2020-2025年中国AI+营销行业市场调查研究及投资前景预测报告
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2020-2025年中国AI+营销行业市场调查研究及投资前景预测报告

发布时间:2019-12-05
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人工智能与营销如何结合一直都是营销人关注的热点话题。最近腾讯又一次在全新领域首开先河:依托人工智能技术和腾讯系大数据,通过MarTech的形式把人工智能真正落地,打造出国内首个以预测营销为核心的全链路营销云平台。

本研究报告数据主要采用国家统计数据,海关总署,问卷调查数据,商务部采集数据等数据库。其中宏观经济数据主要来自国家统计局,部分行业统计数据主要来自国家统计局及市场调研数据,企业数据主要来自于国统计局规模企业统计数据库及证券交易所等,价格数据主要来自于各类市场监测数据库。

报告目录

第一章中国AI+营销市场发展背景

1.1AI+营销的定义

1.2营销技术应用发展历程

1.3AI+营销政策环境

1.4AI+营销资本环境

1.5AI+营销产业内驱力

第二章中国AI+营销技术应用情况

2.1AI+营销核心技术分析——数据获取

2.2AI+营销核心技术分析——自然语音处理

2.3AI+营销核心技术分析——机器学习

2.4AI+营销落地场景——用户洞察

2.5AI+营销落地场景——内容创作

2.6AI+营销落地场景——创意投放

2.7AI+营销落地场景——效果监测

2.8AI+营销落地场景——行为预测

2.9AI+营销助力营销方式创新——搜索广告

2.10AI+营销助力营销方式创新——信息流广告

2.11AI+营销助力营销方式创新——互动广告

第三章中国AI+营销市场产业链发展状况

3.1AI+营销市场产业链图谱

3.2AI+营销市场产业链结构分析

3.3产业链角色分析——广告主

3.4产业链角色分析——媒体方

3.5产业链角色分析——第三方服务商

第四章中国AI+营销市场典型企业及案例分析

4.1中国AI+营销市场典型企业——360

4.2中国AI+营销市场典型企业——阿里

4.3中国AI+营销市场典型企业——百度

4.4中国AI+营销市场典型企业—科大讯飞

4.5中国AI+营销市场典型企业—蓝标传媒

4.6中国AI+营销市场典型企业——品友

4.7中国AI+营销市场典型企业—小水智能

第五章中国AI+营销市场发展趋势及建议

5.1AI+营销未来发展趋势——流程

5.2AI+营销未来发展趋势——营销人员

5.3AI+营销未来发展趋势——用户

5.4广告主拥抱AI+营销建议

5.5服务商拥抱AI+营销建议

图表目录

图1-1 AI+营销定义

图1-2营销技术应用发展历程及阶段特征

图1-3中国人工智能技术落地相关主要政策

图1-4 2015-2019年AI+营销投融资事件数量及占比变化情况

图1-5 2015-2019年AI主要细分领域投融资事件和金额在行业整体的占比情况

图1-6 AI+营销主要痛点及优化效果

图2-1 AI+营销核心技术:数据获取

图2-2 AI+营销核心技术分析:自然语言处理

图2-3 AI+营销核心技术分析:机器学习

图2-4 AI+营销落地环节:用户洞察

图2-5 AI+营销落地环节:内容创作

图2-6 AI+营销落地环节:创意投放

图2-7 AI+营销落地环节:效果监测

图2-8 AI+营销落地环节:行为预测

图2-9“AI + 搜索广告”优化方式

图2-10“AI + 信息流广告”投放/计价策略

图2-11 AI互动广告流程

图3-1 AI+营销市场产业链结构分析

图3-2 AI+营销激活广告主自有数据

图3-3部分媒体方在AI+营销上的技术探索

图3-4部分媒体方在技术和数据开放上的实践

图3-5部分第三方服务商智能营销平台实践情况

图4-1 2019年360AI营销布局与特征分析

图4-2 360 X 京东618剁手节AI营销案例展示

图4-3阿里大文娱”AI+营销”矩阵

图4-4天籁 X 《晓说》:精确用户匹配驱动效果转化

图4-5百度智能营销平台——Omni Marketing

图4-6百度聚屏 X 华为Mate系列手机 智能营销案例

图4-7讯飞AI营销云主要产品服务矩阵

图4-8讯飞AI营销云主要优势

图4-9科大讯飞 X 广汽丰田:方言互动H5,拓展品牌营销新玩法

图4-10蓝标传媒AI+营销业务线及优势

图4-11数据智能助戴森“看天吃饭”

图4-12品友MIP(Marketing Intelligence Platform)平台

图4-13广本DMP平台三大输出功能

图4-14小水智能产品矩阵

图4-15小水智能 X 万国体育:大数据+智能客服刺激增长

图5-1传统营销流程

图5-2 AI+营销流程

图5-3 2018年营销从业者关于AI技术对营销人员影响的认同情况

图5-4组织架构效率优化,未来人工更专注于策略制定

图5-5用户数据效率优化,智能推荐从行为洞察到需求预测

图5-6广告主拥抱AI营销的主要途径

图5-7第三方营销服务商企业经营核心要素

更多图表见正文......

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研究方法

报告研究基于研究团队收集的大量一手和二手信息,使用桌面研究与定量调查、定性分析相结合的方式,全面客观的剖析当前行业发展的总体市场容量、产业链、竞争格局、进出口、经营特性、盈利能力和商业模式等。科学使用SCP模型、SWOT、PEST、回归分析、SPACE矩阵等研究模型与方法综合分析行业市场环境、产业政策、竞争格局、技术革新、市场风险、行业壁垒、机遇以及挑战等相关因素。根据各行业的发展轨迹及实践经验,对行业未来的发展趋势做出客观预判,助力企业商业决策。

数据来源

本公司数据来源主要是一手资料和二手资料相结合,本司建立了严格的数据清洗、加工和分析的内控体系,分析师采集信息后,严格按照公司评估方法论和信息规范的要求,并结合自身专业经验,对所获取的信息进行整理、筛选,最终通过综合统计、分析测算获得相关产业研究成果。

一手资料来源于我司调研部门对行业内重点企业访谈获取的一手信息数据,采访对象涉及企业CEO、营销总监、高管、技术负责人、行业专家、产业链上下游企业、分销商、代理商、经销商、相关投资机构等。市场调研部分的一手信息来源为需要研究的对象终端消费群体。

二手资料来源主要包括全球范围相关行业新闻、公司年报、非盈利性组织、行业协会、政府机构、海关数据及第三方数据库等,根据具体行业,应用的二手信息来源具有一定的差异。二手信息渠道涉及SEC、公司年报、国家统计局、中国海关、WIND数据库、CEIC数据库、国研网、BvD ORBIS ASIA PACIFIC数据库、皮书数据库及中经专网、国家知识产权局等。

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