要做好精準行銷,這三個「AI輕應用」工具就得學起來!

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圖片來源:Diego PH on Unsplash

人工智慧(AI)發展至今,有些應用雖然還是遙不可及,但有些領域卻已有明顯效益,其中,又以行銷為最。根據一份2020年的統計,AI已是消費性產業的精準行銷要角,AI方面的投資報酬率高達81%,應用範疇從行銷個人化、顧客互動,到行銷活動最佳化的顧客旅程等。

人工智慧正逐漸成為市場行銷與顧客服務的關鍵角色。根據BlueShift在2020年針對514 家B2C企業中行銷中高階主管的統計中,有近半受訪者指出AI在行銷面的導入,為其企業創造了高達81%的投報率(ROI),同時並增加49%的盈餘。在目前大部分仍對AI導入猶疑不前的產業中,行銷界無疑已成為AI技術的領頭羊。

Blueshift也提到,86%的受訪者認為,面對眾多不同通路的顧客體驗客製化要求,是企業導入AI的主因之一。

另一方面,由於目前的AI技術與工具,無法獨自進行完整、自動化的行銷策略決斷與執行,因此,追蹤顧客旅程(Customer’s Journey)及數位足跡,再提供行銷人員進行決策判斷,就成為許多市場行銷人員對AI的想像與需求,以及行銷平台的主要著力點(如IBM Watson Marketing),同時並聚焦在使用者標籤、行銷個人化、體驗分析、成效追蹤、以及顧客的RFM模型分析(最後一次消費、消費頻率、消費金額)的效益等。

對行銷人員來說,AI除了是後端的線上分析,也可能在實體服務前台發揮意想不到的效果。例如:曾推出虛擬網紅桑德斯上校(Colonel Sanders)的肯德基,今年二月更與Amazon合作,在加拿大一家分店將Alexa點餐機的聲音,以AI技術合成、模擬成桑德斯上校的美國南方口音,讓顧客有種直接和肯德基爺爺點餐的有趣體驗。

與其將AI塑造成一個神祕、令人畏懼,冷眼洞析使用者資料的黑箱,不如讓AI以更「親民」的形貌呈現,對企業品牌形象來說更是加分。

使用者對「個人化」客服體驗的期待

事實上,AI在不同行銷領域能發揮的效益也不盡相同。

相較於電商或購物平台,求職網站或交友網站的使用者,在心理上,會更加期待「個人化」的顧客體驗。根據Phenom統計,比起一般求職網,有使用聊天機器人Chatbot的求職網站,多了13%的點擊率、並增加了40%的求職申請率。

另一方面,也該考慮受制於當前AI技術下的商業思考不一定期待AI一步到位地解決所有顧客問題。印度孟買的一間AI新創AmyGB.ai,就試圖以AI深度學習(Deep Learning)技術,來分析客訴或顧客意見的語意和意圖,並在幾分鐘後進行初步回覆,而不是使用樹狀分歧的Chatbot「秒回」,讓顧客產生面對機器的不耐感與不受尊重感,並以此減緩使用者等待客服解決問題時的焦慮。

大部分實際牽涉專業領域的顧客問題,還是需要具經驗與溫度的真人來解決,但是AI能替決策者爭取到時間與空間。

MartechAdviser則指出,由於大部分的產品使用者,並不會循公司管道(如官網信箱)給予意見回饋,大多是在自己的社交軟體上讚美或抱怨。在這樣的市場特性下,具有使用者質化意見分析的AI應用,將可偵測使用者對某項產品的正向或負向意見,讓市場人員可即時進行處裡,化被動為主動。

即使如此,大部分企業或許仍無法想像AI在行銷或客服上的效益,甚至對AI望之卻步。那不妨先將自己當成使用者,體驗幾款AI的「輕應用」,例如:

1.Parallel Dots

這是一款免費的AI工具,可進行文字內容的情緒辨識,並判斷一段文字中的語氣為「正面」、「負面」或「中性」的,目前只支援英文的文句。

https://miro.medium.com/max/1802/1*Wa_m1gS5ON4i44Zwup9-Og.png
圖片來源:http://becominghuman.ai/

2.Futurenda

只需將你每一項工作的截止時間和需要的工時輸入,就可以自動替你排列每天的作息表,非常適合現在「在家工作」的人士試用。

3. Immaga

擁有類似Google Photo的機器學習功能,但是Immaga這套工具,可以讓你匯入整個圖片資料庫,並列舉出單一張圖片中的「每一個元素」(例如:狗、天空、消防栓、草地等),並輸出成報表。

1條評論

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