经济观察网 记者 汪青 “巧妇难为无米之炊，数据沉淀不够和数据管理意识不足是中国在大数据营销应用中最大的挑战。”中欧国际工商学院教授王高4月8日接受采访时表示，AI技术赋能营销领域具有巨大发展潜力，然而数据和知识在中国现在整个系统性沉淀和积累都相对比较薄弱，大数据营销尚在早期，只有47%的企业营销决策对大数据有依赖性。

根据日前发布的《2022年中国首席营销官（CMO）调查报告》显示，在营销手段上，对新技术的使用尚未普遍化，企业数字化转型仍有较大发展空间。数据显示，在营销手段上，54%的企业未使用新技术。在已使用新技术的企业中，仅17%使用人工智能技术。

对此，王高表示，数字化的基本要求就是要沉淀基本客户数据，包括交易数据。在此基础上，通过投入大量数据对AI模型进行不断训练提高营销效率。同时，需要搞清楚AI模型需要“投喂”的数据到底是什么，在原创知识和数据较少的情况下，大数据营销是否真正可行。

此外，企业在做营销之前，亦需要理解产品的或者服务价格弹性到底是什么，以及每个价格弹性区间消费者相对应的反应。

随着ChatGPT的爆火，各行各业都开始讨论将来到底谁会被AI取代。对于未来AI是否可以替代营销领域的工作内容，王高持否定态度。

“ChatGPT的AI算法是需要粮食投喂，而所谓的粮食就是现有的知识，目前在整个全球知识库里面中国的原创知识共享非常少，连5%都没有。在这样的知识库中，只是做个简单设计没有什么问题，但若是营销，由于中国消费者的习惯和现有数据库多数的欧美国家不一样，所以很多广告创意是没办法套在中国的营销中。”王高说。

以广告文案设计为例，王高认为，AI技术也许能够瞬间找到无数个案例，按照所提供的标准要求从已有案例里面进行提炼。但它最大的问题就在于，一定是要基于已知去做出一个新的东西，而营销的价值则是创造新的内容。

基于此，王高认为，想让AI技术在中国营销领域应用范围更大，势必需要提高原创知识贡献度；另外则是将所储备的知识进行数字化投喂AI模型。

“养成使用数据的习惯，先学会问问题，然后用数据帮助你回答问题，假如从来没有这个意识，数据对我们就没有任何的意义。可以先将企业内部数据用起来，在此基础上如果企业内部数据不能回答，再去拓展更大的数据。”王高说。