MarTech行銷高峰會探討企業AI應用 超個人化時代來臨！
圖/數位時代
自 2023 年初，對 AI 奇點時代的討論熱潮橫掃各界！經過一整年的試驗，在年末覆盤的時節陸續看見 AI 輔助企業品牌的成果。2023 MarTech 行銷科技高峰會 以「AI行銷革命：品牌與科技的完美結合」為題，邀請包含 AWS、Appier、和泰集團、Netflix、蝦皮、Pinkoi 等國內外 9 位熟稔 AI 的專家學者和產業先進，從各自的專業領域對 AI 發展趨勢及品牌實務進行分享，並對 MarTech 行銷的下一步提出洞察和建議。
行銷也是開發 需賦能團隊提升AI能力
高峰會由「MarTech之父」、現任 HubSpot 平台系統副總裁的 Scott Brinker 針對 2024 年行銷科技趨勢揭開序幕。Scott 指出，研究已證實 AI 可以幫助人們加速工作效率，且未來的 AI 不僅開發門檻低，能夠讓企業各部門均可以透過 API 或其他方式更有彈性的進行協作、因應專案組合自己所需的應用。然而，個人的工作效率雖然增加，他提醒，挑戰在於組織內部普遍沒有詳細的 AI 應用指南，目前許多員工、甚至中高階主管都是透過 AI 相關的網路資料去盲目學習，未來建議企業導入 AI 輔助時應同步對員工賦能、進行有計畫的 AI 應用培訓，確保新舊員工都能跟上。
作為國內 AI 商用領域的領先企業，Appier 的行銷科技服務提供生成式 AI 產製素材再以預測式 AI 整合數據優化。Appier 工程團隊副總陳明愉認為，第一手數據將更加重要，「預防數據問題比解決數據問題更具成本效益！」他詳細分享提取第一手品質數據的作法，而這是以決策式 AI 實現「超個人化」行銷體驗的基礎。
過往「個人化」行銷是將具有相同興趣的一群人貼標、以群為單位行銷；而「超個人化」行銷時代則是運用大數據，細緻到針對「個別用戶」提供進階與即時的個人化產品、內容推薦與顧客體驗。他以 Starbucks 數位飛輪計畫為例，透過 AI 能準確匯集、蒐集並分析特定會員的消費數據、點餐時間、飲料或餐點偏好，深入掌握用戶喜好。經過 AI 預測消費者決策後所產製的創意內容，將是品牌行銷的關鍵。
延續前一段分享，AWS 解決方案架構師部門經理謝世衡從機器學習的角度切入，肯認生成式與預測式 AI 的結合將做到更精準有效的用戶體驗，如今產業中常見的生成式 AI 應用方式有：聊天機器人、產品描述和分類、個人化產品推薦、內容創建、自動翻譯、數據分析和見解，及產品設計和開發等，AI 導入和落地應用正持續發生。但許多人因不熟悉機器學習模型和語言，在理解、掌控、品管數據方面都容易產生偏見和誤解，甚者可能過於依賴或有資料外洩的隱憂。
謝世衡認為，應儘快有計畫的建立屬於自己的 AI 路徑（journey），這不僅該是一種組織思維，也需形成模型套用在企業應用中。他也建議應選擇對的應用場景進行試驗，並透過各種培訓機會強化團隊的 AI 能力，例如參考線上的學習案例資料庫（AI innovation center）或是 AWS 近期推出的「高階管理生成式人工智慧培訓計畫」，實際執行並驗證概念（PoC, Proof of concept）。
提到 AI 能力，Midjourney 台灣社群創辦人、AI 視覺科技的跨域導演林思翰便現場示範 AIGC（AI生成內容）的工作流程，透過流程化讓新手成為專家、用脈絡化讓創意靈感更有說服力、用好故事讓內容產生行銷價值，一步步引導、精準的下指令，一次便可產生數十張多樣的行銷圖文素材讓客戶挑選出最適合的方案，大幅減少溝通時間。此外，他也介紹最新的 AIGC 技術—— 潛在一致性模型（ Latent Consistency Model, LCM），大量生成圖像內容時可兼具速度和穩定的高品質。
預測偏好，全面接觸 延長顧客終身價值
緊接在最新趨勢和技術之後的是一連串來自企業品牌的 AI 行銷實例，提供與會者更清晰的應用場景和想像。
若說追蹤消費者足跡，由國內擁有汽車多元服務的和泰集團代表進行分享可說是相當合理！
和泰聯網執行副總經理邱威凱分享旗下多元服務，包括汽車 Toyota、Lexus、搭車 yoxi、租車 iRent、電商Hotai購等，示範 AI 如何輔助數據驅動行銷。單一會員資料只要用一組 One ID 用戶帳號便可進行第一手的數據積累、整合到跨數據應用，放大會員經濟，延長客戶終身價值；而行銷端再透過 DMP（資料管理平台）平台，精準投放廣告，能大大節省獲客成本！
同樣作為商品眾多的購物平台，蝦皮購物和 Pinkoi 透過建立不同的 AI 模型去處理許多消費意圖模糊、行為模式較混亂、喜歡「逛逛」瀏覽商品的消費者樣貌，每一位消費者進入平台都像是進入一個被精心設計過的個人化購物商城。
蝦皮購物品牌資深行銷部長廖君凰指出 AI 應用目前分為兩類，生成式 AI 協助創造與設計產品資訊，辨別式 AI 協助系統識別、分類、預測消費者資訊。蝦皮購物依據用戶過去消費習慣開發 Preference Model（偏好模型），「召回」依據購物需求和目的進行潛在商品推薦、再由 AI 預測消費者可能下單、點擊的偏好呈現「精排」後的最終排序列表，不定期結合其他促購活動如免運優惠券、會員制，有效提升用戶進站、黏著度與品牌轉單率。
「Pinkoi 對消費者而言是個挖寶和尋找靈感的地方，拓展生活的想像；對設計師則是類似線上市集的銷售場域，需要展現個人化品牌風格。」Pinkoi 共同創辦人暨執行長顏君庭說明平台建立原生的「生活風格 AI 模型」，能整合全球 625 萬會員消費軌跡及5.2 萬設計品牌數據，減少與消費者無關的廣告，便利設計師設定廣告投放預算及受眾標籤，突破銷售困境，跨境訂單增加 8 倍！
本屆 MarTech 行銷高峰會現場約 800 人參與，場面盛大！活動最後由奧美集團董事總經理莊若芸提醒，雖然科技後浪推前浪，最終還是回歸品牌人性，創意和體驗無可取代，讓科技在行銷上為品牌創造差異化價值！
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