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麦肯锡最新研究揭示:国际品牌正在重新设计营销组织

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2026-07-02 09:11
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"AI会取代哪些营销工作?"是去年全球营销行业讨论最多的问题,而今年,在刚刚结束的2026年戛纳国际创意节(Cannes Lions)上,这个问题已经很少人继续争论。

取而代之的是另一个更现实的话题:企业如何把AI真正变成增长能力?

这是一个值得关注的变化。

今年6月,麦肯锡发布了最新研究《From Anxiety to Advantage: A Marketing Organization That Thrives with AI》。研究基于500余名全球营销从业者调研以及企业高管访谈发现,AI已经进入营销工作的日常,但真正实现业务价值的企业仍然是少数。超过八成受访企业已经在营销中使用AI,六成以上营销人员每周都会使用AI工具,但真正认为AI已经创造显著商业价值的企业不足十分之一。

这一数据意味着营销行业已经进入一个新的阶段。未来品牌之间的差距,将不再是有没有AI,而是能否围绕AI重新设计营销组织。
海外品牌营销竞争从"工具"走向"组织"
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过去两年,大多数企业对AI的投入集中在内容生产。AI写文案、生成图片、制作视频、优化广告投放……这些应用极大提升了营销效率,也降低了内容生产门槛。

但与此同时,一个新的现实开始显现。

当越来越多企业都拥有相似的AI能力时,内容本身正在快速同质化。这种情况下,真正决定竞争优势的,不再是生成内容的速度,而是整个营销系统能否围绕AI重新运转。

麦肯锡将这种变化概括为从使用AI,到重构营销组织(Marketing Organization。报告认为,企业真正需要改变的不是某一个岗位,而是工作流、组织模式、人才能力以及跨部门协同机制。

AI第一次让营销竞争的焦点,从生产能力重新回到了组织能力。

AI最大的价值:重新分配人的时间
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不少品牌在部署AI之后,都会首先关注一个指标——效率。事实上,效率只是第一层价值。更需关注的是AI释放出来的时间如何被重新利用。

过去,一份消费者洞察报告可能需要几周时间完成;如今,AI能够在短时间内整合社交媒体讨论、市场研究、客服记录和销售数据,为团队提供初步分析。真正发生变化的,是营销团队终于能够把更多时间投入那些过去总是被挤压的工作——理解消费者、讨论品牌战略、设计增长路径以及跨部门协同。

麦肯锡高级合伙人Kelsey Robinson在戛纳接受采访时提出,当前营销领域最大的矛盾并不是AI应用不足,而是使用率很高,价值捕获却很低。她认为,企业需要把AI叙事从效率工具转向增长工具,通过工作流重构和组织调整释放AI价值,而不是仅关注降本增效。

全球CMO,正在成为组织变革的推动者
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值得关注的是,AI正在重新定义CMO的角色。

CMO过去更多负责品牌传播、广告预算和市场活动,如今,他们越来越多地参与组织设计、数据治理以及跨部门协同。

麦肯锡研究显示,96%CMOAI充满期待,但同时有71%表示焦虑,80%担心自身角色受到影响。焦虑并非来自AI本身,而是来自组织变革带来的新要求。

越来越多企业开始意识到,AI项目不能只是技术部门的工作。营销连接着消费者洞察、品牌建设、销售转化、客户服务和产品创新,是企业最接近市场的一环,也因此成为AI价值落地的重要入口。

今年戛纳国际创意节期间,多位来自AdobeZoomSharkNinjaAutodesk等企业的营销负责人都提到,AI战略已经从"部署工具"转向"改变组织"。例如,SharkNinja利用AI打通消费者反馈与营销活动,Zoom将客户反馈分析能力下放至更多业务团队,而Adobe则持续强调AI的目标不是替代创意,而是让创意团队将更多精力投入品牌战略和创新。

这些实践指向同一个趋势:营销部门正在从内容生产中心,逐渐演变为连接品牌、产品、销售、客服与数据团队的协同中枢。

2026年戛纳国际创意节上,AI已从"内容生成"转向"营销组织重构"的讨论。(图片来源:Cannes Lions

真正领先的企业在做什么:重构工作流
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如果说AI应用可以复制,那么工作流重构则很难模仿。

麦肯锡在研究中引用金融科技公司Chime的案例,将AI转型划分为三个阶段:第一阶段是让员工熟悉AI工具,提高日常工作效率;第二阶段是围绕媒体优化、客户服务等核心岗位重构工作方式;第三阶段则是彻底重塑营销流程,建立由AI代理(AI Agents)、人和流程共同组成的新型营销体系。实践表明,Chime将一次营销活动周期从10周缩短至4周,并实现了广告投资回报率近20%的提升。

这说明,AI真正创造价值的关键,是重新设计整个工作系统。未来营销组织的竞争,也将越来越体现在流程效率、知识共享和协同能力上。

未来,更值得关注的问题包括:

• 海外消费者反馈能否快速传递给产品团队?

• 全球不同市场是否共享同一套知识资产?

• 品牌、销售、客服和研发是否围绕统一的数据开展协同?

• AI节省下来的时间,是否真正转化为更深入的消费者研究和品牌创新?

这些问题,将决定AI最终能够创造多少商业价值。

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