营销领域人工智能研究综述

营销领域人工智能研究综述

摘要
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。

一、引言
随着世界知识产权组织报告显示AI相关专利和科学出版物激增，以及全球AI融资总额的快速增长，AI在商业领域的应用日益深化。从智能客服（如Facebook虚拟助手“M”）、消费者洞察（如Netflix个性化推荐）到广告投放（如Google Auto Ads），AI在营销领域各个环节逐步实现了应用落地。然而，当前学术研究相对滞后，存在学科壁垒和知识零散的问题。本文旨在通过科学计量方法梳理研究脉络，明晰概念内涵，丰富主题和方法论研究，为交叉研究提供方向引导。

二、营销领域人工智能研究的宏观量化分析
本文使用CiteSpace软件对Web of Science数据库中690篇相关文献进行了计量分析。

• 知识基础：高频被引文献主要分为三类：AI技术基础文献（来自自然科学期刊）、基于大数据的营销洞见文献、以及服务方向的新兴文献。目前领域内缺乏中心度高的核心文献，研究方向较为分散。
• 研究热点演进：经历了四个阶段。
  
  • 2001—2005年：关注产品设计、服务交互沟通及辅助战略选择。
  • 2006—2010年：转向“拟人化”理论对服务绩效的影响及机器学习算法优化。
  • 2011—2015年：聚焦“AI+社会化营销”及隐私等风险争议。
  • 2016—2020年：深化数据挖掘、情感分析等预测能力，并探讨伦理道德和信任问题。
    
• 四大热点主题：服务交互、产品设计、争议性问题、数据分析。
  

三、人工智能的概念
针对营销领域AI定义不统一的问题，文章从三个方面进行了梳理：

• 概念界定：分为“类人视角”（模拟人类思维和行为）和“理性视角”（强调完成任务的理想化和正确程度）。
• 技术实现：包括机器学习、自然语言处理、计算机视觉、语音识别等。需注意AI解决方案应能独立学习和规划，区别于单纯的预测模型。
• 与其他技术形态比较：
  
  • 与物联网（IoT）：IoT是数据来源，AI赋予其智能处理能力。
  • 与VR/AR/MR：后者模拟现实环境，AI赋能使其智能化。
  • 与机器人技术：机器人是AI载体之一，AI提升其智能化水平，二者侧重不同（硬件vs算法）。
  • 与5G：5G的高速率和低延时促进AI跨越式进步。
    
  
  

四、营销领域人工智能研究的相关理论、主题及方法论
（一）相关理论
文章总结了12种主要理论：

• 拟人化理论：探讨将人类特征赋予非人实体的影响。
• 恐怖谷效应：解释类人机器人引发反感的原因。
• 社会存在理论：研究人机交互中的“在一起”感觉及自动化社会存在。
• 社会认知理论：基于温暖和能力维度评价AI。
• 心理所有权理论：涉及接受度、吸引力和操控感。
• 个性化服务理论：AI如何通过记忆保持交互连续性。
• 人—代理信任理论：探讨人与机器信任的本质差异及恢复机制。
• 思想感知理论：从能动性和感受性维度解释道德决策和厌恶感。
• 社会网络价值共创理论：权衡AI带来的价值共创与共损。
• 感知行为控制理论：影响责任归因和服务评价。
• 补偿性消费理论：解释AI引发的自我威胁导致的补偿行为。
• 韦纳社会行为理论：推及人机交互中的责任归属判断。
  

（二）主题

• 服务交互：分为协助类（单一功能）和替代类（完全替代人类员工），趋势是从协助向完全替代发展。
• 产品设计：包括将AI制造为实际产品（如购物机器人）和利用AI辅助产品开发设计（个性化定制）。
• 争议性问题：涵盖信息安全与隐私、消费者幸福感（自主性缺失）、就业恐慌（替代人类工作）以及责任承担方问题。
• 数据分析：助力营销信息处理（细分、预测）、优化客户关系管理（检测口碑）、提供综合营销解决方案（模拟决策过程）。
  

（三）方法论
现有文献中实证研究略多于非实证研究，定量研究占主导，定性及混合研究较少。数据收集以实验法为主，分析方法多为基础统计和简单模型，采用机器学习等先进算法深入分析的文献尚少。

五、未来研究展望
（一）主题展望

• 在不同营销环节或服务结果中加入AI影响的细化研究。
• 检验人工智能的时间效应，关注长期人机交互中的期望调整和记忆积累。
• 挖掘AI产品设计中情感需求的实现，探讨“情感经济”下的人机关系变化。
• 探究影响消费者对AI接受程度的因素，如个性特征、情境刻板印象及算法厌恶。
• 探讨如何在不影响消费者福利（隐私、责任机制）的情况下获得AI技术红利。
• 探究对AI的技术需求和对决策方案的权衡，提高数据分析准确性及与管理者判断的结合。
  

（二）方法论展望

• 规范化常用的测量工具和变量，以保证结果的可比性。
• 进一步深化分析方法，超越简单的描述性统计和方差分析。
• 保证研究报告的清晰和全面，提高研究的可重复性。
  

本文作者：林子筠, 吴琼琳, 才凤艳
文章原名：营销领域人工智能研究综述