行銷 5.0 潮流來臨，數位發展日益蓬勃，結合科技與人性的人機協作持續優化顧客旅程體驗。亞太行銷數位轉型聯盟協會理事長高端訓認為，行銷科技之所以崛起，主要是因為隨著消費者隱私權意識抬頭，加上第三方追蹤機制退場，象徵著大流量時代結束，進入「存量時代」。
Cookie 退場進入倒數的時刻，不論是大型品牌或中小企業都不能過度倚賴數位廣告，應回歸到第一方數據收集，透過行銷科技工具把資料放在自己口袋，真正了解如何應用自有數據。
因應這樣的趨勢，各類行銷科技相關的解決方案在市場上蓬勃發展。高端訓指出，根據不同的企業規模，所需的行銷科技解方也不盡相同，想是大型企業需要的是更完整的 AI 大數據預測、推薦工具；中小型企業的首要目標更偏向搜集顧客數據的 CRM 或者 Social CRM 系統，除此之外，也有許多廣告投放、社群互動的解方，都是企業在行銷上數位轉型的好夥伴。
行銷科技解方助力數位、社群行銷的再深化
高端訓認為，行銷的演變分為幾個階段：傳統行銷、數位行銷、社群行銷和大數據行銷。傳統行銷就是在一些傳統的媒體像是電視、廣播上投放訊息；而數位行銷則是在數位渠道上投放廣告；社群行銷則是針對社群媒體投遞資訊，高端訓進一步說明，前兩者的主要目的是產生流量和轉換；後者則是提高品牌認知度和好感度。
在廣告投放的領域，有像是 VPON 威朋、鼎鼎行銷以及塔圖科技的「DPA 廣告」，分別以數據管理平台挖掘、分析數據，或者跨產業點數會員平台、AI 廣告策略規劃，協助企業有精準的行銷廣告規劃。The Trade Desk 則是提供廣告買家全渠道程序化廣告購買服務，透過雲端平台管理數位廣告活動，類似的還有第五代虛擬科技的「ADisON 數位影音廣告」，它結合機器學習演算法，以及優質流量的影音廣告聯播網，精準將數位影音廣告傳遞給受眾。
至於在社群行銷方面，現今市場重點發展的是 KOL 媒合和對話式商務。前者有圈圈科技，作為一站式微網紅媒合平台，從搜尋、媒合至接案皆可一站管理；以及 KOL RADAR，提供 AI 數據化網紅行銷服務。
對話式商務的解決方案更是滿地開花，以聊天機器人提供對話式互動式行銷，單一平台管理多渠道訊息，並內建 CRM 名單分析，洞悉客戶資料。「對話式商務就是把 social 跟 commerce 連結起來。」GoSky 創辦人兼執行長張聿瑋說，透過 Chatbot 的解決方案，品牌不需另外開發應用程式，就可以建立品牌用戶資料，針對不同階段的用戶提供個人化的互動任務，建立營品牌與消費者的長期關係。代表廠商有漸強實驗室、Super 8、GoSky、Omnichat 以及 BotBonnie。
「客戶數據」為行銷科技基礎，這些解方幫你搜集
「行銷科技的基礎就是客戶的數據。」高端訓說，為了有系統性且高效地搜集客戶數據，CRM（顧客管理系統）、CDP（客戶資料平台）解決方案，是許多企業在行銷上數位轉型的首選。
其中 Treasure data 和紅門互動都提供 CDP 解方，可整理、分類及分析跨裝置、跨地區、跨時間的顧客數據，助企業進行精準行銷或規劃個人化行銷活動；Salesforce 和特聿科技則提供 CRM 解方，可整合與客戶相關的資訊，有規模的執行系統化分類，並能快速建立檔案，提供即時洞察和建議。
另外，還有電子報發信系統電子豹，它除了協助企業發送電子報，幫助客戶有更好的寄信品質，像是提高到達率、開信率，發送之後也會管理名單和追蹤數據，將電子報從過去的「廣告工具」，提升一個檔次到「會員管理工具」。
AI 大數據、分眾預測，360 度了解顧客的行銷解方
高端訓分析，一些大型的零售品牌、電商或者金融業者，手上已經握有大量的用戶資訊，一套可以快速回應消費者需求、提升滿意度及站內轉換率的即時智能推薦系統更顯重要，換言之，這些企業需要的是可以協助他們快速分析大量數據，數據歸類、建立模組、後續演算法、產品推薦的解決方案。
在 AI 大數據、分眾預測的解決方案中，各家廠商各有千秋。
awoo 的 AI 服務以自然語言處理（NLP）為基礎，做到「特徵提取」和「意圖偵測」，針對電商網站的商品進行顯性特徵辨識，再結合外站資訊找出這些商品的隱性特徵，進而發掘消費者點擊商品背後的意圖，最終進行推薦，幫助達成銷售。Appier 的 AIXON 則是透過 AI 整合全通路用戶數據，自動化貼標，建立 360 度的用戶輪廓，也能經由「概率性匹配」，辨識匿名流量，主動觸及潛在客群，對其進行細緻的個人化行銷，協助企業做到真正的「Know Your Customer」。
而 INSIDER、beBit TECH 微拓科技的「OmniSegment」以及愛酷智能的「ACCU 3DM」是運用 AI 學習分析顧客的行為和足跡，不論是網站、對話式商務、廣告、廣告信，甚至線下活動的數據，運用這些解決方案，以人工智慧、深度學習技術進行即時（real-time）的分群、預測，以精準預測使用者行為，讓電商可以從各式各樣的通路中帶給顧客個人化的行銷體驗。
同樣是分析消費者的行為足跡，Rosetta.ai 則專注經營時尚電商，使用圖像作為機器學習的基礎，再透過深度學習技術，訓練出能夠精準判斷顧客購買偏好的模型。對風格鮮明的時尚及生活美學產業來說，無論是長短袖、中長裙、丹寧材質、碎花布料甚至每年的流行時尚色都可以被 AI 辨識，進而建立顧客的消費偏好檔案。
高端訓認為，未來 Cookieless 的時代，搜集第一方顧客資訊，運用 AI 技術，洞察數據價值，協助企業數位轉型與自動化執行，才是新世代成功之道。
【專題】《Solution Guide》重磅登場！盤點100個轉型關鍵解方，迎戰新商業時代
▶ 下一篇｜線上實體全串接！新零售解方助力企業邁向新體驗時代
◀ 上一篇｜盤點 100 個關鍵解方！《Solution Guide》為企業找到轉型好夥伴
作者介紹 |
張庭瑋
特約採訪編輯
一名企圖用文字賴以為生的社畜、小時候真的有讀書的記者。
在《未來商務》新商業社群中與報導企業數位轉型、科技賦能以及商模創新的故事，也關注企業轉型過程中需要的各種「B2B解決方案」，以新聞工作者的角色，與企業並肩在數位轉型的道路上。
企業轉型故事、解決方案採訪需求請來信：fc@bnext.com.tw
