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随着消费者链路趋于复杂、需求愈发个性化，从线上到线下，从亚马逊到沃尔玛、DTC...以消费者为核心的DTC全域增长策略，已经成为众多出海品牌的共识。
全新浪潮下，AI成为一股重要力量。如何借助这项新技术，在不同渠道的消费者深度洞察、内容创新、产品升级等方面挖掘更大的机会和确定性的增长空间，是大家关注的核心。
一方面，品牌本身在探索，怎样更了解自己的客户？如何用更少的预算，实现广告效果的最大化？如何借助工具，释放更大的生产力，“补齐”日常运营的不足；
另一方面，平台也在创新，期望为品牌提供一个更好的场域，帮助品牌高效链接海外消费者，构建品牌心智；
同时，第三方服务平台也在不断思考，如何通过提供更智能的创新解决方案，加速品牌实现双效提升和整体数字化营销的升级；
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基于此，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。会上，SparkXGlobal CGO Jason Zhang、谷歌大中华区合作伙伴及增长型客户总经理 Stella Leung、moodytiger CMO Wesley Zhou 、The Trade Desk Director of Client Services Stephen Zhao就围绕“AI时代，DTC全域出海新范式”这一主题展开深度讨论。
Jason Zhang 首先向在场嘉宾阐释了全域概念，他指出这一概念主要涵盖两大方面，一是营销端，二是媒介使用端。
营销端是指我们的策略和方法，媒介使用端则更强调跨平台的整合，这就需要从全方位的用户洞察、全渠道的内容创意、全链路的数据分析等不同维度进行系统化布局。
那么，面对AI时代DTC全域品牌出海的考题，Stella Leung表示，带来的既是机会，也是挑战。
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在她看来，AI技术在满足消费者个性化体验中起到关键作用，譬如，AI不仅可以帮助品牌深入洞察市场，还能在文化交流中实现更顺畅的沟通；亦或者基于AI可以透过用户的数据和兴趣偏好分析，生成个性化的文案、图片、视频等内容，提供定制化的用户体验，从而加强用户与品牌的连接，让品牌做得更好、更突出。
结合 TTD 平台自身业务，Stephen Zhao也指出，在 DTC 品牌建设中，AI 的重要性日益凸显。在中国品牌出海的过程中，讲好品牌故事显得尤为重要。然而，众多出海品牌在早期建设阶段，并没有能力动辄投入数千万的广告费用。那么，对这些品牌而言，出海早期的营销应该如何扩大受众人群呢？
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The Trade Desk Director of Client Services
这时候，广告主的第一方人群数据就显得至关重要。第一方人群是指曾购买过品牌产品或浏览过品牌官网的人群。以 DTC 品牌的第一方人群数据为例，在进行数据分析时引入AI，品牌可以基于现有消费者，扩大范围匹配到其他合适人群和及其感兴趣的媒体，从而提升营销决策的效率，并大大降低这些品牌的出海门槛，使品牌推广更精准有效，帮助他们讲好自己的品牌故事。
Wesley Zhou也从品牌经营角度阐释AI时代的利弊。他表示：“AI带来的最大变化是将我们从信息差时代推向了信息溢出时代，信息几乎随时可得。这虽然为品牌带来了大量的机会和应用场景，但也带来了挑战。品牌必须坚持传递给消费者自身的理念和定位，避免因迎合市场而导致战术上的偏移，在信息洪流里失去了品牌自身的独特性。尽管AI 让信息的获取更加便捷，但仍然需要专家对信息进行过滤与提炼，以确保品牌策略的有效执行。”
一个不争的事实是，当下，对AI或者说AIGC的应用，已经走过了所谓的「对于一项新技术的尝试阶段」，并且已经有了很多实际的成效，比如在数字营销领域，涵盖了从市场分析到广告投放再到效果归因的全过程。
因此，这项技术到底进步在哪儿，总结来看，主要包括以下几个方面：
品牌出海，首先要做的第一门功课就是，了解海外消费者的真实需求，消费者到底在哪、他们喜欢什么、市场还有哪些增量空间值得挖掘等。从这个维度上，借助谷歌不同营销工具和AI技术，可以找到用户兴趣、爱好和痛点，帮助品牌精准定位；同时也可以分析搜索数据、视频观看数据等，为市场趋势和消费者需求提供洞察。而从品牌维度，以moodytiger为例，作为童装品牌，库存问题是品牌面临的一大挑战。AI算法能够分析大盘及数据，预测市场趋势，前期可以做很多深度的选品洞察，一方面，为产品的创新和迭代找到更多灵感，另一方面也可以避免过度生产，导致库存积压。有了精准的产品和市场定位后，用什么创意内容与消费者进行交流？如何更高效地结合市场需求和渠道的变化，迅速批量产出更多元化的素材，是品牌面临的又一个难题。过往，例如品牌想要做一个产品视频或者场景视频，制作门槛高且耗时，素材更新也相对较慢，转化效果不稳定。而当下，基于AIGC不仅可以打破了效率天花板，同时在创意维度上，也能实现更多元化的产出。moodytiger CMO Wesley Zhou
Wesley Zhou特别提到，moodytiger如何借助AI生成素材做快速AB测试经验。他表示：“我们不管投放谷歌还是Meta，其实都需要大量的素材，包括文案、图片、视频等，尤其对服装行业来说，搭配是非常重要的。我觉得在AI提效的情况下，我们能够快速形成符合当地市场审美的搭配，让我们可以实现快速翻单和快速市场渗透。”有了内容，接下来就是要“找对人”——也就是做“精准”定向。以Stephen Zhao分享的某智能扫地机器人品牌为例，首先基于深度的洞察，品牌选择通过与目标市场家喻户晓的卡通角色进行联名，成功触达了当地消费者。基于这样的联名策略，在触达人群的定向层面，品牌以 AI 辅助进行决策优化，精准选择了如有宠物的人群，家庭人群，以及卡通角色的粉丝人群等不同的人群在全渠道进行广告投放，包括CTV（智能电视大屏）广告、DOOH（户外数字大屏）广告等，最终取得了令人瞩目的效果。当然，在这个场景里，AI技术还有一个突破点就是更实时。实时捕捉和分析消费者的购买行为、浏览习惯和搜索模式，从而可以及时更新广告策略，提高营销效果。在具体谈到投放时，在场的每个嘉宾，几乎都提到了智能提效和人机协同两个关键词。智能提效，不必多说，比如基于AI自动化营销工具，一方面可以实现千人千面的个性化广告展示，同时在出价、预算等层面，都可以完全交由系统去智能化调控，最终可以实现广告效果的最大化。但在这个过程中，仍然需要“人+AI”的组合，才能真正提升营销效能。SparkXGlobal CGO Jason ZhangJason Zhang 表示：“AI 的价值在于让全域营销所带来的挑战变得更容易应对。对我们来说，AI并不是一种威胁，而是一种能够赋能、加速和增强我们能力的工具。我们可以将个人的经验与AI完美融合，不断训练和校准AI的精准度，最终真正让AI成为每个人的专属智能助手，也就是AI Copilot的概念。”数据的概念和使用场景其实很广泛，除了上文提到的市场洞察，也包括投放之后的效果评估，这也是一个相当复杂和重要的环节，对于数据的要求也更高。特别是在叠加了全域的概念之后，渠道更多元、链路更复杂。那么，该如何借助AI才能真正实现数据的有效追踪，以及流量的全域打通呢？Stephen Zhao总结了两大关键点：一是数据质量要高，二是数据规模要大，基于这两点才能让 AI 发挥最大的作用。以 DTC品牌为例，既包括线上数据，也包括线下数据，比如线下门店的数据，以及消费者线上看到广告后是否去零售渠道购物的行为数据，首先需要将不同渠道和生态数据进行整合，其次，需要一套标准的对数据进行清理、加工、汇总的流程或者说能力。显然，这一要求对很多中小品牌卖家来说是很难具备这样高阶技术能力的，数据分析、建模分析甚至包括强大算法和算力，这些就需要像SparkX这样的营销科技公司来支持。不仅可以帮助品牌梳理各渠道的广告投放效果，也会有更科学的可视化分析工具，更轻松、更高效地看懂，最终真正应用数据，从而反哺到营销决策和生意层面。AI技术的快速发展，让DTC全域营销又站在了一个变革临界点上。
谈及AI的未来发展趋势，Stella Leung表示将会加速中国出海品牌的全球化和本土化。
Stephen Zhao认为是走向场景化。例如，当人们去健身房时，可能会听到广告主投放的播客，并同时在跑步机屏幕上看到相关内容。这种全域的营销方式让广告体验更加整合，将显著提升营销效率。Wesley Zhou同样充满期待。他认为AI将为线下体验带来更多创意，同样以服装行业为例，当消费者进店后，可能未必知道自己要买什么，或者他想象不到这个衣服在健身、骑车或者瑜伽场景下穿是什么样，AI技术就可以让线下的体验更加充满想象力。此外，在数据层面，当下我们的投放和交易是相对分裂的，不久的将来AI有望帮助品牌形成更加闭环和统一的数据源，成为品牌更好分析和优化的“好帮手”。
