bC技术绑定10讲：用营销数字化的业务逻辑根治窜货 车企老总下场做IP的时代，AI大模型能改变营销内卷吗？

bC技术绑定10讲：用营销数字化的业务逻辑根治窜货 车企老总下场做IP的时代，AI大模型能改变营销内卷吗？， 

bC技术绑定10讲：用营销数字化的业务逻辑根治窜货

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校审：林德燊 排版：习丌

米多创始人王敬华认为，“营销能力的构建以‘产品力、渠道力、场景力、品牌力’为核心，以‘需求驱动、价值创新、品类引领’为引擎，在数字化时代，以‘bC一体化、全域粉销、所见即所得’为抓手，所以，营销数字化首先是一种先进的生产力，其次是一种先进的能力，再其次才是一种先进的技术”。其中，bC一体化作为数字化时代“抓手”，无疑是传统企业转型过程中关键的一环。

传统企业数字化最重要的一环在bC关联，营销数字化技术能够有效实现bC一体化。过去的深度分销只能做到FBb，没法连接C端，缺乏C端数据，而连接C端关键取决于b端的意愿度。对于b端而言，最关心的F端/B端是否能够给足利益问题，且为b端带来流量，这就是bC技术绑定的难点“如何连接到C端”。

为此，我们将推出bC技术绑定10讲的系列专题，围绕传统企业如何通过营销数字化实现bC技术绑定。本期，我们推出了《bC技术绑定10讲⑨：用营销数字化的业务逻辑根治窜货》，旨在分享如何从bC的技术绑定上达到业务链路上的立体连接，以实现全渠道、全链路的数字化溯源，并且通过结合商业模式根治窜货的疑难杂症。

先B后C，为商业赋能是核心

营销数字化的系统推进，是建立竞争壁垒的关键要素；先B后C，为商业赋能是核心。

无论是品牌商还是经销商，营销数字化都是必须要做的，营销数字化的推进，一定是建立竞争壁垒的关键要素。想跟竞争对手拉开距离，掌控终端信息和收集消费者消费数据极为重要。以“多码合一”为先导形式的产品流、渠道流、资金流的企业数据资产的积累；以中台建设，实现消费者与商业深度认知教育的动销体系；以B端链接C端，建立规模化消费者组织。营销数字化工具深度导入，是突破传统营销的组合性创新。

在数字化基础设施逐步完善的阶段，用户的在线化行为已成常态，但由于线下渠道尚未进行数字化改造，又或者说以个体户为核心群体的b端对数字化需求不迫切，导致更具平台意识的互联网企业提前截留用户，掌握了一定的消费者话语权，严重威胁到线下渠道的长足发展，对传统的以渠道分销为基础的企业造成挤压。

作为渠道数字化最大的受益方，这块“硬骨头”必须由品牌商或者大型经销商来主导推进，效果前面也说了，就是建立竞争壁垒。在产品同质化、品牌老化等众多护城河变浅的时刻，消费者的数据就是最核心最有潜力的资源。综合以上的观点，品牌商保持增长的有效手段，就是通过bC技术绑定，建立全渠道的立体连接，掌握数据溯源的能力，还原业务场景，用数字化能力解决业务的难题，赋能业务开展。

立体连接，不但关注是否真正连接到消费者，还关注如何连接到消费者，换句话就是谁是连接的主体？举个例子，品牌商投放了户外广告，可以认为品牌触达了消费者，但是没有产生有效连接；品牌商在淘宝投放信息流触达用户，但是连接的主体是淘宝平台，主动权不在品牌商。

真正能够实现用户连接并掌握全量数据的，是由品牌商搭建的营销数字化平台，通过连接终端门店，赋能终端门店触达用户，利用营销数字化工具连接终端用户，形成终端门店与用户体验绑定、品牌与用户服务绑定、品牌与终端利益绑定的bC两端打通，多段互相绑定的关系。

传统的深度分销，最多也只能触达b端，品牌商要借助营销数字化能力抵达C端，实现F2B2b2C的全链路连接，还要通过bC技术绑定，实现C端消费者反向赋能渠道运作。快消企业想要做大做强，最可惜的不是没有机遇，而是在机遇面前却没有能力去应对，机会都是留给有准备的人。

bC双码绑定，消费者反向溯源

在通路营销中，产品经过层层流转最终流通到消费者手上，如果要实现全链路的溯源，可基于物流路径，利用米多大数据引擎系统的防窜溯源功能，进行记录、管理、输出数据报表。

防窜溯源功能借助一物一码产品，实现商品生产加工、包装仓储、渠道物流、终端销售、真伪查询、数据分析等产品全生命周期信息记录追溯管理。帮助企业提高商品品牌价值，综合竞争力，并获取商品市场大数据信息，为企业经营决策提供有利的数据依据。

2.1、产品赋码从最小产品包装→包装盒→包装箱→出货垛依次赋码和关联多级商品包装信息对应关系，对应到业务链上的消费者→终端门店→经销商→工厂。

2.2、溯源采集结合企业商品生产、流通、销售、营销等多环节运转与市场特性，提供溯源采集相关产线与设备，实现商品从源头到终端的生命全周期信息数据采集。

2.3、信息稽查企业/终端用户可通过常用设备软件或平台简便快速稽查产品溯源信息，并记录登记查询信息。

2.4、数据管控构建商品全流程物流追溯系统体系，可查看商品流向动态信息，了解商品市场库存、销售情况等，实时掌握商品市场大数据，制定相应经营决策，实现商品大数据管控。

这种自上而下的溯源体系，满足企业对产品流通全过程精准控制。通过给每件产品都赋予唯一标码，产品出入库都必须扫描，目前正流向哪个区域、流通到哪个通路节点、正规流通过程需要多长时间等等，全过程信息都可以及时得知。

用户购买产品时，可直接微信扫码产品包装上的二维码进行防伪查询，还可追溯到产品一系列详情信息，可以了解到产品从生产、包装、仓储、经销商全环节的详情。信息透明化，有利于提高消费者的信任度。更重要的是，消费者的溯源信息能够进一步完善产品的流通踪迹，通过消费者的定位反向佐证经销商是否存在窜货的行为。

经典案例

文君酒就采用了这样的溯源模式。产品在工厂出仓关联经销商，经销商扫码出库，消费者扫码获取LBS定位，层层溯源。在系统后台，管理者打开扫码明细，可以清楚看到每一瓶产品的流向，详细到地点和时间；打开窜货分析，对判定为窜货的经销商进行了排序，也可以根据商品、地区、时间和经销商进行筛选，窜货无处遁形。

从利益点出发根治窜货

窜货一般来讲是指：企业出售的产品价格可能会因区域各种因素设置不同价格，而经销商、代理商等因为利益驱动，不顾相关协议，对产品进行跨区域的降价销售，导致市场上产品价格混乱的这一种行为。除了一部分自然的良性窜货能够让品牌商无成本扩散到非目标市场，剩下大部分的窜货都是有预谋的、有恶劣影响的现象。

同样因为利益驱动，品牌商可以促使跨区域倾销的经销商更加谨慎。关键在于bC关联下，智能营销产生的差异化运营策略。

4.1、奖品发放策略实现指定产品、指定经销商发奖，实现差异化设置奖励，进一步实现活动营销费用的精准投放，降低品牌的营销成本；

4.2、用户参与策略实现需门店完成出货才能领奖，增加对经销商在线上进行出货流程的限制，促进流程线上化的实现，加强对渠道的管控。

用一个场景来说明：品牌商一般使用箱码/动销码，通过开箱扫码给予返利来提升零售商的上架率。

控制营销费用精准投放：同一个地区的不同经销零售商或产品给予不同的奖励，有些经销商渠道的店铺是他们自营的，针对这类零售商不发奖；针对非自有的经销零售商发奖，单价高的A产品奖励5元红包，单价低的B产品奖励3元红包。

增加终端门店的返利限制：过去，部分经销商收到货品后直接线下发货至门店，没有走标准的出库流程，品牌商难以管理。现在，经销商需要发货至门店（且门店完成签收后），店老板才可以参与活动扫码领奖，为品牌商对渠道的管理提供帮助。

窜货后发小奖：品牌商可以指定地区发奖和指定经销商发奖，选择经销商ABC，同时选择经销商ABC销售区域以外的地区，当两个条件同时符合时即为窜货，奖项可以不发放或者设置为小奖（减少良性窜货的影响）。

通过丰富的策略组件与扫码玩法，让品牌商更灵活配置营销活动策略，适用客户不同的运营场景，降低经销商窜货获得的利益和客户信任，从商业模式上杜绝窜货的行为发生。

怎样做好渠道数字化

线下渠道必须用在线化的基因进行重构和升级进化。品牌商必须学会去直连C端和赋能B端，经销商必须学会去直连b端和服务C端，终端零售店必须学会去经营C端；否则，任你现在是多么的庞然大物，不主动适应变化就会变成绝种的恐龙。

未来的经销商一定会转型为服务商，线上线下渠道会呈现更加多元化的业态，任何一个能够拥有流量、交易闭环和生态体系的平台都是品牌商的渠道，都是品牌商渠道业态的一部分；因为互联网时代“流量”的基因天生就是基于平台的One ID，消费者不属于任何一个平台，但消费者产生的流量一定是有平台属性的，每一个流量的所有触点都是基于平台One ID的数据呈现。随着国家法律法规对数据治理的规范，渠道平台的数据开放能力和渠道平台之间的数据开放程度都会大大提高，并最终以统一的数据形态为经销商和品牌商赋能。未来的经销商不能局限于只做线上或者线下，而是基于区域的全渠道运营。

不管是品牌商、经销商还是终端零售店，我们都必须积极地拥抱变化。在营销数字化系统建设方面，我们既不能狂妄自大，为了用电去自建电厂；也不能妄自菲薄，将自己的营销数字化系统建设变为BAT等互联网巨头的练兵场。我们要以审慎的态度去找到适合自己的企业服务提供商，我们要相信专业的力量，就像我们必须在自己的核心产品和主营业务上面精益求精一样。

20年前，遍布全国各大城市的电脑城及SAP、Orcle、金蝶、用友等ERP（企业资源计划）软件推动了中国企业的信息化进程；今天，阿里云、腾讯云等云计算厂家及明略、商派、明源、米多、有赞、微盟等EBC（企业业务能力）软件正在推动中国企业的数字化进程。软件公司需要构建基于经销商和终端零售店账户体系的数字化高速公路，让品牌商不需要为了快速到达目的地而各自重复的去自建高速公路，品牌商只需要按里程付费即可。云店系统就是基于经销商和终端零售店账户体系构建的底层逻辑，它就是品牌商在不改变现有渠道结构基础上重构线下渠道的在线化高速公路，让品牌商真正实现按需订购，按网点数量付费，按交易数据付费。

视频号案例参考

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车企老总下场做IP的时代，AI大模型能改变营销内卷吗？

汽车蓝皮书论坛

撰文 / 钱亚光

编辑 / 黄大路

设计 / 琚 佳

最近几天，斯坦福大学AI团队陷入抄袭风波，被质疑“套壳”清华系大模型开源成果，引起舆论哗然。

起因是这个团队在5月29日发布了一个多模态大模型Llama3-V，声称只花500美元训练，就能实现在多个基准测试中比肩GPT-4的性能。但很快有人发现，该模型跟清华系大模型创企面壁智能5月发布的MiniCPM-Llama3-V 2.5模型有不少相似处，而且没有任何相关致谢或引用。

在最新进展中，斯坦福Llama3-V团队的两位作者Siddharth Sharma和 Aksh Garg在社交平台上就这一学术不端行为向面壁MiniCPM团队正式道歉，并表示会将Llama3-V模型悉数撤下。

面壁智能联合创始人兼CEO李大海在朋友圈回应说“深表遗憾”，这也是一种“受到国际团队认可的方式”，并呼吁大家共建开放、合作、有信任的社区环境。

由此可见，以大模型为代表的人工智能产业竞争也相当激烈。

自从去年10月ChatGPT发布后，AI大模型迅速引起全球范围的热潮，并以极快的速度进入各行各业。

面对中国汽车市场的疯狂内卷，多家车企也将目光投向AI领域，加速“大模型”上车，实现在智能化上的突破。AI大模型也成为车企突显产品智能化、打造产品差异化的新选择与新方向。

今年的北京车展上，已经有超过20家汽车品牌宣布 AI 大模型正式“上车”。不过也有专家指出，目前大模型上车概念成份居多，具体实际应用情况还有待观察，而且大模型上车不一定能提升企业经营业绩并带来稳定利润。

目前，AI在国内汽车产业的运用主要有两种落地形式：一是人车交互领域，二是聚焦智能驾驶。

人车交互方面，AI技术多数应用在智能座舱，通过赋能车内语音助手，形成具备出行场景对话式交互、逻辑推理、策略规划和知识问答等多项能力，通过流畅的“人车对话”，让车机理解用户的指令与需要并作出反应，从而提供个性化的服务。

智能驾驶方面，则是利用AI的生成式技术，赋能自动驾驶数据训练以及相关应用功能能力的提升，帮助解决认知决策问题，在车辆控制、环境感知和用户需求之间建立紧密的连接，最终实现端到端的自动驾驶。

其实，除了以上两种大模型“上车”对C端用户体验进行重塑之外，AI大模型还有望在汽车行业中延伸到更深层次，即面向B端企业级的应用，包括营销服务场景、企业数字化的升级、边缘计算和智能分析，为车辆智能化和电动化的决策与发展提供全场景的支持。

比如在汽车营销领域，通过大模型赋能，可以让产品交互变得更加简单，能够在人群圈选、人群分层、物料匹配、渠道选择和文案生成等方面实现营销链路自动闭环，释放营销人员效能，让专业的人更加专注创造性、创新性的内容生产，实现营销效率的大幅提升，助力销售线索转化，降低运营人员使用成本。大模型 /AIGA 在汽车营销领域应用的未来发展值得期待。

2024年6月14-16日，以“想象”为主题的第十六届中国汽车蓝皮书论坛将在北京国测国际会议会展中心举行。其中，6月16日下午的尖峰辩题“大模型能改变汽车营销吗？”将大模式赋能汽车营销的话题。

NO.11

尖峰辩题

第十六届中国汽车蓝皮书论坛

AI 大模型能改变汽车营销吗？？

随着经济上行趋势减缓和汽车市场竞争恶意化，以主机厂品牌为主 导的营销，在流量时代对于品牌如何打造，对于如何打造渠道，对于线下门店 如何引客赋能，对于如何低成本获取销售线索，引客到店并成交，助力主机厂降本增效，都是难题。大模型工具现在成为解决这个问题的最热门技术，它能解决当下汽车营销困境吗？

本主题辩论建议从3个方面展开：

1）当下汽车营销困境主要包括哪些方面？营的方面有哪些困境？销的方面有哪些困境？最重要的困境在哪里？

2）AI大模型工具能够做些什么？能够应用于哪些场景？在线索获取方面怎么做？在销售接待方面如何改进？在售后服务方面如何让用户满意？

3）汽车企业实际上很多部门都有 AI 应用的需求，但是缺乏大模型与业务结合实施的经验。目前基座模型层公司和应用层公司较多，但是中间层公司较少。车企应该如何构建 AI 大模型能力？

欢迎大家对尖峰辩题提出意见和建议，也欢迎大家报名参加第十六届中国汽车蓝皮书论坛（CABF2024）。

会议指南▼

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