95%的AI投入为何难见成效？复旦管院北欧营销日聚焦增长新逻辑

本文来自微信公众号： 复旦管院 ，编辑：王菲妮，责编：胡伟洁，作者：复旦管院

今天的商业世界，正处于一个巨大的“祛魅”周期。

当AI从热潮走向深水区，企业发现，生成内容并不等于增长；当流量红利逐渐消退，买量也不再自动带来转化；当中国消费者变得更加成熟，过去依靠“进口”“低价”或“渠道红利”的营销逻辑正在失效。

那么，AI时代真正有效的营销能力是什么？企业又该如何从短期流量，转向可持续增长资产？

在第五届“北欧营销日”2026 Nordic Marketing Day上，来自学界、咨询机构与跨国企业的嘉宾围绕AI原生营销、中国市场转型与增长创新展开讨论，为这个问题提供了多维答案。

结合自身市场营销学者的研究与教学经验，裘理瑾分享了对营销与商业创新的理解。她表示，真正具有前瞻性的战略决策，始终建立在持续的市场洞察之上；无论是消费趋势变化、技术革新，还是可持续发展议题，都要求企业不断更新认知、调整战略。

逃避思考，还是深度思考？

拆解AI使用“分水岭”

目前，越来越多营销从业者习惯直接向AI索取“营销策略答案”，AI生成的内容往往逻辑清晰、结构完整、案例丰富，看似专业且令人信服，但问题在于，这些“答案”大多基于信息检索与模式生成，并非真正基于市场研究得出的结论。如果所有人都在使用同样的工具、输入类似的提示词，最后得到的答案也会高度趋同，企业就无法由此建立真正的竞争优势。

因此，我想提出一种新的AI使用方式：不要把AI当作替你回答问题的机器，而要把AI当作帮助你做研究的系统。真正有价值的应用，是利用AI帮助营销人员提出更好的研究问题、模拟更真实的市场环境，并通过研究验证更可靠的商业决策，而不是替代思考。

今天，大多数企业都在用AI做生成海报、写社交媒体文案等相对基础的内容生产，但真正值得探索的，是更高阶的应用，就是让AI帮助我们理解消费者。营销人都知道一句话：Perception is reality——消费者感知，就是市场现实。消费者不是为产品本身买单，而是为他们“感知到的价值”买单，问题是我们怎么研究这种“感知”？

传统方法通常依赖问卷调查，但现在，AI给了我们新的可能。我们可以借助AI构建“合成消费者画像”（Synthetic AI Personas），让AI模拟不同消费者角色参与调研，生成“合成数据”（Synthetic Data），再结合经典市场研究方法，如品牌定位图（Positioning Map）、多维尺度分析（MDS）等工具，对品牌在消费者认知中的位置进行分析与可视化，从而更系统地理解消费者认知与市场结构。

以户外运动品牌定位研究为例，通过让AI模拟消费者对多个品牌进行两两相似度评分，再借助模型分析品牌在“功能性能—生活方式”“高端—大众”等关键维度上的分布，可以构建出清晰的品牌认知图谱。这种方式不仅大幅降低了传统市场调研在时间和成本上的门槛，也让营销决策从“经验判断”走向“数据验证”。在这一意义上，AI的价值并不在于直接替代人做决策，而在于帮助企业在投入真实资源之前，快速完成假设检验与风险预判。

接下来是基于AI Agent的“模拟访谈”模式。借助AI构建的大规模消费者画像库，企业可以让AI扮演研究员和受访者，自动完成访谈、分析和报告生成，实现快速、低成本的市场洞察。这意味着，过去只有专业研究团队才能完成的复杂市场研究流程，如今正在变得更加自动化与普惠化。

我们生活在一个激动人心的时代，一切都在飞速变化。过去，只有少数专职研究人员，如学术界人士，才能创造新知识。但我相信五年之内，大多数工作者都将成为研究领域的“兼职参与者”。

因此，AI时代营销人的核心竞争力，在于是否能够用AI开展研究、进行验证并支持决策。当所有人都拥有相同的工具时，真正区分彼此的，将是提出问题的能力、验证判断的能力，以及始终坚持以消费者为中心的研究思维。只有将AI从“搜索引擎”升级为“研究引擎”，企业才能真正将技术能力转化为持续的增长动力。

为了避免陷入“赌博式”的营销策略，必须重新定义AI的角色。如果仅仅将AI视为搜索引擎，将难以在竞争中立足；更明智的选择，是将AI作为研究引擎来使用。

什么样的营销新逻辑，

是存量竞争时代的解药？

过去十余年间，营销领域经历了从“数字营销”到“数智营销”的演变，但变化的不只是技术，更是市场本身。消费者变得更加成熟复杂，流量红利逐渐消退，传统依赖“流量×转化率×复购率”的增长公式正日益失效。无论是流量成本持续攀升、渠道红利减弱，还是消费者忠诚度下降，都意味着企业必须重新思考增长模式。

中国市场已进入“存量竞争”时代，企业面临的核心挑战，是如何从“租赁式营销”（Leasing Mindset）转向“资产式营销”（Asset-based Marketing）。所谓“租赁式营销”，本质上是通过不断购买流量、购买渠道空间来获取短期增长，这种模式高度依赖平台规则，成本不断上升，且一旦停止投入，增长便迅速停滞。而“资产式营销”则是把营销视为长期资产建设，重点投资于品牌、内容、私域流量和自有渠道等可持续积累的资源，让营销投入能够不断复利，形成长期价值。

真正的“营销资产”应具备四个特征：可控性、可复用性、稀缺性和增值性。围绕这一逻辑，企业需要建立以“产品”为核心的资产体系：向外延伸出品牌资产、渠道资产、内容资产和客户资产。

AI并没有改变营销的本质，而是加速了营销效率与内容生产方式的重构。企业更应借助AI提升资产建设能力，而不是把AI仅仅视为新的流量工具。尤其值得关注的是，在数字化高度发展的今天，线下空间价值正在重新回归，越来越多年轻消费者开始重视真实场景中的体验与连接，线下门店、社区空间和实体媒介正在重新成为品牌资产的重要组成部分。

当“进口”不再是光环，

品牌如何赢回中国消费者的心？

中国市场仍然是重要增长引擎，蕴藏着巨大机会。中国消费者的需求已经从单纯“购物”转向“体验驱动”，消费者越来越重视社交互动、生活方式和情绪价值，与此同时，年轻消费者对IP文化、粉丝经济和个性化体验的热情也在不断提升，这推动购物中心从传统零售空间向“生活方式目的地”转型。

过去几年，中国在航运及船舶制造领域的供应链完整性和规模优势愈发突出，已成为全球重要的产业中心，全球超过一半的新船订单来自中国，这正在重塑全球产业格局。同时，“绿色转型”成为航运业发展的核心驱动力，它正在推动全行业包括规则规范制定、新能源开发、节能减排系统解决方案和全生命周期服务的升级。

许多外资品牌仍依赖“进口即高端”的旧逻辑，而如今中国消费者不再因为“进口”就天然认可品牌，而是更加关注产品价值、品牌故事和消费体验。消费者既追求价格合理，也期待更高品质和更好的品牌沟通，因此简单的价格战并不可持续。对于品牌而言，“体验”“教育”和“便利性”成为新的竞争关键词。

中国经济正在经历从要素驱动向生产率驱动的结构性转型，这种变化既带来挑战，也创造了大量新机会。当前中国消费市场并非“疲软”，而是在经历结构性重塑：消费占GDP比重仍有巨大提升空间，未来潜力依然庞大，但消费者支出正在从“商品消费”转向“服务消费”和“情绪消费”，年轻人更愿意为体验、兴趣和情感价值买单。

好创意，如何变成可量化的真增长？

中国消费者并不会因为“北欧品牌”天然买单，必须把“芬兰式育儿”“北欧户外文化”等价值观，转化成中国家庭能够理解、共鸣的内容，实现本地相关性。我们发现“爸爸群体”是一个被低估的增长机会，中国年轻爸爸近年来越来越积极参与家庭生活。基于这一洞察，Reima发起围绕“爸爸带娃”的内容营销，显著提升了传播效率和转化效果。

2018年Oatly进入中国时，中国消费者虽已接触植物奶，但认知仍停留在豆浆等传统饮品层面，因此，品牌的首要任务是推动“mind shifting（认知迁移）”。在Oatly的实践中，创新并不以简单的成败来定义，新品通常会经历6个月至1年的市场观察周期，所有消费者反馈与市场数据都会沉淀为下一轮创新的重要资产。

B2B与B2C营销最大的区别在于，制造业无法因为市场变化就快速调整产品和商业模式。制造业寻找新增长点时，问题往往不只是市场，而是组织本身。很多企业一边追求新增长，一边继续使用旧时代的KPI、激励机制和组织结构，这会导致组织本能地抗拒转型。新的市场，需要新的销售行为、协作机制和风险管理方式。

当AI成为“新同事”，

企业该如何重新定义竞争力？

AI带来巨大效率红利的同时，也伴随着全新的风险。企业必须从四个层面建立治理体系：第一是遵循不同地区的法律法规要求；第二是建立内部AI管理制度，把AI治理纳入公司流程；第三是持续监控AI工具的表现与风险；第四是对具体AI产品进行验证和质量保障，确保“值得信任”。

在传统B2B营销中，“客户认知管理”一直是一个难点。品牌影响力与客户感知往往分散在不同触点中，难以量化与归因。AI的价值在于打通这些原本割裂的数据链路，将来自社交媒体、客户活动、研讨会及线上营销等多源触点的信息进行整合分析，从而识别影响客户决策的关键环节及潜在问题，并进一步生成可执行的优化建议。

研究显示，目前约95%的AI应用部署并未在利润增长层面带来显著的积极效益；真正产生显著效果的，只有少数约5%的案例，而这些成功案例的共同点，是它们重新设计了工作流程。AI带来的最大挑战，不只是技能，而是“职业身份认同”的变化。很多人真正害怕的，不是AI，而是发现过去80%的工作内容其实并不创造核心价值。