决策逻辑，实现品牌认知的高效破圈？

    47 min

  2. JAN 10

    EP.91 组织不变，AI无用！AI时代企业增长的组织革命与个体重生

    在 AI 技术重塑商业规则的今天，新生产力的落地却遭遇了普遍困境。70% 的 AI 项目失败并非源于技术短板，而是组织未能跟上时代步伐。 当硅谷掀起 10 万大裁员、亚马逊连续两轮精简人员，当 "一人公司" 概念兴起与 35 岁职场困境交织，AI 时代的商业增长已不再是单纯的技术应用命题，而是组织变革与个体进化的双重考验。 今天，我们就从核心矛盾出发，拆解 AI 时代商业增长的底层逻辑。 SHOWNOTES： 1:41 AI驱动的增长要求企业进行组织变革。 5:28 汽车行业销售体系数字化转型挑战 10:04 组织变革对AI驱动商业增长的重要性，培养线上销售能力很关键。 13:01 70%AI项目失败源于组织问题而非技术，决策者在组织变革中的关键作用。 14:30 营销团队在AI时代转型AI共创在营销策划中很重要性。 20:17 不同背景人才对AI时代组织变革的有不同的见解。 28:59 企业在当前时代面临战略转型需求，AI原生企业和传统企业都要适应新环境。 33:04 AI时代企业需要重新定义资产，包括算法资产、AI资产、品牌资产等。 核心矛盾：AI 生产力与传统组织的适配危机AI 带来的不仅是工具革新，更是商业逻辑的重构，但传统组织架构却成为了新生产力落地的最大阻碍。这种适配危机在传统行业中表现得尤为突出，汽车行业的转型困境就是典型例证。 传统大型车企往往拥有 600-800 家门店，销售体系按全国 6-8 个大区层层划分，销售顾问只需坐等客户上门服务。但随着互联网流量时代到来，线下流量持续萎缩，企业亟需销售顾问具备线上内容创作、流量抓取、产品种草等新能力 —— 既要能拍视频讲透产品亮点，又要能设计钩子引导线下体验。 然而，传统层级化组织架构根本无法支撑这种转型：分散的门店管理、割裂的部门职能、固化的岗位设置，使得销售内容难以统一管控，线上线下数据无法高效流转，新系统与旧组织的冲突日益尖锐。 蔚来等先锋新能源品牌的实践给出了破局方向：将互联网用户运营职能与汽车专业知识库深度融合，建立系统化的数字化管理体系，把销售团队的线上能力培养纳入组织核心目标。这印证了一个关键结论：AI 驱动的增长必须以组织变革为前提，没有适配 AI 的组织架构，再先进的技术也只能沦为 "空中楼阁"。 组织破局：AI 原生组织的五大核心特征面对 AI 时代的竞争压力，企业需要从根本上重构组织形态，打造能够与 AI 协同共生的新型组织。AI 原生组织并非简单的部门合并或人员调整，而是具备五大核心特征的系统性革新： 特征一：数据驱动的决策文化AI 时代的决策不再依赖经验判断，而是建立在精准归因基础上。不同于传统营销的渠道归因，AI 驱动的决策需要实现内容归因、策略归因与技术归因的多维融合，让每一项决策都有数据支撑。这种文化要求组织打破数据孤岛，建立统一的数据知识库，让数据成为战略制定、流程优化、效果评估的核心依据。 特征二：小团队 + 大平台的组织模式AI 的赋能让 "一人多能" 成为可能，也催生了高效灵活的组织形态。一个核心成员搭配多个 AI 工具 / 智能体，就能完成过去多个部门的工作 —— 比如单独个体可借助 AI 实现多社媒平台的内容传播与直播运营。这种模式下，组织的核心价值从 "管理人数" 转向 "赋能个体"，通过搭建开放的技术平台、资源平台，让小团队具备撬动大市场的能力。 特征三：动态角色替代固定岗位AI 时代的工作不再有明确的岗位边界，而是根据任务需求动态调整角色。就像媒介 360 的实践：让设计师同时承担小红书运营工作，凭借专业审美力提升内容效果；创始人既要是商业模式的思考者，也能成为内容创作者。这种动态角色设置打破了部门壁垒，让人才资源自由流动，极大提升了组织的敏捷性。 特征四：实验文化取代执行文化AI 带来的高效生产力让多维度测试成为可能。传统组织的 AB 测试已无法满足需求，AI 原生组织倡导 "ABCDE 多轮测试" 的实验文化，通过小步快跑、快速迭代的方式探索最优方案。DeepSeek 与通义千问在 AI 工具竞赛中的成功，正是得益于实验性的策略制定 —— 前者通过科学的预算分配方案，后者通过精准的赛道选择，均实现了超额收益，而这正是实验文化的价值体现。 特征五：人机协同的工作流设计人机协同并非简单的 "人用 AI"，而是构建专属的高效协作流程。每个人的专业领域、工作场景不同，人机协作的方式也必然存在差异。以 AIGC 内容创作为例，有人擅长用 AI 生成初稿后进行创意优化，有人习惯用 AI 进行数据调研后制定创作策略，不同的流程设计会带来截然不同的成果。组织需要鼓励员工探索个性化的人机协作模式，让 AI 成为个体能力的延伸而非替代。 个体进化：从执行者到 "Human +" 超级个体AI 时代对个体提出了前所未有的高要求，单纯的执行型人才已难以立足。正如 "Humanplus"（增强人类）理念所倡导的，个体需要完成从 "被动执行" 到 "主动掌控" 的进化，成为与 AI 协同共生的超级个体。 这种进化体现在两个核心维度：一是角色升级，从内容生产者转型为内容策展人，用专业眼光指挥 AI 完成创作、筛选、优化等基础工作，聚焦创意策划、策略制定等核心价值环节；二是能力拓展，从单一技能持有者成长为多模态运营者，既要掌握本专业知识，又要熟悉 AI 工具应用、跨平台内容运营、数据解读等复合技能。 AI 的迭代速度远超人类学习速度 ——AI 可以五秒千行完成文案创作，还能实现去重、规避平台规则等高效产出，单纯的技能比拼人类毫无优势。但人类的创意洞察、战略思考、情感共鸣能力是 AI 无法替代的。超级个体的核心竞争力，正是在于能够驾驭 AI、放大自身优势，实现 "人类智慧 + AI 效率" 的双重赋能。 战略升维：从 "基业" 到 "智业" 的价值重构AI 时代的企业竞争，早已超越产品与渠道的比拼，进入 "智能价值" 的竞争维度。传统企业追求的 "基业长青" 需要升级为 AI 时代的 "智业增长"，以智能复利为核心，重新定义企业的使命与资产。 使命重构：从 "卖产品" 到 "提供智能价值"Nike 的转型给出了绝佳示范：不再将产品局限于运动鞋服，而是通过电动助力鞋、智能温控服装等创新产品，提供运动场景下的智能解决方案；合并三大品牌创新部门，打造 "Nike mind" 概念，将感知科学与运动心智相结合，重新定义运动产品的核心价值。这启示我们：美妆品牌需要提供 "美的智能"，医药健康企业需要打造 "健康管理智能"，所有企业都应思考：AI 时代，我们能为用户提供什么样的专属智能价值？ 资产升级：构建多维智能资产体系AI 时代的企业资产已不再局限于品牌与人才，而是形成了包含算法资产、AI 资产、知识库资产、数字孪生资产的多维体系。算法资产让企业拥有自主决策的核心能力，知识库资产成为 AI 赋能的基础，数字孪生资产可实现虚拟仿真、风险预判（如虚拟消费者调研、财务系统预测）。企业需要建立 "人本 + 智能" 的双循环战略，既要像苹果那样坚守人本主义，关注每一个用户的真实需求，又要通过开放创新接入优质 AI 模型，让智能资产与业务深度融合。 治理保障：建立 AI 治理委员会AI 的快速发展也带来了伦理风险与数据安全挑战。企业需要建立专门的 AI 治理委员会，规范 AI 的应用边界，保障数据安全与隐私保护，避免技术滥用带来的风险。这既是合规要求，也是企业可持续发展的核心保障。 变革与进化的双向奔赴AI 时代的商业增长，从来不是技术的独角戏，而是组织变革与个体进化的双向奔赴。 对于企业而言，组织不变革，就如同老马车行驶在高速公路上 —— 即便拥有优质赛道，也难以发挥应有的速度。唯有打造具备数据驱动、灵活高效、人机协同特征的 AI 原生组织，才能让 AI 技术真正落地，实现可持续增长。 对于个体而言，不主动进化为 "Human+" 超级个体，就可能被时代淘汰。但焦虑毫无意义，关键在于找准定位：放弃与 AI 比拼基础技能，聚焦自身的创意、战略与情感优势，学会驾驭 AI 工具，让技术成为自身发展的助力而非阻力。 AI 时代的大幕已经拉开，这是一个充满变革与机遇的时代。无论是企业还是个体，唯有主动拥抱变化、勇于革新，才能在智能共生的商业宇宙中占据一席之地。AI 商业宇宙将持续陪伴大家，洞察行业趋势，分享实战干货，让我们一起在变革中成长，在进化中前行！ Takeaway 1、70% AI 项目失败源于组织适配不足，非技术短板。 2、AI 驱动增长的前提是组织架构先行变革。 3、传统层级制组织已难承载 AI 时代的敏捷需求。 4、AI 原生组织核心特征：数据驱动、小团队大平台。 5、动态角色替代固定岗位是组织适配 AI 的关键。 6、实验文化取代执行文化，助力 AI 时代快速迭代。 7、人机协同工作流是组织效率升级的核心抓手。 8、个体需向 “Human+” 超级个体进化，驾驭 AI 而非对抗

    39 min

  3. JAN 4

    EP.90 AI时代归因革命：打破流量迷思 让每一分投入都有确定性回报

    在 AI 技术重构商业生态的今天，营销归因早已超越单纯的效果核算范畴，成为决定企业资源配置、战略方向的核心竞争力。 当媒介 3.0 迈向 5.0 焕新阶段，“AI 即媒体” 的认知深入人心，传统依赖平台的归因模式已然崩塌。企业唯有挣脱平台霸权，搭建专属的 AI 归因体系，才能在混沌中找到确定性，实现从流量驱动到价值驱动的本质跨越。 共谈嘉宾： 谭北平 — 营销科学家 MSAI联合主播 / 秒针营销科学院院长钱峻 — 营销科学家 MSAI 联合主播 / MSAI M360 创+平台创始人SHOWNOTES： 2:22    在AI迅猛发展下，传统归因模型失效，需重构建适应新时代的归因体系。 8:30    平台自身作为归因裁判存在利益冲突，导致企业丧失独立判断能力。 10:32    组织结构壁垒是实现统一归因的关键障碍，建议打通销售与营销权限。 13:01   AI驱动的多层次归因创新：内容与策略解码。 19:52   AI能融合定性定量数据进行复杂建模，并通过真实数据验证预测准确性。 29:51   企业在AI时代必须重构营销范式，不能仅关注提示词工程等表层技巧。 35:56   尽管内容可被拆解为原子级要素，但企业仍需保持战略定力 41:05   企业必须摆脱平台归因束缚，建立独立的AI归因体系。 41:22   AI时代企业要坚持组织先行、内容优先的实操路径。 一、传统归因困局：平台主导下的价值扭曲与能力丧失传统归因体系的核心矛盾，在于平台既当 “运动员” 又当 “裁判” 的利益冲突。数字时代的多触点归因（MTA），本是为解决 “消费链路中谁贡献最大” 的核心问题 —— 消费者可能先在优酷看到广告，后在淘宝完成下单，归因的初衷是公平核算各环节价值。但现实中，淘宝、抖音等平台的归因模型天然偏向自身，将成交功劳尽数揽入怀中，形成 “有私欲的公器”。 这种偏向性直接导致两大恶果：一是企业预算分配失衡，盲目将资源集中于成交渠道，忽视品牌认知、内容种草等前期关键环节；二是企业逐渐丧失独立归因能力，在平台的正强化诱导下，沦为 “平台打工人”，失去对营销本质的判断。 更致命的是，随着搜索引擎等传统流量入口失效，依赖单点数据的传统归因模型已无法适配全域营销场景，部门墙林立的组织架构进一步加剧困局 —— 小红书运营看不到内容对销售的贡献，电商团队忽视前期种草价值，最终陷入 “钱花在哪都不知道” 的营销迷思。 二、AI 赋能：归因从 “触点核算” 到 “三维解码” 的升维AI 技术的爆发，让营销归因实现了从单一触点核算到 “触点 - 内容 - 策略” 三维解码的根本性升维，为企业突破困局提供了核心武器。 （一）触点归因：从 “平台数据茧房” 到 “全域链路穿透”传统触点归因局限于平台内部数据，形成数据孤岛。而 AI 技术能够打破平台壁垒，实现全域消费链路的穿透式追踪。通过多源数据整合、用户 ID 打通等技术，AI 可完整还原消费者从品牌认知、内容互动到最终成交的全路径，精准核算每个触点的真实价值，彻底摆脱 “平台只报喜不报忧” 的数据陷阱。 （二）内容归因：原子化解码与反馈闭环的构建AI 让内容归因从 “模糊感知” 走向 “精准拆解” 成为可能。借助 AI 的内容解码（decoding）能力，可将海量短视频、社交内容拆解为故事脉络、视觉符号、情感节奏、产品呈现方式等原子级要素，如同解析内容的 DNA。再通过用户点击、停留、转化等反馈数据，反向建立 “内容要素 - 用户响应” 的对应关系，精准识别哪些内容元素真正驱动用户决策，让内容创作从 “凭经验” 变为 “靠数据”。 （三）策略归因：AI 模拟与胜率验证的科学决策策略归因是 AI 时代归因的最高维度。借鉴 AI 数字货币交易比赛的逻辑 ——6 个 AI 模型在相同资源条件下，因策略不同产生天壤之别（ChatGPT 追涨杀跌亏 60%，千问单点高倍赚 120%，DeepSeek 组合稳健盈利），营销策略归因同样可通过 AI 进行模拟与验证。AI 能够融合定性与定量数据，通过时序预测、多专家系统等技术，对 “海量内容 vs 精品内容”“头部 KOL vs 尾部 KOC” 等不同策略进行胜率测算，让企业在小规模试错中找到最优战略方向。 三、破局关键：组织先行 + 私器构建，摆脱平台依赖AI 时代的有效归因，绝非单纯的技术应用，而是 “组织变革 + 系统搭建” 的双重革命，核心是让归因从 “平台公器” 回归 “企业私器”。 （一）组织变革：打通 “营销 - 销售” 壁垒是前提归因的落地，首先需要组织架构的支撑。当前企业的部门墙是归因最大障碍，解决方案在于推行 CPO（首席增长官）模式，打通营销与销售的权限，实现 “流量 - 内容 - 转化” 全链路的统一管理。正如实战案例所示，当小红书运营与电商业务由同一团队负责时，才能建立内部专属的归因工具，清晰核算内容种草到电商成交的转化价值，避免 “各说各话” 的内耗。 （二）系统搭建：打造企业专属的归因 “秘密武器”真正有效的归因体系，必须是企业独有的 “私器”。每个行业、品类、产品的目标受众、消费习惯都存在差异，只有企业自身最清楚业务本质。平台提供的归因工具仅能作为参考，企业需结合自身数据库、行业经验与 AI 技术，搭建单向透明的归因系统 —— 既要利用 AI 的高效算力进行大规模数据分析，实现超级高效版的 AB 测试；又要融入企业的知识库与经验沉淀，让归因结果更贴合实际业务场景，彻底摆脱对平台的依赖。 四、核心坚守：技术为器，战略为魂，不丢营销本质在 AI 赋能归因的浪潮中，企业最容易陷入 “技术至上” 的误区。但无论技术如何迭代，营销的核心本质从未改变，归因体系的搭建必须坚守两大核心。 （一）战略定力：拒绝碎片化，锚定品牌核心AI 对内容的原子化拆解，并非导致营销碎片化的理由。企业需保持战略定力，明确品牌的核心定位与价值主张，所有的内容创作、触点布局、策略选择都应围绕品牌核心展开。归因的最终目的，是优化资源配置以强化品牌价值，而非陷入 “数据细节” 迷失方向。 （二）能力根基：AI 是工具，人文与专业不可替代AI 是先进的生产力工具，但无法替代营销的核心能力。优质内容的创意内核、对消费者人性的洞察、品牌建设的长期主义思维，这些都需要企业自身的专业积累。只有将正确的战略、优质的创意、真实的用户数据输入 AI，才能让归因系统发挥价值；反之，脱离了核心能力的 AI 工具，不过是 “无的之矢”。 五、归因革命背后的商业主权回归AI 时代的营销归因革命，本质上是一场商业主权的回归 —— 企业从平台的 “流量附庸”，重新掌握营销决策的主导权。当企业通过组织变革打破壁垒，借助 AI 技术实现三维解码，搭建起专属的归因私器，就能在万亿数字营销范式崩溃的浪潮中，找到确定性的增长路径。 未来，真正的营销强者，必然是那些不被平台数据绑架、不沉迷表层技术，而是以战略为魂、以 AI 为器，将归因融入企业核心竞争力的组织。他们将通过科学的归因体系，让每一分营销投入都产生确定性价值，在 AI 驱动的商业新范式中，构建起不可复制的增长引擎。 Takeaway 1、AI 时代营销归因，核心是打破平台霸权，重掌商业决策权。 2、传统多触点归因已失效，需构建 “触点 - 内容 - 策略” 三维体系。 3、组织变革是归因落地前提，必须打通营销与销售协同壁垒。 4、企业专属归因 “私器”，是 AI 技术 + 自身数据 + 行业经验的融合。 5、内容归因的关键，在于 AI 原子化解码与用户反馈的闭环验证。 6、策略归因可通过 AI 模拟试错，沉淀适配自身的最优营销逻辑。 7、归因不是单纯算效果，而是贯穿全链路的价值管理核心。 8、AI 是归因工具而非目的，品牌本质与用户洞察不可替代。 9、拒绝数据碎片化陷阱，以战略定力锚定品牌核心价值。 10、归因革命的本质，是企业从流量附庸到价值驱动的转型。 思考题 1、企业搭建专属 AI 归因体系，最核心的壁垒是技术、组织还是战略？ 2、如何平衡 AI 内容原子化解码与品牌战略的整体性？ 3、脱离平台数据依赖后，中小企业该如何低成本构建归因能力？

    44 min

  4. 12/27/2025

    EP.89 生成式 AI 重构产业逻辑：模型、算力与应用的全球竞争与中国破局 -《生成》解读 22

    在生成式 AI 掀起全球技术革命的今天，模型、算力与应用工具的迭代速度远超想象，中美两国的技术博弈与产业创新正在重塑全球 AI 格局。 本期播客为《生成：AI生产力重构营销新范式》新书解读第二十二章，我们将跳出技术细节的迷雾，以更具洞察力的视角，拆解 AI 产业的核心逻辑、发展趋势与中国机遇，看看这场变革如何改写企业命运与行业规则。 共谈嘉宾： 谭北平 — 营销科学家 MSAI联合主播 / 秒针营销科学院院长钱峻 — 营销科学家 MSAI 联合主播 / MSAI M360 创+平台创始人SHOWNOTES： 2:22   人工智能模型可分为大语言模型、图像模型、视频模型和垂类模型。 5:09   DeepSeek推理模型在大语言模型基础上学习思维链，成本大量降低。 12:09   人工智能模型供给趋势：成本降低、多模态发展、个性化服务以及智能体化。 14:39   中国芯片虽面临技术限制，但算力基础设施仍在加强。 17:11   应用工具供给极度丰富，从专业生产力工具转向多样化应用。 19:17   生成式AI工具将更智能化和个性化，服务个体需求。 21:18   中美智能模型差距约2%，某些领域中国仅落后半年。 24:17   AI市场呈现百花齐放状态，将持续洗牌但难以形成完全垄断。 一、模型革命：从 "规模制胜" 到 "推理为王"，中国模型实现换道超车（一）模型生态多元化：覆盖全场景的能力矩阵成型人工智能的核心竞争力始于模型，如今的模型体系已告别单一维度的竞争，形成了覆盖多场景的多元化矩阵。从文本处理领域的大语言模型（LLM），到图像识别领域的卷积神经网络模型，再到动态分析场景的视频模型，以及聚焦基因测序、医疗诊断、股票预测等细分赛道的垂类模型，不同类型的模型正成为社会生产的 "基础设施"。 我们熟悉的豆包、文心一言、通义千问等，正是大语言模型的典型代表，而华为盘古则深耕工业场景，快手可灵 AI 聚焦创意生产，垂类模型的专业化发展让 AI 应用更加精准高效。 （二）推理模型横空出世：打破语料与规模的枷锁2025 年，AI 领域最具颠覆性的突破莫过于推理模型的崛起。以中国团队研发的 DeepSeek 为代表，推理模型在大语言模型基础上完成了核心升级 —— 不再局限于海量语料的学习，而是转向思维链与推理过程的训练。这一变革彻底打破了 "规模法则" 的迷信，过去被质疑的 "中文语料仅占全球 5%" 的劣势不复存在，高级思维与推理能力成为模型竞争的核心维度。 更值得关注的是，推理模型带来了成本的指数级下降，其训练与运行成本仅为传统模型的 1/10 甚至更低。如今，微博、腾讯、百度等企业纷纷采用 DeepSeek 作为模型框架，美国多家企业也将服务模型切换为 DeepSeek 和千问，充分印证了中国推理模型的全球竞争力。 数据显示，全球 AI 大模型中美国占 44%，中国占 36%，中美差距已缩小至 2%，在实际应用场景中，中国模型的表现甚至实现了反超 —— 在全球股票与数字币投资模型大赛中，千问与 DeepSeek 跻身前三，而美国主流模型则表现不佳。 （三）开源 VS 闭源：中国模型重构全球竞争规则全球模型竞争的底层逻辑正在发生深刻变化：美国模型逐渐走向闭源垄断，试图通过 "算力资源集中 + API 绑定" 的模式，构建起依赖美国服务器的产业生态；而中国模型坚持开源路线，在全球开源模型榜单中占据前列，以免费、低成本、可部署的优势，赋予每个企业成为独立智能体的可能。 这种差异背后，是中国产业政策对创新的支持，也是中国企业对 "普惠 AI" 的追求，最终形成了 "美国垄断封闭，中国开源开放" 的鲜明格局。 二、算力博弈：能源与芯片的双重破局，中国走出特色发展之路（一）算力核心矛盾转移：能源成为关键竞争要素算力是 AI 运行的 "动力引擎"，而如今算力竞争的核心已从芯片性能转向能源供给。AI 对能源的消耗堪称惊人：ChatGPT 每日耗电量约 50 万千瓦时，相当于 1.7 万个美国家庭的日用电量；谷歌 AI 的年能源消耗堪比爱尔兰整个国家。能源短缺已成为制约全球算力发展的瓶颈，美国约 1/3 的算力卡因电力不足而闲置，而中国正凭借能源优势破解这一难题。 （二）芯片卡脖子下的突围：构建能源 + 算力的协同优势尽管中国在高端芯片领域面临技术限制，但通过战略布局实现了算力基础设施的持续升级。一方面，以华为为代表的企业持续推进芯片技术自主创新，众多独立芯片厂商共同发力，逐步降低对外部芯片的依赖，英伟达在中国的市场份额已逐渐归零；另一方面，中国将算力中心向绿色能源富集区部署，依托风电场、水电站等低成本能源基地，大幅降低电力成本。这种 "能源 + 算力" 的协同策略成效显著，2025 年上半年中国算力采购成本下降 70%，产业链集群效应初步显现。 （三）企业算力选择理性化：中小规模模型成主流过去追求超大参数模型的热潮正在退去，企业对算力的需求变得更加理性。数据显示，规模企业用户更倾向于选择 100 亿 - 200 亿参数的模型，这类模型无需超大型机房，部署成本可控 ——DeepSeek 仅需 8 台显卡服务器即可运行，纯硬件成本约 300 万人民币，完全满足企业实际应用需求。这种理性选择背后，是企业对 "实用算力" 的追求，也推动了算力资源的高效配置。 三、应用工具进化：从生产力工具到生活方式，AI 重构应用生态（一）工具供给百花齐放：从专业级到大众化的全面覆盖AI 应用工具的发展已进入 "井喷期"，供给极度丰富且呈现多元化特征。2024 年 8 月数据显示，仅深圳市完成备案并上线的 AI 大模型就达 190 个，覆盖基础层（芯片、云计算）、技术层（自然语言处理、计算机视觉）、应用层（医疗、金融、教育）全产业链。工具形态也从过去晦涩的专业生产力工具，转向友好、有趣的大众化应用 —— 豆包、千问等工具不仅能帮用户批改作业、进行英文对话，还能提供情感陪伴、宠物照看等服务，AI 工具正从 "工作助手" 转变为 "生活伙伴"。 （二）应用工具四大趋势：智能化、个性化、智能体化、场景化当前 AI 应用工具的发展呈现出清晰的四大趋势：一是成本持续降低，TOKEN 调用成本大幅下降，让更多企业和个人能够使用 AI 工具；二是多模态融合，文本、图像、视频等多种形式的交互成为常态；三是个性化服务，模型能够记录用户需求、推理用户意图，提供定制化解决方案；四是智能体化（Agentic AI），工具不再局限于被动响应，而是能够主动调用资源、反问确认需求、自我检查成效，像 "代理人" 一样完成复杂任务。 更重要的是，AI 工具正与实体经济深度融合：新能源车成为 AI 应用的重要载体，政务领域的招投标管理、质量管理引入 AI 辅助，金融行业的风险规避与预测依赖 AI 模型，医疗领域的智能问诊、法律领域的文书撰写都离不开 AI 工具的支持。场景化应用的深化，让 AI 从技术概念转化为实实在在的生产力。 （三）新入口革命：AI 助理重塑移动互联网格局AI 应用的普及正在催生移动互联网的新入口 —— 人工智能助理将打破 APP 之间的壁垒，重塑流量分发规则。过去，我们需要通过搜索引擎查找信息、通过邮件 APP 发送邮件、通过购物 APP 完成消费；未来，AI 助理将整合这些功能，实现 "一站式" 服务，用户无需切换多个应用，即可通过 AI 完成信息检索、沟通协作、在线消费等一系列操作。这一变革不仅改变了用户习惯，更将为企业营销带来全新的逻辑重构。 四、产业展望：洗牌与机遇并存，中国 AI 市场的未来图景（一）市场格局：百花齐放与持续洗牌并行，垄断难以形成当前中国 AI 市场呈现百花齐放的繁荣景象，文心一言、豆包、通义千问等主流模型与众多垂类模型共同构成了多元化生态。未来，市场洗牌将成为常态，但完全垄断难以实现：一方面，头部企业凭借用户规模和技术积累，可能在通用领域形成相对垄断；另一方面，垂类领域的创新永不停歇，自动驾驶、税务识别、医疗诊断等细分赛道将持续涌现新的玩家。像 Kimi 这样因定位单一而掉队的案例，也将促使企业不断调整战略，适应市场变化。 （二）企业战略：无需自建模型，聚焦场景与智能体构建对于企业而言，AI 时代的技术布局无需 "大而全"，而是要 "专而精"。当前模型供给已极度充分，企业无需盲目自建通用模型，而是应依托外部成熟的模型与算力资源，聚焦自身行业场景，构建专属的垂类应用与智能体。通过微调、工作流程优化等方式，将 AI 工具与业务深度融合，才能在这场变革中抢占先机。 （三）中美竞争：从技术差距到生态博弈，中国优势持续扩大中美 AI 模型的竞争已从单纯的技术差距，转向生态体系的全面博弈。尽管在编程等专业领域美国模型仍有优势，但在应用场景落地、成本控制、开源生态等方面，中国模型已形成显著优势。随着中国模型开源化、低成本、可部署的特点被全球市场认可，以及能源与算力

    28 min

  5. 12/20/2025

    EP.88 从SEO到GEO：AI营销革命，企业如何让AI主动推荐你？ -《生成》解读 21

    当消费者在选购智能冰箱时，第一反应是询问 AI 推荐；当 B 端客户听完你的产品介绍后，转头就去 AI 平台查询企业口碑 —— 我们必须清醒地认识到：营销的核心逻辑已发生根本性颠覆。 本期播客为《生成：AI生产力重构营销新范式》新书解读第二十一章，未来营销的胜负手，在于能否让 AI 主动推荐你。今天，我们就深度拆解这场 “影响 AI 进而影响消费者” 的营销革命。 共谈嘉宾： 谭北平 — 营销科学家 MSAI联合主播 / 秒针营销科学院院长钱峻 — 营销科学家 MSAI 联合主播 / MSAI M360 创+平台创始人SHOWNOTES： 0:49   第21章：通过影响人工智能来影响消费者 2:16   消费者决策外包趋势与AI助手的崛起 4:40   从搜索引擎到AI助手：营销模式的演进 6:04   词元作为企业核心资产的重要性 7:28   创建独特词源的方法与品牌传播策略 8:27   对人工智能营销的关键步骤：GEO与AI盟友建设 9:54   数据驱动内容创作与AI互动优化 11:33  场景化营销与AI心智占领 16:22  SEO跟 GEO 到底有什么差别 18:07  企业尽快布局，通过创造词元、内容生产、场景拓展等方式抢占AI心智。 一、趋势不可逆：消费者决策 “AI 外包” 催生营销新逻辑（一）决策外包：从 “人找信息” 到 “AI 给答案”人工智能的普及正在重塑消费者决策链路。过去，“遇事不决问搜索引擎”，消费者需要自行筛选网站、总结分析；如今，AI 助手完成了 “信息收集 + 思考分析 + 精准推荐” 的全流程闭环。小到影视选择、健康咨询，大到家电采购、企业合作评估，AI 推荐已成为决策关键环节。 这一转变的核心是消费者对 AI 推理能力的深度信赖。生成式 AI 模型展现的强大说服力，让人们愿意将复杂的决策过程 “外包” 给 AI。这种趋势下，营销的目标不再是直接影响人，而是先影响 AI—— 让 AI 成为品牌的 “代言人”，再通过 AI 的推荐触达并说服消费者，“Marketing to AI” 已成为必然选择。 （二）模式演进：从 SEO 到 GEO 的营销代际跃迁营销模式始终跟随流量入口迭代：电视时代催生电视广告，社交媒体时代成就 KOL 营销，而 AI 时代则孕育了 GEO（生成式引擎优化）。与传统 SEO（搜索引擎优化）不同，GEO 的核心是针对 AI 模型的认知逻辑进行优化，实现 “当用户向 AI 提问时，你的品牌能优先被推荐”，这与我们提出的 “对人工智能的营销” 理念高度契合。 二、核心破局点：词元（TOKEN）——AI 时代的品牌核心资产（一）词元的本质：人机沟通的 “通用语言”词元是 TOKEN 的中文译法，意为 “根本之词”，是人类与机器沟通的核心媒介。在 AI 模型的知识体系中，独特的词元是品牌的 “身份识别码”—— 一个易于理解、具有独特性的词元，能让品牌在海量信息中被 AI 精准捕捉，成为推荐优先级选项。 例如，“生成式营销” 这一词元，由复旦大学管理学院与秒针营销科学院联合定义，通过发布权威研究报告，快速被 Kimi 等 AI 模型学习并引用，成为该领域的标准术语。这证明：词元的价值不仅在于 “独特”，更在于 “被 AI 认知和定义”。 （二）词元打造三步法：从创造到占领 提炼差异点：深度分析自身产品与竞品的核心差异，挖掘独特卖点（USP），这是词元创造的基础； 创新具象化：基于卖点创造兼具创新性、易记性、传播性的词元，如 “不惧阳光的美白”“烤制减脂汉堡”“AI 生成决策（AIGD）” 等； 传播与保护：通过官网、权威媒体、广告等多渠道持续传播词元，提升互联网可见度；同时通过商标、专利注册，锁定法律层面的独特性，防范侵权。三、实战方法论：AI 营销的四大关键动作（一）内容创作：以 AI 为第一受众，实现 “数据驱动 + 多元角度”AI 营销的内容创作，与传统 PR 有本质区别：不再是 “一篇内容百次转发”，而是需要数千篇不同角度的优质内容。核心逻辑是： 受众转向：内容的第一服务对象是 AI，需具备理性说服力和知识增量，适配 AI 的学习偏好； 渠道选择：优先布局官网、权威媒介等 AI 易抓取的平台，确保内容对大模型可见； 互动优化：通过与多个 AI 模型频繁互动，洞察其推荐逻辑与排名机制，持续优化内容策略。（二）场景拓展：绑定多元场景，拓宽 AI 推荐边界场景是 AI 推荐的重要触发条件，让品牌与更多高频场景绑定，能显著提升推荐概率。例如： 美妆品牌关联 “情人节礼物” 场景； 食品企业对接 “减肥餐需求”“家常菜制作” 场景； 旅游品牌绑定 “亲子时光”“周末短途游” 场景。场景拓展的核心是 “让 AI 理解品牌的适用场景”，通过内容输出强化品牌与场景的关联度，当用户向 AI 询问相关场景解决方案时，你的品牌就能自然出现。 （三）模型适配：把握大模型差异，无需 “一对一布局”不同 AI 大模型的推荐机制存在差异：一方面，信源偏好不同（如豆包倾向引用头条、抖音内容，百度 AI 侧重百度系内容）；另一方面，AI 更偏好文字资料（视频、图片消耗算力更高，易被忽略）。 但企业无需为每个大模型单独布局团队 —— 核心是抓住 “算法大逻辑一致” 的共性，聚焦词元占领、优质内容输出和场景绑定，即可实现跨模型的有效覆盖。 （四）持续教育：动态优化，占领 AI 心智AI 模型的知识体系持续更新，市场环境也在不断变化，因此 “持续教育 AI” 至关重要。企业需要定期更新内容、强化词元传播、拓展新场景，让 AI 对品牌的认知不断深化。正如占领用户心智需要长期积累，占领 AI 心智同样需要持续投入 —— 这是一个 “教育 - 反馈 - 优化” 的循环过程。 四、趋势与红利：AI 营销的黄金布局期（一）红利现状：一半广告主已入局，增长空间巨大当前，AI 营销正处于红利爆发初期：已有 50% 的广告主在筹备明年的 AI 营销预算，母婴领域中 AI 推荐的影响力已达到小红书的 50%。这意味着，所有企业都站在同一起跑线，谁先布局，谁就能抢占 AI 心智的先发优势。 （二）关键认知：占领 AI 心智比占领用户心智更重要随着消费者决策外包趋势加剧，AI 的推荐直接决定品牌的曝光与转化。未来，“AI 是否推荐你” 将成为影响生意规模的核心因素，占领 AI 心智与占领用户心智同等重要，甚至更为关键 —— 因为 AI 已成为连接品牌与消费者的核心枢纽。 AI 营销的探索之路刚刚起步，除了词元建设、内容创作、场景拓展、持续教育，你还有什么办法让 AI 更自信地推荐你的品牌？当 AI 成为不可逆转的流量入口，营销的本质已从 “影响人” 升级为 “影响 AI + 影响人” 的双轮驱动。抓住 AI 营销的红利，关键在于快速行动、持续创新。正如我们在书中所言：“所有的经验都是新的积累，所有的行动都是新的探索”，愿我们共同把握这一时代机遇，让人工智能成为品牌增长的最强盟友！ Takeaway  1、AI 已成为移动互联网新入口，营销核心转向 “影响 AI 进而影响人”。 2、消费者决策外包成不可逆趋势，AI 推荐成为决策关键参考。 3、词元是人机沟通的核心语言，更是 AI 时代企业核心资产。 4、独特词元需结合产品差异点创造，且需权威背书与持续传播。 5、GEO 是 SEO 的升级，核心是 AI 认知逻辑优化而非单纯词匹配。 6、AI 营销内容需以 AI 为第一受众，追求多元角度与理性说服力。 7、场景化绑定能拓宽 AI 推荐边界，是增长重要突破口。 8、无需为单个大模型单独布局，聚焦共性逻辑即可跨平台覆盖。 9、AI 营销红利处于爆发初期，先发者将占据核心竞争优势。 10、占领 AI 心智与用户心智同等重要，甚至优先级更高。 思考点 1、如何让 AI 更精准且自信地推荐自身，核心突破口是什么？ 2、除词元、内容、场景外，还有哪些关键动作能抢占 AI 心智？ 3、面对不同大模型的信源偏好差异，企业该如何高效适配？

    23 min

  6. 12/13/2025

    EP.87 成本骤降+智能体崛起：AI三大核心变革重塑商业生态 -《生成》解读 20

    在生成式 AI 引发全球产业变革的当下，模型、算力与应用工具，这三大板块不仅是技术创新的核心战场，更是中美竞争的关键赛道。 本期播客为《生成：AI生产力重构营销新范式》新书解读第二十章，带大家看透 AI 技术的底层逻辑与未来走向。 共谈嘉宾： 谭北平 — 营销科学家 MSAI联合主播 / 秒针营销科学院院长钱峻 — 营销科学家 MSAI 联合主播 / MSAI M360 创+平台创始人SHOWNOTES： 0:49   第20章技术层面模型算力和应用工具 2:18   算力模型包括大语言模型，图像模型，视频模型以及很多垂类模型。 4:35   DeepSeek它在大语言模型基础之上学习了思维链。 7:09   美国市场模型全球化，而中国市场模型以DeepSeek和千问为主 12:51  AI三大趋势：成本的降低、多模态和个性化。 15:05  AI算力的背后，能源的需求反而是最重要的一件事情。 17:29  AI应用工具由偏生产力工工具变成了一个对话机器人的工具。 21:30  中国的模型跟美国比的优势跟劣势。 24:26  AI从某些层面上的垄断也是会存在的，但不断有新产品出现。 一、模型供给：从 "规模制胜" 到 "推理为王" 的范式转移模型是 AI 产业的基石，但其发展逻辑已发生根本性颠覆。过去行业奉为圭臬的 "规模法则"—— 即模型性能依赖海量语料与算力投入 —— 正在被中国创新打破。 （一）模型分类：从通用到垂类的全场景覆盖从应用场景出发，AI 模型已形成四大核心品类，全面渗透产业与生活： 大语言模型（LLM）：以 ChatGPT、文心一言、豆包等为代表，深耕文本生成、问答对话等领域，是自然语言处理技术的核心载体； 图像与视频模型：前者聚焦图像识别、分类与转化，后者拓展至动态维度，二者共同构成多模态模型的基础； 垂类模型：深耕细分领域，从基因序列分析、股票预测到医疗诊断、围棋博弈，实现技术与行业需求的精准匹配。（二）中国突破：推理模型改写全球竞争规则2025 年初中国团队推出的 DeepSeek，标志着模型竞争进入 "推理时代"。与传统大语言模型不同，DeepSeek 在掌握语言能力后，核心学习 "思维链与推理过程"，带来两大革命性改变： 成本优势：训练与运行成本仅为传统模型的 1/10 甚至更低，300 万人民币的硬件投入即可部署 8 台显卡服务器支持其运行； 生态渗透：已被微博、腾讯、百度等企业采用，成为全球最受关注的开源大模型，推动全球大模型集体向推理方向转型。（三）中美格局：开源对闭源的战略分野当前全球大模型市场呈现 "中美双雄" 格局：美国占比 44%，中国占比 36%，但发展路径截然不同： 美国模型：以 GPT 系列、Gemini 等为代表，逐渐走向闭源，试图通过 "API 脐带" 模式垄断算力与资源； 中国模型：文心一言、通义千问、豆包、DeepSeek 等十大主流模型坚持开源策略，在全球开源榜单占据前列，让企业拥有成为独立智能体的可能。二、三大核心趋势：成本、多模态与智能体化引领未来AI 模型供给侧的进化，已形成三大不可逆转的趋势，深刻改变技术应用形态： 趋势一：成本大幅下降，降低产业应用门槛过去一两年间，模型调用的 TOKEN 成本显著降低，叠加中国算力成本上半年 70% 的降幅，让中小企业乃至个人都能享受到 AI 技术红利，为产业规模化应用奠定基础。 趋势二：多模态融合，打破信息交互边界单一文本、图像或视频的处理模式已无法满足需求，多模态融合成为必然。快手可灵 AI 在视频创作领域的强势表现，印证了多模态技术在创意生产中的巨大潜力。 趋势三：智能体化，从 "问答工具" 到 "全能代理人"智能体（Agentic AI）的崛起，让大模型突破问答局限，具备指挥其他模型与工具的能力 —— 自主订航班、处理股票交易、主动揣测用户意图并校验工作成效，成为重塑产业生态的核心力量。 三、算力供给：能源优势破解 "芯片卡脖子" 困局算力是 AI 发展的 "发动机"，而中国正凭借独特的战略布局，在中美算力竞争中实现破局。 （一）核心矛盾：能源成为算力竞争的关键变量AI 算力的能源消耗极为惊人：ChatGPT 每日耗电量约 50 万千瓦时，相当于 1.7 万个美国家庭日用电量；谷歌 AI 年能耗堪比爱尔兰全国。这导致美国约 1/3 算力卡因电力不足而闲置，而中国则将能源优势转化为竞争胜势。 （二）中国战略：能源 + 国产芯片的双重突破面对高端芯片 "卡脖子" 困境，中国采取 "两条腿走路" 策略： 能源布局：将算力中心部署在风电场、水电站等绿色能源富集区域，以低成本电力降低算力消耗； 芯片替代：以华为为代表的国产芯片崛起，推动英伟达在中国市场份额逐渐归零，形成 "算力 - 应用 - 场景" 的产业链集群效应。四、应用工具：从 "生产力" 到 "生活化" 的全面爆发AI 应用工具的进化，已从专业领域走向大众生活，呈现 "百花齐放" 的繁荣景象，2024 年 8 月深圳备案上线的 AI 大模型就达 190 个。 （一）消费端：工具生活化、娱乐化转型豆包、千问等产品不再局限于工作学习辅助，而是成为帮孩子批改作业、英文对话、宠物照看、情感陪伴的日常工具，以友好易用的形态融入生活场景。 （二）产业端：全行业深度渗透，推动产业升级AI 应用已覆盖金融、政务、教育、制造等各大领域：教育行业从基础教育到高等教育全面拥抱 AI；政务领域实现招投标管理、政务问答智能升级；新能源车成为 AI 落地的重要载体，华为自动驾驶技术已处于行业领先地位。 （三）新入口革命：AI 助手重塑流量格局人工智能助理正成为移动互联网新入口，打破 APP 之间的壁垒。用户不再依赖搜索引擎，而是通过 AI 直接搜索信息、发送邮件、购物消费，重塑流量分发规则，为企业营销带来根本性变革。 五、中美模型深度对比：优势、劣势与竞争本质关于中美模型的差距，"落后五年" 或 "差距 2%" 的论断均不客观，二者已形成差异化竞争格局： （一）美国模型优势：专业领域深耕在编程（如 Web CODING）、蛋白质构型（如 AlphaFold 2）等专业领域，美国模型因长期专注投入仍保持领先，核心是专业领域的技术积累优势。 （二）中国模型优势：场景与生态领先中国模型在生活化应用、行业场景落地等方面已实现超越：千问与 DeepSeek 在全球股票与数字币投资实战比赛中跻身前三，而美国模型则表现不佳，印证了中国模型在推理与场景适配能力上的优势。 （三）竞争本质：独立智能体对垄断生态的博弈美国模型的闭源策略，本质是试图垄断算力与资源，让企业和个人失去独立思考能力；而中国开源模型的普及，打破了这种垄断，让每个主体都能构建自己的智能体，这是中国对全球 AI 生态的核心贡献。 六、行业展望：洗牌与创新并存，细分领域迎来黄金期对于 AI 行业的未来，"洗牌" 与 "百花齐放" 将长期并存，行业格局呈现两大特征： （一）垄断难成，相对优势决定生存美国市场倾向于形成全面垄断，但中国市场因应用场景丰富、需求多元，难以出现绝对垄断。像 Kimi 因定位偏生产力工具，在生活化工具竞争中掉队，但细分领域的相对垄断仍有可能 —— 谁能精准匹配用户需求，谁就能占据优势。 （二）垂类创新，成为新的增长引擎自动驾驶、税务识别、交通管理、医疗诊断等垂类领域，将涌现大量创新模型。企业无需自建全栈模型，依托外部开源模型与算力，搭建适配自身流程的智能体应用，成为最高效的发展路径。 技术重构产业，中国 AI 迎来黄金时代AI 技术的发展已进入 "模型 - 算力 - 工具" 协同进化的新阶段，中国凭借推理模型的技术突破、能源与芯片的战略布局、开源生态的开放优势，已在全球竞争中占据重要地位。从企业到个人，从产业到生活，AI 技术的渗透正在重塑一切，而人工智能助理作为新入口的崛起，更将引发营销模式的根本性变革。 Takeaway 1、AI 模型已从规模竞争转向推理与场景适配的核心赛道 2、推理模型崛起，让语料优势不再是 AI 竞争的关键因素 3、中美主导全球 AI 模型市场，呈现开源对闭源的战略分野 4、成本降低、多模态融合、智能体化是 AI 三大核心趋势 5、能源成为算力竞争关键，中国以能源优势破解芯片困局 6、国产算力成本大幅下降，形成完整产业链集群效应 7、AI 应用工具从生产力属性转向生活化、娱乐化全面渗透 8、人工智能助理将成为移动互联网新入口，重塑流量格局 9、中美 AI 模型各有侧重，专业领域与场景落地形成差异化竞争 10、AI 行业洗牌持续，绝对垄断难成，垂类创新是重要增长点 思考点 1、AI 模型从规模竞争转向推理竞争，企业应如何调整技术布局？ 2、能源成为算力核心竞争力，中国 AI 产业如何持续放大这一优势？ 3、智能体成为新入口，将给企业营销带来哪些根本性变革？

    28 min

  7. 12/06/2025

    EP.86 全员AI营销时代来临：企业如何通过组织进化 把技术红利转化为增长实效？ -《生成》解读 19

    在人人都谈论 AI 的时代，把技术用在表面功夫上只会陷入同质化竞争；而将 AI 嵌入流程优化、组织协同、能力升级等 “看不见” 的环节，才能构建真正的核心竞争力。 生成式营销的终极价值，从来不是替代人类劳动，而是突破人类能力的固有边界。本期播客为《生成：AI生产力重构营销新范式》新书解读第十九章，当生成式 AI 从概念走向实践，如何通过清晰战略让深层次营销落地，真正突破企业能力边界？ 共谈嘉宾： 谭北平 — 营销科学家 MSAI联合主播 / 秒针营销科学院院长钱峻 — 营销科学家 MSAI 联合主播 / MSAI M360 创+平台创始人SHOWNOTES： 1:11 AI的核心价值在于突破人类能力边界，而非简单替代人力。 2:21 第19章，叫战略层面推动深层次营销落地的思路与举措。 3:54 第一部分叫做赋能营销业务，降本增效是对于生产力提升的简单应用。 7:57 大型企业的典型的战略叫做中台驱动的深层次营销。 10:00 深层次营销的三个原则：可行性原则、必要性原则、见效性原则。 12:15 第三步，快速迭代，用探索成功的火花激励前行。 13:01 第四步，扩大智能应用的范围，制定长期计划。 14:15 第五步，培育全员的深层次营销能力。 15:51 小企业四步走战略：全员使用AI、共享方法、实现智能转型、推动组织进化。 21:54 深层次营销实施中的常见阻力与应对思考。 22:58 AI如何突破个体与组织的能力边界。 24:21 企业规模界定与中台建设成本分析。 25:59 AI落地见效最快的典型场景与全员营销案例。 一、认知先行：生成式营销是 “重要且紧急” 的必答题 在今天，拥抱生成式 AI 早已不是 “可选项”，而是企业生存发展的 “必答题”。IBM 商业价值研究院对全球近 6000 名 CEO 的调研显示，74% 的高管认为生成式 AI 将在 2024-2027 年全面推广，而犹豫不决的企业将彻底丧失领先优势。其核心价值远不止 “降本增效”，而是构建多维度竞争壁垒： （一）从 “降本” 到 “增值”：四大核心价值维度 极致客户体验创造：摆脱 “用新技术干老活” 的误区，通过 AI 迭代新产品、设计新服务，实现从 “满足需求” 到 “引领需求” 的跨越； 全员营销生态激活：AI 赋能让每个员工成为 “超级员工”，无论是前线服务还是后端支持，都能在工作场景中自然融入营销动作； 潜在商机精准挖掘：借助 AI 处理海量数据的能力，捕捉隐藏市场机会，优化决策链路，让增长更具确定性； 长期可持续发展支撑：通过构建智能知识库、完善品牌治理、强化企业责任，为全球化布局与长期增长奠定基础。（二）关键共识：人才是 AI 战略的核心，而非技术值得注意的是，90% 的 CEO 认为高管团队将共同决定 AI 应用态度，而领导力等核心能力永远无法被自动化替代。这意味着，生成式营销的落地本质是 “变革管理”—— 技术只是工具，只有将人才置于战略核心，才能放大组织优势，规避转型风险。 二、分层破局：大型企业与中小企业的差异化战略路径生成式营销没有 “一刀切” 的方案，企业需根据自身资源禀赋选择适配路径。核心界定标准并非员工数量或营收规模，而是是否具备专职数字化部门—— 这是决定战略选择的关键前提。 （一）大型企业：中台驱动的 “深度转型五步法”对于拥有数字化部门、资源充足的大型企业，中台驱动战略是实现规模化、系统化 AI 应用的最优解。其核心是将技术底座、数据积累、战略指挥集中于独立中台，避免重复建设，具体分为五步： 建中台：统一思想，凝聚协同合力：设立专门中台部门，通过内部 AI 体验培训、案例学习，推动业务与技术部门共创，梳理流程、生成原型，形成可落地的营销机会地图； 选场景：三大原则筛选高价值突破点：AI 与营销的结合场景已超 90 个，需按 “可行性（投入少、易实施）、必要性（企业独有需求）、见效性（效果快速可衡量）” 原则精准选择。如今 DeepSeek、豆包等模型崛起，私有化部署成本降低，可行性边界持续拓宽； 快迭代：培育新岗位，激发创新活力：重构 “AI + 智能体” 转型路径，设立智能体架构师、提示词培训师等新岗位，通过激励机制发挥其引领作用，带动流程全面迁移； 扩范围：构建全场景智能体矩阵：将成功场景经验复制到全业务链，形成覆盖全渠道、全用户旅程的智能体矩阵。如肯德基、绝味鸭脖已落地点餐、店长决策、知识分享等多场景智能体； 强赋能：全员培训巩固转型成果：通过线下培训、技能大赛、AI 导师赋能等方式，推动员工理念与技能升级，让生成式营销能力成为全员标配。（二）中小企业：普惠型 “四步走落地策略”对于缺乏专职数字化部门、资源有限的中小企业，无需追求复杂中台，可通过 “轻量部署、快速见效” 的四步走战略，低成本享受 AI 红利： 全员使用：工具普惠，制度保障：为员工提供易用的 AI 工具（直接账号或套壳工具），以制度要求全员必用，同时设置安全保密规范，少量投入即可实现效率数倍提升； 新质共享：沉淀方法，重构日常工作：收集员工使用 AI 解决问题的路径与数据，重点拆解会议纪要、文案撰写等高频日常工作，积累企业专属高效工作模式； 智能转型：场景私有化，适配专属需求：无需自建模型，通过优化工作流、搭建智能体与知识库，将通用大模型与企业个性化数据结合，形成专属解决方案； 组织进化：持续迭代，拓展应用边界：将 AI 嵌入核心工作流，建立效果反馈机制，配合组织变革拓展应用领域。如媒体企业通过 AI 完成初稿撰写，人类聚焦内容优化，重塑生产流程。三、场景落地：快速见效的核心突破点与案例参考（一）三大速效场景，优先突破 广告投流优化：对广告投入大的企业，AI 可快速优化内容与投放策略，直接提升转化效率； 客服与私域管理：在呼叫中心、投诉处理等人力密集环节应用 AI，显著降低人力成本，提升响应速度； 重复性文案工作：如会议纪要、客户回访总结、邮件撰写等，AI 可快速产出基础版本，人类聚焦核心优化。（二）全员营销典型案例 服务型企业：美容院通过 AI 赋能销售、客服、服务人员，在客户关怀、邀约、流程管理中提升效率，同时借助员工朋友圈、小红书真实分享扩大传播； 科技企业：小米、华为各部门高管主动发声，将个人影响力与企业品牌传播结合，形成全员营销生态。四、破阻前行：四大核心阻力的应对方案生成式营销的落地必然面临变革阻力，关键在于精准施策、逐个突破： （一）阻力一：员工不愿学习使用应对策略：简化工具操作，通过 “AI 导师” 降低学习门槛，直观展示工具带来的效率提升，让员工切身感受价值。 （二）阻力二：员工独享工具优势，不愿分享应对策略：建立知识共享机制，将 AI 应用成果与绩效考核挂钩，营造 “一人进步、全员受益” 的共享氛围。 （三）阻力三：流程固化，部门墙阻碍变革应对策略：从易突破的小场景入手，以成功案例打破部门壁垒，通过跨部门协同项目推动流程重构。 （四）阻力四：高层急于求成，削减预算应对策略：优先选择见效快的场景开展 POC 试点，用 “小成功” 证明价值，争取持续投入，再逐步扩大应用范围。 五、生成式营销的本质是组织能力的进化生成式 AI 带来的不仅是技术工具的革新，更是营销逻辑与组织模式的重构。大型企业通过中台驱动实现深度转型，中小企业通过普惠策略快速破局，核心都是围绕 “突破边界”—— 突破个体能力边界，让员工更高效；突破组织运作边界，让企业更敏捷；突破增长天花板，让发展更可持续。 在这场变革中，犹豫就意味着落后。无论是大型企业还是中小企业，唯有找准自身定位，选对战略路径，直面转型阻力，才能在生成式营销的浪潮中抢占先机，决胜未来。 Takeaway 1、显性 AI 应用易内卷，隐性场景落地才是竞争力核心 2、生成式营销核心是突破能力边界，而非替代人力 3、拥抱生成式 AI 是企业重要且紧急的业务必需 4、人才是生成式 AI 战略核心，而非单纯依赖技术 5、大企业适配中台驱动战略，中小企业宜走普惠路线 6、场景选择需遵循可行、必要、见效三大原则 7、全员参与 + 工具赋能是 AI 营销落地的基础前提 8、重复劳动场景是 AI 应用见效最快的突破口 9、生成式营销落地的关键是组织流程与能力进化 10、小场景试点验证价值，是破解转型阻力的有效路径 思考点 1、企业如何根据自身条件，在中台驱动与普惠策略中精准选择生成式营销路径？ 2、面对员工抵触、流程固化等阻力，如何快速落地生成式营销并见实效？ 3、生成式营销落地场景需遵循三大原则，如何平衡短期见效与长期能力建设？

    30 min

  8. 11/29/2025

    EP.85 AI改写产品创新规则 别再“拍脑袋”搞创新！这套全流程范式企业必看 -《生成》解读 18

    当下商业环境中，营销已突破 “营” 与 “销” 的传统边界，与产品创新深度绑定，成为企业增长的核心引擎，而人工智能正以不可逆转的趋势，重塑营销创新的全流程。 本期播客为《生成：AI生产力重构营销新范式》新书解读第十八章，深入剖析 AI 如何打破产品创新的固有壁垒，构建从需求洞察到落地转化的全新范式。 共谈嘉宾： 谭北平 — 营销科学家 MSAI联合主播 / 秒针营销科学院院长钱峻 — 营销科学家 MSAI 联合主播 / MSAI M360 创+平台创始人SHOWNOTES： 0:42   第十八章：AI在营销创新中的作用 2:24   消费者需求升级与小众消费崛起 6:08   定制消费趋势与个性化生产 9:48   需求引领生产的先进模式 13:17  构建企业级创新协作系统 14:00  AI加速产品创新：快人一步与敏捷迭代 17:33  AI在创新中的多重能力与智能体构建 22:50  大数据赋能与AI赋能的本质区别 一、消费需求迭代：小众与定制成创新核心驱动力市场竞争的本质是对消费者需求的精准响应，而当前消费者需求已从 “功能满足” 全面升级为 “个性化价值实现”，这一转变直接催生两大关键趋势，倒逼企业重构创新逻辑。 （一）小众消费崛起：打破同质化，重塑产品差异化在标准化产品陷入低价竞争泥潭的当下，“消费升级” 的核心落点在于小众消费。消费者不再满足于大众化商品，转而追求能彰显个人品位、契合价值观的独特产品 —— 这要求企业跳出规模化生产思维，以 “差异化” 为创新导向。 典型案例可见非遗文化的 AI 赋能：面临市场萎缩、传承困境的西湖绸伞，通过 AIGC 技术设计特色图案，结合喷绘工艺推出 “四季花”“江湖” 系列产品，既保留传统手工艺的文化内核与艺术魅力，又以现代审美吸引年轻群体；百度文心大模型与苏州丝绸博物馆合作打造的 AI 创作模型，更让用户在虚拟空间沉浸式体验古法锻造，共创数字纹样，让传统文化以 “可感知、可参与” 的方式焕发生机。 （二）定制消费流行：从 “被动接受” 到 “主动共创”如果说小众消费是 “供给侧差异化”，定制消费则是 “需求侧主导”—— 消费者从产品使用者转变为设计参与者，要求企业以 “柔性生产” 满足个性化需求。而 AI 技术的突破，让 “小批量定制” 从成本难题变为竞争优势。 海尔推出的三桶滚筒洗衣机，正是精准捕捉 “内衣、袜子、婴儿衣物分开洗涤” 的痛点；联想与百度的合作更将定制化推向极致：消费者仅需通过口述或文字描述需求，AI 即可生成个性化图案，应用于电脑外观定制，既提升产品附加值，又不延长交货周期。此外，AI 生成 3D 定制玩具、个性化礼品设计等模式，已成为行业创新的新标杆。 二、创新流程重构：AI 打造 “从机会到落地” 的科学闭环过去，企业产品创新多依赖 “企业家拍脑袋”，流程模糊、风险高企；如今，AI 将创新转化为可拆解、可验证的科学流程，形成四大核心环节的闭环运作。 第一步：智能机会识别 —— 用数据替代经验，精准锁定市场缺口创新的前提是找对方向，AI 通过大数据分析工具，整合行业趋势、消费者行为、竞争对手动态等多维度数据，结合行业报告与专家意见，挖掘潜在市场机会。区别于传统调研的 “样本有限、结论滞后”，AI 能实时处理海量信息，快速评估机会的可行性、风险与商业价值，让创新从 “盲目试错” 变为 “精准出击”。 第二步：虚拟设计与仿真测试 —— 降本增效，规避创新风险传统创新中，“生产原型 - 市场测试” 的模式成本高、周期长，且存在泄密隐患。AI 通过 “虚拟设计 + 仿真测试” 彻底解决这一问题：一方面，AI 可快速将创新概念具象化为产品功能、外观、包装方案；另一方面，通过构建仿真市场与虚拟消费者，模拟产品上市后的反馈，提前优化不足 —— 既提升创新成功率，又将测试成本降低 50% 以上。 第三步：需求引领生产 —— 以 “需定产”，颠覆传统供应链逻辑比 “测试优化” 更先进的是 “需求前置” 模式，以快时尚品牌希音为代表：企业先通过 AI 参与产品设计并上线，根据消费者的购物车行为、订单数据判断真实需求，再将需求反馈给后端工厂精准生产，实现 “零库存、高匹配” 的供需平衡。目前，这种模式已延伸至玩具、汽车等领域，成为供应链效率革命的核心方向。 最终目标：构建企业级创新协作系统 —— 让创新成为组织能力单一环节的优化不足以形成竞争壁垒，企业的终极目标是搭建完整的创新协作系统：通过 AI 实现创新概念的筛选与评估，建立知识管理库，让组织内每个成员都能便捷获取数据、案例与工具，将 “个人创新” 转化为 “组织可持续创新”，彻底摆脱对个别人才的依赖。 三、AI 的核心价值：“快人一步” 与 “敏捷迭代” 双轮驱动在产品创新中，AI 的竞争力集中体现为两大能力 ——“快人一步” 抢占市场先机，“敏捷迭代” 优化产品体验，二者共同构成企业的创新护城河。 （一）快人一步：从 “需求洞察” 到 “产品落地” 的效率革命市场竞争的关键是 “时间差”，AI 能将传统创新周期压缩 50% 以上。某食品品牌通过 AI 创新概念挖掘平台，快速锁定 Z 时代与女性消费者对 “健康零食” 的需求，确定 “牛油果酸奶” 为新品方向，随后 AI 同步完成包装设计、口味研发与价格制定 —— 最终，产品研发周期缩短一半，上市一个月内社交媒体声量翻倍。这背后是 AI 在数据分析、概念生成、设计落地等环节的全流程赋能，彻底打破 “调研 - 设计 - 测试” 的冗长链条。 （二）敏捷迭代：以 “用户反馈” 为核心的优化闭环产品的成功不是 “一次性落地”，而是 “持续优化”，AI 通过构建反馈闭环，让迭代更高效。食品研究实验室 “食研室” 从 “改造童年零食” 的理念出发，利用 ChatGPT 扮演营养专家、产品经理等角色，通过精准提问挖掘麦丽素的创新点，再借助 Midjourney 生成包装设计 —— 仅用两天就完成了传统模式下数周的工作，效率提升 50% 以上。这种 “快速设计 - 快速验证 - 快速优化” 的模式，让产品能实时响应市场变化，持续贴近用户需求。 四、关键认知澄清：AI 赋能与大数据赋能的本质差异很多企业混淆了 “大数据” 与 “AI” 的价值，实则二者存在本质区别，且缺一不可： 大数据赋能：核心是 “信息收集与呈现”，通过 BI 工具将数据转化为报表，但需人工解读分析，本质是 “辅助决策”； AI 赋能：核心是 “信息挖掘与行动”，不仅能自动分析数据背后的需求与趋势，还能生成具体的产品方案、设计图、营销计划，本质是 “替代部分人工决策，提供可落地的解决方案”。简单来说，大数据是 AI 的 “养分”，AI 是激活大数据价值的 “引擎”—— 没有 AI，大数据只是 “沉睡的信息”；没有大数据，AI 则是 “无米之炊”。 五、企业实践建议：选 AI 不如建 “AI 工作流”，这些行业优先落地（一）选 AI 的核心：不追 “最好模型”，而建 “最优流程”当前开源与闭源 AI 模型的差异已大幅缩小，企业无需纠结 “选哪个模型”，而应聚焦 “如何将不同 AI 组合成工作流”：赋予不同 AI 模型 “数据分析师”“设计师”“测试员” 等角色，通过流程串联形成协同效应。这如同企业管理 —— 优秀人才重要，但完善的制度才能让人才发挥最大价值。 （二）优先落地行业：快消、个性化品类已见成效从实践来看，AI 在两类行业的创新渗透率最高： 快消品行业：产品迭代快、需求变化大，AI 能快速响应 “口味、包装、营销” 的创新需求； 个性化品类：礼品、玩具、定制家电等领域，AI 可高效满足 “一人一方案” 的定制需求，从设计到生产全流程降本增效。对于这些行业的企业而言，AI 已不是 “可选工具”，而是 “生存必需”—— 不拥抱 AI，就会在创新效率上落后于竞争对手。 AI 正在重构产品创新的底层逻辑：从需求洞察的 “精准化”，到设计落地的 “高效化”，再到市场验证的 “低成本化”，AI 让创新从 “偶然成功” 变为 “必然结果”。未来，企业的竞争不再是 “产品本身的竞争”，而是 “AI 创新能力的竞争”。 Takeaway  1、当下营销已与产品创新深度绑定，AI 是重塑营销创新全流程的核心力量。 2、消费者需求从 “功能满足” 升级为 “个性化价值实现”，小众与定制消费成创新关键导向。 3、小众消费要求企业跳出规模化思维，以差异化挖掘文化或独特价值，打破同质化竞争。 4、定制消费让消费者从使用者变设计参与者，AI 技术让小批量定制从成本难题转为竞争优势。 5、AI 将传统 “拍脑袋” 式创新，转化为 “机会识别 - 虚拟设计 - 仿真测试 - 需求生产” 的科学闭环。 6、AI 驱动创新的核心价值是 “快人一步”（压缩研发周期）与 “敏捷迭代”（构建优化闭环）。 7、大数据是 AI 的 “养分”，AI 是激活数据价值

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MSAI(Marketing Science∞ Arts Innovation)营销科学∞艺术创新平台的播客，由M360 MSAI &创+平台创始人钱峻及营销科学家谭北平联合主播。MSAI,推进企业营销科学一艺术战略体系化建设，从中国到全球，助力企业增强营销科学体系，夯实营销艺术体系，创建营销科学∞艺术融合创新开放平台，推动营销创新、品牌焕新及多元可持续商业增长。MSAl将营销科学∞艺术创新融合，突破了传统营销的桎梏，为企业带来了一种全新的营销模式和增长路径及战略体系化的建设。MSAI营销科学∞艺术播客将围绕体系内的108议题及36个项目.欢迎您关注和收听MSAI(Marketing Science∞Arts Innovation)营销科学∞艺术创新，用科技与艺术的力量，推动商业持续增长!

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    钱钱品牌局
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    2024 - 2026
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    MSAI营销科学∞艺术

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