AI时代，真正让品牌拉开差距的能力是什么？

答

品牌方整体都比较焦虑，都面临着原有渠道的增长压力。除了拓展新渠道，不论是出海、还是线下落地。都有一个内核，就是更多地追求精细化的运营。消费品行业有点像2015年前后的互联网。有的开始走品牌建设的路，有的开始追求增长黑客。

答

消费电子、家居在购物中心场域的增长非常明显；汽车领域新势力的增长开始放缓，但是其实传统主机厂的转型力度其实今年暗流涌动；同时不少过去几年在线上已经做到10亿几十亿的品牌，纷纷开始到线下，希望利用零售空间体验流量来获取品牌增长。

答

营销物料的AI生产、营销投放的AI托管、内部汇报用AI提效。在面对比如字节体系的基于推荐系统和计算广告的流量分发算法面前，其实无法真正改变局面。因为这些东西，都是基础设施，只有很短的时间窗口，无法缓解大家的焦虑。

答

相比线上的营销物料的Ai生产、营销投放的AI托管，品牌在线下拥抱围绕客流、转化率优化和预测，计算体验价值，会成为消费品越来越重要的机遇。一个是体验媒介本身对于消费者心智影响的深度，另外一个是当下的媒介环境。线下一次体验可能5-10元，线上一个KOL投放的CPE（单次互动成本）可能要20-40元。可计算的体验营销，可能不只是未来下半年，而是未来5-10年的主流。

答

我们帮助一个新品牌优化门店的VPE（单次体验价值），从原来20元提升到50元，并沉淀为了新的门店体验服务设计标准。然后反过来利用数据和算法匹配开拓新门店，建立相关场景定向特征下的CPE（单次体验成本）10元的标准、做体验采买，实现了老品牌的新的增长曲线。在今天的信息泛滥的环境下，利用体验，让品牌建设成为科学可计算可复制的数学题。

答

今天的LLM驱动的以chatbot为主的AI，从2C的体验角度是非常成功的，它极大地替代了搜索和一部分信息获取的市场。同时因为LLM的机制决定了，无论问什么问题，都会被得到回答，情绪体验得到极大的满足。但是当AI落地到企业场景，企业内部不同部门的目标、不同部门的语言、不同系统之间的语义，包括围绕价值目标的提升所需的组织现状（或者叫上下文信息），其实都是chatbot缺失的。情绪的极大满足，和企业的AI落地之间，就会出现巨大的GAP。

组织内部沉淀多年的经验、规则，其实是组织智能（Organization Intelligence）非常重要的部分。前面十年有的数字化项目里，会有一些优秀公司基于自身最佳实践做了不少软件。过去很多经验规则其实被写死进了软件里。但是这些经验规则，其实是要结合不同阶段、不同背景上下文、不同目标去检验适配性、检验价值的。

这里需要用到一些技术工具来维护他们，比如本体。然后将这些本体维护的知识向量化，再用实时的业务结果、转化效率来实现知识经验规则的的监督、反馈、迭代。可计算的本体，是今天企业内部AI落地，肯定最被低估的东西。我相信再过2-4个季度，中国的媒体环境应该很快就会意识到这个问题。

OI（Organization intelligence）领域的智能体系建设，重点不是artificial，重点也不是人或者机器来干活，真正重要的是效率。甚至今天主流的LLM驱动的ai都是用成本结构，也就是岗位结构去看效率提升的点；在组织内部，真正的效率提升其实是要用信息结构、决策结构去看价值更大的地方，岗位和岗位之间才是决策价值和效率可以实现巨大提升的领域。但是这些认知，在今天的媒体环境的AI话题下，肯定还是非共识，或者是比较小的声音。

答

我觉得这个先后未必是价值的厚薄。就目前趋势来看，大概率还是内容素材的生产。但是我觉得相比营销链路，营销决策漏斗，从曝光-理解接受-购买-复购这个角度去看。未来价值更厚的，甚至长期唯一有价值的，是理解和接受。

相比前几年的社媒（他人怎么说）、短视频信息流（视频对图文的升级），未来体验媒介是我们认为的重点。在这个角度，AI最先改变的，围绕零售空间的特征匹配，实现对体验采买成本和价值优化。

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消费永不眠，人的欲望永无止境，永远会有新的需求。只要需求在，就会创造新的供给，需要新的爆款。而且往往品类红利会叠加流量红利，就像鞋服造就淘宝、3C造就京东、生鲜工厂原产地造就拼多多、美妆造就直播短视频一样。未来几年一定会有新的品类，在体验媒介中成为新的消费品爆款。

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我觉得根本肯定还是基于消费者洞察来更高效率造就产品的组织能力。然后就是将组织打造为AI原生，或者叫打造OI的能力，让组织变成智能本身。

答

可计算开店，我觉得是消费品领域最值得关注的一件事。不论是传统的渠道正铺店。还是类似信息流的慢闪店。围绕可计算的体验采买和体验变现优化，是最值得关注的。

答

体验、体验、体验。

Location、Location、Location。