全场景营销，终端生态下的增长利器

记得是五年前，这一拨AGI的热潮还没开始，我跟几位AI圈的老友谈到AI成熟后，终极的营销模式会是什么样的，大家脑洞大开，画了这样一幅图：

图里表达的意思，如果把其中的“AI Agent”换成一位人类销售的话，就很清楚了：实际上，在AI时代的身份认证能力下，不论在什么场景见到同一个用户，都应该像人类销售那样，根据用户的信息和场景，自然地与其交互，推进服务或营销。

也就是说，在AI带来了更强大交互能力以后，用统一的Agent贯穿，在多种场景触点上做协同营销，将形成“场景化”的新趋势。

另外，在手机之类的终端设备上，能够获得的用户信息远比PC时代丰富精细，结合AI的新能力，可以形成对用户更精细、更具体的理解，从而驱动高效而精简的增长，这就是“智能化”。

然而，不知道大家注意到没有，这些趋势的核心驱动力，除了AI技术本身的发展，还需要有一个强大的跨设备、智能化的系统基座。所以，虽然想跟大家探讨这些理念，但是一直没有合适的实践产品做参照。

直到上周末，在线上参加了今年的华为开发者大会，发现按照类似的理念，用AI重新定义增长的大幕，或许已经在缓缓拉开。

跨设备的场景化增长生态

前面说了，场景化这个词，大家不要理解成在各种设备上开一堆广告位，不论用户跑到哪儿都拦住他塞个传单。真正合理的方向，还是像人类销售那样，不管在哪儿见到同一位用户，一要把客户资料在脑子里想一想，二要搞清楚他现在要做啥，这么聊起来才不会尴尬，服务和营销也才有连贯性。

为什么说跨设备的系统基座对这事儿至关重要呢？每次见到同一个用户，把他认出来是个基础。比如，这次在华为开发者大会上得知，所有用鸿蒙的各类设备，手机也好、电视也好、手表也好，都有一个跨设备ID体系(参见下图)，也就是发布会上说的一个系统打通数字世界的边界。用户出现在任何一个设备上，都可以马上认出他来，如此一来，咱们前面设想的那个场景，就有门儿了！

有了统一的用户身份，其实还不够。对增长来说，更重要的是如何设计有效的用户触点。在这方面，设备上的广告曾经走过一些弯路：不管啥交互方式的设备，都像网站那样开几个广告位，效果和用户体验都不好。那么，有什么解决问题的新思路呢？

咱们就拿鸿蒙生态的全场景智慧营销平台——鲸鸿动能为例看看，这里有一大批系统级入口和头部APP，华为媒体月活过亿的就有13个；另外，还有接近7万个三方APP接入。这么多五花八门的流量，挖掘有效、自然的用户触点非常重要，这是场景化增长的基础。

具体的触点展示形式上，除了传统的广告样式以外，结合后文我们要谈到的设备端用户理解能力，为了充分利用终端设备的特点，其实可以设计一些实时满足用户意图的新样式。正好，我发现了鸿蒙上“小艺建议”这个实时服务模块，是个很好的例子，咱们可以看一看。

当用户晚上就要休息时（这不是仅靠时间简单判断，后面我们还会说到），那么可以向用户提供一些休闲型内容APP的快捷方式。当然，其中也可以加入一些短剧、游戏的增长位置，也同样不会让人觉得生硬。

从小艺建议可以看出，场景化营销在产品形态上有个重要的方向，那就是更合理、更自然的用户触点。跟“广告平台”这个概念相对比，这更像是一个实时、高效地满足用户需求的服务系统，对客户来说，也提供了一个更自然、更原生的用户增长体系。

那么，场景化需要的实时用户场景判断、用户意图理解，又是怎么实现的呢？这同样需要以设备端信息为基础的AI能力。

智能化的行业增长方案

我经常开玩笑说，手机、智能手表这些，与PC是根本不同的东西，它更像是用户的“器官”而非设备。在这些全天候陪伴用户的“器官”上，有各式各样的传感器，也有丰富的交互信息，因此，判断场景、理解用户的能力，也是传统PC设备不可同日而语的。

其实，理解用户需要的基础信息，很多都是公开的。说个在反作弊中碰到的例子：要找出哪些设备是放在机架上刷量的，简单看看电量就行，那些老是满格的很可能有问题。而电量，其实就是设备上的公开信息。

再拿上面小艺建议中的两个场景来说，判断用户在旅途中，可以通过购票等信息来确定，也可以结合用户离开常住地、抵达典型景区等，从而得到更精细的用户场景；而判断用户即将休息，仅靠时间也不完全准确，因为深夜也可以是在加班，如果结合家庭中其他的智能设备连接情况，就准确多了。

实际上，这些用户理解可以在终端设备上完成，如此一来，得到了精准的场景信息，不但有助于提升增长效果，还有助于减少对用户的打扰！这就是设备上智能化增长的意义。

在深入理解用户意图、把握用户场景的基础上，与咱们聊过很多次的趋势一致，建立“行业化”的用户增长路径，可能是必须的。也就是说，不同行业的营销，过程差别很大，痛点等等不一，既然触点越来越丰富，场景和意图越来越清晰，结合行业特点设计增长机会，是越来越重要的方法论。

咱们还是以设备生态上的具体例子来讨论。在这次会上，我了解到，鲸鸿动能也采用了类似的服务方案，针对快消、文旅、汽车、本地生活和内容消费这五个典型行业，分别建立了定制化的营销框架，并结合全场景的各种触点，旨在搭建一个智能化的增长流程。为了跟大家说明白，咱们找两个行业，具体看一看。

比方说文旅行业吧，结合场景，这里面有什么增长机会呢？对于目的地或者景区类的客户，按照出行阶段划分，可以提炼出出行前、出行中、到达后和回来后这几种典型场景。后面的事就容易想了：出行前，主要看人群，通过全域去影响；出行中，文旅类垂直媒体的影响最大；到达后，终端这种场景化卡片在提供服务的同时，也是绝佳的原生广告机会；而回来后，则应该引导用户做口碑传播，影响更广泛的人群。

您看，场景化的营销，是建立在智能化理解用户的基础上，因为理解用户足够到位的话，营销就不再是生硬的推广，而是恰到好处的服务。

本地生活类客户的情况也类似，这里主要的场景判别，可以根据用户地点的特性，分成当前所在地、常去地和到访地三种类型。这么划分以后，很容易想象出在场景化卡片中，应该设置什么样的内容和营销组合，自然地满足用户需求、引导客户增长。

这样的增长模式，有效果么？正好跟一位朋友做过交流，他是一个生活服务客户的营销负责人，从他们实测的数据来看，智能用户理解，场景化的增长，ROI与普通的广告渠道相比提升了60%以上！这在流量越来越卷的今天，这真的可以说是座富矿了。

其他行业就不一一展开说了，大家应该可以注意到，场景化营销，绝不是把所有媒体位置当成一致的用户触点，而是要结合用户的状态和意图，分别自然地引导相应的商业化需求。同时，这样的增长模式，恐怕必须是分行业实施的。

这样做的基础，通过上面的讨论也很清楚了，一是底层操作系统生态提供的用户身份和自然触点，二是AI技术的进步带来的终端上智能用户感知和理解能力。

AI新增长的落地与展望

近年来，华为设备的市场份额持续壮大，鸿蒙生态也在慢慢走向成熟，而且我个人的体会是，这个生态的高端用户比例不低，已经是在今天打造品牌绕不开的一块阵地。

除了规模，更值得大家关注的，是AI的新增长模式在此体系上一些有价值的探索：跨设备用户统一身份，大量场景化的用户触点，智能化的用户理解能力，以及重点行业的定制化增长解决方案。这些拼图拼在一起，AI新增长模式的全貌，也就渐渐浮现出来。它展现出来的增长潜力，与纯粹基于某款头部应用的广告平台相比，体现出一些独有的特色，也能够更好地利用到AI技术进步带来的优势。

面向未来，以跨设备OS为根基，以AI能力为灵魂，增长，也将与其他所有的人机界面一样，越来越朝着像人与人沟通的自然方式演进。这样的演进，带来的不仅仅是增长效率的提升，也将是用户体验的显著改善。

行业在这方面的实践和愿景，值得每个增长从业者关注：除了把注意力放在价格已经水涨船高的流量平台上，还可以多想想，场景化、智能化的增长体系，可以怎样利用，或许柳暗花明的新增长机会就蕴含在其中。

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