"我们如何在销售和营销中使用人工智能，又如何衡量结果？"对于土耳其大多数使用人工智能的公司而言，这个问题已不再停留在理论层面。根据TÜİK（土耳其统计局）2026年10月2日发布的公报，2026年使用人工智能的企业占比为14.0%。这些企业最常提及的用途是营销或销售。
使用广泛并不意味着成果同样可见。本文将土耳其和欧洲的数据结合起来解读，考察有关营销高管人工智能投资的最新研究发现，并提出一个将应用场景与可衡量成果挂钩的实用框架。
土耳其的情况：营销和销售是最常见的用途
根据TÜİK数据，2026年使用人工智能的企业中，51.0%将这些软件和系统用于营销或销售。其后是研发或创新活动（46.3%）以及生产或服务流程（43.4%）。由于企业可以选择多个用途，各百分比之和超过100。
从营销角度看，公报中另一个值得注意的发现是个人数据层面。在使用人工智能的企业中，16.6%表示利用这些技术处理个人数据，例如性别、年龄、地址、购买记录或面部图像。公报未按用途对这一比例进行细分；尽管如此，所列数据类型正是客户细分和个性化等营销应用中常用的数据。因此，营销领域的人工智能项目从一开始就会涉及数据保护问题。我们在内部政策文章中单独讨论了这一话题。
在欧洲同样位居第一
Eurostat的数据呈现出相似的图景。2025年，使用人工智能的欧盟企业中，34.70%将这些系统用于营销或销售；业务管理和行政流程的组织以31.05%位居第二。
行业细分显示，营销用途并非零售业所独有。在制造业，人工智能最常见的用途是营销和销售，占30.41%。营销和销售用途在住宿业为58.82%，在零售业为48.18%。
由于TÜİK（2026）和Eurostat（2025）涵盖的年份和样本不同，逐一比较百分比并不恰当。共同的信息是：在两个数据集中，营销和销售都是人工智能使用最频繁的业务领域。
投资增加，成熟度却滞后
使用的增长并不会让获得投资回报变得更容易。根据Gartner于2026年1月至3月对北美、英国和欧洲401名营销高管进行的调查，营销预算平均有15.3%分配给人工智能项目。虽然70%的受访者将在人工智能方面领先视为2026年的关键目标，但只有30%表示其人工智能准备度已成熟或完全成熟。同样，70%承认其内部营销流程尚未准备好有效应用和扩展人工智能。
同一机构对402名营销高管进行的另一项调查显示了期望之高。高管们预计，由人工智能自动化的营销工作比例将从2026年的16%升至2028年的36%。Gartner还指出了"能力陷阱"的风险，即到某一阶段后，尽管追加投资，早期的成功也无法带来预期回报。在同一调查中，80%的高管认为员工的焦虑是开展试验的障碍。
这两项调查主要涵盖土耳其以外的大型公司，并不直接反映土耳其的情况。尽管如此，它们传递的教训具有普遍性：工具数量增加时，如果流程、数据和衡量基础设施没有同步发展，成果就不可见。我们此前讨论过生产率与财务成果之间的差距；营销正是这一差距最容易出现的领域之一。
取得可衡量成果的实用路径
以下步骤不包含来源数据；它们是为将上述发现付诸实践而提出的一般框架。
- 以业务成果来定义应用场景。 "在内容制作中使用人工智能"是工具，而不是目标。目标应与单一业务指标挂钩，例如报价准备时间、从潜在客户到成交的转化率，或每个活动的制作时间。
- 开始之前先衡量现状。 没有比较基准，事后看到的改进就无法证明。至少收集几周的基线数据。
- 建立三层衡量体系。 活动指标（产出的内容、回复的请求）、效率指标（每项任务耗时）和业务成果指标（转化、销售、客户流失）应分别跟踪。只报告第一层，存在把活动误认为成果的风险。
- 使用对照组。 在可能的情况下，在一个客户细分或地区运行人工智能辅助流程，同时在可比较的群体中保留旧流程。只有这样才能剔除季节性和营销活动的影响。
- 事先回答数据和法律问题。 哪些客户数据将用于什么目的、在哪里处理、保留多长时间，必须在试点前以书面形式确定。获取方式会影响这些答案；我们在另一篇文章中比较了现成工具、外部供应商和内部团队等选项。
- 确定人工检查点。 对于发给客户的文本以及影响报价条款或合同的建议，应设定审批环节。当团队清楚哪些任务交给人工智能、哪些决定由自己作出时，焦虑也会随之减少。
- 扩大规模之前设定停止规则。 在试点开始时写下标准："取得什么结果就扩大，取得什么结果就停止？"当回报开始递减时，可能需要重新设计流程，而不是增加更多工具。
- 将结果转化为管理语言。 将衡量结果纳入月度管理报告，让营销、销售和财务看同一个指标。
结论
TÜİK数据显示，土耳其使用人工智能的公司最常将其用于营销和销售；欧洲的情况与此相似。然而，国际研究表明，投资迅速增长，组织准备度却相对滞后。造成差别的与其说是工具本身，不如说是能否将应用场景与业务指标挂钩，并以对比方式衡量结果。
从Orient Global的角度看，在营销中引入人工智能时，一个应用场景、一个主要指标和一份事先写好的衡量计划，比同时启用多个工具更为稳健。
物流在衡量成果方面带来的启示。 物流依靠的正是本文所建议的习惯：经过衡量的基线、按固定节奏跟踪的少数指标，以及何时扩大、何时停止的明确规则。Orient Global的一位顾问拥有30多年运营、物流和供应链经验：在一家大型科技分销企业，他全面负责物流、仓储、技术服务和行政运营，组建并领导100多人的团队，并通过KPI驱动的项目实现了运营绩效的持久提升。他还曾在领先的零售、物流和分销机构管理全国性仓储和运输业务、大型分销网络以及网络与产能规划。在经营实物商品的企业中，将销售或营销指标与订单交付周期、准时交付率等运营指标放在一起解读同样大有裨益，因为营销活动的收益可能在下单与交付之间流失。作为一名工业工程师，他如今通过人工智能和自动化将这种供应链管理纪律带给中小企业。认识我们的顾问。
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