如何讓個人化行銷更能即時且動態貼近消費者需求?透過人工智慧分析之全觀受眾輪廓是關鍵

現今數位行銷的致勝的關鍵已經不再只是一昧地獲取更多的新客,若能與顧客產生良好互動並建立更強的聯結,才能進一步提高「顧客終身價值」。人工智慧 (Artificial Intelligence) 的應用能夠提升個人化行銷至更高的境界,並在各種裝置之間無縫接軌地提供完整的消費體驗。

在數位商機的浪潮中,個人化行銷是下一波促成良好的消費者體驗與營收成長的主要核心。然而,eMarketer的市調指出:91%的經營決策者認為自己公司確實需要在個人化行銷上再精進許多企業無法在行銷活動上真正實施個人化行銷策略,往往是因為缺少「單一客戶的全觀輪廓與行為分析(SCV, single customer view)」這項關鍵洞察。

一般行銷自動化工具的限制

「單一顧客的全觀輪廓與行為分析(single customer view)」能將不同渠道中的行銷活動與顧客服務數據整合在一起,強化現有的顧客資料並提供完整且全面的洞察,幫助你更精準地鎖定目標受眾,並設計引人入勝的個人化訊息,藉此提升黏著度跟轉換率。

然而,說得容易,實際執行則困難重重。許多企業面臨了以下的挑戰:

■  消費旅程中接觸點的數量不斷提升,消費者在不同的裝置上瀏覽、評估、與訂購產品時,企業必須要找到合適的渠道與顧客互動。許多企業因為無法連結同一位使用者在不同裝置上的行為,導致不連貫的使用者體驗。舉例來說,你透過三種不同的裝置傳遞了三次同樣的訊息給同一位消費者,是因為所使用的行銷自動化工具無法辨識這些不同裝置上的顧客其實是同一位使用者。或者在另外一個情境下,你運用行銷自動化工具寄出了一則推播通知來提醒某位顧客一項她早就已經購入的產品,這樣的訊息並無法幫助到她,甚至會造成反感。

■  時下的行銷自動化與資料整合工具 (例如電子郵件行銷、Google分析、社群聆聽工具…等) 能幫助企業獲得大量的消費者使用數據。然而當實際操作時,這些數據依舊散落在各個不同的資料庫或介面當中,導致分析結果支離破碎,難以落實對策。

■  行銷團隊能夠在自有的網站上或應用程式裡收集顧客行為數據,但若顧客離開或登出,他們的站外行為就是一片未知的領域。如果無法得知同一位顧客的站外行為,所拼湊出來的行為輪廓就是一張未完成的拼圖。

運用人工智慧建立全觀性受眾輪廓並達成高效的個人化行銷

上述的行銷人痛點,都可透過先進的人工智慧技術有效解決。。然而,要達成的前提是擁有龐大的使用者行為資料,這些都不是一般品牌在一時半刻之間可以獲得的洞察,而一個先進的系統則是可以整合你手上現有的資料,還能提供豐富的跨螢行為資料庫,並主動在不同的裝置上將你的顧客串連在一起,以及自動整合他們在站內與站外的行為,精準預測顧客的消費旅程,藉此與他們進行高效的跨裝置互動。例如Appier所推出的「AIQUA 人工智慧行銷自動化平台」。

此外,透過使用者的站外行為與興趣分析,AI系統能預測顧客的消費路徑,並且提供他們在線上的行為全貌。有了這樣的數據洞察,便能以更細膩的個人化行銷、在對的時刻透過對的渠道與裝置遞送最適當的行銷訊息給不同的顧客,藉此加強與他們之間的互動。

人工智慧技術能幫助行銷人了解並辨識顧客在應用程式與網站之外的消費習性,在消費者進入網站或應用程式之前提早一步預知他們的行為偏好。透過不同渠道所獲得的行為數據做進一步的資料強化,使行銷人能夠在顧客上門時投以個人化行銷內容,使傳遞的訊息更加投其所好。

例如,旅遊網站的行銷人可預先設計好針對「法國旅遊」客群的行銷內容,在進入網站前透過人工智慧平台預測哪些訪客可能會有興趣去法國旅行,並在這群訪客進入網站時投以法國旅遊相關內容,以刺激他們的消費慾望,避免錯失他們(churn)

人工智慧所驅動的「單一客戶的全觀輪廓與行為分析(SCV)」可以幫助你提升個人化行銷到更高的境界:透過多元的渠道在精準的時機點鎖定高消費潛力顧客,提供他們真正感興趣的產品資訊,藉此縮短消費週期並優化轉換率,進一步提高「顧客終身價值」。

應用人工智慧實現一對一個人化行銷

企業如何行銷其產品或服務,將大大影響利潤、品牌強度和品牌長壽與否;行銷活動如果計畫不周或執行不力,將無法為企業帶來任何實質助益。個人化行銷是現今火熱的數位行銷策略首選,而若再加上人工智慧(AI)等先進技術,便可以將你的行銷活動推往更高的境界。

個人化是行銷關鍵

許多品牌已開始使用行銷自動化工具(marketing automation tools)進行個人化行銷,使品牌可以針對各別顧客投其所好,更精準地滿足他們的需求。數位行銷的優點之一在於,有更多機會對受眾進行定向行銷。換句話說,所有的潛在顧客在使用社群媒體、購物網站和搜尋引擎時所留下行為偏好的各種蛛絲馬跡,行銷人都可以透過先進的預測技術轉化為有效洞察,幫助企業打造更優質的行銷活動,從而獲得實質的營收。

麥肯錫公司(McKinsey & Company)的調查指出:零售、旅遊、娛樂、電信和金融產業的企業若大規模進行個人化行銷,將有助於提升5%到15%的營收

個人化行銷已成為業界潮流所趨,麥肯錫公司的數據亦顯示90%以上的零售商認為個人化行銷是當務之急,然而,卻僅有15%的企業能徹底做到個人化行銷。

行銷自動化工具現今所面臨的挑戰

行銷最重要的任務,便是確保將對的訊息傳達給合適的對象,當目標客群越明確,行銷活動越有機會獲得高投資報酬率。對素食者宣傳一家新開張的牛排店,或者對背包客主打奢華度假之旅,皆是血本無歸的投資。

現今,許多行銷自動化工具的最大缺點是受限於缺乏可用資料。究其原因,很可能是因為資料庫(data pool)過小,或是因為無法跨多裝置追蹤使用者行為,但無論如何,資料品質的缺陷會使企業個人化行銷的精準度不足,因此降低行銷效能。

舉例來說,某位使用者可能分別使用其電腦、手機、平板電腦造訪您的網站,但由於許多個人化工具無法辨識這些資料皆來自於同一使用者,結果回報有三名不同的使用者正在瀏覽該網站,最終導致企業無法透過他擁有的三種裝置呈現給該使用者完整的行銷訊息,同時也可能錯過了他消費旅程的重要時機,例如:他慣用在手機跟平板瀏覽,最後用電腦完成交易。

行銷自動化工具不一定能理解人類的行為或情緒,這些工具無法判斷當顧客購買某樣產品後,是否會想再重覆購買相同的物品;追根究柢,都是因為缺乏更多關於該使用者的額外行為資料(離開你網站後的站外瀏覽偏好)。

企業所面臨的另一個挑戰,是難以同時跨所有渠道並大規模地擴展行銷活動,以及管理每個渠道的參與程度,因為企業使用的行銷工具數量既多又龐雜,而一一升級這些工具對企業來說是昂貴且不切實際的做法。運用不同的工具蒐集來的資料往往缺乏全觀性,導致行銷人無法有效率地針對手邊的資料即時做出正確反應。

人工智慧技術可以從許多方面協助品牌改善其行銷活動,尤其是當你想聚焦於某特定類型的顧客,可針對該群體量身打造大規模的行銷活動。

即便企業掌握了訪客在自家網站內的行為,了解他們正在尋找何種產品,若無人工智慧的協助捕捉訪客在站外的行為輪廓,企業對其所知仍然有限。例如,電商A運用人工智慧發現一名顧客常在電商A購買時尚女裝商品,同時也在另一網站B消費嬰兒用品;對於電商A來說,他可以藉由提供嬰兒相關的商品資訊,來進一步吸引該顧客的興趣。例如:搭配折價促銷訊息推薦更有時尚感的嬰幼兒服飾。

一旦潛在顧客離開您的網站,人工智慧也可以幫你再次吸引顧客的注意力。舉例而言,一名在購物車中加入商品後即因故離開網站的顧客,之後在閒暇之餘收到一則提醒訊息,最後促成他順利結帳。如果顧客對單一商品不感興趣,訊息中甚至可以加入一些個人化推薦,讓他有其他產品可選擇。

另一種應用情境,是可知道哪種電子行銷郵件適合寄給哪些對象。也許你手邊有份某些連絡人可能會感興趣的促銷或宣傳訊息,用電子郵件將內容相同的活動訊息發送給所有訂閱者並非最好的選擇。因此,知道哪些人會感興趣,以及哪些人有可能購買該產品,才能透過該電子郵件行銷活動獲得最大的效益。

應用人工智慧的個人化行銷已逐漸被證實是最能善用行銷預算的方式,而且目前也有越來越多的品牌主已開始使用這項工具了,選擇對的工具,落實人工智慧的應用其實可以很簡單!