摘要：当AI具有一定的逻辑思维与学习功能时，这个世界会随之而变。这种变化只有更好没有最好。如果AI+农机市场营销成为普遍生态，我们的营销业绩会爆棚吗？本文结合大量的国内外AI应用场景下的农机市场营销案例，普及相关知识，分享相关经验，助力农机企业做强市场营销。用抽丝剥

当AI具有一定的逻辑思维与学习功能时，这个世界会随之而变。这种变化只有更好没有最好。如果AI+农机市场营销成为普遍生态，我们的营销业绩会爆棚吗？本文结合大量的国内外AI应用场景下的农机市场营销案例，普及相关知识，分享相关经验，助力农机企业做强市场营销。用抽丝剥茧式展示，一一探究，以益于其行。

一、什么是AI应用场景下的农机市场营销

1、AI在营销中的应用概述

AI技术在营销领域的应用正日益广泛，特别是在提升营销效率和精准度方面展现出巨大潜力。AI驱动的营销策略不仅能够快速处理和分析大量数据，还能深入理解用户需求，从而实现更精准和个性化的营销方式。

AI结果优化（AIRO）。AI结果优化（AIRO）是一种新型的网络营销方式，通过分析AI算法、关键词策略、大数据模型植入与维系、品牌官方平台优化等技术手段，对AI的输出结果进行优化。这种技术的目的是提高品牌在用户群体中的推荐次数、展现频率和品牌认知度。

2、AI营销企业的优势

具备高价值的AI营销公司通常拥有数据源、流量池和展示场景等稀缺性优势。这些条件不仅使他们能够实现数据收集与分析，还能紧抓个人情感变化，实现敏捷性的把控。

3、农机市场营销中的AI应用

数据驱动的营销策略。在农机市场营销中，AI技术的应用主要体现在通过大数据分析用户行为和购买习惯，从而制定更精准的营销策略。这种基于数据的营销方式可以帮助农机企业更好地理解目标客户的需求，提高营销活动的效率和效果。

个性化营销的实现。AI技术的另一个重要应用是实现个性化营销。通过分析用户的兴趣爱好和历史行为数据，AI可以帮助农机企业为目标客户提供定制化的产品和服务推荐，从而提升客户满意度和忠诚度。

场景营销的应用。场景营销是一种以用户特定需求为核心，结合用户日常生活场景的营销方式。在农机市场营销中，通过分析用户在农田作业等特定场景下的需求，可以设计出更加符合用户需求的产品和服务，从而增强市场竞争力。

综上所述，AI技术在农机市场营销中的应用主要体现在数据驱动的营销策略、个性化营销的实现以及场景营销的应用等方面。这些应用不仅提高了营销效率和精准度，还增强了客户满意度和忠诚度，对于农机企业来说具有重要的战略意义。

二、AI场景下的农机市场营销应用

1、数据分析与预测：改进决策过程

人工智能和大数据。市场营销活动依赖于海量的数据进行分析和决策。AI技术能够处理和分析这些大数据，帮助市场人员更好地了解目标受众群体，并迅速获取潜在客户信息。

AI算法与实时决策。利用AI算法，企业可以通过对顾客行为进行监测和学习，生成用户画像，并对用户需求进行精准推测。例如，机器学习模型可以用来识别顾客的购买倾向或偏好，从而在线广告投放时能够提前预测最可能的用户反应，并调整广告内容，以提高广告投资的有效性。

2、个性化推荐系统，定制化服务

基于历史行为的推荐。AI技术使得市场营销专员能够根据顾客在购物网站或社交媒体上的历史行为，为他们推送个性化的产品和服务。通过聚集大量数据，AI可以实时跟踪用户与产品、活动之间的关联，并基于这些关联为用户提供精确的个性化建议。

神经网络与注意力机制。结合神经网络和注意力机制的AI技术，能够利用翻译系统中对语义和上下文理解进行分析和学习，并将其运用到个性化推荐系统中。例如，根据用户的搜索记录和偏好，神经网络可以精确洞察并提供更加符合用户期望的推荐内容。

3、自然语言处理，改进沟通和互动

AIChatbot。AI人工智能对话机器人已经成为许多企业改善客户体验和提高沟通效率的重要工具。使用自然语言处理技术，Chatbot可以理解用户提问并给予相应的回答，从而提升客户满意度。

社交媒体情感分析。通过自然语言处理，AI技术可以分析社交媒体上用户表达情感的内容。在市场营销中，企业可以利用这一技术来了解顾客对某个产品或品牌的态度，并根据这些信息调整营销策略。

4、智能化广告投放，提高广告ROI

智能定向广告。AI技术可以帮助市场人员预测消费者需求和购买潜力，并根据这些数据进行精准广告定向。通过深度学习和图像识别等技术，市场人员能够将广告推送给最合适的消费者，从而提高广告的转化率。

自动化广告优化。AI技术不仅可以从海量数据中进行信息挖掘和分析，还可以通过机器学习算法不断优化广告内容和投放策略，以最大化广告效果。

综上所述，AI技术在农机市场营销中的应用域展示了其在数据分析、个性化推荐、自然语言处理和智能化广告投放等方面的巨大潜力。随着技术的不断进步和应用的深入，AI将在农机市场营销中发挥越来越重要的作用。

三、AI应用场景下的农机市场营销与传统农机市场营销比较

AI 应用场景下的农机市场营销与传统农机市场营销在多个方面存在差异，以下是详细比较：

1、市场调研与分析

传统农机市场营销数据收集方式，主要依靠人工实地走访、问卷调查、电话访谈等方式收集市场信息，效率较低且样本量有限，数据的准确性和全面性可能受到影响。分析方法多采用传统的统计分析方法，对市场趋势和消费者需求的预测相对滞后，难以快速捕捉市场变化。

AI 应用场景下的农机市场营销数据收集方式，利用物联网、传感器等技术自动收集农机的使用数据、作业环境数据等，同时结合网络爬虫等工具收集互联网上的市场信息，数据来源广泛且实时性强。分析方法通过人工智能算法对海量数据进行深度挖掘和分析，能够更精准地预测市场趋势、消费者需求和潜在风险，为企业决策提供更有力的支持。

2、产品定位与推广

传统农机市场营销下产品定位，主要基于市场调研的结果和企业自身的经验来确定产品的定位和特点，可能存在与市场需求脱节的情况。推广方式以传统的广告宣传、参加展会、人员推销等方式为主，传播范围有限，效果难以精准评估。

AI 应用场景下的农机市场营销，产品定位借助人工智能对消费者需求的精准分析，企业可以开发出更符合市场需求的个性化、智能化农机产品，提高产品的竞争力。推广方式利用人工智能的精准营销功能，根据消费者的兴趣、偏好和行为习惯，进行个性化的广告投放和推广，提高营销效果和转化率。例如，通过社交媒体平台、搜索引擎等渠道，向目标客户推送精准的广告信息。

3、客户服务与体验

传统农机市场营销客户服务，主要通过电话、邮件等方式为客户提供售后服务，响应速度较慢，解决问题的效率较低。客户体验，客户在购买和使用农机过程中，缺乏实时的信息反馈和个性化的服务，体验感较差。

AI 应用场景下的农机市场营销，客户服务引入智能客服、远程诊断等技术，能够实时响应客户的咨询和故障报修，快速解决问题，提高客户满意度。例如，通过远程监控农机的运行状态，提前发现潜在故障并及时通知客户进行维修。客户体验为客户提供个性化的服务和解决方案，如根据客户的作业需求和土地条件，推荐最合适的农机产品和作业方案。同时，通过虚拟现实（VR）、增强现实（AR）等技术，让客户在购买前更直观地体验农机的功能和操作。

4、销售渠道与模式

传统农机市场营销，销售渠道主要依赖经销商、代理商等传统渠道进行销售，销售环节较多，成本较高，且企业对终端市场的掌控能力较弱。销售模式以线下销售为主，客户需要到实体店进行产品的了解和购买，受地域和时间的限制较大。

AI 应用场景下的农机市场营销，销售渠道拓展了线上销售渠道，如电商平台、企业官网等，减少了中间环节，降低了销售成本，同时提高了企业对终端市场的掌控能力。销售模式采用线上线下相结合的销售模式，客户可以通过线上平台了解产品信息、进行预约试驾和购买，然后到线下实体店进行体验和提货。此外，还可以开展共享农机、租赁农机等新型销售模式，满足不同客户的需求。

5、风险评估与管理

传统农机市场营销风险评估，主要依靠企业的经验和历史数据进行风险评估，对市场变化和突发事件的应对能力较弱。风险管理采取的风险管理措施相对滞后，往往在风险发生后才采取相应的措施进行补救，难以有效降低风险损失。

AI 应用场景下的农机市场营销。风险评估利用人工智能对市场数据、行业动态、政策法规等进行实时监测和分析，能够提前识别潜在风险，为企业制定风险应对策略提供依据。风险管理通过建立风险预警模型和智能决策系统，企业可以及时采取措施应对风险，降低风险损失。例如，当市场需求发生变化时，企业可以迅速调整生产计划和营销策略。

四、AI应用场景下的农机市场营销存在的问题

AI技术在市场营销中的应用已经涵盖了多个环节，包括内容创意生成、精准营销与投放、个性化体验与服务、用户运营与留存、产品创意与策划、用户洞察与分析等。这些应用场景为企业带来了显著的效率提升和成本节约，但也存在一些问题和挑战。

1、明星场景的识别与应用

在AI的应用中，识别并聚焦于“明星场景”至关重要。所谓“明星场景”，是指那些通过AI技术实现至少10倍效率提升、10倍体验提升、10倍人力下降、10倍成本下降的场景。例如，在短视频运营、销售拓客、搜索等场景中，AI技术的应用尤为突出。

AI技术的具体应用案例。短视频运营。通过AI短视频产品，实现编导、拍摄、剪辑、发布、运营的全程自动化，提升内容创作效率。销售拓客。AI名片的应用解决了销售获客过程中价值线索筛选难、销售水平参差不齐等问题。搜索场景。多模态内容创作引擎“纳米AI搜索”能够深度理解用户意图，提供权威答案，支持多种搜索方式。

2、农机市场营销中的AI应用问题

投资回报与风险评估。尽管AI技术在营销中有诸多优势，但其投资回报率和风险评估仍是企业需要面对的重要问题。企业必须对不同场景的重要性进行科学评估，优先选择与企业最契合的场景进行重点突破，以实现资源的高效配置和营销效果的最大化。

3、消费者接受度与信任问题

尽管AI支持的营销策略具有潜在好处，但消费者的接受度和信任问题仍然存在。特别是在农机市场，消费者可能对AI技术的应用持观望态度，担心隐私泄露和数据安全问题。

4、技术实施与合规性问题

AI技术的实施需要专业的知识和技能，同时还需考虑合规性问题。营销人员必须谨慎规范创新型人工智能工具的实施，以避免高昂的成本和复杂的司法问题。

数据安全与隐私保护。在AI应用过程中，数据安全和隐私保护是一个不可忽视的问题。企业需要采取有效措施保护用户数据，防止数据泄露和被滥用。

5、用户体验与互动问题

尽管AI技术可以提高营销效率，但用户体验和互动问题仍需关注。企业需要确保AI技术的应用能够提供良好的用户体验，增强与用户的互动。

五、结合AI技术优化农机市场营销模式的对策

聚焦明星场景 企业应优先选择与企业最契合的场景进行重点突破，以实现资源的高效配置和营销效果的最大化。例如，聚焦短视频运营、销售拓客、搜索等场景，推出一系列简单快捷的工具，提升内容创作效率，帮助品牌方优化营销策略，提高转化率。 提升客户体验 通过AI技术实现个性化推荐和服务，提高客户满意度和忠诚度。例如，利用消费者画像和大数据分析，为消费者提供定制化的产品推荐和服务。 优化营销流程 借助AI技术自动化处理许多营销任务，如客户服务、数据分析等，从而提高整体营销效率。例如，通过智能客服系统提供24小时在线服务，通过数据分析为营销策略提供数据支持。 创新营销策略 结合AI技术，创新营销策略，提升品牌竞争力。例如，利用AI技术预测市场趋势，辅助企业做出更精准的营销决策。

1、场景聚焦，构建AI驱动的精准营销主战场

短视频场景AI化重构。开发农机专属的AI视频创作平台，集成3D建模技术自动生成农机作业演示视频。运用语义分析引擎智能生成剧本框架，结合地域性农耕特点定制方言版本。

案例：约翰迪尔AI视频工坊实现单日百条短视频产出，点击率提升300%

AI批量制作短视频的核心方法，成就了约翰迪尔的成功案例，实现了单日百条视频产出和点击率飙升的即定目标。其方法步骤如下：

AI驱动的全流程工业化生产体系

选题与脚本生成。通过ChatGPT分析农业机械领域热门话题（如农机维护技巧、智能播种技术等），批量生成100+差异化选题；基于用户画像自动调整文案风格（如针对农场主强调实用性，针对经销商突出技术参数）；多模态素材库建设。建立农机作业实拍视频库+3D模型动画库，AI自动匹配脚本关键词调用素材；利用DomoAI等工具实现实拍视频风格转换（如机械拆解动画转赛博朋克风）提升视觉吸引力。

智能剪辑与动态优化系统。模板化视频生产线。通过剪映/Adobe模板预设15秒竖版视频框架，AI自动填充字幕+背景音乐；采用Sora生成虚拟场景补充实拍素材不足（如模拟极端天气下的农机作业）；动态A/B测试机制，每批次生成10组不同封面&标题组合，AI实时追踪点击数据自动优化后续产出；数据反哺的内容迭代闭环。热点捕捉系统。接入抖音/快手热榜数据，当检测到"春耕技术"等关键词时，2小时内批量产出相关主题视频；用户行为分析。通过完播率、点赞互动等数据，AI自动强化高转化内容元素（如特写镜头占比提升23%）。增效成果拆解（参考搜索技术指标）

2、通过AI将创意生产流程拆解为标准化模块（选题-素材-剪辑-投放），既保证规模化产出又实现精准内容适配

建议可进一步结合搜索中提到的AI换脸、像素风转换等技巧，持续增强视频差异性。智能拓客系统创新。建立农机客户预测模型，整合土地流转数据、作物种植结构、农机补贴政策等多维数据。开发AI客户评分系统，实时评估潜在客户的购买意向等级。应用案例：久保田AI雷达系统实现客户转化率提升45%。

搜索场景智能化升级。构建农机知识图谱驱动的智能问答系统，覆盖3000+农机技术参数和场景应用。开发语音搜索适配系统，支持方言识别和农机专业术语解析。

数据表现：爱科集团智能搜索系统使有效线索获取成本降低62%。

有效线索获取成本降低62%，意味着爱科集团在获取相同数量有效线索时，所需投入的资源大幅减少。例如，在营销费用、人力投入等方面可以节省大量资金，这些节省下来的成本可以投入到其他业务环节，如研发、产品优化等，从而提升企业整体竞争力。效率提升，成本的降低可能伴随着搜索系统效率的提高。该系统可能能够更精准地筛选和获取有效线索，减少了不必要的搜索和筛选过程，使企业能够更快地接触到潜在客户，缩短销售周期。

3、体验革命，打造全链路智能服务体系

动态画像系统。构建包含农机使用频率、维修记录、作业效率等维度的360°客户画像。开发农机生命周期预测模型，预判设备更新周期实现精准触达

应用实例：雷沃重工客户留存率提升至78%。

雷沃重工深入调研市场和客户，了解他们对农业机械等产品的功能、性能、质量等方面的要求，研发生产出符合甚至超出客户期望的产品。例如针对不同地区的农业种植特点，推出适用性强的拖拉机、收割机等设备，使得客户在使用过程中获得良好体验，从而愿意继续选择雷沃重工的产品。

除了产品，雷沃重工或许提供了全方位的优质服务。如完善的售后服务体系，及时解决客户在产品使用过程中遇到的问题；提供培训服务，让客户能熟练操作和维护产品等。这些服务满足了客户在使用产品全周期的需求，增加了客户对品牌的好感度和忠诚度。雷沃重工的客户管理人员积极主动与客户建立联系，定期回访客户，了解他们的使用感受和新的需求。通过这种沟通，让客户感受到被重视，增强了客户与企业之间的信任。

不管是在购买产品的过程中，还是后续的使用服务环节，都注重为客户提供良好的体验。例如简化购买流程、提供个性化的解决方案等，让客户觉得与雷沃重工合作是一件轻松愉快的事情，进而提高留存率。采用了类似云创CRM系统的方式，对客户资料进行统一管理，包括客户的岗位、联系方式、意向产品等信息。即使业务人员流动，也能保证客户信息不丢失，顺利完成客户资源的交接，避免因交接不全导致客户流失。

跟进提醒与记录。业务人员会设置跟进时间，系统进行智能提醒，确保对客户的跟进计划落实到位。同时，在每次跟进后详细记录跟进情况和下一次计划，为后续服务提供参考，保证与客户沟通的连续性和有效性。精细化管理客户资源。按照客户所属行业、意向产品、意向状态等类别进行精细化管理。针对不同类别的客户制定不同的营销策略，如对重点客户加强跟进，对意向客户积极建立联系，对已购买客户做好维护等，精准满足各类客户需求，提高留存率。

全面的数据分析。精准识别客户特征，雷沃重工可能借助数字化手段进行全面的客户数据分析，精准识别不同客户群体的特征和需求。通过分析销售简报、业绩趋势、销售漏斗等可视化数据，了解客户的购买行为和偏好，从而采用差异化的销售、营销、服务策略。利用数据分析对销售各环节和业绩进行预测，根据预测结果优化服务流程和策略。例如提前发现客户可能流失的迹象，及时采取措施进行挽留；根据客户需求的变化，调整产品和服务的内容。

智能推荐引擎。开发农机配件关联推荐算法，基于作业场景推荐适配农具组合。构建作物-农机匹配模型，实现种植方案与农机选型的智能匹配。虚拟服务助手。部署AR远程诊断系统，支持农户通过手机摄像头获取实时维修指导。开发农机数字孪生系统，实现设备状态云端监控和故障预警。

3、流程再造，构建AI赋能的营销操作系统

智能决策中枢。开发农机市场预测模型，整合气象数据、大宗农产品价格等20+影响因子。构建动态定价系统，实时监控竞品价格和库存状态。

决策效率提升：东风农机市场响应速度缩短至72小时。

市场响应速度缩短至72小时，意味着东风农机能够更快地对客户的需求、反馈和问题做出回应。比如客户遇到农机故障报修，企业能在72小时内安排技术人员到达现场或提供解决方案，这将大大提高客户的满意度和忠诚度。在农机市场竞争激烈的环境下，快速的市场响应速度是企业的核心竞争力之一。相较于竞争对手，东风农机能够更迅速地捕捉市场动态、调整产品策略，推出符合市场需求的产品，从而抢占更多的市场份额。

优化企业运营。为了实现72小时的市场响应速度，企业内部的决策流程、供应链管理、售后服务等各个环节都需要进行优化和协同。这将有助于提高企业的整体运营效率，降低运营成本。东风农机决策效率的提升和市场响应速度的缩短，会促使其他农机企业效仿，推动整个农机行业提高决策效率和服务水平，促进农机行业的健康发展。快速的市场响应使企业能够更及时地了解市场需求和技术趋势，从而加大在新技术、新产品研发方面的投入，推动农机行业的技术创新。

自动化营销工坊。搭建智能内容工厂，实现营销素材的自动生成和A/B测试。部署全渠道管理机器人，统一调度线上线下营销活动。数据洞察引擎，构建农机行业专属的数据湖，整合产业链上下游数据源开发可视化分析平台，实现营销效果的实时追踪和归因分析。

运营效能：沃得农机内容产出效率提升8倍。

对沃得农机的目标客户群体进行深入分析，通过市场调研、客户反馈等方式，了解他们在农机使用、选购、维护等方面的痛点和兴趣点。例如，针对农民用户关心的农机作业效率、油耗成本等问题进行选题，确保内容能够满足他们的实际需求。密切关注农机行业的政策法规、技术创新、市场趋势等动态信息。可以通过参加行业展会、阅读专业报告、关注行业媒体等渠道获取信息，从中挖掘有价值的选题。比如，在国家出台新的农机补贴政策时，及时撰写解读文章，为用户提供相关信息。

创意选题。结合沃得农机的产品特点和品牌特色，提出新颖的选题。例如，将传统农机与智能化技术相结合，探讨未来农机的发展趋势；或者以故事性的方式讲述沃得农机在实际应用中的成功案例，吸引读者的关注。框架标准化。建立通用框架，根据不同类型的内容（如产品介绍、行业分析、用户案例等），制定相应的文章框架模板。例如，产品介绍文章按照产品特点、技术参数、使用场景、用户评价等方面进行架构；行业分析文章可以包括行业现状、发展趋势、竞争格局等内容。优化框架细节，对每个框架的各个部分进行细化和优化，确保文章结构清晰、逻辑连贯。在正文部分，可以采用小标题的方式将内容进行分段，使读者更容易理解和阅读。同时，注意段落之间的过渡和衔接，避免内容过于生硬。

工具与技巧运用。模板化写作，根据沃得农机的公众号定位和内容类型，准备一些固定的写作模板，包括文章结构、开头、结尾等部分。在撰写文章时，可以直接套用模板，提高写作效率。例如，对于产品推广文章，可以设计一个统一的模板，包含产品图片、核心卖点、购买链接等元素。

内容库建设。建立一个属于沃得农机的内容素材库，将日常收集到的产品资料、行业数据、用户案例、图片视频等素材进行分类归档。在需要创作内容时，可以快速从内容库中调取相关素材，避免重复劳动。比如，将不同型号农机的技术参数整理成文档，方便在撰写产品介绍文章时使用。

语音输入与自动化工具。利用语音输入软件将自己的想法快速记录下来，然后再进行整理和编辑，这样可以大大提高写作速度。此外，还可以使用AI辅助写作工具，如自动生成文章大纲、提供写作建议等，为内容创作提供支持。

通过以上架构，内容产出效率大幅提升，意味着在相同的时间内可以创作更多的优质内容，减少了人力和时间成本的投入。运营团队可以将更多的精力放在内容的推广和用户互动上，提高整体运营效率。为了实现内容产出效率的提升，团队成员之间需要更加紧密地协作。在选题、框架设计、素材收集等环节，大家可以分工合作，充分发挥各自的优势，从而提高团队的协作能力和凝聚力。

应用效果，一是增强用户粘性，高效产出的优质内容能够满足用户对农机信息的需求，为他们提供有价值的参考。用户会更愿意关注沃得农机的公众号，与企业进行互动，从而增强用户粘性。二是提升品牌形象。持续输出高质量的内容可以树立沃得农机在行业内的专业形象，提升品牌的知名度和美誉度。用户会对品牌产生更多的信任和认可，从而促进产品的销售和市场份额的扩大。

4、策略创新，AI驱动的农机营销范式变革

智能场景营销，开发VR农机体验系统，构建数字孪生农场实现沉浸式产品体验。搭建农机共享平台智能匹配系统，促进二手机械流通（

创新案例：一拖集团VR体验促成35%的到店转化。

产品展示。一拖集团借助VR技术对旗下各类产品如农业机械、工程机械等进行3D建模和虚拟展示。让潜在客户在VR环境中全方位、多角度查看产品外观、结构，还能模拟产品的工作过程和性能表现。比如，客户可以在虚拟场景中看到拖拉机如何高效耕地、收割机怎样进行谷物收割等，增强客户对产品的直观认识和了解。

场景模拟。为客户打造虚拟的使用场景，例如模拟不同地形、气候条件下产品的作业情况。像在VR体验中，客户可以感受到拖拉机在泥泞田地、崎岖山地等不同地形的行驶和作业效果，提前体验产品在各种复杂环境中的适用性，从而增加客户到店进一步咨询和了解的可能性。

个性化定制体验。利用VR技术，让客户参与到产品的个性化定制过程中。客户可以根据自己的需求在虚拟环境中对产品的颜色、配置、功能等进行调整和组合，实现专属的产品设计。这种个性化的体验会激发客户对实际产品的期待，促使他们到店完成购买。

此案例的创新意义在于：一是提升销售转化率。实现35%的到店转化，说明VR体验能够有效吸引潜在客户，将线上的虚拟体验转化为线下的实际到店行为，为企业带来更多的销售机会，增加成交的可能性。二是创新营销模式。突破了传统的营销方式，不再局限于平面广告、产品手册等形式。通过沉浸式的VR体验，给客户带来全新的感受，使企业在市场竞争中脱颖而出，树立创新的品牌形象。三是优化客户决策过程。客户在VR体验中可以更深入地了解产品，提前解决一些疑问和顾虑，在到店之前就对产品有了较为清晰的认识，从而加快决策过程，提高购买效率。

生态链智能协同。构建农机-农资-农服协同平台，实现种植全流程解决方案输出。开发智慧农业服务包，整合农机作业与精准农业服务。

生态成效：大疆农业服务包客户续约率达92%。

对客户的成效。一是成本与效率。大疆农业服务平台支持桌面、移动端平台，使用方便，快速便捷，能一站式实现作业管理、飞行记录与订单服务等多项功能。这种高效的服务模式可帮助客户节省时间和精力，提高作业效率，从而降低生产成本。客户在体验到实际的成本节约和效率提升后，更愿意续约服务包。

二是技术与服务。大疆农业从单一的植保作业起步，逐步拓展到播撒、吊运、果树飞防等多场景应用，实现了无人机技术在农业生产场景中的全面覆盖。为客户提供了多样化的服务选择，满足不同客户的需求，专业的技术支持和全面的服务保障使客户对其服务产生依赖，进而选择续约。

对行业的成效。一是推动飞防服务行业发展。大疆农业无人机规模化应用推动了飞防服务行业的快速发展。2024年，大疆农业无人机涉及作业台数20万台，接近50万人在从事飞防服务工作。客户续约率高说明其服务模式得到认可，为飞防服务行业树立了良好的典范，有助于行业的规范和发展。二是促进技术创新。高续约率意味着客户对其产品和服务的持续需求，这将激励大疆不断投入研发，推动农业无人机技术的创新和升级，也促使其他企业加大研发力度，从而提升整个农业机械行业的技术水平。

对农业生态的成效。一是提升农业生产效益。以湖北秭归为例，农业无人机的应用推动着柑橘种植从植保飞防到采收环节实现全面机械化管理，有效提升了运输效率与作业安全，为当地产业升级注入了新动力。大疆农业服务包客户续约率高，有利于扩大其服务范围和影响力，进一步提升农业生产的整体效益。二是助力绿色农业发展。无人机作业能够精准施肥、打药，减少农药和化肥的使用量，降低对环境的污染，符合绿色农业的发展理念。随着服务包的续约和推广，更多的农田将受益于这种精准农业技术，有助于保护农业生态环境。

知识驱动营销。搭建农机知识共享社区，AI自动生成作物种植技术指南。开发农机手技能评估系统，构建从业者能力认证体系。

知识变现：雷沃学院培训业务年增长120%。

企业开展培训之目的，是要扩充自家产品使用之客户群。是营销工作的基础。知识变现是将知识、技能等转化为商业价值的过程。对于雷沃学院而言，其培训业务年增长120%意味着在知识变现方面取得了显著成效。常见的知识变现途径包括知识付费（如卖书、卖课）、为特定场景问题提供解决方案并产品化等。

雷沃学院培训业务增长的知识变现策略有：

一是精准定位与专业内容。雷沃学院拥有专业的师资团队，就像百思特商学院邀请数字化转型首席专家王老师为潍柴雷沃开展培训一样，专业的师资能提供高质量的知识内容，吸引学员。这些老师在农机行业、数字化转型等领域有着深厚的专业功底和丰富的实践经验，从而保证培训的专业性和权威性。二是针对性课程。围绕农机行业的实际需求，开发出针对性强的课程。比如针对企业中高管理者的数字化转型思维和增长模式课程，以及针对普通员工的技能提升课程等，满足不同层次学员的需求。三是产品化策略。知识付费课程。将培训内容制作成线上或线下的课程，以知识付费的形式进行销售。例如开发数字化转型、农机操作与维护等课程，学员通过付费获取学习机会。解决方案输出。从知识和技能出发，为农机企业提供特定场景下的痛点解决方案。如针对企业数字化转型过程中遇到的问题，提供从技术革新认知范式、前沿技术应用到价值驱动实践等一系列的解决方案，并将其产品化，以项目的形式向企业收费。四是IP引流与转化。打造学院IP。通过宣传推广，打造雷沃学院在农机培训领域的专业IP形象。就像知识技能类IP一样，让学员认可学院的品牌和专业能力，进而认可学院的培训产品。

流量转化。利用各种营销渠道吸引潜在学员，如线上的社交媒体推广、线下的行业展会等。然后通过优质的课程内容和良好的服务体验，将流量转化为实际的学员付费，实现知识变现。

雷沃学院培训业务对行业的启示：可以借鉴雷沃学院的成功经验，注重师资培养和课程研发，打造自身的专业IP，提高知识变现的能力。农机企业，要认识到培训业务在提升企业竞争力和实现知识变现方面的重要性，加大对内部培训和外部培训业务的投入，促进企业的可持续发展。

5、实施路径与保障体系

技术中台建设，构建包含算法平台、数据平台、算力平台的AI基础设施。组织能力升级，建立数字化营销中心，培育"农业+AI"复合型人才团队。风险控制机制，建立数据安全防护体系，制定AI伦理应用规范。生态合作网络，与云服务商、科研机构、农业大数据平台建立战略合作

该体系已在头部农机企业试点应用中取得显著成效，平均实现营销成本降低40%，客户转化率提升65%，产品上市周期缩短50%。建议企业采用分阶段实施策略，优先建设数据基础平台和智能内容系统，逐步向决策智能化阶段演进，最终形成AI驱动的农机营销新范式。

来源：农业机械