在行銷方面，AI 能做什麼？

AI 在行銷的運用已持續數十年，但 2022 年 11 月發佈的 ChatGPT 大幅提升了公眾對於這項快速發展技術的認知。ChatGPT 展示生成式 AI 如何理解並產生口語化的文字，開創客戶互動、內容創造等新可能性。

但讓我們回顧一下，人工智慧到底是什麼？可以這麼想：AI 是一位超級智慧助理，可以篩選行銷資料、識別模式並建議下一個最佳動作，其運作結合了幾個相關技術：

• 機器學習（ML）：機器學習可讓電腦從資料中學習並持續改善，而無需明確的程式設計。在行銷的 AI 方面，機器學習可以預測客戶偏好、改善廣告目標設定，並分析行銷活動績效。

• 自然語言處理（NLP）：NLP 使電腦能夠理解、解析和回應人類的語言，這項技術實現了先進的虛擬助理，讓他們能夠與客戶進行自然對話。

• 大型語言模型（LLM）：這是進階的 AI 模型，可根據已訓練的資料產生如同人類的回應。行銷中的 AI 可運用 LLM 建立個人化內容、撰寫電子郵件草稿以及部落格文章。

AI 在行銷方面的效益為何？

任何新技術總會有些跨大宣傳，也不免會充斥著一些行話，但從核心而言，AI 在數位行銷的興起帶來實用且經實證的方法，讓公司更智慧、更有效率且成果更豐碩。AI 在行銷中的幾項效益如下：

大規模個人化

生成式 AI 可協助行銷人員為每位客戶提供高度個人化的內容和建議。透過分析客戶資料（例如瀏覽歷史記錄、過去購買和參與模式），AI 可以根據個人偏好量身打造訊息以引起共鳴，這種程度的個人化可提高互動率、提升客戶滿意度並改善忠誠度。

效率與自動化

數位行銷中的 AI 可將重複性和耗時的工作自動化，例如監控社交媒體活動或回應簡單的客戶問題，不僅可節省時間，還能協助確保一致性和準確性。

資料導向的洞察

機器學習處理資料的速度和規模遠超人類，因此行銷人員可以快速取得客戶行為和市場趨勢的寶貴洞察。

改善客戶體驗

行銷中的 AI 範例包含可即時回應客戶查詢的聊天機器人，協助改善回應時間和客戶滿意度。AI 甚至可透過預測和解決潛在問題，打造主動式的客戶服務。

更智慧的行銷支出

AI 可找出最有利的通路和策略，協助行銷人員更有效地分配預算，並建議加大投資和減少支出的部位。

更準確的目標設定

人工智慧行銷區隔受眾的精準度超越許多傳統方法，透過分析人口統計、行為和偏好建立精細的客戶群體。

創意協助

行銷中的生成式 AI 可協助行銷人員在更短的時間內產生更多創意性內容，包括撰寫文案、設計視覺效果和製作影片。AI 也可協助您測試不同的創意元素，以判斷最容易引起受眾共鳴的元素。

AI 在行銷方面的挑戰為何？

雖然行銷中的 AI 可帶來許多效益，但也存在一系列挑戰，請務必注意這些潛在的障礙點，以便找到正確的前進方向。

AI 偏見

AI 偏見源自訓練 AI 系統的資料反映了現有偏見，導致 AI 產生偏頗或不公平的結果。例如，由 AI 支援的客戶區隔工具可能無意間根據表面特徵將使用者分組，而非有意義的行為模式，這種過度簡化可能導致行銷活動效率降低，並錯失吸引特定客戶群體的機會。

資料隱私

數位行銷中的 AI 通常依賴客戶的個人資訊，例如瀏覽歷史記錄、採購行為、地點，甚至是社交媒體活動，這類資料可能會揭露許多個人相關資訊，因此既具有價值，又相當敏感，如果這些資料處理不當，可能會導致成本高昂的外洩事件，並且失去客戶信任。

複雜度與技能差距

AI 系統可能非常複雜，需要專業知識才能設定和維護，許多行銷團隊內部可能沒有必要的專業知識，因此需要投資培訓或僱用新人才。(解決此障礙的另一種方式是選擇易於上手的 AI 工具。）

整合現有系統

許多組織擁有的舊系統都並非設計用於與現代 AI 技術無縫合作，這可能導致相容性問題、形成資料孤島且效率不彰。

透明度和可解釋性

AI 演算法有時可能不透明，換句話說，在制定決策未提供清楚的解釋，缺乏這方面的透明度可能會導致問題，特別是在行銷方面，了解特定決策的制定原因（例如，將特定客戶區隔作為目標）對於改善策略和維護信任至關重要。

如何在行銷中使用 AI：獲得最佳印象的九大秘訣

如同任何技術，行銷中的 AI 在遵循公認的原則應用時更能發揮成效，這些指導原則可讓您的 AI 行銷策略更上一層樓。

1. 首先確定目標：在採用 AI 之前，您需要先知道自己想要什麼，您是希望改善客戶互動？增加銷售？或是提升客戶體驗？清楚且可衡量的目標將引導您的 AI 行銷策略，並協助評估其執行方式。請先鎖定 AI 可能影響最大的特定領域小規模試行，接著根據成果逐步拓展。

2. 投資高品質資料：請記住，AI 模型會從他們提供的資料中學習，低劣的資料也將產生糟糕的結果，對於 AI 而言，投資高品質資料是獲取優質洞察和結果的關鍵。

3. 選擇合適的 AI 行銷工具：企業 AI 的架構龐大，市面上具有各式各樣的工具和平台，在挑選內建 AI 的行銷解決方案，其必須符合您的目標並可與 CRM 系統搭配使用，且務必要考量易用性、可擴展性和支援性等因素；不要急於進入選擇流程，首先要徹底研究和測試行銷解決方案，才能找出最適合的方案。

4. 讓人員參與其中：AI 應用於增強人員互動，而非將其取代。例如，AI 可協助您量身打造訊息、預測客戶需求，並透過聊天機器人提供即時支援，但許多客戶仍重視客戶服務的人員互動，因此請務必在 AI 和人員參與之間取得正確的平衡。

5. 監控和調整：人工智慧行銷不是設定即完成的解決方案，持續改善是長期成功的秘密，請密切關注 AI 計劃的績效，確保符合您的目標，並收集來自客戶和利益關係人的意見反應，了解 AI 對行銷工作的影響，接著進行調整，讓您的策略臻至完美。

6. 鼓勵協同合作：行銷中的 AI 通常需要與 IT、資料科學和客戶服務部門密切合作。鼓勵團隊之間定期溝通，讓目標協調一致，分享洞察並共同應對挑戰。

7. 教育並強化您的團隊：若要讓 AI 邁向成功，您的行銷團隊必須了解如何有效使用這些技術。投資訓練和教育，為您的團隊提供充分運用 AI 所需的技能。

8. 測試和實驗：AI 的優點之一，便是能即時執行實驗和改善。善用此優勢，持續測試不同的 AI 導向策略和策略，無論是 A/B 測試電子郵件主旨，或嘗試不同的客戶區隔。

9. 考量環境影響：尋找專為能源效率設計的行銷 AI 工具，透過將永續性納入您的 AI 行銷策略，您可對更廣泛的環境目標有所貢獻。

行銷 AI 範例

也許您會想：「這些都聽起來很好，在理論上，但在實戰中到底是什麼樣子？」以下為您展示一些行銷 AI 的實際範例：

聊天機器人及虛擬助理

AI 支援的聊天機器人和虛擬助理在網站和應用程式上越來越常見。例如，Sephora 等公司使用 AI 聊天機器人，根據客戶偏好和過去購買提供個人化產品推薦。

預測分析

預測分析使用 AI 檢視歷史資料，並預測未來成果。透過行銷的 AI，此功能可用於預測客戶行為，例如識別哪些客戶可能購買，或面臨流失的風險。Target 這類零售商便運用預測分析，為客戶提供個人化的優惠，根據過去的購物習慣來預測他們的需求。

動態定價

AI 驅動的動態定價可讓企業根據需求、競爭甚至天氣狀況等因素，即時調整價格，航空公司和 Uber 等共乘汽車公司經常使用動態定價將利潤最大化，例如在高需求期間，稀缺的可用量會反映為較高的價格，而在需求較低的期間，則會降低價格以吸引更多客戶。

AI 產生的內容

內容建立是另一個行銷領域中，生成式 AI 取得重大成果的領域。例如，華盛頓郵報使用一種名為 Heliograf 的 AI 工具，在奧運會等活動期間生成短篇新聞報道和最新消息。

社群媒體傾聽和情緒分析

AI 行銷工具可以監控社群媒體平台，追蹤品牌、產品或服務的提及，並分析這些提及背後的情緒，此流程稱為情緒分析，可協助公司即時了解客戶對品牌的感受。Starbucks 等品牌使用 AI 驅動的社群傾聽工具來衡量客戶情緒、找出趨勢主題，甚至回應客戶反饋。

程式化廣告

程式化廣告使用 AI 自動化即時調整廣告的購買和放置，精準鎖定特定受眾。例如，Audi 等公司可能會用程式化廣告，將豪車的廣告鎖定投放至已對高端產品表現興趣的用戶。

語音搜尋最佳化

隨著 Amazon Alexa 和 Google Home 等語音啟動裝置的興起，語音搜尋的優化已經越來越重要。例如，Domino’s Pizza 透過 AI 支援客戶透過智慧喇叭上的語音命令訂購披薩。

AI 和行銷的未來

隨著技術不斷印化，AI 將更深度融入數位行銷的各個層面，以前所未見的規模實施新策略。以下是一些已改變行銷未來的新興趨勢：

超個人化

AI 有潛力打造高度個人化的自訂廣告。例如，行銷中的生成式 AI 最終可能根據精細特定的行為和情境資料，為每個瀏覽者建立專屬的影片廣告。

AI 增強的擴增實境（AR）和虛擬實境（VR）

AR 和 VR 已改變消費者與產品的互動方式，但 AI 的整合將使這些技術達到新境界。AI 可以強化 AR 和 VR 體驗，使其更具互動性且貼近需求。例如，AI 支援的 AR 應用程式可讓客戶根據個人喜好和房間維度調整照明、色彩和配置，模擬傢俱在客廳中的樣貌。

情感 AI

情感 AI（也稱為情感運算）是一個新興領域，涉及能夠辨識、解釋和回應人類情緒的 AI 系統。在行銷中，情緒 AI 可根據使用者的情緒狀態量身打造訊息和體驗，增強客戶互動，例如，AI 可分析客戶的臉部表情方式、語調或文字輸入，以判斷其心情並相應調整行銷內容。

區塊鏈和 AI 整合

區塊鏈技術和 AI 的結合，對行銷的未來具有巨大潛力。區塊鏈可透過安全、透明且分散的方式來儲存和管理資料，而 AI 則可依據行銷目的分析和運用該資料，透過建立更值得信賴且有效率的生態系統，革新數位行銷。例如，區塊鏈可用於驗證廣告曝光次數的真實性，確保行銷人員只支付真實互動的費用。

行銷中的永續性 AI

行銷的未來將可能著重於降低 AI 技術對環境的影響，這可能包含開發更節能的 AI 演算法、使用可再生能源來支援資料中心，以及更重視永續發展的資料管理實務。

AI 驅動的市場研究

傳統的市場研究方法可能相當耗時且昂貴，但 AI 能透過更快速、更準確的洞察力重塑該領域。未來，AI 將能夠分析來自社群媒體、論壇和其他線上平台的大量非結構化資料，進行即時市場研究，讓企業掌握市場趨勢、了解消費者情緒，並更快速地找出新商機。

自動化行銷系統

行銷的 AI 工具最終未來可能是開發完全自主的行銷系統，能夠管理整個行銷活動，從開頭到結束，只需最少的人力介入。這些系統可以設定目標、制定策略、建立內容、部署廣告，並即時改善績效，同時學習並適應瞬息萬變的市場狀況。雖然人類監督始終是關鍵，但這些自主系統可以大大減少行銷中所需的人力投入，讓團隊能夠專注在更高層級的策略任務上。

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