关键是素材与投放策略，最大化ROI。场景营销关注用户心理、设身处地、强化互动、增强体验，在ROI外关注用户体验与感知，品牌力。

实际上，行业在2014年前后就有了场景营销的概念——最早的场景营销就是商业WIFI平台基于LBS位置推送广告，然而因为数据匮乏对用户缺乏真实洞察未能爆发。当时的玩法如下：

"深入挖掘用户需求和痛点，对于场景下的人群贴标签、数据分析和画像，然后进行RTB实时竞价或者非RTB的精准广告投放，完成营销互动，且投放过程中不断实时优化。"

这一阶段的场景营销问题在于，虽然开始重视场景洞察，但是就营销形式、目的、玩法来看依然是流量营销，场景的作用是让流量营销变得更有效率。如今的场景营销则是一种全新的营销思维，场景不再只是提高营销效率的工具，而是营销的关键，原因在于随着AI与IoT的发展，互联网平台正在拥有更多的数据与更强的技术。

快速崛起的小米营销就是一个生动的例子，在全场景营销上，小米营销积累了丰富的经验。2020年一季度小米集团互联网服务收入达到59亿元，同比增长38.6%，占总收入的比重达到11.9%。虽然疫情影响，但小米广告收入依然高达27亿，获得16.6%的增长。

正如司马云瑞在分享中讲到的"三级递进"全场景智能营销打法，小米营销依托小米的优质场景资产，采取场景、场景+数据、场景+数据+算法的三级递进式匹配手段，将场景价值分享给品牌，同时以"场景即服务"确保用户体验这一基本前提，识别用户意图，精准推送服务，提高匹配效率，实现广告主、用户与平台三方共赢。

在拥有场景后，第一步是要洞察场景，这一点的基础是数据：用户、什么时间、什么地方、做什么，围绕用户的认知，知道他是谁是不够的，更要知道他的想法，他的需求，他的情绪。所有这些，都离不开数据。理论上任何平台有场景，就有数据，不过问题在于几点：

1、能否获取数据？线下零售店有场景，却缺乏数据获取能力。小米IoT设备的价值正是在线下获取全链路、细粒度、立体化数据，基于此小米构建了领先的新零售体系"小米之家"，这样的能力正在输出给品牌；

2、数据是否全面？大数据只有多场景下交叉应用才能真正洞察用户背后的需求，单一场景数据得到的往往是错的需求，用户手机搜索"特斯拉"前在电视看过汽车评测视频同时每天用公交出行，这个用户想要买车的几率远远大于投资股票，小米的优势在于全场景覆盖，基于MIUI、小爱同学、电商、电视、云服务、生态链下的统一账号体系，可以获取用户多场景、全时段、全链路数据。

比如小米基于手机App使用行为、电视健身内容观看数据、可穿戴与IoT设备的健康监测数据，就可以更加准确地洞察用户的真实健康需求。基于场景+数据，小米营销与雀巢联合打造了"营养与健康智能平台"，给用户提供健康管理功能。小米营销引导用户在平台上进行大量的互动，基于大数据沉淀对用户的洞察精准推送服务，让雀巢怡养品牌快速破圈、形成口碑。

3、数据是否真实？所有数据都有水分，错误的数据会形成错误的认知，技术层面要更好地确保数据真实性，往往离不开应用、系统与设备多层次数据的交叉验证，小米应用+系统+设备软硬结合，可以更好地确保数据真实性。

在洞察场景后，接着要挖掘场景的价值，AI技术成为关键技术。AI本质就是对数据的识别、认知与学习再进行决策。在场景营销中，AI可以识别场景、互动场景与匹配场景。

要真正理解场景，只靠传统的自然语言处理等大数据技术是不够的，机器视觉、语音、知识图谱等技术的繁荣，让机器可以更好地洞察用户场景，比如在用户看视频时，不只是有用户画像，也理解内容本身，基于此营销会有翻天覆地的变化。

对于用户来说，基于大数据洞察与智能化广告素材生成能力，AI将可以提供"千人千面"的营销内容，如文案、海报等等。同时语音、机器视觉与人脸识别等AI技术让人机交互变得更加自然、有趣与丰富，中间会产生大量的巧妙的互动营销触点，让营销突破"广告位"限制。可以说，AI是让每个广告成为用户真正需要的关键技术。

比如小米的智能助理小爱同学，如今已成为商业化最成熟的智能助理，它没有采取粗暴的干扰、填鸭或强制广告模式，而是基于智能助理的交互特性与场景优势做营销探索，"恰到好处"地植入营销服务。在与美赞臣展开的长期活动中，小爱同学会记录日常数据，通过小米AIoT能力对宝宝的睡眠、饮食、安全等提供专业知识和建议等服务，以服务来切入商业化；小米智能音箱的屏保画面会展示王老吉品牌，小爱同学会在贴合的语音交互场景植入王老吉，比如用户查天气小爱同学会提醒用户天气炎热，怕上火喝王老吉。类似的营销还有肯德基，小爱音箱在闹铃响后，用户点击肯德基图标关闭闹铃，小爱会提醒用户吃早餐、展示早餐优惠信息。

对于品牌来说，AI的价值则是让每一分钱花得更有价值。"我知道广告费有一半是无用的,但问题是我不知道是哪一半。" 广告营销界的"哥德巴赫猜想"难以被解答，因为营销永远会有浪费，不过利用AI技术人机结合，就可以尽量减少浪费。智能营销也是营销业的大势所趋，从洞察到策略制定，到基于数据分析的创意产出，再到线上线下的精准投放，直至营销效果的最终监测及评估，未来都要全面应用AI技术。