SparkXGlobal联合创始人Tony Wang：AI深入电商营销人机协同为解决问题关键

作者：王浩然文章来源：亿邦动力

2024-08-26 15:56

作者：王浩然文章来源：亿邦动力

2024-08-26 15:56

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AI在电商营销中快速增长，人机协同成为关键解决方案。

1. AI工具数量达14000个，同比增长28%，生成式AI在市场营销使用度最高达34%。

2. 78%的营销人员预计未来3年1/4任务可交AI高效完成，88%将加大AI使用，但62%仍需人工介入。

3. AI六大应用方向包括超级个性化、预测分析、广告实时优化、多渠道营销、情感分析反馈和创意内容生成，覆盖日常营销全链条。

4. 挑战如用户犹豫、缺乏信任和数据安全，通过人机协同的AI Copilot模式解决，案例包括特斯拉FSD和Xmars的实践。

5. 效果数据：使用AI优化的客户数量同比增12.4倍，AI开启率超80%的客户增8.5倍，AI优化效率是手动13.3倍。

6. 核心观点：人不会被AI替代，AI应为人所用，提升效率和创造力。

AI深刻影响品牌营销策略和用户洞察。

1. 品牌营销：超级个性化结合品牌数据，提供定制化客户体验；情感分析反馈深入理解用户偏好，指导产品研发。

2. 消费趋势：预测分析利用大数据预测市场动向，78%营销人员认可AI处理任务的增长潜力；生成式AI使用度34%，支持内容策略和个性化营销。

3. 用户行为观察：多渠道营销整合平台数据如亚马逊和独立站，实现自动化联动；创意内容生成提升内容质量和效率。

4. 人机协同如AI Copilot确保策略制定和创意融合，案例中Xmars优化广告投放，提升品牌响应速度。

5. 数据安全挑战需通过人工监督规避，AI成本下降50%使技术更可及。

AI提供增长机会和风险管控启示。

1. 增长市场：AI在广告实时优化自动化节省时间，多渠道营销支持平台数据整合；使用AI客户数量增12.4倍，优化效率达手动13.3倍。

2. 机会提示：生成式AI使用度34%，可处理1/4任务高效化；最新商业模式如AI Copilot在Xmars案例中实现竞价、预算优化和人机协同。

3. 风险提示：数据安全问题需人工监督；62%用户反映AI仍需人工介入，避免盲目依赖。

4. 事件应对：人机协同解决犹豫和信任不足，可学习点包括策略制定和监控优化。

5. 合作方式：采用Xmars等工具，支持评价AI动作；数据显示AI开启率客户增8.5倍，提升运营精准度。

AI启示数字化推进和产品设计机会。

1. 产品设计需求：预测分析利用大数据预测产品表现和市场趋势，指导生产计划；创意内容生成可能激发设计灵感。

2. 商业机会：AI成本下降50%，普及加快；企业AI使用率从55%升至72%，在多个业务模块应用，如Martech领域。

3. 数字化启示：AI工具增长28%，覆盖自动化数据报告；人机协同如案例中监督优化，确保技术可控。

4. 效率提升：案例显示AI优化动作大幅增加，工厂可借鉴提升生产流程。

5. 风险规避：关注数据安全，人介入确保道德标准。

行业趋势突显新技术和客户痛点解决方案。

1. 行业趋势：AI工具达14000个，增长28%；生成式AI使用度34%，78%营销人员预期AI任务处理增长。

2. 新技术：AI Copilot模式实现人机协同，应用于竞价优化、定向优化等；Xmars案例展示可解释看板功能提升透明度。

3. 客户痛点：用户犹豫、缺乏信任和数据安全是主要问题。

4. 解决方案：人机协同如策略制定、数据解读和监督优化；案例中AI优化效率提升13.3倍，解决黑盒疑虑。

5. 数据支持：AI开启率客户增8.5倍，证明方案有效性；服务商可开发个性化助手。

平台需求指向优化工具和人机协同管理。

1. 平台需求：多渠道营销需整合数据如亚马逊和独立站，实现自动化；AI在广告实时优化自动化投放。

2. 最新做法：AI Copilot在Xmars案例中设置四大行动空间包括竞价、预算优化，支持人工干预；可解释看板功能让决策透明。

3. 招商启示：使用AI客户增长12.4倍，吸引更多卖家；AI开启率超80%客户增8.5倍。

4. 运营管理：人机协同需人工监督策略和道德标准；平台如Xmars支持评价AI动作。

5. 风向规避：数据安全挑战通过人介入解决；案例显示优化效率高，但需避免盲目自动化。

产业新动向揭示新问题和商业模式启示。

1. 新动向：AI工具增长28%至14000个，企业使用率从55%升至72%；生成式AI在营销使用度34%。

2. 新问题：AI信任不足、数据安全和策略不确定性需解决；62%用户反映仍需人工介入。

3. 政策法规启示：人机协同强调监督优化，隐含需建立道德和法规标准；数据安全挑战提示监管需求。

4. 商业模式：AI Copilot作为合作模式，如Xmars SaaS服务，实现人共同工作；案例中优化效率提升13.3倍。

5. 未来趋势：78%营销人员预期AI任务处理增长，人机协同释放创造力和效率；研究者可探讨成本下降50%的普及影响。

声明：快读内容全程由AI生成，请注意甄别信息。如您发现问题，请发送邮件至 run@ebrun.com 。

我是品牌商卖家工厂服务商平台商研究者帮我再读一遍。

Quick Summary

AI is rapidly expanding in e-commerce marketing, with human-AI collaboration emerging as a key solution.

1. The number of AI tools has reached 14,000, a 28% year-on-year increase, with generative AI seeing the highest adoption rate in marketing at 34%.

2. 78% of marketers expect AI to efficiently handle a quarter of tasks within three years, and 88% plan to increase AI usage, though 62% still require human intervention.

3. AI's six major applications include hyper-personalization, predictive analytics, real-time ad optimization, omnichannel marketing, sentiment analysis, and creative content generation, covering the entire marketing chain.

4. Challenges like user hesitation, lack of trust, and data security are addressed through human-AI collaboration models like AI Copilot, as seen in Tesla's FSD and Xmars case studies.

5. Performance data: The number of clients using AI optimization increased 12.4 times YoY; clients with AI activation rates exceeding 80% grew 8.5 times; AI optimization efficiency is 13.3 times higher than manual processes.

6. Core insight: Humans will not be replaced by AI; instead, AI should augment human efficiency and creativity.

AI is profoundly impacting brand marketing strategies and user insights.

1. Brand Marketing: Hyper-personalization leverages brand data for customized customer experiences; sentiment analysis provides deep user preference insights to guide product development.

2. Consumer Trends: Predictive analytics uses big data to forecast market movements, with 78% of marketers acknowledging AI's growth potential; generative AI adoption at 34% supports content strategy and personalized marketing.

3. User Behavior Observation: Omnichannel marketing integrates platform data (e.g., Amazon, independent sites) for automated coordination; AI-driven content generation enhances quality and efficiency.

4. Human-AI collaboration, such as AI Copilot, ensures strategic planning and creative integration, as demonstrated by Xmars' optimized ad campaigns and improved brand responsiveness.

5. Data security challenges require human oversight, while a 50% reduction in AI costs has increased accessibility.

AI presents growth opportunities and risk management insights for sellers.

1. Growth Markets: AI automates real-time ad optimization, saving time; omnichannel marketing supports platform data integration. The number of AI-using clients grew 12.4 times, with optimization efficiency 13.3 times manual methods.

2. Opportunity Highlights: Generative AI adoption at 34% can efficiently handle a quarter of tasks; emerging models like AI Copilot (e.g., Xmars case) enable bidding, budget optimization, and human-AI collaboration.

3. Risk Alerts: Data security requires human oversight; 62% of users report AI still needs human intervention, advising against over-reliance.

4. Incident Response: Human-AI collaboration addresses hesitation and trust gaps, with learnings including strategy formulation and monitoring optimization.

5. Collaboration Methods: Adopting tools like Xmars allows evaluation of AI actions; data shows an 8.5-fold increase in clients with high AI activation rates, improving operational precision.

AI highlights opportunities for digital advancement and product design.

1. Product Design Needs: Predictive analytics uses big data to forecast product performance and market trends, guiding production planning; creative content generation can inspire design ideas.

2. Business Opportunities: AI costs have dropped 50%, accelerating adoption; corporate AI usage rose from 55% to 72%, applied across business modules like Martech.

3. Digital Insights: AI tools grew 28%, covering automated data reporting; human-AI collaboration (e.g., supervised optimization in case studies) ensures controllability.

4. Efficiency Gains: Case studies show significant increases in AI optimization actions, offering models for factories to enhance production processes.

5. Risk Mitigation: Focus on data security and human oversight to maintain ethical standards.

Industry trends highlight new technologies and solutions for client pain points.

1. Industry Trends: AI tools reached 14,000, up 28%; generative AI adoption is 34%, with 78% of marketers expecting increased AI task handling.

2. New Technologies: AI Copilot models enable human-AI collaboration in bidding optimization, targeting, etc.; Xmars' case demonstrates explainable dashboards enhancing transparency.

3. Client Pain Points: User hesitation, lack of trust, and data security are primary concerns.

4. Solutions: Human-AI collaboration in strategy setting, data interpretation, and supervised optimization; cases show 13.3x efficiency gains, addressing black-box concerns.

5. Data Support: Clients with high AI activation rates increased 8.5x, proving solution efficacy; service providers can develop personalized assistants.

Platform needs focus on optimized tools and human-AI collaboration management.

1. Platform Demands: Omnichannel marketing requires integrated data (e.g., Amazon, independent sites) for automation; AI enables real-time ad optimization and automated placement.

2. Latest Practices: AI Copilot in Xmars' case establishes four action spaces (e.g., bidding, budget optimization) with human intervention support; explainable dashboards ensure transparent decision-making.

3. Merchant Attraction: AI-using clients grew 12.4x, attracting more sellers; clients with >80% AI activation rates increased 8.5x.

4. Operations Management: Human-AI collaboration requires oversight of strategies and ethics; platforms like Xmars support AI action evaluation.

5. Risk Avoidance: Data security challenges are mitigated through human intervention; cases show high optimization efficiency but warn against blind automation.

Industry developments reveal new issues and business model insights.

1. New Trends: AI tools grew 28% to 14,000; corporate adoption rose from 55% to 72%; generative AI usage in marketing reached 34%.

2. Emerging Issues: AI trust deficits, data security, and strategic uncertainties need resolution; 62% of users report requiring human intervention.

3. Policy Implications: Human-AI collaboration emphasizes supervised optimization, implying needs for ethical and regulatory standards; data security challenges highlight regulatory demands.

4. Business Models: AI Copilot represents a collaborative model (e.g., Xmars' SaaS), enabling human-AI teamwork; cases show 13.3x efficiency gains.

5. Future Trends: 78% of marketers anticipate increased AI task handling; human-AI collaboration unlocks creativity and efficiency; researchers can explore impacts of 50% cost reduction on adoption.

Disclaimer: The "Quick Summary" content is entirely generated by AI. Please exercise discretion when interpreting the information. For issues or corrections, please email run@ebrun.com .

I am a Brand Seller Factory Service Provider Marketplace Seller Researcher Read it again.

【亿邦原创】日前，由SparkXGlobal&Xmars主办的第二届出海AI营销生产力峰会在深圳落幕。SparkXGlobal联合创始人Tony Wang发表了题为《人+AI如何碰撞出增长新火花》的演讲。

他指出，全球范围内使用的与Martech相关的AI工具已经达到14000个以上，相比2023年上升28%；其中，生成式AI在市场营销领域的使用度最高，达到了34%。数据显示，有78%的营销人员表示，在未来的3年内有1/4的任务可以交给AI去做，并且可以做得更高效。“在使用AI营销工具过程中，我们看到两个大的数字：首先，88%的营销人员表示他们会加大力度使用AI工具。其次，有62%的营销人员表示，在当前使用AI工具仍然需要人的介入。”

他表示，目前，AI在数字营销领域有六大应用：超级个性化、预测分析、广告实时优化和投放、多渠道营销、情感分析反馈、创意内容生成。但在使用过程中，用户经常出现犹豫不决的情况，缺乏对AI的信任，数据安全问题也亟待解决，在他看来，人机协同是解决这一问题的关键，并将其称之为"AI Copilot"——一种AI与人共同工作、相互促进的合作模式。

会上，Tony从特斯拉全自动驾驶系统FSD和 Xmars AI Copilot两个实际案例出发，详细介绍了人机协同的价值，以及能够产生的作用。他强调说，只有在人机达到高效协同的状态下，效率和创造力才会被无限释放。

此次峰会以“智启无界 · 向实生长”-AI Powering Tomorrow为主题，聚焦AI在全球营销生态的落地应用，通过前沿趋势洞察、全球AI营销大咖和出海行业专家的观点交锋、中美不同品牌的AI实践经验和案例分享等多维度内容，以期提供最前沿趋势洞察与最落地的应用实践。

（温馨提示：本文为速记初审稿，在不影响原意的基础上，由亿邦动力编辑整理，或存疏漏，敬请见谅。）

以下为演讲实录：

大家好，我是Tony。时间过得很快，相信有很多朋友在去年的这个时候也来到了我们的第一届AI营销生产力峰会，去年我们分享很多观点都是围绕AI讲如何应用到我们的工作和营销中，我们也花了很长时间讨论，人真的会被AI替代嘛？

这一年，我们看到AI已经在各个场景中落地。因此，今天我将与大家分享过去一年中，我们与众多客户和品牌合作的深刻体会——"人+AI"的协同进化。我们见证了人与AI的完美融合，不是取代，而是互补。在这一过程中，我们发现，人与机器的结合能够实现更高效的工作成果，并且「人与AI」协同的过程还在不断地释放更多可能性。

01 AI还是高不可攀的奢侈品么

目前，全球范围内Martech相关的AI工具数量已达到14000个，涵盖了从营销到公关、内容创作、图像生成、广告优化、自动化数据报告等多个领域。与2023年相比，这一数字增长了28%，不难发现AI工具在提高工作效率和实现自动化方面的潜力。

当然，与此同时AI的使用成本也在显著下降。正如二三十年前手机、互联网和电脑的普及一样，刚问世时成本很高，但在快速普及的阶段，成本逐渐下降。可以看到，AI技术的普及同样伴随着成本的降低，且AI的速度更快，普及范围更广，成本也大大降低。

英伟达的数据显示，他们用于生成每一个算力、完成每一个AI任务的成本已经从15美元降至7.5美元，降幅达到50%，而算力也在不断地增强。我想告诉大家的一点是，AI不再是高不可攀的奢侈品，而是可以被广泛采用的工具。我们要做的，就是找到合适的工具和产品，正式地进入使用AI和拥抱AI的阶段。

根据麦肯锡的最新报告，过去一年中，全球企业使用AI的比例已从55%上升至72%，且这些企业中，50%的企业至少在两个业务模块上应到了AI。

而聚焦到Martech生态，生成式AI在市场营销领域的使用度最高，达到34%。其中16%的企业在营销和销售中使用生成式AI来支持内容策略，10% 来支持个性化营销。

今天来参会的很多嘉宾都是营销人，可能涉及到亚马逊、沃尔玛、独立站等各种各样的平台，也会涉及到谷歌、Meta、TikTok等等。数据显示，有78%的营销人员表示，在未来的3年内有1/4的任务可以交给AI去做，并且可以做得更高效。在使用AI过程中，我们看到两个大的数字：首先，88%的营销人员表示他们会加大力度使用AI，使用更多的AI工具。其次，有62%的营销人员表示，在当前使用一个AI工具仍然需要人工介入。

那么，我相信在座的各位在日常工作中或多或少都与AI有一些接触。人和机器到底该怎样结合，这是一个比较有意思的话题。从我们每天使用的体验来看，尽管将任务完全交给AI还有一定的距离，但只要人能够进行适当的干预和监控，“人+AI”的组合便能发挥出巨大的潜力。

02 AI在营销领域的六大应用方向

看完这些数据，我个人很明显地一个想法和感受是，随着越来越多的高效工具进入电商营销领域，它们正在重塑我们作为营销人员处理日常工作的方式，也将促使我们重新思考如何在AI的辅助下，更智能、更高效地完成营销任务。

今天，我想分享AI在数字营销中应用最多的六个关键领域：

1、 超级个性化：AI结合品牌数据，可以实现高度定制化的算法和策略，为客户提供独一无二的体验；

2、 预测分析：利用大数据分析，预测市场趋势和产品表现，为决策提供数据支持；

3、 广告实时优化与投放：以前需要人工和手动进行，现在AI自动化地进行数据采集和分析，优化广告投放效果，大大地节省时间；

4、 多渠道营销：探索如何将不同渠道和平台的数据和流程整合，实现自动化的数据处理和执行。比如，我们在同时布局亚马逊河独立站，如何实现更好的联动和数据打通；

5、 情感分析反馈：通过AI分析消费者的情感反馈，更深入地理解客户需求和偏好；

6、 创意内容生成：AI在日常工作中帮助生成创意内容，提高内容生产的效率和质量。

过去一年，我们与国内外众多品牌合作，将这些目标付诸实践。然而，在使用AI的过程中，我们常面临犹豫和不确定性的情况。这些犹豫往往源于：对AI使用的认知和培训不足；缺乏明确的AI应用策略，不确定是全面采用AI还是仅在特定模块或任务中使用；对AI的信任度不足，以及对数据安全问题的担忧；

面对这些挑战，许多企业正积极寻求解决方案。核心在于实现人机协同，我们称之为"AI Copilot" —— 一种AI与人共同工作、相互促进的合作模式。

03 人机协同：探索AI Copilot在数字营销中的实践

毫无疑问，我们正在进入一个全新的“人机时代”，我们坚信，在这个时代AI是我们的协同助手，不仅仅是针对每个个体，也针对每个场景、每个产品等等。在这一模式下，有些关键方面还是需要人工干预：

1、策略制定：人类负责制定策略，AI则根据这些策略执行任务。

2、数据解读：AI汇总和分析大量数据，并通过不同的算法告诉我们趋势和预测，我们需要基于这些信息做出商业上的决策。

3、创意与技术的融合：在创意内容生成方面，虽然AI能够自动产生和优化广告内容，但创意的初步概念和情感触点的设定往往需要人类的直觉和经验。这种融合确保了内容既有创意性也具有针对性。

4、技术监督与优化：虽然AI系统在执行任务时相对独立，但它们仍需人类进行监督和维护。人类专家负责监控AI系统的表现，确保其按照既定目标和道德标准运行，并根据需要进行调整。

接下来，我将分享两个实际案例，以展示人机协同的实际效果。

案例一：特斯拉的全自动驾驶系统FSD（Full-Self Driving）

通过FSD系统，我们可以实现车辆的全自动驾驶。与以往不同的是，以往的驾驶系统是通过雷达扫描或地图信息来识别路况，当遇到突发状况时无法即时调整。而最新更新的FSD系统则采用了实时的图像算法模型，可以实现非常完善的全自动驾驶功能。驾驶者设置了一些参数，包括驾驶风格、速度快慢、路程的复杂程度等等，FSD系统会根据这些指令进行全自动驾驶，通过识别路标信息马上作出判断，结合不同的路况开始做变道、转向的工作。

当然，我们也希望用一个真正发生在身边的案例，让大家可以更切身实际地感受到人机协同代表着什么，以及它是否真的能够产生作用。

案例二：Xmars的AI Copilot应用

Xmars是一款基于AI驱动的全渠道广告优化SaaS，在Xmars产品和功能实现的过程中，AI Copilot人机协同始终是我们放在第一优先级的考量要素。我们鼓励大家根据经验设定目标、策略和监控，系统将在数据的自动化更新、预测分析、广告自动优化、出价调整、预算调整、基于新策略的加词否词等方面，基于人的指令，利用AI来完成。

此外，为了加强“人+AI”的协同效应，我们在Xmars后台设置了AI四大行动空间：竞价优化、定向优化、预算优化和广告结构优化。竞价可以基于历史沉淀下来的洞察，系统自动给出一个区间范围，包括预算、广告结构等亦是如此，同时每一个维度都允许运营结合自身经验和打法，进行人工干预和设置，这就像选择速度、选择终点、选择是否要变道一样，我们背后的算法和AI会结合人的指令，不断地优化和运行，让AI智能化与运营经验形成更好的协同，7×24小时不间断地完成机器应该做的事情。

当然，过去的一段时间，Xmars在很多功能点上都有非常大的迭代和更新，但核心出发点仍然是要做到真正的数“智”化，实现人机协同。以100%AI全智能广告创建为例，此前就有不少卖家提出，AI技术在整个广告创建与优化的过程中究竟如何运行、具体能发挥什么作用？是否会把跑的很好的关键词否了？亦或者到底是因为什么增加了预算？总而言之，AI是否就是个黑盒子？

面对这些疑问，Xmars行业首发AI可解释的看板功能，可以直观了解AI具体的优化动作和背后的逻辑，让AI的每一步决策可控并清晰可见，从而帮助卖家实现更高效精准的广告投放。

此外，我们也在不断地开发个性化的助手，希望Xmars可以变成营销人员和电商负责人的私人助理。比如新品要发布了，我该怎么规划预算？我的出价设置是否需要调整？这些问题，我们都支持运营对AI优化动作进行评价，让AI更准确地理解你的投放需求，用经验给AI“加保险”。

以今年PD作为一个时间节点，就Xmars后台数据显示，使用AI进行优化的客户数量，今年同比翻了12.4倍，AI开启率超80%的客户数量上升了8.5倍。还有一个很有趣的人机对比，平均每小时优化的动作发生的次数，AI自动优化是手动优化的13.3倍。

换句话说，只有在人机达到高效协同的状态下，我们的效率和创造力才会被无限释放。

最后，还是回到开场那句，人会被AI代替吗？我们今年的观点跟去年是一样的，我们仍然认为，人不会被AI代替，AI应该为人所用，人使用了AI，会因为AI而变得更强大。

今天希望通过一些实际的案例，让大家了解到AI Copilot已经在我们的生活周围发生着，有些可能我们还没有体会到，有些可能在未来一两年会更加明显。但我希望大家能够秉持着人机并行、共存、高效协同的原则，思考如何用好AI，真正让AI渗透到我们每天的工作和生活中。

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FAQ回顾

AI在数字营销领域有哪些主要应用方向？

AI在数字营销有六大核心应用：超级个性化、预测分析、广告实时优化投放、多渠道营销整合、情感分析反馈以及创意内容生成，其中生成式AI使用度最高达34%。

什么是AI Copilot人机协同模式？

AI Copilot指人类制定策略并监督，AI执行具体任务的人机协作模式，涵盖策略制定、数据解读、创意融合和技术监督四大人机分工环节，Xmars案例显示AI优化效率达手动13.3倍。

当前企业使用AI营销工具的现状如何？

全球企业AI使用率从55%升至72%，88%营销人员将加大AI工具使用，62%强调仍需人工介入，78%认为未来3年1/4任务可由AI高效完成。

标签:: 跨境电商 AI技术 B2B 海外营销推广 SparkX邑炎科技

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