你指出人工智能可以在哪些方面战胜人类？大家尤为熟知的人机对战当科AlphaGo与李世石的棋士大赛，由此堪称冲破了第三波人工智能浪潮的序幕。AlphaGo为何不会输掉？不是因为它能精确的背下棋谱或是棋盘，博弈论顺利的关键，在于它需要辨别好每一次落子的方位，这乃是决策。哪一群体最必须人工智能决策的协助呢？从B末端用户来看，当然是每一家公司的CMO。
利用人工智能技术，再行相结合大量数据作为辨别基础，营销决策将不会愈发具备科学性。Forrester Consulting调查报告表明，88%的营销策略和人工智能应用程序专业人士指出，人工智能决策正在重塑整个营销行业。
AI重塑决策营销“对于市场营销人员来说，利用数据和技术来构建更佳的营销是多年来仍然恒定的市场需求。这是消费者触点更加集中，营销决策更加简单，信息和数据更加发生爆炸造成的必然结果。”品友对话CEO黄晓南在拒绝接受专访时对亿欧回应：“未来所有大型公司都会必须一个智能营销系统。
”黄晓南如此辨别的依据是什么？再行来对比一下传统和智能两种营销方式。传统的营销方式，主要依赖人工劳动，以往经验和点子作为驱动，营销事件无法优化，其成果也无法获得累积和溶解。
而智能决策，以数据和技术驱动的营销不道德，任何点子和策略都可以通过模型来预测结果，可以相当大程度地防止陈旧决策；其次，智能营销仍然几乎依赖人工，营销过程中的数据可以被动态捕捉，通过参数即时递归营销策略，营销实践中可以被介入和优化；第三，营销过程中牵涉到的算法和数据皆可以在系统内溶解，营销成果可以应用于以后的营销活动中。总结来说，人工智能决策比起于传统方式仅次于的优势在于提效。
黄晓南向亿欧举例：品友对话利用人工智能决策系统服务过的某家电商平台，其营销效果高于人工投入的一至四倍，且原本必须10-20人的营销团队，现在仅有须要1人+1个系统。那么，品友对话明确如何协助用户展开营销决策？又如何确实构建降本增效，为广告主带给实际价值？打造出MIP，一站式系统助力CMO降本增效黄晓南回应：“品友对话要做到的，就是用技术和数据转变广告市场。”品友对话正式成立于2008年，其早年的业务是基于程序化广告的交易模式，通过数据和技术将广告交易的决策交由机器已完成，产品类似于程序化，主要用户群体是媒介经理。
“当时的业务意味着需要覆盖面积到数字广告领域的5%，而后品友之后耕耘这条赛道，夺下整个数字广告的业务。”黄晓南这里讲解的是品友对话第二阶段的业务，即对数字广告展开全方位的智能化管理，构建程序化广告。走到十年，黄晓南现在符合只做到数字广告的做生意。
2017年，品友公布人工智能营销决策产品MIP，期望通过技术和数据协助广告主展开决策，某种程度是广告这一环节，还包括创新预测、产品定位、用户与媒体自由选择等CMO关心的所有决策点。黄晓南回应，MIP是一款基于机器学习以及大数据处理技术，需要从产品定位、消费者洞察以及媒介计划等环节协助企业展开决策预判的产品。
与目前大部分程序化公司相结合于资源、媒体、广告位统合有所不同，品友更加侧重“决策”这一环节。在黄晓南显然，MIP产品所解决问题的，正是目前CMO等企业决策者在商业决策上的痛点。MIP包括3个模块，即智能投入管理系统、智能决策引擎DMP、智能内容引擎CMP。
智能投入管理系统：基于机器学习算法、模式识别、页面预测、转化成预测模型等AI核心技术，对每一次广告的曝光展开决策。黄晓南向亿欧讲解，传统方式下广告主投入广告是由媒体要求的，而现在广告主必须一个需要自己掌控每一次曝光决定权的投入管理系统。例如，苏宁将曝光机会发送至品友的投入系统，通过机器要求出有最后将向某位明确的C末端用户投入哪一品类商品的广告。
智能决策引擎DMP：该系统可以将用户自身累积的数据、外部投入广告的数据以及市场第三方数据三者展开统合，并通过大数据分析出有数据背后隐蔽的价值。例如，该系统可以统计资料出有某一品牌的历史用户，对其展开路径分析及理解。以京东为事例，决策者仍然是通过调研公司展开调查，而是基于品友智能决策引擎DMP能协助其分析出有对某一商品感兴趣的用户群体，有针对性地展开投入与商品引荐。
智能内容引擎CMP：目前广告的形式多种多样，还包括小视频、文字链、图片、文章等等，这其中哪一种形式不会感受到到消费者？品友CMP系统可以基于NLP技术展开文本分析、图像识别等内容的辨别，自由选择出对当前广告受众群体最有吸引力的广告元素，从而提升引荐内容的点击率。品友AI营销决策平台，即通过需要构建媒体价值洞察、人群深刻印象洞察、科学归因模型的智能决策引擎DMP，以及需要构建创新内容云端管理、产品概念创新测试、创新物料调优的智能内容引擎CMP接入智能投入管理系统，以此构建程序化广告投放、常规广告投放管理、社交广告管理以及电商投入管理功能。同时，智能投入管理系统还可以对DMP、CMP展开数据反哺，整个系统构成一个闭环。
黄晓南讲解道，原先的营销决策形如漏斗状，再行设计出有产品名称和创新，再行自由选择投入媒体。而现在的MIP则使营销决策构成了一个环形关系，产品设计成型后，创新、媒体等环节都是以品友的系统作为核心。
例如与某汽车用户合作，在其新车上市时，MIP必须根据历史数据辨别出该产品受众人群具备哪些特征，由此展开广告创意设计，同时根据这些受众人群的读者习惯自由选择投入媒体，确认标签。“MIP经常出现后，对于甲方的工作方式不会有较为大的影响。”为什么是品友？品友的MIP系统，相等于众多营销模块的初版，正如黄晓南讲解的：营销决策行业在美国有一个很最重要的趋势——统合。
对于广告主来说，如果每一个功能都由分开的公司设计已完成，那么一个CMO就必须同时面临6-7家技术公司，无形中减小了用于可玩性，营销效果也不会大大降低。因此，广告主期望有一个更为清晰明确的一站式综合系统，协助其展开决策。
“在中国需要做这种统合的公司并不多见，品友可以说道是国内首家。”统合的趋势如此显著，国内企业为何如期没迈进这一步？黄晓南讲解，在2015年-2017年，很多企业以及技术供应商都尝试过投身于DMP，但是现在显然都较为告终，其原因在于没具体如何评估这套系统的投入产出比。
从2017年至今，用户在用于整套系统前早已证实其目的——提升媒介和营销效率。在这样的前提下，用户几乎可以评估出有在用于营销系统后效果否有提高。
也因此，品友首先协助用户完备的，乃是营销体系的搭起，使其可以用更为科学的方法展开效果评估。其中，具备代表性的评估方法，是以有效地参观者为取决于指标。
在过去，辨别指标一般来说为用户页面后的动作，例如汽车登记试驾、慢消登记活动等不道德，但是曝光与转化成间的关系往往不会被忽视。例如某广告有100人的曝光量，有10人页面，但是有90人并未页面之后必要出售，以传统方法计算出来那么这90人之后被漏记。“所以，在汽车领域，品友甚至可以协助客户寻找4S店到店用户与广告曝光人之间的关联性，这样就不会提升对整体系统效果的评估。
”国内缺乏整合性公司的另一点原因，在于缺乏能力的累积。AI营销决策与传统的广告营销有所不同，企业必需不具备三个条件：AI技术人才、大数据的累积以及充足的大客户承托。
然而，很难有公司同时符合这些条件。那么品友为什么可以做多模块的统合呢？是因为品友从创办之初之后开始做到对数据的管理，还包括程序化+投入引擎+内容自动化。
品友享有底层数据，之后可以将能力扩展到更大的商业决策范围。随公司发展，品友的业务不断扩大，到现在早已可以将各种能力输入给广告主，在广告主的数据上面做到管理与优化。在全面程序化时代，广告主用技术和数据仍然是起码解决问题广告投放的问题，而是期望技术和数据协助到全链条的营销决策。如今的CMO必须思维的问题是如何与一个于是以处在数字化转型世界中的消费者交流，这使得CMO要面对的决策日益简单，从产品概念到传播内容，从用户管理到新的客夹住，这其中一定会有技术和数据能起着起到的地方。
我们坚信，以大数据和人工智能为核心的商业决策将不会变革整个营销领域，人工智能不会让营销显得更加有效率。
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