如何建構AI行銷矩陣提升消費者體驗 - Medium

財務指標分析：運用Power Pivot(Excel Power BI) 及Power View(Power BI)，從財務價值觀點，找到具獲利效益的產品搭售及產品搭售的建議售價。

◇應用於 ... GetunlimitedaccessOpeninappHomeNotificationsListsStoriesWritePublishedinMarketingdatascience如何建構AI行銷矩陣提升消費者體驗美國貝伯森學院（BabsonCollege）管理與資訊科技教授湯瑪斯．戴文波特（ThomasH.Davenport）等人，於2021年8月號的哈佛商業評論HBR上發表一篇〈如何設計AI行銷策略，HowtoDesignanAIMarketingStrategy〉，談到企業如何藉由AI人工智慧，直接從顧客購買歷程（Customerjourney）著手為例，當潛在顧客還在探索與評估時，企業就可以先透過AI進行消費者洞察與分析，同時對潛在主動推播精準廣告以引導其進行搜尋，對行銷產生巨大的貢獻。

湯瑪斯．戴文波特等人指出，一旦有意購物的顧客進入企業網站時，可以透過AI來增進消費者體驗，並可根據顧客過去的瀏覽紀錄，推薦適合他們的產品。

AI還能協助追加銷售（Upselling）和交叉銷售（Cross-selling）。

例如，透過「聊天機器人」協助開發潛在顧客。

甚至在消費者將產品放進購物車後，戴文波特教授舉例，AI可以透過具體的話術來促使完成訂單。

舉例來說：「您真是購物高手！台北的艾琳也買了相同的無線耳機。

」類似這種做法，可以讓轉換率提高了五倍以上。

在售後服務方面，AI能比真人更全年無休地處理各種不同的服務需求，包括，顧客來電分析轉接；顧客電郵意見分類、分析、回饋；甚至是交貨時間查詢等。

接著，戴文波特在本篇文章中提出「AI行銷矩陣」。

該矩陣由「智慧先進程度」與「獨立整合程度」，將AI行銷區分成四種類型，如圖1所示。

圖1AI行銷矩陣資料來源：Davenport,ThomasH.,AbhijitGuha,andDhruvGrewal,“HowtoDesignanAIMarketingStrategy,”HBR,July-August2021.1.智慧先進程度戴文波特教授根據智慧先進程度，將AI行銷技術分成兩大類：任務自動化（Taskautomation）與機器學習（Machinelearning）。

「任務自動化」技術所需的人工智慧程度較低，強調能夠執行重複、結構性高的任務。

例如，自動向新顧客傳送歡迎簡訊，或是配置一些功能較簡單的聊天機器人。

「機器學習」所需的智慧程度較高，能透過資料進行訓練，發展出複雜的預測模型。

這些模型能協助企業進行市場區隔、線上廣告的程式化購買（Programmaticbuying）、預測消費者對不同促銷方案的回應等。

2.獨立整合程度戴文波特教授依據獨立整合程度，將AI應用程式分成兩大類：獨立的AI程式（Stand-aloneapplication）與整合的AI程式（Integratedapplication）。

獨立的AI程式，顧名思義是指獨立運作的AI程式。

例如，企業開發出一款使用Google或是IBMWatson等功能的AI系統，但這個系統並不與企業本身的資訊系統連結；而整合的應用程式，意指AI程式會與現有系統進行整合。

例如，將AI程式整合進企業的顧客關係管理系統，以便對顧客展開精準行銷。

藉由以上對智慧先進程度（高低）與獨立整合程度（高低）進行排列組合，便可構成四種象限的AI行銷矩陣。

至於AI行銷矩陣的使用，戴文波特教授建議企業可以採取「循序漸進」的方式。

一開始可以先採用獨立、基本的AI技術，並且在累積大量數據之後，再移轉到機器學習。

接著再尋找新的內外部資料來源，將AI逐步整合到現有的行銷管理系統當中。

而從獨立的任務自動化系統，到追求整合的機器學習應用，行銷人終將看到背後龐大的價值。

作者：蘇宇暉（台科大管研所博士候選人）、羅凱揚（台科大企管系博士）繪圖者：謝瑜倩◆◆◆TMR最強新書與新課報到◆◆◆📣新課快報【ExcelPowerBI實戰商品搭售分析與視覺化】超值募資價：$2,288（原價$2,888）募資期間：即日起至1/7(五)23:59您可以學到：◆購物籃分析資料前處理：利用PowerQuery進行資料前處理，將資料轉換成購物籃分析格式，以利後續找出潛在顧客購物籃中的熱門產品。

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