第 563 期文章

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AI促動的行銷手法 行銷人準備好因應了嗎?

隨著AI科技的日新月異,AI在行銷領域的應用也愈來愈普遍,如鴻海的服務機器人Pepper、Amazon的智慧音箱Echo、FB/Line的聊天機器人及阿里巴巴/Amazon積極涉入的「新零售」等。

AI對行銷運作所帶來的主要改變:

①動態定價及優化


②預測性購物/物流配送


③以大數據為基礎萃取獨到的數位洞見與對TA的深度瞭解


④跨屏/跨螢/跨媒介的身份辨識與資料彙整


⑤有效掌握消費者旅程,並持續優化UX(使用者體驗)


⑥精準的個人化行銷

AI 行銷效應案例

讓我們來看一個因為AI而引發廣泛關注的案例,2016年底,住在美國德州的六歲小女孩Brooke天真無邪地對著Amazon智慧音箱Echo「許願」(討聖誕禮物),結果,沒多久之後,她竟然如願地收到了由Amazon所送來的禮物——一組跟她一般高的Kidkraft娃娃屋和一盒重達四磅的餅乾,讓她覺得Echo簡直比聖誕老公公更神奇。雖然她因而過了一個充滿驚喜的聖誕節,但家長卻因為必須為這些「天上掉下來的禮物」買單(總價162美元)而備感驚嚇與驚愕,並將此經驗PO到社群網路上與大家分享。

 

如今,不論食衣住行育樂,幾乎都可以看到AI的蹤跡,例如:
案例1)2017年推出的蘋果iPhone X所內建的人臉辨識功能,就是一種AI的應用,緊接著,華為也推出了號稱「第一支AI手機」的Mate10,而華碩於今年請韓國男星孔劉代言的Zenfone5也是主打「AI雙鏡頭手機」。


案例2)大陸一家手搖茶飲業者推出號稱能夠算命/讀心的奶茶,令消費者趨之若鶩、大排長龍,並在一片競爭紅海中獨樹一格,其背後,靠的是以大數據為基礎的AI加上3D列印,透過AI爬梳/分析網路資料庫,然後將消費者心中疑惑的「適當解答」列印在厚達三公分的奶泡上,例如:有位女客人問道:「今年會不會結婚?」所得到的答案是「很難,但值得。」


案例3)2018年3月間,一款「智慧佛珠」一上市便引發市場高度關注與討論,這個佛珠裡頭有IC,雖然外型看來和一般佛珠沒什麼兩樣,卻內建計步、睡眠監測等功能,此外,它還會幫你記錄一天念了幾次阿彌陀佛,並顯示在手機上面,而且還可以迴向給親朋好友,這是近年來積極轉型的台灣宏碁所推出的創新產品之一,藉由此佛珠,宏碁可以從消費者身上蒐集到源源不斷的數據資料。


案例4)美妝保養品牌克蘭詩於2017年在台導入聊天機器人(FB Messenger Chatbot)行銷應用,克蘭詩(CLARINS)先在FB上投放不同的內容,透過內容引導用戶進到Chatbot內領取兌換券,並透過個人化的對話,讓顧客領取兌換券後到鄰近的實體櫃點進行商品兌換,最後再透過電子印章持續追蹤用戶,屬於完整的O2O消費體驗,藉此不僅加強了消費者與品牌之間的黏著度,也帶動了業績倍數成長,更讓克蘭詩有機會蒐集到寶貴的消費者資料。

面對AI 浪潮,該如何因應?

1)進行數位/AI的轉型與整合


面對著來自不同管道的大量數據,企業必須建立清楚明確的資料介面與整合機制,以利資料的整合與跨部門的溝通,其中包括由誰負責所有資料的蒐集、彙整及整合,由誰負責資料分析,由誰負責跨部門的整合與協調溝通等,如果缺乏有效整合/分析/分享的機制,可能會因為爭奪資料整合主導權及伴隨而來的權力與資源,而讓紛至沓來的資料/數據在企業內部造成群雄割據、部門藩籬等亂象,畢竟,在大數據的時代裡,誰負責資料介面與整合機制,誰就擁有話語權。

 

2)建立/維護/優化「資料油管(data pipeline)」


在進入AI模式之前,行銷人員必須要先鋪設好「資料油管」,才能夠源源不絕地蒐集大量正確的數據,這就如同石油業者鋪設好油管,以獲取源源不絕的石油一般。在建立「資料油管」的過程裡,低成本、有效率、正確、大量及源源不絕都是不可或缺的關鍵字,畢竟,如果獲取數據的成本太高或效率太低,企業可能無法負荷;如果資料不正確,可能會導致GIGO(garbage in, garbage out)的結果;如果數據的量不夠大,恐怕難以進行大數據分析;如果數據無法持續源源不絕,恐怕就無法持續供應最新的數據。

 

建立「資料油管」可以有不同的路徑,例如:

 

案例1)全家便利商店寧願捨棄多年所累積的實體會員資料,而大費周章地改推APP會員,在順利突破500萬會員後,全家就順利地建立了「資料油管」,同樣的「資料油管」模式也出現在麥當勞的點點卡與星巴克星里程會員。

 

案例2)許多零售業者(尤其是電商)都擁有第一手的消費者數據,因而坐擁了非常珍貴的「資料油管」,並成為其攻城掠地的重要武器,如Amazon、阿里巴巴等。

 

案例3)小米則是繞了一個彎建立自家的「資料油管」,它以三億米粉為基礎,大量販售各種生活用品(從電鍋、掃地機到小米手環、小米自行車/平衡車)給粉絲,因而成為全球擁有最多樣物聯網裝置的廠商,並大量蒐集消費者線上/線下的數據。

3)強化資料科學的DNA與能力


AI最大的優勢在於「化繁為簡」,透過強大的運算能力,將龐大、複雜、樣態多元且交叉重疊的數據加以梳理,以期從中萃取出對行銷運作具策略參考價值的洞見,進而找到有效影響消費者的關鍵「癢點」,並據以提出不同的行銷解決方案,例如,消費者的跨屏/跨螢的數據,就可以仰賴AI的運算能力,分析交叉重疊的數據,以辨識出精準的TA。
在AI模式裡,行銷團隊裡可能會有資料工程師等不同的協同工作者,與行銷人員一起並肩作戰,行銷人員一方面要自己練功,以強化資料科學的DNA與能力,一方面則必須扮演好市場/消費者與其他協同工作者之間的溝通橋樑,以期能全面提升協同合作的效率與效果。

4)以顧客為核心


傳統的行銷模式是一種以產品、廠商、製造為核心的模式,AI模式則是以顧客為核心的模式,因此,行銷人員必須進行「去產品化」、「去廠商化」及「去製造化」的思想/習慣改造,並積極擁抱與落實「以顧客為核心」的顧客導向哲學。
你的消費者下一次會買什麼東西?什麼時候會買?對什麼樣的內容/活動感興趣/不感興趣?諸如此類的問題,如果能夠藉由資料蒐集機制有系統地蒐集與整理,自然對於釐清與描繪TA樣態大有助益,藉由AI/大數據的協助,行銷人員就可以對消費者進行精準行銷,並落實「以顧客為核心」的基本操作原則。

未來AI 的影響

1)AI並非萬能


在AI-first喊得震天價響之際,如今AI似乎有點被過度吹捧,甚至神化,AI的確有其神奇的地方,但至少截至目前為止,它還不是無所不能,依然有其侷限,因此,在強調AI的同時,千萬不要過度誇大它的威力。

 

2)AI所促動的行銷典範轉移仍繼續演化中


基本上,AI所促動的行銷典範轉移,其實是還在繼續演化、醞釀的進行式,而非已經劃下完美句點的完成式,其中,典範轉移的演化速度會因為某些變數的影響而有所不同,例如:我們所能掌握到的數據的量與質就是重要影響因素之一。

 

3)大數據與小數據都很重要


對AI而言,數據的量固然重要,質也不能忽略,而且,數據也不是愈多愈好,只有合乎分析需要的數據,才是真正有用的數據。此外,即使大數據已日受重視,但也別忽略掉對於解析消費者行為的細微處相當有助益的小數據。

 

4)AI所帶來的影響可正可負


AI只是一項工具,固然可以帶來正面的行銷助益,但也可能會產生負面的行銷衝擊,端視使用者如何使用而定。如果好好使用,AI的確可以為行銷人員帶來許多正面助益,但若使用不當,AI也可能會帶來我們所不樂見的負面影響。

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