Appier
現在，許多MarTech廠商已經應用AI於CDP中，用來快速處理巨量數據，並從中提出初步洞察。AI驅動行銷的下一步是什麼？未來AI不只能蒐集、整合和分析數據，連行銷策略擬定、素材生成、到自動化行銷的過程，都會由AI一條龍完成。
AI行銷現在式：AI整合和分析數據，輔助行銷人員決策
目前，利用AI整合和分析數據，已經是相當成熟的一種應用方法。愛卡拉資深產品經理賴鑫治舉例，訪談、客服內容等質化資料，可以用AI解析語意和情緒，自動貼上語意標籤；顧客造訪不同通路的行為和消費內容等數據，可以用AI歸納出顧客旅途；社群媒體互動、外部消費行為、廣告互動等外部數據，則能用AI梳理脈絡，來與內部數據對比。
整合並梳理完數據後，AI便能從中分析出指標或規律來輔助行銷決策，也能在出現異常現象時發出警報。透過分析每一個顧客身上的大量標籤，AI常用於預測消費金額、消費頻率、熱門關鍵字、建議合作行銷對象等指標，或從這些顧客中標記出人類難以觀察到的共通點，來圈選行銷分眾。
發展至今，AI數據處理能力已經相當細緻。Appier CDP產品負責人Elie Khoury表示，現在AI不只能從顧客消費或發言來自動貼標，還能依照網站頁面停留時間，或游標停留情況等細微的行為指標來判斷消費意圖，並為該顧客生成新標籤。
另一塊AI應用是自動化行銷時的素材生成。同一個產品或活動，不同分眾可能會喜歡不同呈現方法。此時，便能利用AI來生成多種影音、圖文素材，以利分眾投放或A／B測試。不過，這類技術仍在起步階段，只有Adobe、Google等少數大廠的AI素材生成能力較強大，既能涵蓋多種媒體形式，品質也能達到一定水準。
AI行銷未來式：AI完成主要工作，行銷人員從執行者變成品質把關者
「數據的價值取決於你對它問什麼問題。」Elie Khoury說，「未來，AI能幫行銷人員問這些問題，來有效發揮出這些數據的價值。」
現行技術水準，AI已經能整合和分析數據到一定程度，CDP介面設計上也盡可能將數據呈現得易懂、易用，不過最終行銷決策，仍相當仰賴行銷人員解讀和判斷能力。例如，當AI預測出行銷分眾的集體預期消費金額，企業應對這個分眾投入多少行銷預算？可能是預期消費金額一半、75%、甚至超過預期消費金額，端看本次行銷目的。
直到半年前，AI還難以理解企業目的，只能提供冰冷的數字，讓決策時有一個初步錨點。不過自然語言模型的進步和生成式AI崛起，催生了一些AI行銷助理功能，可以和行銷人員互動，提供行銷素材設計或簡單的行銷手法建議。不過，越來越多MarTech業者，紛紛計畫推出更進階的AI建議功能，讓行銷人員就算不具備IT知識或豐富行銷經驗，仍能有效運用顧客數據平臺上的巨量顧客數據。
賴鑫治預言，未來AI將會整合企業行銷素材和顧客數據，根據指令為企業擬訂專屬於自家顧客的行銷計畫並生成適當素材。「只要對AI說，『我要做一個母親節活動，請幫我想適合分眾和行銷自動化旅程』，這件事就會完成。」除了用AI支援行銷，AI還能擔任技術顧問，從簡單協助操作CDP，到協助數據開採、進階行銷策略制定、雲端CDP環境設定和維運，都能支援。
Elie Khoury則表示，他看到未來AI驅動行銷的一個方向是，「行銷人員和CDP零互動。」行銷人員只要初期完成簡單的設定後，AI將能自動蒐集、豐富、整合、分析數據，並寄送結論給行銷人員。除非有特殊情況，否則行銷人員不需要親自到CDP進行更多操作。
未來，行銷人員角色會越來越轉向品質把關者，負責監控人工智慧生成的素材和行銷策略。只要人工審查過關，人工智慧便能從一開始數據蒐集到最終自動化行銷，一手包辦。Elie Khoury更預言：「AI驅動行銷的時代，5年內就會實現。」
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