在上篇中我们构建了一个基于AI的新商业模式，并对企业可能存在的生产式AI业务场景进行了设想，可以看到还是有不少令人兴奋的业务场景。那么有读者朋友肯定想，你这是不是先入为主，拿着AI找业务场景？所以我们下篇重点阐述下企业在引入AI后，业务增量在哪里？简单点讲，用不用AI对我业务帮助大不大，是不是智商税？最后，如果要引入AI，如何落地实施呢？技术路线和成本几何？
一、 AI为产品研发带来的增量
企业AI战略中，AI技术在整个产品生命周期中扮演着多个关键角色，从个性化定制到原型设计、再到产品测试，AI不断提升各环节的效率和质量。
- AI个性化定制：利用AI进行个性化产品定制，可以基于消费者的具体需求和偏好快速定制设计，确保产品更贴近市场和消费者期望。这一步骤使得产品设计的相关性提升了2倍，极大地缩短了从概念到市场的时间。
- AI创意开发：在产品创意开发阶段，AI分析市场数据和消费趋势，帮助设计师快速生成和迭代创新的设计思路。AI的应用使创意开发的效率提高了5倍，增强了产品的市场竞争力。
- AI原型设计：AI在原型设计阶段通过高效的算法测试多种设计方案，快速筛选出最优方案。这种高速迭代过程显著提高了设计的准确性和效率，减少了成本和时间的浪费。
- AI产品测试：在产品测试阶段，AI通过模拟和自动化测试，确保产品在投放市场前的性能和安全性达到标准。AI的应用使产品测试效率提升了5倍，确保了产品质量同时加快了上市速度。
基于AI的产品创新/产品研发增量主要体现在提升产品和服务质量，加速产品上市速度：
提升产品和服务质量：AI的分析和预测能力使企业能够精确地满足市场和消费者的需求，从而提升产品和服务的质量，直接增加销售潜力。
加速产品上市速度：AI技术在产品开发和测试阶段的应用，能够显著缩短产品从设计到上市的周期，使企业能够更快地响应市场需求，快速占领市场份额。
二、 AI为定价带来的增量
AI技术的引入不仅能够实时监控竞争对手的定价策略，还能对自家在线商店的产品价格进行跨平台的实时监测，确保价格竞争力。
此外，AI支持的系统可以根据市场动态自动调整价格。通过建立一个针对竞争对手价格变动的动态调价模型，平台可以快速做出反应，同时预测价格调整对销售的潜在影响。这不仅提高了价格策略的灵活性，也增强了市场适应性。
AI还能在调价周期内精确计算并控制成本，优化定价策略以减少不必要的促销损失，如控制促销的时长、频率和涉及的产品种类。通过这种循环迭代的方法，企业能持续优化其价格决策过程，为下一周期的定价调整提供数据支持和策略洞察，从而保持在竞争激烈的市场中的领先地位。
AI如何在整个定价过程中发挥核心作用，从而帮助企业更精准、更高效地管理市场动态和价格策略。
实时监控和响应：
AI技术使企业能够实时监控市场价格变动和竞争对手的定价策略，确保企业能迅速响应市场变化。这种实时的数据处理能力不仅减少了人工监控的需求，还缩短了从数据收集到执行的时间，从而提高了定价策略的灵活性和效果。
自动调整定价策略：
利用AI，企业可以自动调整价格，不仅基于市场供需关系，还包括消费者行为分析和购买模式的预测。AI系统通过学习历史数据和实时市场反馈，自动更新定价模型，实现价格的动态调整。
优化营销活动：
AI的自动调整功能使营销活动能够更加针对性地利用最新的定价信息，优化促销和折扣策略。这不仅提高了营销活动的投入产出比，也加强了促销活动对消费者的吸引力。
提升决策效率和精确性：
AI辅助的定价工具通过大数据分析和复杂的算法，提供更加科学和精确的定价决策支持。这帮助决策者避免了基于直觉或不完全信息做出的决策，降低了风险同时增加了收益。
三、 AI为营销带来的增量
AI技术如何通过三个核心阶段——数据分析、内容创造引擎、以及智能投放——来革新营销活动的执行和效率。
数据分析：
此阶段中，AI技术用于深入分析和处理用户数据和行为模式，这包括用户的互动、购买历史以及偏好。通过这些分析，AI能够帮助企业精确地识别目标市场和潜在客户群体，从而为营销策略提供数据支持。
内容创造引擎：
基于前一阶段收集的数据，AI内容创造引擎生成个性化和吸引人的营销内容。这些内容被设计来精确匹配目标客户的需求和兴趣，从而提高用户参与度和响应率。内容创造不仅限于文本，还包括图像、视频和其他多媒体格式，全部由AI根据用户行为和偏好自动优化。
智能投放：
在营销执行的最后阶段，AI负责将生成的内容通过最合适的渠道和时间向目标用户智能投放。这种智能投放考虑了多个变量，如用户在线时间、最频繁使用的平台以及历史上的反馈效果，确保每次投放都能达到最大的ROI。
AI对营销的增量可以归结为如下5个方面：
数据洞察：数秒即可得出分析结果与行动建议
内容创作：更丰富、更精准的个性化内容生成
渠道投放：分析不同策略、不同渠道的效果和用户反馈，能实时调整预算配置并进行自动化的精准投放
交流互动：基于企业知识库与客户数据，实现24小时不间断，更专业且个性化的回应
行动实施：大量复杂营销行为的自动化实施。可以节省人力成本，还可以提高营销活动的执行效率
四、 AI为销售渠道带来的增量
销售流程优化：
- 对于C端企业，AI技术通过自动化销售和客服角色，尤其在线上平台上替代传统的人工操作，极大地提升了销售效率和客户服务质量。这不仅加速了交易过程，还提升了客户满意度和互动质量。
- B端企业通过AI的引入，能够实现销售流程的自动化，从客户数据分析到生成定制的销售提案，AI帮助企业精确定位客户需求，缩短销售周期，提升交易成功率。
渠道管理增强：
- 在渠道管理方面，AI的应用强化了企业对销售渠道的管控力度和响应速度。AI系统可以根据市场动态和销售数据，动态调整渠道政策，优化库存分配和物流安排，确保渠道操作的灵活性和效率。
- 此外，AI还能帮助企业实时监控渠道绩效，通过持续的数据分析提出改进措施，从而优化整个渠道管理体系，提高资源利用效率和市场覆盖率
AI的应用不仅改变了传统的销售和渠道模式，还带来了显著的业务增量，尤其体现在B端和C端的不同需求和应用上。
销售流程的AI化：
- AI技术通过自动化销售流程，减少了对人工销售的依赖，将“AI+人工”的模式转变为完全的“AI销售”。这一转变意味着企业的销售流程需要基于AI进行重构，以适应更快速、更精确的市场需求响应。
- 在B端，这种变革主要体现在销售效率和实时性的显著提升上。AI能够实时处理大量订单，快速响应客户需求，同时还能提供个性化的客户服务，优化客户体验和满意度。
- 对于C端，AI的引入不仅降低了人工成本，还通过自动化和精确化操作提高了操作效率。AI替代传统的人工操作，减少了错误率和操作时间，同时提升了处理大量客户查询和订单的能力。
渠道管理的智能化：
- AI技术的应用极大增强了渠道管理的实时性和效率。通过AI，企业能够实时监控和调整渠道策略，动态优化库存和物流安排，以应对快速变化的市场条件。
- AI还帮助企业实现渠道数据的即时分析和决策支持，从而更精确地控制产品分布和渠道成本，确保渠道操作的最大化效率。
五、AI实施路线与成本
根据不同业务场景应用大型AI模型，并通过一系列精细调整确保模型的有效落地和实施。这种策略模型涉及从输入、中间处理到输出阶段的全流程管理，每个阶段都对应特定的业务需求和技术处理方法。
流程概览：
输入阶段包括不同业务场景（如A、B、C、D情形）的数据输入，这些数据反映了从基本事实到复杂交互的各类信息。
中间阶段涉及到模型的核心处理，如数据处理、模型训练和微调等，确保AI模型能够精准地解析和处理输入数据，产生有价值的业务洞察。
输出阶段则是将AI模型的处理结果转化为实际的业务决策和操作，如市场营销策略、库存管理等。
核心技术应用：
预处理与微调：在中间阶段，通过精确调整来优化模型性能，确保模型能够适应具体的业务场景和数据特性，增强模型的泛化能力和实用性。
业务场景的具体应用：
场景识别：通过AI精确识别和分类各种业务场景，为后续的策略制定提供依据。
动态调整：根据市场和内部数据的实时反馈调整业务策略，如调整市场推广策略、库存水平等。
实施效果与目标：
目标是利用AI模型显著提升业务操作的效率和效果，例如通过自动化和智能化的策略减少人工干预，提高响应速度和市场适应性。
效果评估涵盖了从成本节约、效率提升到客户满意度和市场占有率的全方位考量。
概述了不同行业领域中各厂商的主要AI产品和服务，体现了AI技术在多个维度的应用深度和广度。下面将根据图片内容进行详细阐述：
市场
- 图像和视频生成：如Magicwork、Ai、AdCreative，这些工具能够自动化地生成营销用的图像和视频内容，提高广告创意的效率和吸引力。
产品
- 设计工具：如Figma、Galileo、Merlin和Dora，这些工具提供了用户界面设计、产品原型和用户体验优化的AI支持，加速产品从设计到市场的过程。
销售
- 销售自动化工具：例如Devin、AI，这些工具通过自动化销售流程，帮助企业提高销售效率和客户满意度。
- 客户关系管理：如CodeGeeX、Mintlify、Devin，这些系统通过分析客户数据来提供更个性化的客户服务。
管理
- 自动化办公助手：如Jasper、Midjourney和Runway，这些工具自动化处理日常管理任务，提升工作效率。
- 企业资源规划（ERP）和流程自动化（RPA）：如SAP、泰洋、Make，这些系统帮助企业自动化复杂的业务流程，提高操作效率。
不同AI实施方式的成本结构构成，包括硬件成本、私有模型训练成本、通用模型训练成本、调用成本、运行成本和私有部署成本。这些成本反映了AI项目从启动到日常运维的全周期成本。
成本类型解析：
- 硬件成本：包括AI模型运行所需的物理硬件支出，如GPU或其他处理单元。具体依据模型大小和运行频率，成本可以从数百美元到数千美元不等。
- 私有模型训练成本：涉及到定制化AI模型开发的成本，这通常是因企业需要特定功能或优化而进行的调整。
- 通用模型训练成本：适用于使用预训练模型并在此基础上进行微调的情况，成本较私有模型训练通常较低。
- 调用成本：指在AI模型部署后，每次调用模型处理数据的费用。
- 运行成本：涉及到AI系统日常运行的成本，包括能源消耗、服务器维护等。
- 私有部署成本：如果AI解决方案是在私有服务器或云平台上部署，相关的部署成本会包括服务器费用、安全性维护以及数据存储费用等。
不同实施方式的成本比较：
- 图中通过不同颜色的条形图表示了各成本类型在不同实施方式中的比重。可以看出，私有模型训练成本和硬件成本通常占较大比重，特别是在需要高性能计算支持的场景中。
- 私有部署成本在某些情况下也可能很高，尤其是在需要严格数据隔离或高安全性的场合。
- 调用成本和运行成本则在频繁使用模型的场景下更显著，这通常关系到模型的响应速度和可用性。
