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當(dāng)大多數(shù)企業(yè)還停留在“用大模型寫(xiě)文案、做海報(bào)”的層面時(shí)，真正的先行者已經(jīng)著手構(gòu)建“硅基勞動(dòng)力”。

近日，在無(wú)界消費(fèi)創(chuàng)新?tīng)I(yíng)八期北京模塊上，浙江大學(xué)管理學(xué)院教授王小毅指出，中國(guó)營(yíng)銷(xiāo)正加速邁向4.0智能體時(shí)代。在這個(gè)時(shí)代，智能體已不再只是簡(jiǎn)單的提效工具，而是逐步演化為重構(gòu)營(yíng)銷(xiāo)邏輯的核心中樞——消費(fèi)者購(gòu)物越來(lái)越依賴(lài)大模型給出的答案，未來(lái)企業(yè)之間的競(jìng)爭(zhēng)將是“模型份額”的較量。面對(duì)這條進(jìn)化之路，企業(yè)如何從“大腦驅(qū)動(dòng)”轉(zhuǎn)向“自主演化”？品牌如何成為模型口中的“那個(gè)答案”？

浙江大學(xué)EMBA《戰(zhàn)略性市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)》課程教授

浙江大學(xué)管理學(xué)院院長(zhǎng)助理

浙江大學(xué)神經(jīng)管理學(xué)實(shí)驗(yàn)室副主任

王小毅

*以下為分享精選：

01

管理教育的轉(zhuǎn)向：

從“領(lǐng)導(dǎo)力敘事”回歸“管理+技術(shù)”

未來(lái)的管理學(xué)院應(yīng)該是什么樣子？以歐美頂尖商學(xué)院為參照，它們正在向科技應(yīng)用和科技轉(zhuǎn)化導(dǎo)向轉(zhuǎn)型。浙江大學(xué)管理學(xué)院也在推動(dòng)類(lèi)似的變革，方向非常明確：減少對(duì)寬泛“領(lǐng)導(dǎo)力”話(huà)題的渲染，回歸到管理本質(zhì)與技術(shù)能力的扎實(shí)訓(xùn)練上來(lái)。

從2018年起，我們對(duì)營(yíng)銷(xiāo)人才的培養(yǎng)標(biāo)準(zhǔn)就發(fā)生了變化——不僅要懂業(yè)務(wù)，還必須能編程、能用技術(shù)工具解決問(wèn)題。過(guò)去做一次市場(chǎng)數(shù)據(jù)分析，成本極高、周期很長(zhǎng)；今天借助AI和智能體，同樣的工作可以輕松完成，邊際成本幾乎趨近于零。這意味著，未來(lái)真正有競(jìng)爭(zhēng)力的管理者，一定是把管理思維與技術(shù)工具深度融合的人。

02

中國(guó)營(yíng)銷(xiāo)四個(gè)階段：智能體是終局

中國(guó)營(yíng)銷(xiāo)有四個(gè)清晰的階段。

第一階段（1.0）渠道型。重點(diǎn)是渠道管理，包括分銷(xiāo)、代理商和覆蓋率。多數(shù)依靠經(jīng)銷(xiāo)商、訂貨會(huì)、加盟連鎖模式的企業(yè)都遵循這一邏輯。但今天國(guó)內(nèi)渠道幾乎已經(jīng)飽和。

第二階段（2.0）終端型。核心是與終端的博弈與磨合。在終端面前，企業(yè)往往處于弱勢(shì)——終端把同類(lèi)企業(yè)的不同商品擺放在一起，有許多辦法把單一企業(yè)的影響力降到最低。于是企業(yè)之間的競(jìng)爭(zhēng)演變?yōu)榻K端之前的流量攔截。定位營(yíng)銷(xiāo)之所以有效，正是因?yàn)樗屜M(fèi)者在進(jìn)店之前就已經(jīng)在腦子里鎖定了你的品牌，建立起心智優(yōu)勢(shì)。

第三階段（3.0）個(gè)體型。最典型的個(gè)體形態(tài)就是私域。

第四階段（4.0）智能體型。在個(gè)體形態(tài)成熟的基礎(chǔ)上，購(gòu)買(mǎi)決策由AI、智能體來(lái)代為處理，整個(gè)過(guò)程實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化。

從表達(dá)邏輯上看，2.0階段，營(yíng)銷(xiāo)賣(mài)點(diǎn)通過(guò)關(guān)鍵詞來(lái)呈現(xiàn)；3.0階段，營(yíng)銷(xiāo)變成一種明顯區(qū)別于他人的畫(huà)面感；而到了人工智能階段，消費(fèi)者購(gòu)物依靠的是大模型給出的答案——你的產(chǎn)品和品牌，要盡可能容易地成為那個(gè)“答案”。

03

智能體理解客戶(hù)：

從“貼標(biāo)簽”到“原子級(jí)”畫(huà)像

人工智能時(shí)代，營(yíng)銷(xiāo)正在發(fā)生一個(gè)根本性的變化：過(guò)去我們說(shuō)服的是消費(fèi)者本人，未來(lái)我們要說(shuō)服的，是消費(fèi)者身邊那個(gè)替他做決定的智能體。

如果由智能體代為下單成為購(gòu)物的主流方式，那么營(yíng)銷(xiāo)的核心命題就變成了一個(gè)——你的品牌，能不能進(jìn)入智能體的“推薦答案”里？能不能影響它的判斷？而智能體替誰(shuí)選、怎么選，完全取決于它對(duì)用戶(hù)的理解深度。它會(huì)為每一個(gè)用戶(hù)單獨(dú)建立、并持續(xù)更新一份專(zhuān)屬檔案。

這是與過(guò)去截然不同的邏輯。傳統(tǒng)營(yíng)銷(xiāo)理解客戶(hù)的方式，本質(zhì)上是“貼標(biāo)簽”——價(jià)格敏感型、母嬰人群、一線(xiàn)白領(lǐng)……，把人壓縮成幾個(gè)粗粒度的群體特征，再做針對(duì)性投放。這套方法的天花板，就是消費(fèi)者被切成幾千幾萬(wàn)個(gè)分群。

而今天，智能體可以記錄和提取消費(fèi)者的核心信息，顆粒度細(xì)到“原子級(jí)”——他在什么場(chǎng)景下猶豫過(guò)、什么話(huà)術(shù)能打動(dòng)他、對(duì)哪種材質(zhì)反感、上一次復(fù)購(gòu)的真實(shí)動(dòng)因是什么……過(guò)去做這種深度畫(huà)像，成本高到不可想象，今天卻幾乎是零邊際成本。這意味著什么？意味著千人千面已經(jīng)不夠了，未來(lái)是“一人一面、一刻一面”——同一個(gè)用戶(hù)，在不同時(shí)間、不同情境下，智能體看到的都是一個(gè)動(dòng)態(tài)變化的他。品牌如果還停留在“給人群貼標(biāo)簽”的舊思維里，就會(huì)發(fā)現(xiàn)自己根本接不住智能體那一端的提問(wèn)。

04

利用智能體判斷市場(chǎng)機(jī)會(huì)

過(guò)去三年，我們的研究發(fā)現(xiàn)，年復(fù)合增長(zhǎng)率超過(guò)40%的企業(yè)普遍具備四個(gè)特征：一是強(qiáng)大的本地化渠道；二是聚焦小類(lèi)目；三是具有跨文化敘事能力；四是由市場(chǎng)價(jià)值驅(qū)動(dòng)，而非由技術(shù)或生產(chǎn)驅(qū)動(dòng)。

比如浙江有企業(yè)把護(hù)眼燈從書(shū)桌移到客廳，做成“大路燈”系列，契合當(dāng)下的家居設(shè)計(jì)趨勢(shì)，開(kāi)辟了全新的賽道。這類(lèi)市場(chǎng)機(jī)會(huì)其實(shí)并不難抓住，前提是要善用智能體去發(fā)現(xiàn)問(wèn)題、解決問(wèn)題。借助智能體，我們可以從三個(gè)維度發(fā)現(xiàn)機(jī)會(huì)。

第一，洞察消費(fèi)偏好是否發(fā)生遷移。關(guān)注變量而非存量，再去評(píng)估這種變化是否真正可能發(fā)生。

第二，從結(jié)構(gòu)維度找到市場(chǎng)機(jī)會(huì)。判斷一款產(chǎn)品值不值得在線(xiàn)上做，看兩個(gè)基本指標(biāo)。一是線(xiàn)上銷(xiāo)售比率：低于20%說(shuō)明仍以線(xiàn)下為主，不宜主攻線(xiàn)上；高于80%說(shuō)明賽道已經(jīng)擁擠，再切入也很難。二是品牌集中度：如果排名第一的品牌市場(chǎng)占有率沒(méi)有超過(guò)20%，就可以認(rèn)定這個(gè)品類(lèi)還沒(méi)有領(lǐng)導(dǎo)品牌。把這兩個(gè)“20%”指標(biāo)結(jié)合起來(lái)看就會(huì)發(fā)現(xiàn)：消費(fèi)者越來(lái)越想在網(wǎng)上買(mǎi)這類(lèi)東西，但又不知道該選哪個(gè)品牌——新機(jī)會(huì)自然就此孕育。

第三，持續(xù)通過(guò)品牌建設(shè)和營(yíng)銷(xiāo)動(dòng)作，讓這部分人群規(guī)模不斷擴(kuò)大，需求被真正釋放，市場(chǎng)也就成型了。

05

為什么企業(yè)需要智能體，

而不只是大模型？

智能體和大模型并不相同。大模型讓機(jī)器具備了類(lèi)人的思考能力，能聽(tīng)懂你的意思，并在數(shù)據(jù)中找到答案。但現(xiàn)實(shí)中大量業(yè)務(wù)并不需要那么多“腦子”，需要的是執(zhí)行。而執(zhí)行又需要大腦來(lái)指揮，因此智能體的邏輯變得至關(guān)重要。

人的精力是有限的，一個(gè)人一天做出20個(gè)重大決策已經(jīng)接近極限。一家電商公司即便雇傭200人、每人負(fù)責(zé)一個(gè)渠道的投放，經(jīng)驗(yàn)也很難量化沉淀。今天打開(kāi)豆包、DeepSeek，它們只能與你對(duì)話(huà)，并不能真正幫你“干成”一件事。它們幫你做Excel統(tǒng)計(jì)，本質(zhì)上是調(diào)用編程程序自動(dòng)執(zhí)行。過(guò)去我們用大模型解決編程中的代碼問(wèn)題，現(xiàn)在這些代碼已經(jīng)被封裝在智能體的Skill里，構(gòu)成了一個(gè)真正能“做事”的系統(tǒng)，可以調(diào)用信息、發(fā)郵件、匯總資料、定時(shí)提醒等等。

我們正經(jīng)歷從辨別式AI到生成式AI，再到真正營(yíng)銷(xiāo)智能體的轉(zhuǎn)變。智能體具備感知、模仿、超越和迭代的能力，已經(jīng)能夠按照人的“套路”行事——它能感知你的狀態(tài)，模擬你要做的事情，按照你的思維模式自主演化出其他能做的事，并基于結(jié)果進(jìn)一步迭代這個(gè)閉環(huán)。

需要強(qiáng)調(diào)的是，智能體不是具有“自主意識(shí)”的存在，而是“自主演化”——學(xué)習(xí)能力強(qiáng)，試錯(cuò)頻率快。它本質(zhì)上是一個(gè)框架，由你自己往里填充內(nèi)容。它圍繞任務(wù)規(guī)劃、記憶管理、工具調(diào)用和推理角色四個(gè)維度來(lái)設(shè)計(jì)，可以驅(qū)動(dòng)營(yíng)銷(xiāo)、銷(xiāo)售、客服、定價(jià)、研發(fā)、財(cái)務(wù)等各類(lèi)工作。凡是你能用電腦完成的事情，智能體都能做。這套邏輯實(shí)現(xiàn)了輕代碼甚至無(wú)代碼，使編程門(mén)檻大幅降低。

06

如何用智能體洞察消費(fèi)偏好遷移？

智能體的設(shè)計(jì)，首先要回答一個(gè)根本問(wèn)題：它究竟要幫我們完成什么任務(wù)？ 而要回答這個(gè)問(wèn)題，就必須先理解——我們的客戶(hù)，到底在試圖完成什么任務(wù)？

這正是我們新方法論的出發(fā)點(diǎn)：JTBD（Jobs to Be Done，待辦任務(wù)）理論。

顛覆性創(chuàng)新之父克里斯坦森提出，企業(yè)創(chuàng)新做得再好，最終也要落到一件事上——把創(chuàng)新價(jià)值轉(zhuǎn)化為商業(yè)價(jià)值。而轉(zhuǎn)化的關(guān)鍵，在于深刻理解客戶(hù)真正想要“被完成”的任務(wù)?？蛻?hù)的任務(wù)從來(lái)不是單一的，而是同時(shí)包含三個(gè)層次：功能性任務(wù)（解決什么實(shí)際問(wèn)題）、情感性任務(wù)（帶來(lái)什么內(nèi)在感受）、社會(huì)性任務(wù)（塑造什么外部認(rèn)同）。只有當(dāng)智能體真正圍繞客戶(hù)的JTBD來(lái)設(shè)計(jì)，它才不只是一個(gè)“自動(dòng)化工具”，而是一個(gè)能夠洞察消費(fèi)偏好遷移的“營(yíng)銷(xiāo)大腦”。

在這個(gè)時(shí)代，理解消費(fèi)者的方法變得前所未有地多樣。過(guò)去我們只能從購(gòu)買(mǎi)、復(fù)購(gòu)、點(diǎn)贊這些行為指標(biāo)里反推客戶(hù)在想什么，今天則可以引入更豐富、更深層的維度。去年，我們和某白酒品牌共建了腦機(jī)融合實(shí)驗(yàn)室來(lái)驅(qū)動(dòng)未來(lái)產(chǎn)品創(chuàng)新，把觸覺(jué)、味覺(jué)、嗅覺(jué)等多種感官信號(hào)轉(zhuǎn)化為多模態(tài)數(shù)據(jù)，讓大模型學(xué)習(xí)之后，能夠模擬人的思維路徑來(lái)評(píng)價(jià)一款新產(chǎn)品。

過(guò)去幾年，我們也將機(jī)器學(xué)習(xí)與大模型結(jié)合做精準(zhǔn)需求預(yù)測(cè)，并進(jìn)一步用于品類(lèi)優(yōu)化——哪些產(chǎn)品線(xiàn)應(yīng)該砍掉，哪些應(yīng)該增加。舉一個(gè)典型案例。我們與某頭部油煙機(jī)品牌共創(chuàng)，用智能體分析社交媒體的數(shù)據(jù)，不僅解析文字，還要解讀圖片，專(zhuān)門(mén)捕捉新趨勢(shì)的蛛絲馬跡。有一天，智能體反饋了一個(gè)異常信號(hào)：平臺(tái)上出現(xiàn)了一大批“油煙機(jī)旁邊沒(méi)有廚柜”的照片。

過(guò)去這家品牌的核心賣(mài)點(diǎn)一直是“吊柜嵌入式”，但智能體捕捉到這個(gè)異常值后開(kāi)始推理：是不是廚房的形態(tài)本身已經(jīng)悄然改變？我們把這個(gè)洞察同步給企業(yè)，經(jīng)過(guò)驗(yàn)證發(fā)現(xiàn)——年輕人裝修時(shí)確實(shí)開(kāi)始放棄吊柜，開(kāi)放式廚房正在成為新的趨勢(shì)。這背后對(duì)應(yīng)的JTBD已經(jīng)在遷移：當(dāng)油煙本身在減少，消費(fèi)者要“被完成”的任務(wù)，已經(jīng)從“對(duì)抗油煙”轉(zhuǎn)向了“經(jīng)營(yíng)一個(gè)可以社交、可以生活的廚房空間”。如果品牌還在一味強(qiáng)調(diào)吸煙能力多強(qiáng)，方向就出了問(wèn)題。真正應(yīng)該關(guān)注的，是廚房?jī)?nèi)容的多樣性，以及廚房作為“家庭社交中心”的可能性。

基于這一洞察，我們給企業(yè)提了一套全新的賣(mài)點(diǎn)體系：所有賣(mài)點(diǎn)必須同時(shí)滿(mǎn)足“功能+情感”兩條路線(xiàn)——既回應(yīng)消費(fèi)者的功能性任務(wù)，也承接他們的情感性與社會(huì)性任務(wù)。這套基于JTBD的智能體系，最終為他們帶來(lái)了顯著的業(yè)績(jī)提升。

07

硬數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)以外：

軟數(shù)據(jù)推理變得關(guān)鍵

智能體的基本設(shè)計(jì)原則是從最簡(jiǎn)單的開(kāi)始，非必要不復(fù)雜。最好每個(gè)智能體只完成一項(xiàng)工作，不要讓多個(gè)智能體同時(shí)承擔(dān)非常復(fù)雜的任務(wù)。因此，營(yíng)銷(xiāo)智能體的規(guī)劃可以分三步走：第一步，做任務(wù)分析；第二步，思考最小限度需要調(diào)用的外部工具；第三步，判斷是否需要自我循環(huán)與糾錯(cuò)。以電商運(yùn)營(yíng)為例，我們需要鎖定目標(biāo)對(duì)象、互動(dòng)成交、售后服務(wù)這三件事，分別交由三個(gè)獨(dú)立的智能體去完成。

硬數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)正變得不再那么重要。軟數(shù)據(jù)推理則越來(lái)越關(guān)鍵。管理需要的不是具體數(shù)字，而是預(yù)判市場(chǎng)是增長(zhǎng)還是衰退的強(qiáng)推理能力。但如果你讓大模型基于給定材料做推理，它給出的答案往往并非真正基于你提出的問(wèn)題，而是基于其“腦海中”已有的行業(yè)共識(shí)——結(jié)果聽(tīng)起來(lái)很有道理，但也讓你失去了發(fā)現(xiàn)新機(jī)會(huì)的可能。

目前營(yíng)銷(xiāo)智能體可分為三大類(lèi)：策略洞察類(lèi)，如社交監(jiān)聽(tīng)、競(jìng)品監(jiān)控等；內(nèi)容創(chuàng)意類(lèi)，如關(guān)鍵詞優(yōu)化、落地頁(yè)檢查等；運(yùn)營(yíng)類(lèi)，如線(xiàn)索管理、全生命周期管理等。這些都是行業(yè)內(nèi)已經(jīng)相對(duì)成型的技術(shù)棧。

08

2026年的營(yíng)銷(xiāo)新常態(tài)：

關(guān)注大模型份額

進(jìn)入2026年，幾個(gè)趨勢(shì)已經(jīng)非常清晰：

第一，AI營(yíng)銷(xiāo)以“意圖”為中心，以達(dá)人營(yíng)銷(xiāo)為主要抓手，可以更好地發(fā)現(xiàn)消費(fèi)者意圖、形成營(yíng)銷(xiāo)備選方案，同時(shí)支持機(jī)器調(diào)用。

第二，智能體商務(wù)與“零點(diǎn)擊購(gòu)買(mǎi)”開(kāi)始出現(xiàn)。消費(fèi)者不再通過(guò)點(diǎn)擊和瀏覽來(lái)完成購(gòu)買(mǎi)，而是由智能體直接代為完成，這導(dǎo)致流量分發(fā)的底層思維發(fā)生變化。需要關(guān)注一個(gè)全新的指標(biāo)——“模型份額”，即品牌被智能體推薦給消費(fèi)者的比例。

第三，從SEO（搜索引擎優(yōu)化）走向AEO/GEO（答案引擎優(yōu)化）——讓智能體把你的品牌作為“答案”輸出。

第四，多智能體分工協(xié)作，進(jìn)入“智能體運(yùn)營(yíng)”或“智能體工廠”階段。智能體運(yùn)營(yíng)，就是第三方幫你運(yùn)營(yíng)智能體，通過(guò)工程優(yōu)化持續(xù)降本；智能體工廠，則是第三方幫你開(kāi)發(fā)、測(cè)試和持續(xù)優(yōu)化智能體。

第五，對(duì)話(huà)式AI指令將成為主流，操作高度智能化，不再依賴(lài)編程。

第六，B端市場(chǎng)將被高度重視，B端智能體市場(chǎng)預(yù)計(jì)達(dá)15萬(wàn)億美元規(guī)模，將催生大量AI中介采購(gòu)與談判。

第七，延伸出大模型和智能體本身的品牌。大模型是個(gè)黑箱，你并不知道它在哪里出錯(cuò)。未來(lái)大量預(yù)算會(huì)花在“讓你放心用”上，而不是“效果有多好”上。

第八，廣告技術(shù)與營(yíng)銷(xiāo)技術(shù)（AdTech與MarTech）持續(xù)融合。

第九，硅基勞動(dòng)力將帶來(lái)組織和勞動(dòng)力的深刻變革。

第十，中國(guó)特色的“全域”已形成三個(gè)派系：通用SaaS、特定領(lǐng)域定制化、全鏈路融合。

由此可見(jiàn)，要關(guān)注品牌在大模型中的份額；智能體所產(chǎn)生的營(yíng)收將直接進(jìn)入企業(yè)賬本；用戶(hù)對(duì)智能體交互的滿(mǎn)意度會(huì)越來(lái)越高，聲量也會(huì)越來(lái)越大。

一家企業(yè)有幾萬(wàn)個(gè)SKU，每月推出幾千種新產(chǎn)品，又要淘汰幾千種——面對(duì)如此海量的任務(wù)，人肉決策幾乎力不從心。我們與上市公司某華南超市合作，用知識(shí)圖譜的方法來(lái)萃取采購(gòu)經(jīng)理的知識(shí)，以此結(jié)合門(mén)店感知的市場(chǎng)趨勢(shì)和公司戰(zhàn)略目標(biāo)來(lái)做選品，比純粹依靠消費(fèi)大數(shù)據(jù)要有效得多。營(yíng)銷(xiāo)不再需要多么宏大的策劃，日常工作的效率提升才是真正的關(guān)鍵。

王小毅教授帶隊(duì)在天虹調(diào)研

09

與智能體共處，

但不要盲目相信AI

未來(lái)的組織結(jié)構(gòu)會(huì)發(fā)生重大變化，從傳統(tǒng)的職能化分工，進(jìn)入“AI敏捷型”組織。我們要學(xué)會(huì)與智能體共處，構(gòu)建職能、編排、治理三個(gè)層次。職能是最底層；編排是如何安排和調(diào)度智能體；而最終極的一定是治理層——建立機(jī)制來(lái)控制智能體，確保它不出問(wèn)題。

瑞典一家金融公司曾激進(jìn)地裁掉一半員工、由智能體替代，短期內(nèi)成本下降、效率提升，但長(zhǎng)期來(lái)看內(nèi)容高度同質(zhì)化、品牌獨(dú)特性逐漸消失，最終不得不花更多錢(qián)重新招聘資深專(zhuān)家。他們的反思是：AI應(yīng)該被定位為“擴(kuò)增而非替代”，應(yīng)以授權(quán)和協(xié)同為前提構(gòu)建安全網(wǎng)，而不是把決策完全交給AI。

未來(lái)真正成功的企業(yè)會(huì)重視八個(gè)方面：預(yù)設(shè)優(yōu)于生成；混合型人機(jī)團(tuán)隊(duì)；數(shù)據(jù)飛輪才是真正的護(hù)城河（用什么數(shù)據(jù)訓(xùn)練，比大模型本身更重要）；漸進(jìn)式模型；中國(guó)獨(dú)特的創(chuàng)作生態(tài)；關(guān)注智能體經(jīng)濟(jì)；智能體管理戰(zhàn)略；以及因果推理——不要盲目相信AI，大數(shù)據(jù)只給你相關(guān)性，不會(huì)給你因果。人的價(jià)值正在于因果推理，而把相關(guān)性的工作交給智能體去執(zhí)行。

我們真正要做的，是賦予市場(chǎng)長(zhǎng)期的推理能力——推理比什么都重要。智能體的真正價(jià)值，在于從“被動(dòng)響應(yīng)”邁向“自主演化”。我們不只是在優(yōu)化效率，更是在構(gòu)建一個(gè)能夠預(yù)演未來(lái)的消費(fèi)市場(chǎng)。