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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