从复杂到清晰-首席营销官如何重新开拓市场以建立竞争优势

核心观点

• 营销职能面临挑战： 尽管 CMO 的期望值不断升高，但营销成果却日益不达预期。预算受限、决策权不足、技术栈碎片化以及 AI 效果不佳等问题，导致营销职能的战略影响力下降。
• 营销生态系统中存在效率低下和错位： 营销活动缺乏战略一致性，大量精力被低价值任务占据；技术战略与业务目标脱节，导致资源浪费；缺乏有效的衡量指标，难以证明营销的投资回报率；数据和技术基础薄弱，难以有效利用内部数据；技能和人才短缺，无法适应未来需求。
• AI 的潜力尚未充分发挥： 尽管 Gen AI 和 Agentic AI 被寄予厚望，但实际应用效果并不理想。组织在实施 AI 时存在技术优先、未能充分利用 AI 全部潜力、低估投资和运营需求、忽视人类因素等问题，导致 AI 效果不佳。

关键数据

• 68% 的 CMO 认为他们的角色期望值不断升高。
• 50% 的 CMO 表示他们越来越专注于“用更少的资源做更多的事情”。
• 55% 的 CMO 参与关键决策过程，较 2021 年的 59%有所下降。
• 28% 的营销领导者认为他们的领导层对长期营销投资持开放态度。
• 42% 的营销领导者认为他们拥有衡量营销项目长期价值的正确指标。
• 72% 的营销领导者将电子商务销售作为核心 KPI，但只有 47% 拥有直接管理该领域的权限。
• 64% 的组织认为需要优化内容以适应用户意图和上下文相关性，但只有 40% 积极投资生成式引擎优化 (GEO)。
• 27% 的组织目前正在测试/实验/使用任何形式的 Agentic AI，只有约 5% 已实验过多智能体系统 (MAS)。

研究结论

• CMO 需要重新夺回营销职能的领导权： 通过建立面向未来的营销组织、提高精准度和绩效、以及端到端整合 AI，CMO 可以将营销职能转变为企业的增长和价值驱动者。
• 构建面向未来的营销组织： 对当前能力进行审计，重新设计运营模式，建立明确的决策权和义务框架，优先考虑有价值的工具和技术，并进行针对性的技能提升。
• 提高精准度和绩效： 采用实时互动、预测分析和大规模个性化等 AI 驱动的互动策略，并建立智能归因模型和连接营销指标与业务成果。
• 端到端整合 AI： 建立统一的数据、内容和活动工作流，投资原始数据资产、可扩展的基础设施、高级语言模型和内置 AI 的软件，并确保符合道德规范和隐私保护。
• 加强 CIO 和 CMO 之间的合作： 对齐技术基础设施与营销目标，打破部门壁垒，创建统一流程，防止 AI 的碎片化应用。
• 培养面向未来的技能和团队： 提升团队在数据分析、AI、客户旅程映射和敏捷方法等方面的技能，并培养创造力、同理心和协作等人类特质。
• 建立以人为本的 AI 营销： 确保品牌不会陷入“AI 同质化陷阱”，强调情感连接的重要性，并促进人类与 AI 的协同合作。

建议

• 建立面向未来的营销组织： 对营销职能进行审计，确定价值驱动因素和价值消耗因素，绘制能力差距图，并发现潜在的效率低下问题。
• 重新设计运营模式： 将运营集中到区域枢纽/全球能力中心，评估外包机会和代理参与，精简流程并消除重复，建立战略和成果导向的合作伙伴关系。
• 发展强大的营销技术基础： 建立统一的技术架构，整合数据、内容和活动工作流，确保治理和合规，并投资赋能功能以推动采用和使营销技术投资与业务成果保持一致。
• 转向大规模有影响力的互动： 采用实时互动、预测智能和大规模个性化等 AI 驱动的互动策略，并建立智能归因模型和连接营销指标与业务成果。
• 端到端整合 AI 以产生影响： 将 Gen AI 和 Agentic AI 的变革潜力用于营销和品牌中的全新用例，并发展面向未来的框架和多渠道分析，准确识别哪些活动、平台和互动正在推动转化。
• 弥合互动与转化之间的差距： 整合销售和营销的端到端策略，以释放能力、提高一致性并推动增长。
• 以人为本： 确保品牌不会陷入“AI 同质化陷阱”，强调情感连接的重要性，并促进人类与 AI 的协同合作。