从娱乐到教育，人工智能（AI）如今已无处不在。在营销领域，这种普及性正转化为更易于使用且更具性价比的实用工具。各行各业的企业所有者和领导者都在利用AI重新构想营销——从内容工作流到客户参与。
Shopify高级开发人员Alex Pilon表示：“AI将继续降低营销和广告活动的入门成本。AI助手可以帮助你避免常见陷阱，尝试并采用适合你的策略，并理解你的结果。”
以下是34个营销统计数据，展示了团队如何应用AI、投资方向、整合方式及取得的成果。
什么是营销中的AI？
AI营销是指利用人工智能技术（如机器学习、自然语言处理和预测分析）来驱动基于数据的内容生成、个性化和营销活动优化等功能。AI工具帮助营销人员更高效地工作，同时提供更精准的客户体验。
AI在营销领域涵盖多项相关能力：
- 预测性AI：通过分析数据预测行为，例如识别最有可能转化或流失的客户。
- 生成式AI（GenAI）：从现有数据中学习以创建新内容，例如起草产品描述、广告文案或电子邮件主题行。
- 代理式AI：分析和解释数据以执行复杂任务，例如提取性能数据、调整营销活动或在连接的工具之间触发工作流程。
这些AI系统从大量数据（如点击量、购买行为、浏览行为和过往营销活动表现）中学习，以识别模式并做出预测。基于这些信号，AI可以推荐目标受众、发送内容及时机；在更先进的情况下，它还可以跨工作流程自动执行这些操作。
34个AI在营销领域的统计数据
- 市场增长与投资
- 领导力与战略
- 采用与实施
- 预算与财务投资
- 运营工作流程
- 消费者使用与投资回报
从战略到客户情感分析，人工智能正在重塑数字营销团队的运作方式。以下数据揭示了未来几年营销行业的发展方向及领导者的应对措施：
市场增长与投资
随着企业从实验阶段转向执行阶段，人工智能正日益被视为核心营销基础设施，而非边缘工具：
1. 全球AI营销市场预计到2030年将达到822.3亿美元。
2. AI解决方案占2025年平均营销技术预算的28%。
3. 71%的首席营销官（CMO）计划在2025年至2027年间每年至少投资1000万美元用于AI。
4. 预计2025年至2030年间，营销领域的AI支出复合年增长率（CAGR）为25%。
领导力与战略
营销领导者正超越试点项目，进入组织重构阶段。AI日益被视为长期竞争优势的来源，其成功取决于融入品牌和业务战略的深度。
5. 65%的CMO认为，AI的进步将在短期内彻底改变他们的角色。
6. 82%的商业领袖表示，为了跟上AI对市场的影响，公司身份需要进行重大变革——这反映了工作方式、决策制定和价值创造模式的转变。
7. 少于5%的营销领导者仅将GenAI作为独立工具使用并报告显著业务收益，这说明战略整合的重要性。
8. 70%的企业营销人员正在积极实施或计划在未来六个月内实施生成式AI工具。
9. 50%的公司预计到2027年将部署某种形式的AI智能体。
10. 89%的营销技术（Martech）领导者在试点或整合代理式AI方面，预计一旦技术差距得到弥补，这些举措将带来显著的业务效益。
11. 仅31%的个人贡献者认为他们的领导层对其推广的AI技术具备专业知识，这削弱了信任并减缓了采用速度。
12. 政府和企业管理层指出，风险和合规是首要的AI关切，其中60%的人将这些列为主要挑战，与遗留系统集成并列。
尽管投资和采用率不断增长，数据指向了一个领导力信任缺口：虽然高管们推动AI转型，但许多团队成员仍不相信领导层真正理解他们所推广的AI系统。
采用与实施
企业采用AI的方式因组织规模和绩效而异，更先进的团队更深入地将AI整合到日常工作中：
13. 71%的营销领导者表示其组织在2025年至少在一个业务职能中定期使用生成式AI，高于2024年的65%。
14. 32%的营销组织已在其工作流程中全面实施AI，而43%仍在试验阶段。
15. 仅有27%的首席营销官（CMOs）报告称其营销活动中的生成式AI采用率有限或为零。
16. 在已采用生成式AI的营销人员中，77%主要将其用于创意开发任务，例如内容创作。
预算与财务投资
财务数据显示，企业正在将营销预算从传统媒体重新分配给旨在提高效率的AI驱动工具。
17. 59%的首席营销官（CMOs）报告称在2025年预算不足，促使他们利用人工智能来提高生产力并弥合差距。
18. 随着消费者转向开放网络上的AI聊天界面，预计广告主到2026年将削减展示广告及其他预算30%。
19. 在使用开源AI工具的公司中，51%的决策者报告了正向的投资回报率（ROI），而不使用此类工具的公司这一比例为41%。
运营工作流程
如今，绝大多数组织已常规使用人工智能，重点已从简单的基于任务的自动化转向更广泛的工作流程重新设计和营销自动化协调。
20. 88%的组织报告在2025年至少在一个业务职能中常规使用人工智能，高于2024年的78%。
21. 64%的受访者表示人工智能在其公司内部积极促进创新，而不仅仅是支持现有任务。
22. 83%使用人工智能的市场营销人员报告称自采用以来生产力直接提升。
23. 93%的市场营销人员表示他们在2024年将其现有技术栈中添加了人工智能功能。
到2026年底，生成式人工智能和创意工具预计将把内容创作直接交到组织内员工的手中，并且所有营销内容中的三分之二将由集中式内容团队之外的员工使用AI工具创建。
消费者使用和投资回报率
尽管存在执行差距和消费者信任问题，人工智能正在带来可衡量的营销绩效。
25. 45%的技术领导者表示当前供应商提供的人工智能代理未能达到承诺的业务绩效预期。
26. 具有前瞻性的组织预计，机器客户（AI购物助手）到2027年将产生总收入的25%。
27. 在2025年末的购物季期间，零售商观察到来自GenAI工具的网站流量增长了694%（尽管用户基数仍然有限）。
28. 53%的消费者不信任由AI驱动的搜索结果，这凸显了品牌验证AI生成内容的重要性。
29. 68%的客户表示，AI的进步使得企业保持可信度变得更加重要，反映出随着AI更深入地融入日常体验，人们期望品牌赢得客户信任的预期正在增长。
30. 31%的Z世代消费者报告称，他们现在更常使用AI平台或聊天机器人，而不是传统搜索引擎来在线查找信息。
31. 表现优异的营销团队平均在六个渠道上实现完全个性化——这种规模通常由AI推动——而表现不佳的团队管理的渠道少于三个。
32. 47%的营销领导者报告称，在使用生成式人工智能进行活动评估和报告方面获得了显著益处。
33. 使用人工智能的营销人员比不使用的人工智能营销人员更有可能（超过25%的可能性）报告其内容取得成功。
34. 到2027年，发达经济体中50%的人口预计将使用人工智能个人助理处理日常任务，包括产品发现。
在营销中使用人工智能的10种方式
- 利用人工智能写作工具扩大内容生产规模
- 无需设计师即可编辑产品照片
- 快速测试电子邮件变体
- 自动更新客户细分
- 在客户参与度最高时发送营销活动
- 为基于AI的搜索发现做好准备
- 将AI转变为您的营销分析师
- 根据客户问题构建知识库
- 通过智能推荐提高平均订单价值
- 快速迭代活动落地页
AI可以处理耗时且重复的营销任务，让您专注于战略和创意方向。以下是如何有效地将AI整合到您的营销策略中：
1. 使用AI写作工具扩大内容生产规模
撰写数百个产品描述是一项繁琐的工作。Shopify Sidekick等AI工具可以根据产品属性起草描述。当您提供清晰的品牌指南并编辑输出结果以添加AI无法单独捕捉的专业知识和个性时，这些工具的效果最佳。
2. 无需设计师即可编辑产品照片
AI驱动的多媒体工具可以在几秒钟内处理照片编辑——例如更换背景或移除干扰元素。Shopify的媒体辅助功能（也可通过Shopify Sidekick使用）在您需要季节性产品照片变体或希望在不安排拍摄的情况下测试不同背景时非常有用。
3. 快速测试电子邮件变体
与其为完美的主题行绞尽脑汁，不如利用AI生成多个选项并进行A/B测试以查看哪些内容真正引起共鸣。像Shopify Messaging这样的工具可以根据您的活动目标起草几个变体。快速实验的能力是AI在营销中最大的优势之一。正如Alex所说：“AI确实为任何具有技术背景的人打开了将想法付诸实践的大门。”
4. 自动更新客户细分
不要依赖静态列表，而是使用AI客户细分工具，根据“高风险”或“高消费潜力”等属性动态对客户进行分组。这些由AI驱动的细分群体会随着客户行为的变化而自动更新，从而帮助营销活动在最合适的时间触达最合适的受众。
5. 在客户参与度最高时发送活动
利用AI驱动的营销自动化工具，根据个人的互动历史记录来确定发送折扣码或其他营销活动内容的最佳时机。AI不再采用批量群发的方式，而是识别出诸如用户通常何时浏览或放弃购物车等模式，以最大化参与度。
6. 为AI驱动搜索发现做好准备
使用如Shopify Catalog之类的工具来结构化你的数据，以优化大语言模型（LLMO），帮助你的产品在ChatGPT或Google AI等AI生成的搜索摘要中出现。随着消费者越来越多地通过AI代理发现产品，适当的数据结构化对于提升可见性变得至关重要。要检查当前产品页面是否具备AI购物助手所需的结构化数据，请使用Shopify的免费审计工具扫描任何产品页面URL，查看存在哪些缺失之处。
7. 将AI转变为你的营销分析师
使用Shopify Sidekick等工具作为内部AI分析师。你可以请求生成报告，例如按地区划分的畅销产品，并在几秒钟内获得洞察，而不是花费数小时操作电子表格或等待数据团队资源。
8. 从客户问题中构建知识库
AI可以分析支持工单和聊天日志以识别常见问题，然后起草清晰且符合品牌调性的回答。通过将真实的客户问题转化为可搜索的FAQ内容，这种方法在改善搜索引擎优化（SEO）和客户支持的同时，也减少了手动创建内容的工作量。
9. 通过智能推荐提高客单价
AI可以分析历史销售数据，在产品页面上建议相关商品或“买了此商品的人也买了”推荐。机器学习算法能够识别出人工策展常常遗漏的购买行为中的非明显模式，从而有助于提高平均订单价值（AOV）。
10. 快速迭代活动落地页
AI驱动的主题定制功能允许营销人员构建并测试针对特定活动的落地页——例如黑色星期五活动——而无需等待开发人员的资源。随后，你可以利用性能数据而非假设来指导优化工作。
AI在营销中的统计数据常见问题解答
AI在营销中的统计数据揭示了什么？
AI营销统计数据表明：
- 市场正在快速增长，AI正成为营销预算和基础设施的核心组成部分。
- 领导力正在推动转型，尽管在推动AI采用的高管与质疑领导层对技术理解的团队成员之间存在信任差距。
- 采用情况广泛但不均衡：大多数组织定期使用AI，但完全整合到工作流中的情况仍较少见。
- 性能正在提升，营销人员报告称生产力和内容效果有所改善，但消费者信任和执行差距依然存在。
有多少比例的营销人员在使用AI？
约88%的营销人员表示他们至少在一个业务功能中定期使用AI。然而，采用程度存在层级差异：虽然许多团队将AI用于试点项目或内容起草，但只有32%的组织已将AI完全整合到其整个运营工作流中。
AI中的30%规则是什么？
30%规则是一些营销团队用来保持品牌真实性的非正式准则。该准则建议，虽然人工智能可以处理70%的生产工作（如起草、数据分析和细分），但必须至少有30%由人类主导（包括最终编辑、战略监督和伦理判断），以避免消费者产生不信任感。