文 | Tiana

PC端的爆發(fā)讓搜索營(yíng)銷成為主流，社媒的發(fā)展又讓種草成為第三種范式，那么，AI的到來會(huì)讓營(yíng)銷產(chǎn)生哪些顛覆式的改變呢？Morketing 2025特別打造《AI營(yíng)銷新范式》欄目，將結(jié)合理論與實(shí)踐，為觀眾呈現(xiàn)最新鮮、最專業(yè)的AI營(yíng)銷見解和策略，在AI視角下，探尋營(yíng)銷與商業(yè)的新可能。

2025年的營(yíng)銷戰(zhàn)場(chǎng)，正在上演一場(chǎng)靜悄悄的革命。

在深演智能創(chuàng)始人兼CEO黃曉南的腦海里，儲(chǔ)存著兩份特殊的 “作戰(zhàn)地圖”：一份是2009年公司初創(chuàng)時(shí)的規(guī)劃藍(lán)圖；另一份是最新的AI智能體系統(tǒng)架構(gòu)圖。這兩份相隔16年的文件，恰是中國(guó)AI企業(yè)決策進(jìn)化史的縮影。

從人機(jī)交互，到深度學(xué)習(xí)，再到AI智能體，我們?nèi)缃褚巡饺肓薃I企業(yè)決策的第三個(gè)階段。

上一個(gè)階段，企業(yè)手里握著的數(shù)字化工具如同一個(gè)“頂級(jí)的工具箱”，里面有錘子，有電鉆和各種更高級(jí)的工具。但真正被高頻使用的卻是那把最簡(jiǎn)單的錘子，因?yàn)槠渌ぞ哌€沒有很好地融入工作流。

在黃曉南眼中，這是一件非常可惜的事情，就如同客戶拿到武林秘訣卻只能打開第一頁(yè)。

但進(jìn)入AI agent時(shí)代，機(jī)會(huì)來了，這些高級(jí)工具被組裝了起來，變成一個(gè)“巨無(wú)霸”工具，只要對(duì)“它”說出需求，對(duì)應(yīng)工具就會(huì)自己蹦出來，替你解決事情。這件事情成功地讓精細(xì)化運(yùn)營(yíng)再升到了一個(gè)高度，也讓營(yíng)銷人的工作流發(fā)生了翻天覆地的變化。

在深演智能還叫做品友互動(dòng)的時(shí)代，黃曉南就堅(jiān)定地選擇了一條難而正確的路——用AI賦能企業(yè)決策。從最初的小模型到如今大小模型結(jié)合，深演智能總是走在最前沿，不斷迭代，追逐風(fēng)口。

最前沿的AI企業(yè)決策到底在玩什么？

AI agent究竟在解決什么問題？

企業(yè)如何更好地使用AI agent？

……

為了探究這些問題，Morketing Group 創(chuàng)始人 曾巧特別邀請(qǐng)了深演智能創(chuàng)始人兼CEO黃曉南展開了對(duì)話，揭開多個(gè)關(guān)鍵謎題。

AI企業(yè)決策的三個(gè)階段：

交互、推理、智能體

曾巧：最近深演智能發(fā)布了新的AI agent產(chǎn)品，在這個(gè)節(jié)點(diǎn)發(fā)布看起來很有意義。

黃曉南：是的，如果回顧深演智能的發(fā)展過程就會(huì)發(fā)現(xiàn)，今天這個(gè)產(chǎn)品的發(fā)布是趨勢(shì)下的必然成果。從公司成立到現(xiàn)在，過去十幾年我們一直堅(jiān)持做一件事情就是“AI賦能企業(yè)決策”。

曾巧：AI賦能企業(yè)決策？為什么選擇“決策”作為核心？畢竟“賦能”可以應(yīng)用在內(nèi)容、營(yíng)銷等很多領(lǐng)域。

黃曉南：因?yàn)闆Q策貫穿企業(yè)經(jīng)營(yíng)的所有環(huán)節(jié)，比如營(yíng)銷、庫(kù)存、生產(chǎn)等，我們的核心能力就是在于數(shù)據(jù)和算法結(jié)合的領(lǐng)域。我們擅長(zhǎng)的就是用AI提供超越人類能力的決策支持，人腦計(jì)算存在局限，而算法能處理多維數(shù)據(jù)。

我們公司的英文名是“Deep Zero”。“Deep”代表深度學(xué)習(xí)的“deep learning”，“Zero”是什么意思呢？是不可戰(zhàn)勝，AlphaGo是會(huì)被人類打敗的，但升級(jí)版AlphaZero不會(huì)，這象征我們追求頂尖智力。

如果說企業(yè)經(jīng)營(yíng)有人承擔(dān)art的角色，有人是science，那么毫無(wú)疑問，深演智能走的是science的路，專注用數(shù)據(jù)和智能改變企業(yè)決策。

曾巧：這條路一走就是十多年。這一路上風(fēng)景怎么樣？

黃曉南：很迷人，也很多變。我們其實(shí)也經(jīng)歷了所謂的“三代AI”。

第一個(gè)階段的AI能夠具備人機(jī)交互的對(duì)話能力。剛開始公司成立的時(shí)候，我們基本上用的都是小模型算法，像廣告投放里的預(yù)測(cè)算法，機(jī)器學(xué)習(xí)等。基于native space這樣的技術(shù)，可以實(shí)現(xiàn)點(diǎn)擊率和轉(zhuǎn)化率預(yù)測(cè)，最終落地為“千人千面”廣告投放，這個(gè)大家現(xiàn)在都很熟悉。

第二個(gè)階段AI已經(jīng)能夠具備人的推理能力了。也就是2016年AlphaGo出來后，引爆了第二波老百姓對(duì)于AI的認(rèn)知，這也意味著深度學(xué)習(xí)的算法可以借鑒在企業(yè)決策里。于是，我們開始借助這個(gè)能力幫企業(yè)做用戶運(yùn)營(yíng)、廣告預(yù)測(cè)等。通過小樣本、大樣本訓(xùn)練，預(yù)測(cè)用戶行為，比如，流失、復(fù)購(gòu)、新品購(gòu)買傾向等等，來提升用戶運(yùn)營(yíng)效率。

但這一代AI的問題在于流程復(fù)雜，且周期很長(zhǎng)。想要算法發(fā)揮作用，首先要業(yè)務(wù)提出需求，然后數(shù)據(jù)科學(xué)家把需求實(shí)現(xiàn)，再然后需要把科學(xué)家做出的成果再部署上線，再后面用到和客人的真實(shí)溝通里邊。整套流程很復(fù)雜，最后在落地的時(shí)候，算法對(duì)于生意的幫助就已經(jīng)打了很多折扣。

曾巧：所以說，已經(jīng)經(jīng)歷了兩個(gè)階段，現(xiàn)在來到第三個(gè)階段——大模型驅(qū)動(dòng)的智能體時(shí)代。這個(gè)時(shí)代為什么讓我們這么興奮？

黃曉南：因?yàn)榻鉀Q了兩個(gè)問題：

一個(gè)是，它解決了自然語(yǔ)言的理解問題，它可以聽得懂人話，就不需要業(yè)務(wù)再去下brief。

另一個(gè)是，它把我們現(xiàn)實(shí)中的科學(xué)家復(fù)刻到了線上。并且這個(gè)線上的數(shù)字科學(xué)家已經(jīng)達(dá)到真人科學(xué)家的水平，也就是說如果給真人打80分，agent就會(huì)在80分的基礎(chǔ)上繼續(xù)學(xué)習(xí)，自我迭代。原本半年才能循環(huán)一次的業(yè)務(wù)，在大模型時(shí)代一個(gè)月甚至更短的時(shí)間就能夠迭代。

你可以想象一下，過去小模型加上現(xiàn)在的大模型，我們打造出了一個(gè)自己能夠成長(zhǎng)的算法工程師和數(shù)據(jù)科學(xué)家，然后每天并肩而坐一起工作。

這樣的話就把我們底層的一些數(shù)據(jù)能力、算法能力，這些冰山之下的能力，重新提到了業(yè)務(wù)的層面，達(dá)到能夠被任何一個(gè)市場(chǎng)部的人所使用的程度。

AI agent究竟在解決什么問題

曾巧：大模型+小模型組成了AI agent怎么理解？

黃曉南：小模型仍然是不可替代，我們依然要用記憶學(xué)習(xí)、正負(fù)樣本這些方法。因?yàn)?strong>在ToB場(chǎng)景中，可解釋性至關(guān)重要，而大模型是很容易存在“幻覺”問題，我們還是需依賴小模型完成精準(zhǔn)預(yù)測(cè)，大模型本身不解決任何問題。

但有了大模型我們能解決什么呢？它能夠直接讓業(yè)務(wù)調(diào)動(dòng)小模型的能力，同時(shí)快速學(xué)習(xí)，這是一個(gè)疊加產(chǎn)生的作用。深演其實(shí)也接入了國(guó)內(nèi)所有的大模型，有擅長(zhǎng)推理的，比如DeepSeek，有擅長(zhǎng)信息檢索與問答的。

曾巧：那現(xiàn)在AI agent或者說“AI賦能企業(yè)決策”能做到什么程度？

黃曉南：用自動(dòng)駕駛類比，目前處于L2-L3輔助駕駛階段。我們的核心理念是：AI提供決策建議，但最終決策權(quán)仍由人類掌控。大模型的語(yǔ)義理解能力，正在改變業(yè)務(wù)人員與數(shù)字化系統(tǒng)的交互方式——過去業(yè)務(wù)人員依賴IT或分析師跑數(shù)據(jù)，現(xiàn)在可直接用自然語(yǔ)言提問。

就拿CDP來說，過去我們對(duì)接的企業(yè)需耗費(fèi)大量資源整合數(shù)據(jù)并把它梳理成一個(gè)可被分析的狀態(tài)，但他們可能并沒有真正用這些分析的能力，只是代理用了這個(gè)能力，或者說我們的人幫他們做了這個(gè)分析，然后生產(chǎn)一個(gè)報(bào)告發(fā)給他們。

但是這件事情不是最佳的狀態(tài)，最佳模式應(yīng)該是業(yè)務(wù)決策者通過對(duì)話式智能體直接獲取分析結(jié)果。

曾巧：以前我們進(jìn)入這個(gè)系統(tǒng)，需要先看數(shù)據(jù)，再分析數(shù)據(jù)，再進(jìn)行數(shù)據(jù)投放，那么現(xiàn)在有了這個(gè)智能體后，我們不需要再自己操作這些流程了，我們直接問智能體，比如我要做一個(gè)咖啡的投放，基于當(dāng)下市場(chǎng)你給我一個(gè)怎樣的投放建議，就可以直接進(jìn)行投放了。

那這個(gè)智能體背后其實(shí)是你們已有的行業(yè)數(shù)據(jù)經(jīng)驗(yàn)和品牌自有的這個(gè)數(shù)據(jù)池、經(jīng)驗(yàn)池、知識(shí)庫(kù)，但體現(xiàn)出來的就是一個(gè)很容易操作的界面。

黃曉南：對(duì)的。現(xiàn)在就很方便了，節(jié)省很大的時(shí)間和精力。

就拿廣告投放來說，過去我們可能需要3周時(shí)間協(xié)調(diào)多方資源，而通過智能體系統(tǒng)，業(yè)務(wù)人員直接提問“目標(biāo)人群畫像、媒體組合、KPI預(yù)期”就可以輸出，多平臺(tái)KPI完成率預(yù)測(cè)、風(fēng)險(xiǎn)提示，甚至是優(yōu)化建議，這些都是基于我們已經(jīng)積累的很多海量的數(shù)據(jù)，和過去用人來跑數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確度是一樣的。

用戶運(yùn)營(yíng)這個(gè)場(chǎng)景也是一樣的。如果是我的目標(biāo)是把最近30天注冊(cè)的人轉(zhuǎn)化為首購(gòu)，那我只需要對(duì)agent說：“把過去30天注冊(cè)的人還沒有首購(gòu)的人圈出來”，智能體就會(huì)翻譯成我們能夠理解的語(yǔ)言，請(qǐng)大家確認(rèn)，一分鐘就干完了三天的事。

而且你會(huì)看到，我們的智能體是會(huì)反問的，和一個(gè)數(shù)據(jù)科學(xué)家到客戶現(xiàn)場(chǎng)工作的邏輯是一樣的，我們把數(shù)據(jù)科學(xué)家做事的SOP也灌注到了智能體里，目前已經(jīng)達(dá)到了最高的智力水平。

曾巧：對(duì)品牌來說，這個(gè)很有價(jià)值，因?yàn)椴皇敲總€(gè)品牌都需要去花這個(gè)成本招一個(gè)數(shù)據(jù)科學(xué)家來為自己服務(wù)的，智能體的邏輯，極大的降本了。

黃曉南：是的。這個(gè)智能體還有一個(gè)好處就是，它能夠把一些重要特征告訴客戶，反饋到業(yè)務(wù)里。比如智能體發(fā)現(xiàn)某個(gè)人過去瀏覽過我的APP某一個(gè)頁(yè)面，這個(gè)特質(zhì)很重要，于是就會(huì)把活動(dòng)引導(dǎo)到他的頁(yè)面上，讓客戶明白，這樣的用戶會(huì)更容易轉(zhuǎn)化，這也是基于我們公司多年的積累。

曾巧：能不能具體講講這種體驗(yàn)？

黃曉南：過去很多營(yíng)銷自動(dòng)化工具需要“拖拉拽”操作，界面復(fù)雜，客戶反饋“根本沒人用”。但現(xiàn)在，我們的智能體完全用業(yè)務(wù)語(yǔ)言交互。比如你想做A/B測(cè)試、圈選人群、生成內(nèi)容，只需用自然語(yǔ)言描述需求，AI自動(dòng)完成策略生成，你只需選擇最優(yōu)方案。這種全鏈路的業(yè)務(wù)流設(shè)計(jì)，才真正釋放了數(shù)據(jù)智能的價(jià)值。

曾巧：聽起來像是熬了十年，終于等到質(zhì)變的階段了。

黃曉南：是的。就像練武多年，終于找到施展的舞臺(tái)。

深演智能突圍，

know-how為何如此重要

曾巧：這是產(chǎn)品能解決的問題，那上升到公司層面，深演智能究竟為客戶企業(yè)提供的價(jià)值是什么？

黃曉南：用一句話講就是，我們把企業(yè)營(yíng)銷環(huán)節(jié)摘出來，用數(shù)據(jù)和算法解決可以用AI優(yōu)化的決策場(chǎng)景。

比如說，首先我們找到了大量的決策場(chǎng)景，在整個(gè)鏈路里我們關(guān)注到投放這個(gè)環(huán)節(jié)可以用智能投放替代人工投手，于是我們通過算法實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)精準(zhǔn)決策，解決“該給誰(shuí)投廣告”、“何時(shí)投”的問題；第二個(gè)場(chǎng)景是會(huì)員運(yùn)營(yíng)，比如說幫助品牌，解決“給誰(shuí)發(fā)券”“發(fā)什么券”“何時(shí)發(fā)”等問題；那么接下來也可以進(jìn)行電商推薦，根據(jù)用戶行為實(shí)時(shí)推薦商品，提升轉(zhuǎn)化率。

所以，我們做的事情從來不是被場(chǎng)景定義的，而是由場(chǎng)景引發(fā)，然后找到大數(shù)據(jù)和算法可以發(fā)揮作用的痛點(diǎn)，解決它，我們的產(chǎn)品和打法就是這樣形成的。

曾巧：概括來講，幫企業(yè)搭建數(shù)據(jù)基建，并賦能各種營(yíng)銷場(chǎng)景？

黃曉南：是的。我們的邏輯是，數(shù)據(jù)是地基，沒有數(shù)據(jù)一切無(wú)從談起，包括大模型時(shí)代的知識(shí)庫(kù)管理；智能是核心，如果數(shù)據(jù)不能通過算法產(chǎn)生決策價(jià)值，就不屬于我們的范疇。這兩個(gè)層面決定了我們的核心，也是我們與其他公司底層邏輯的不同。

曾巧：那如何向客戶驗(yàn)證自己的能力和價(jià)值？

黃曉南：直接實(shí)操，我們一般是會(huì)快速搭建一個(gè)可以交互的智能體，讓客戶親身體驗(yàn)“人機(jī)對(duì)話”如何替代傳統(tǒng)流程，然后再加入他們自己的數(shù)據(jù)庫(kù)，像訓(xùn)練員工一樣訓(xùn)練智能體，熟悉企業(yè)知識(shí)庫(kù)和業(yè)務(wù)流程，直到它完全適配場(chǎng)景。

曾巧：你們已經(jīng)在給多少企業(yè)做這一塊的布局了？

黃曉南：幾十家是有的。

曾巧：現(xiàn)在是否有實(shí)際落地案例？

黃曉南：都在推進(jìn)中，主要是兩條主線，一個(gè)是，存量客戶升級(jí)，我們開始為已使用我們CDP和營(yíng)銷自動(dòng)化的客戶加裝智能體模塊；另一個(gè)是希望現(xiàn)在還沒有用我們的CDP(客戶數(shù)據(jù)平臺(tái)）和MA(營(yíng)銷自動(dòng)化)的這些品牌，接下來會(huì)使用我們的智能體。

比如，我們已經(jīng)和一個(gè)大型央企車企合作，通過企微智能體自動(dòng)識(shí)別用戶情緒，來判斷這個(gè)人消費(fèi)者當(dāng)前的對(duì)話是投訴還是正常，然后引流到不同對(duì)話流里邊。我們預(yù)計(jì)今年應(yīng)該是一個(gè)全面開花的過程。

曾巧：他們會(huì)非常在意對(duì)這件事的投入產(chǎn)出比嗎？

黃曉南：國(guó)內(nèi)企業(yè)其實(shí)不太會(huì)。這波大模型驅(qū)動(dòng)的 AI 變革，其意義可能超越單純技術(shù)迭代，更類似2000年互聯(lián)網(wǎng)對(duì)時(shí)代的重塑。當(dāng)前企業(yè)主要的焦慮在不知道怎么入手，而不是糾結(jié)ROI，這種情緒在中國(guó)企業(yè)尤其國(guó)央企中尤為明顯。

但是外企依舊在回答“應(yīng)該從哪個(gè)場(chǎng)景切入”的問題，這個(gè)時(shí)候確實(shí)是他們要想清楚做完這個(gè)事情以后，我到底是提高了效率，還是提高了效果。

曾巧：國(guó)內(nèi)相關(guān)市場(chǎng)的規(guī)模有多大？

黃曉南：數(shù)智化決策的市場(chǎng)是萬(wàn)億級(jí)。企業(yè)80%費(fèi)用花在營(yíng)銷端，但凡我們能通過智能化提升效果，企業(yè)付費(fèi)意愿還是很強(qiáng)的。但當(dāng)前供應(yīng)商收費(fèi)模式限制了市場(chǎng)空間。所以我覺得中國(guó)市場(chǎng)和全世界其他市場(chǎng)相比，還是有一個(gè)巨大的空間的。

曾巧：真正有競(jìng)爭(zhēng)力的供應(yīng)商有多少家？

黃曉南：嚴(yán)格來說不超過20家。我們相對(duì)已經(jīng)有一個(gè)初步的成功了，但很多公司仍依賴人工經(jīng)驗(yàn)，而AI需要從數(shù)據(jù)到落地的全鏈路能力，還需要長(zhǎng)期積累。

曾巧：20家其實(shí)不多的，說明還是有很多難點(diǎn)。

黃曉南：對(duì)。

我們有一個(gè)第三方專家講的一句話非常好。他說，“現(xiàn)在智能體和過去軟件的交付方式和供應(yīng)商甲乙方的關(guān)系是完全不一樣的。傳統(tǒng)軟件是‘開箱即用’，而智能體需與企業(yè)共同打磨。我們提供60-70分的基礎(chǔ)能力，剩余30-40分需結(jié)合企業(yè)數(shù)據(jù)和場(chǎng)景調(diào)優(yōu)，類似訓(xùn)練新員工”。

另一個(gè)難點(diǎn)是大模型的AI幻覺，企業(yè)級(jí)智能體與個(gè)人級(jí)完全不同——前者容錯(cuò)率接近零，1次錯(cuò)誤可能導(dǎo)致業(yè)務(wù)損失。所以我們需通過“小模型+知識(shí)庫(kù)+人工校驗(yàn)”組合控制風(fēng)險(xiǎn)。

曾巧：你們是如何支撐這些創(chuàng)新，解決難點(diǎn)的？

黃曉南：技術(shù)團(tuán)隊(duì)是核心。即便在2024年行業(yè)低迷期，我們的研發(fā)投入仍是業(yè)內(nèi)最高之一。已逐步縮減傳統(tǒng)SaaS軟件投入，全面轉(zhuǎn)向AI研發(fā)，尤其是大模型與垂直場(chǎng)景的結(jié)合。目前團(tuán)隊(duì)規(guī)模穩(wěn)定，工程師占比超60%。

品牌用好AI的五個(gè)建議

曾巧：未來AI agent的能力邊界在哪里？你預(yù)測(cè)未來AI agent會(huì)拓展哪些新領(lǐng)域？

黃曉南：理論上是沒有明確邊界的，只要企業(yè)能定義出可被數(shù)字和智能賦能的場(chǎng)景，就能打造相應(yīng)智能體。AI agent也只是AI發(fā)展過程中的一個(gè)階段，我們把AI agent作為里程碑式的標(biāo)志是因?yàn)樗軌驈念^到尾，實(shí)現(xiàn)一個(gè)完整的工作。

未來的想象空間也是很大的，對(duì)于算法成熟的場(chǎng)景，比如產(chǎn)品推薦，我們打造的智能體可能出現(xiàn)在C端。如果擴(kuò)展到C端規(guī)模會(huì)很大。比如很多品牌已在自有APP嵌入品牌專屬agent，這種agent本質(zhì)上承擔(dān)了品牌與消費(fèi)者直接溝通的體驗(yàn)功能，現(xiàn)在幾乎所有品牌都在擁抱這種趨勢(shì)。

曾巧：品牌應(yīng)該如何更好地利用AI？

黃曉南：第一，心態(tài)很重要，AI不會(huì)淘汰人，但不使用AI的人或會(huì)被淘汰。我們公司已經(jīng)實(shí)施了AI能力測(cè)試，希望大家能提高AI的能力。

第二，企業(yè)必須忘掉AI本身，深入理解自身業(yè)務(wù)痛點(diǎn)。比如通過AI賦能社交媒體內(nèi)容生產(chǎn)，可能是最優(yōu)先適合你企業(yè)的布局，就先別想著用AI賦能投放。AI只是技術(shù)，不是場(chǎng)景。

當(dāng)企業(yè)需求不明確時(shí)，聚焦用戶個(gè)性化體驗(yàn)和引導(dǎo)永遠(yuǎn)是剛需。大模型帶來的關(guān)鍵變化其實(shí)是 讓“千面”真正成為可能，過去主要解決 "千人"。

第三，選擇合作伙伴需兼具業(yè)務(wù)理解、數(shù)據(jù)能力、智能技術(shù)和AI經(jīng)驗(yàn)。很多企業(yè)在數(shù)字化轉(zhuǎn)型中因選錯(cuò)合作伙伴而反復(fù)試錯(cuò)，很多都要1-2次的踩坑。只有技術(shù)是解決不了問題的，即使是三個(gè)清華畢業(yè)的工程師一起。

第四，直接賦能核心的業(yè)務(wù)團(tuán)隊(duì)。過去CDP數(shù)據(jù)無(wú)法直接轉(zhuǎn)化為銷售話術(shù)，現(xiàn)在智能體可以實(shí)時(shí)分析客戶畫像，生成精準(zhǔn)推薦策略。例如某美妝品牌的BA，通過分析用戶歷史購(gòu)買記錄和當(dāng)下需求，自動(dòng)生成推薦話術(shù)。

第五，我們建議企業(yè)在智能體建設(shè)上選擇第三方服務(wù)商，原因在于大模型能力存在差異。就像清華沈教授比喻的“每個(gè)大模型如同不同專業(yè)的博士生，各有所長(zhǎng)”，所以我們給很多企業(yè)的建議就是說你要保持一個(gè)開放性。

曾巧：我們兩都是經(jīng)歷了移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)紅利的人，你感覺在擁抱AI上跟之前的移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)有什么不同的體感？

黃曉南：我們觀察AI發(fā)展近兩年后才全面投入，這次轉(zhuǎn)型顯然更復(fù)雜。移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)是場(chǎng)域變化，AI是知識(shí)底層重構(gòu)，比如咨詢行業(yè)和知識(shí)生產(chǎn)者正受沖擊。這種變革比以往更深遠(yuǎn)，會(huì)影響社會(huì)各個(gè)層面，營(yíng)銷領(lǐng)域只是其中一小部分。