市场营销官已经开始尝试用AI来提升品牌管理工作，这不意外。但与其他营销任务（如A/B测试和搜索词竞价）不同，品牌管理涉及的不仅仅是重复执行一项特定功能。长期以来，品牌管理一直被认为是创意人才的统治区，它包含多种旨在建立企业声誉和形象的活动，比如精心打造和传播品牌故事，确保产品或服务及其价格能够反映品牌的竞争定位，以及管理客户关系以建立品牌忠诚度。品牌的本质是对客户所购买商品的质量、风格、可靠性和追求的承诺。AI无法独自兑现这一承诺（至少短期内还不行）。但它可以在每一次互动中协助塑造客户对品牌的印象。它还能自动执行包括产品设计在内的成本高昂且复杂的创意任务。
品牌与自动化的结合十分微妙。AI有可能对品牌造成负面影响，在这种前提下，成功推行AI往往需要面对来自客户和员工的抵制和反弹。尽管如此，AI正在成为品牌管理不可或缺的一部分。要想成功运用AI，必须了解利益相关者对AI的观感，以及如何做才能不仅减轻他们对AI的担忧，而且把他们变成AI的热心支持者。还必须确保不要过度自动化，让人类对品牌管理的控制权被夺走，AI成为品牌代言人。而且你应该始终铭记，AI和品牌的创意追求并不是相互对立的。
基于金融软件服务公司Intuit、工业设备制造公司卡特彼勒（Caterpillar）、汽车保险公司LOOP和文案生成公司Jasper AI的实践案例，再结合深入的学术研究，我们提出了一个框架，用于思考AI在高效品牌管理方面能够发挥哪些关键作用。最成功的品牌管理方法，是将人类和机器智能的各自优点相融合，以增强而非取代人类的创造力。
AI加持品牌的4P
从获客、到开发、乃至客户留存，AI在客户管理的全生命周期的每一个阶段，都能提升表现。这些效果提升反过来又能巩固和扩大品牌资产。AI对品牌的影响，基本可划归为4大类（4P）：生产力（Productivity）——AI提高了完成营销任务的效率和便利性，改善了客户体验，提高了品牌忠诚度。预测性（Prediction）——AI减少了不确定性，增强了品牌的承诺，从而建立起客户对其产品和公司的信心和信任。个性化（Personalization）——AI通过为每位客户量身定制产品元素，提高了客户与公司产品的参与度和相关性，从而塑造出一个持续关注客户需求的品牌形象。创意提案（Proposals）——在忠实于品牌内涵精髓的同时，AI可以提供更多新的创意方案和价值驱动。
虽然各种新形式的AI不断被开发出来，但这一4P框架涵盖了AI在品牌管理中能够和将要发挥的主要作用。例如，分类算法（就像对电子邮件中的垃圾邮件进行分类的算法）有助于前3P的每一项，而生成式AI可以对所有4P都有所助力，尤其适合后两项——个性化和创意提案。品牌方应将4P框架作为一份简单指南，驾驭这一复杂且不断拓展的领域。如果一个AI应用对以上4P中的任何一项都没有贡献，那么很可能就不值得品牌为其承担相关的技术风险。
生产力（Productivity）
Intuit是一家全球性的金融技术平台公司，为个人理财、小企业运营和报税提供软件工具，其产品包括TurboTax、Mailchimp、Credit Karma 和QuickBooks。它曾一度面临来自客户密集的关于使用其软件的问题和投诉。Intuit希望通过向客服代表经常反馈其表现，来改善客户服务。但是，只有约10%的投诉者回答了客户体验调查（这是呼叫中心收到的典型回复率），而管理者也只能监听呼叫电话中的一小部分。因此，客服代表几乎没有机会及时获得有用的反馈。
为了克服这一挑战，Intuit使用有客户体验评分的通话记录，检测哪些互动最有可能让客户满意，以此训练AI模型。由于所有通话都有录音，而且可以随时转录成文字，Intuit可以使用训练好的AI模型快速处理所有通话内容（无论是否有客户体验评分），给每个客服代表提供个性化的每日反馈。
由此，公司提高了客户满意度，花费也远低于常见的其他解决方案的成本，比如使用人力监督或为客服代表提供昂贵培训课程等等。员工的工作更有成效，他们也更有成就感。此外，Intuit调动所有级别的员工，向他们征求意见，如何设计一个为客服代表显示日常反馈的仪表盘，由此缓解了客服代表担忧自己将被AI取代，在客户打电话来寻求支持时，确保他们仍然是公司品牌的代言人。
预测性（Prediction）
卡特彼勒是一家重型建筑和矿山机械设备制造商，它正在使用AI来预测未来，并以此为客户带来更多价值。卡特彼勒在土耳其的分销商Borusan Cat面临这样一个问题：当客户的设备发生故障时，因为某个部件已经老化到导致机器其他部分损坏严重，维修费用往往非常昂贵。在某些故障情况下，发动机需要大修，因等候必要的零部件以及进行维修施工导致的停机时间，对客户和Borusan Cat公司来说都代价高昂。此外，当机器发生故障时，客户有时会求助于未经授权的第三方供应商，从而导致Borusan Cat的业务流失。该公司相信，如果可以在设备无法运行之前检测出故障零部件，就能为公司和客户带来巨大价值，如同医疗体检能检测出动脉堵塞，因此预防心脏病发作一样。
实现这一目标的第一步是建立采集数据所需的基础设施。公司在设备中内嵌了传感器，以持续收集有关设备零部件状态和使用情况的信息。积累足够多的故障事件数据后，公司拿从设备中各零部件采集到的信号，结合过往数据模式进行分析，据此训练AI系统，该系统能够以97%的准确率预测出哪些设备存在故障风险，以及具体的问题所在。利用这些预测，公司向客户发出预警，并有选择地派遣技术人员去现场验证诊断结果，确定所需的服务或维修级别。如果客户同意，设备可以在很短甚至没有停机时间的情况下得到维修，这要比客户等待机器出现故障才进行维修的成本低得多。
然而，尽管AI技术能带来明确的价值，但客户最初并不愿意为其提供的洞见买单。客户认为技术人员主动打来的维修电话是一种营销噱头，目的是销售更多的零部件或服务。销售们也对该技术持怀疑态度，尤其是当他们没注意到有问题的“健康”设备被打标为故障的时候。而且，与卖出设备相比，每次维修的费用都很低，销售们几乎没有动力去推进维修工作。由于这些原因，他们往往不会及时给那些设备被标记为有可能发生故障的客户打电话，错过了维修的时间窗口，因而没能兑现公司关于预防性维护的承诺，也在此过程中伤害了公司品牌。
几经波折之后，管理层选择放弃这项无望的努力，不再向持怀疑态度的客户解释该技术的强大能力。他们转而决定将该技术的价值纳入维修合同。公司在合同中向客户保证无停机时间，否则Borusan Cat将向客户提供替换设备。由此，AI的预测能力增强了品牌承诺，也消除了客户在设备出现故障时求助第三方的可能性。公司抓住了AI提供的价值增量，同时又不被察觉其存在。
这一方案同时解决了销售团队的财务激励问题。在项目的维修合同中添加AI洞察力，带来项目的销售金额更高，从而值得销售们优先考虑。销售们能否对AI发出的警报做出及时跟进，对于整个方案的成功至关重要，公司因此成立了一个跨组织的中心团队专门负责这项服务。
个性化（Personalization）
将客户领进门是一项成就。但他们可能只购买一次，只注册最基本的服务，或只购买数量有限的产品。在这种情况下，公司从花费大量资源争取来的客户身上获得的收入并不多。而且，随着时间的推移，客户也可能会逐渐对公司提供的服务不再感到兴奋，觉得自己付出的价格过高——这些都严重限制了客户的终身价值。
要了解AI如何帮助公司为客户提供量身定制的产品，从而维系现有客户与品牌的持续互动，让我们看看一款非正统的汽车保险应用程序：LOOP。它不再使用客户的信用评分、收入水平和职业状况等几项通用保费设定指标，因为这些指标往往会导致对某些少数群体的偏见。LOOP之所以能够忽略这些指标是因为，作为一款由AI驱动的智能手机应用，它能够持续收集与客户驾驶地点（道路类型、车流量、天气）和方式（超速、急刹车、驾驶中使用手机通话）相关的风险数据。其独特的方法将这些数据与大量的交通事故信息相结合，利用AI预测在特定道路上以特定方式驾驶的客户所对应的高、中、低的索赔风险。
通过使用AI的预测，LOOP可以为客户提供包括更低价格在内的更高的附加价值。试想一下，当LOOP的客户收到这样的通知会是什么感觉：“你表现出色，Jacky！你的安全驾驶记录解锁了一个惊喜：保费降低了！”LOOP通过提供定制的、持续更新的驾驶评分（例如，满分10分中的8.18分），再加上从高价值客户和道路数据这一宝藏中挖掘出的安全洞见和提示，结合其对驾驶员个人行为的了解，能够进一步激励客户的安全驾驶行为。客户每周都能看到如何安全驾驶、应绕开哪些道路等有实际指导意义的反馈和建议，以及自己行为对驾驶评分和保费费率影响的实际结果。这在很大程度上消除了客户对LOOP的疑虑，作为一个摒弃了许多传统度量指标的保险应用，它能否准确地评估风险。虽然还有几家竞争对手通过为客户提供一些优惠，来换取他们对车载信息系统数据（通常只有驾驶行为）的访问权，但这些优惠折扣力度通常相对较小，而且这些公司更多是将这些数据作为向用户做电话营销的借口，而不是用来设定保费。
（海量）创意提案 Proposals (Lots of Them)
从社交媒体、电子邮件到博客和其他长内容，一个品牌通常具有贯穿公司所有传播活动的独特调性或个性。明确且一致的品牌声音可以强化品牌形象，加深与受众的联系，并帮助品牌从竞争对手中脱颖而出。
尽管大语言模型已经到来，但许多管理者仍然抵制品牌传播的自动化。首先，他们担心使用生成式AI意味着其品牌独特的声音，会让位于索然无味且千篇一律的内容。其次，他们担心大语言模型生成的内容中存在幻觉效应，从而损害品牌声誉。第三，他们也理所应当地担心，自己输入到系统中的内容会被用于训练基础模型，被竞争对手获取。总之，他们认为必须在营销效率和保持品牌形象与诚信之间做出取舍。
让我们来看看营销文案生成应用Jasper AI是如何做权衡取舍的。假设你想创建一个营销活动。首先，你要帮助Jasper学习你们品牌独特的话术调性。你可以上传一份风格指南，或将Jasper链接到一些你认为最能体现品牌特色的现有范文。Jasper将据此学习你们品牌的个性（对某一主题的态度和感受）、风格（用词、句子结构、修辞手法）以及你们在品牌传播时语言使用上的其他常见特点。例如，它可以学习到品牌的调性是随意多于正式，风趣多于严肃，或者无礼多于尊重。随后，你可以上传有关公司、产品、服务和受众的信息，以及传播的目的或目标。
接下来，Jasper就可以帮忙制作营销活动所需的营销素材了。例如，它能为一篇博客构思出成型的初稿，不仅能优化搜索引擎的可见性，还能用品牌独特的话术来撰写，并准确地融入公司的相关事实。在系统后台，Jasper使用一系列大语言模型（OpenAI、Bard、Stability.ai和Anthropic）来生成提案，并通过谷歌搜索确保其提案是基于最新的信息，因为大多数大语言模型都是用相对“陈旧”的数据训练出来的。更重要的是，它可以将有关公司的实际情况与品牌的独特品质层层叠加来生成创意提案，同时确保这些资料不会被用于训练底层的AI大语言模型。
你会全程参与整个创作流程。你可以要求Jasper帮你编辑博客，使其更符合你想要的品牌属性（例如，“注入更多激情”“传达更积极的态度”“强调全球吸引力”），或者持续生成全新的博文，直到你看到自己喜欢的博文为止。Jasper还可以将博文转化为传播活动所需的其他类型内容，如登录页面、领英帖子或电子邮件，创建一个既符合每种渠道类型的格式，又保留了品牌精髓的完整的内容库。如果你需要为不同的产品或受众（例如发达国家的消费者）复制这个传播活动，只需上传该受众的信息，在下拉菜单中切换受众，然后让Jasper重新生成所有材料。
通过这些多种多样的方式，Jasper可以消除在高效营销和控制品牌形象之间的妥协，让你能够在不失去品牌的独特话术、不偏离事实以及不放弃商业秘密的前提下，规模化地进行创意传播。
AI不能也不应将品牌管理的所有工作自动化。我们提供的案例强调的是将AI整合到传统营销工作流程中的重要性，而不是让AI成为品牌的代言人，或是对AI过分依赖，以至于让AI篡夺你对品牌管理的控制权。AI应该是对人类所扮演的品牌建设者的角色补充，而不是替代。
朱利安·德弗雷塔斯（Julian De Freitas）埃利·奥费克（Elie Ofek）| 文
朱利安·德弗雷塔斯是哈佛商学院市场营销部助理教授。
埃利·奥费克是哈佛商学院马尔科姆·P·麦克奈尔市场营销学教授。
DeepL | 译 张矩 | 校译 程明霞 | 编辑
王郡 | 公众号文章编辑
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