营销领域人工智能研究综述

2021 年 3 月 14 日 专知

人工智能（AI）技术在优化营销领域的决策制定、改善消费者体验、建立和维护客户关系等方面发挥着越来越重要的作用。尽管该领域的研究已经取得一定的成果，但由于 AI在营销领域的应用历史较短，仍存在研究成果缺乏系统性整合、缺少核心文献、相关概念混淆、研究热点和发展方向不明确等问题。鉴于此，本文首先从宏观角度运用CiteSpace知识图谱分析方法分析了该领域的研究热点及其演进；然后从微观角度精选重点文献梳理和界定了 AI的内涵，并进一步在理论、主题和方法论方面进行了文献归纳和评述；最后对未来研究方向进行了展望。

https://qks.sufe.edu.cn/J/PDFFull/3ea94522-8da1-497c-9ca7-3ed5e34f11a4.pdf

根据世界知识产权组织（WIPO）发布的《2019年人工智能技术趋势报告》，在和人工智能（AI）相关的将近34万项发明和超过160万种科学出版物中，一半以上的专利是2013年以后公开发表的。有关AI的科学研究正处于集中快速推进的时期。与此同时，AI在商业领域的应用也日益深化。根据德勤2018年发布的《中国人工智能产业白皮书》，近五年来全球AI领域投资快速增长，全球AI融资总额2017年达到104亿美元，并在2018年持续增加。艾媒咨询2020年的研究报告显示，2019年中国AI产业融资总额达898亿元人民币。从营销中AI的应用实例来看，在智能客服方面，Facebook打造的虚拟助手“M”能够帮助用户购物、预订酒店、安排行程等；阿里巴巴未来酒店实现了由AI智能机器人提供送餐等服务。在消费者洞察方面，Netflix利用AI应用 “Layer 6 AI”，能够更精确地预测用户的兴趣，进行个性化推荐；字节跳动在2016年建立了人工智能实验室（AI Lab），为平台输出海量内容提供AI技术支持，并应用到抖音等产品中。在广告投放方面，Google的广告工具“Auto Ads”通过机器学习帮助营销人员确定广告的最佳摆放位置。综上，AI在营销领域各个环节逐步实现了应用的落地，也给该领域的学术研究提供了更多的可能性。

基于上述研究背景，本文首先运用CiteSpace软件，从宏观角度对Web of Science数据库中营销领域与AI相关的690篇文献进行计量分析，对照不同时段的研究热点，动态展示了相关研究的发展历程和演化趋势；然后，从微观角度梳理了AI在市场营销领域的相关概念，包括AI的概念界定、技术实现以及与其他技术形态的区别；接着，从搜集到的相关文献中精选出62篇密切契合研究主旨的重点文献，遵循理论—主题—方法论的分析框架进行了归纳和评述；最后，讨论了未来研究方向。

虽然AI技术本身及其在营销中的应用都在迅猛发展，但营销领域这方面的学术研究并不是很多，学者们对AI技术的了解往往基于零散的知识以及不同的视角，再加上计算机科学领域与营销领域之间存在的学科壁垒，使得学术研究和实践的发展之间存在一定的落差。当前，已有文献试图整合AI在营销领域的相关应用，但通常属于概念性文献或局限于营销细分领域，如客户服务（Wirtz等，2018；Xiao和Kumar，2019）、技术营销（Kose和Sert，2016；Yadav和 Pavlou，2020）或销售环节（Syam和Sharma，2018；Singh等，2019）。因此，本文的意义在于：第一，率先以科学计量的方法对营销领域AI现有文献进行分析，梳理了研究脉络，提炼出了前沿方向和薄弱环节。第二，明晰了营销领域AI研究的概念内涵和理论基础。第三，在主题和方法论方面丰富了前端研究，为交叉研究提供了有前景的方向引导。