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第 575 期文章

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智慧时代的行销逆袭 AI并非万能 人性是关键

AI(人工智慧)的发展时至今日,其应用持续延烧,不仅已深入到每个人的食衣住行育乐里,也成为厂商了解消费者动态、提升UX(user experience;使用者体验)及创造商业价值的重要关键。

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人工智慧的范围如服务机器人、聊天机器人、智慧音箱、无人商店、人脸辨识、停车场的车牌辨识、新零售、电子商务平台的购物推荐,乃至于备受关注的自驾车等均属之。问题是,AI的发展已超过一甲子之久,为何在这几年突然大爆发,并成为数位行销的热门议题??

AI 发展大爆发之大剖析

1)网路、云端及智慧手机的大量普及

每人每天所产生的数据量体大量增加,你在脸书或微信上传的每张照片和直播影片,你打开地图APP的地理资讯等,全都是训练电脑的良好素材,汗牛充栋的大量资料,可以把电脑训练得愈来愈聪明。

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2)云端储存成本下降、电脑运算速度大幅提升

这意味着大量增加的数据不仅有地方放(且成本愈来愈低),而且电脑有能力快速消化这些大量的数据,并即时予以回应,例如,在大陆大为盛行的刷脸支付,或者是亚马逊无人商店Amazon Go在结帐时,可以自动辨识出购物袋中的商品,凡此种种,都需要足够快速的运算速度,才有办法即时达成要求。

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3)演算法技术的日新月异

尤其是深度学习(deep learning,DL)、机器学习(machine learning,ML)技术的突破,受过深度训练的AI能在几毫秒内快速搜寻,并快速提供使用者需要的资讯,AI蒐集并学习人们的行为数据,是辅助分析消费者行为和搜寻模式的利器,如程式化购买的网路广告、聊天机器人,都是AI的具体运用。

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AlphaGo就是透过深度学习的产物,透过训练师的持续训练与AI的自主训练,让电脑可以用类似人类思考的类神经网络进行学习,这让电脑的「视觉」与「听觉」进步神速,不仅可以分辨愈来愈多的物品,也开始会听、会说,如iPhone所配备的Siri、Amazon的智慧音箱Echo及自驾车等,均是AI运用的典型代表。

透过AI 做到提前预测

以亚马逊电商为例,其概念是收集与分析大量资讯,了解消费者的品味、偏好及行为模式,以便推荐适合的商品,并客制化每个人所看到的网站内容,也就是所谓的「千人千面」。

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德国电商巨头Otto的作法更加激进,除了一般常见的顾客管理之外,还有效降低了商品退货率,从而让Otto每年省下了百万欧元。资料分析显示,如果两天内到货,消费者退货的比例较低,如果超过两天,消费者可能就会到实体店面购买,并要求Otto取消订单、吸收运费。此外,消费者也不喜欢不同的网购订单分次到货,最好能够一次到货。身为电商平台,Otto卖的是其他品牌的商品,不会自己留库存,因此,Otto所面对的难题是,究竟要延后出货,等待消费者所订的所有商品到齐再出货(但出货时间就会往后拖延,消费者可能因而取消订单),还是要切割成许多包裹、快速分批出货?

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典型的解决方案就是提前预测消费者要买什麽,然后提前向品牌商下单,但Otto想得更远,该公司运用深度学习的技术,可以分析超过三十亿笔交易资料,还有两百个变数(如以往的销售金额、网站搜寻历史、气候等),来预测消费者一周后的消费行为。结果显示,未来三十天的预测准度高达90%,Otto进一步授权这套AI系统可以在无人干预的情况下,每个月自动从第三方选购二十万个商品。

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透过AI的协助,Otto的库存量减少了五分之一,每年退货量减少两百万件以上,且存货在库的时间也缩短了,这不仅有效降低成本,也比较环保,因为省下了商品退货往返所需的包装与配送。

AI真的无所不能吗?

虽然AI如今已成为众人高度关注的热门议题,但由于其中仍存在着若干认知落差、迷思及心态转变等问题,导致了即使是时至今日,AI仍然处于说得多、做得少的状态,根据一份针对两岸企业CEO所做的调查报告显示,以台湾企业来说,有高达33%并没有拟定AI因应策略。

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但AI已来,面对AI的来势汹汹,行销人员(乃至于高阶主管)实在有必要赶紧让自己建立起对AI的正确了解,例如,AI需要时间与耐心慢慢培养与持续优化,且成效不一定能立即显现,或马上大到令人惊艳的程度,而且AI也并不是如许多人所想像地那麽无所不能。关于AI在行销场域操作的案例,成功的固然不少,但失败的也不少。毕竟,AI主要扮演协助者的角色,在绝大多数情况下,行销相关决策最后还是要由经理人制订,而且组织结构、高阶主管的态度、商业模式及市场情境等因素,也会影响到AI能否有效发挥与运作。

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在谈到AI的成功案例时,Amazon经常会被人们提及,身为电商龙头,Amazon在AI的运用上可说是炉火纯青,如果说只要AI够强,就可以所向无敌,那麽,理论上而言,Amazon在世界各地的电商市场应该都是龙头才对,但事实却并非如此,最明显的例子是,Amazon才刚刚宣布要从大陆电商市场撤出,因为打从2011年进入大陆市场至今,Amazon虽然也曾将市占率拉升到10%以上,但如今却已掉到连1%都不到,因为不敌淘宝等本地业者,Amazon只好黯然撤出,这是典型的橘逾淮而为枳。

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虽然没成功打进大陆市场,那印度市场如何?擅长AI的OTT(网路影音串流)龙头Netflix最近在印度市场严重吃鳖,就是另一个显例。显然,AI固然有其威力,但光靠AI却不足以成事,业者是否足够接地气,是否足够了解市场与消费者需求/偏好,以及是否随着市场特性弹性调整等因素,应该也是不容忽视的。

面对AI的逆袭,究竟应该如何因应呢?

①坐而言,不如起而行,不要只是光说不练,而要赶紧投入,AI时代已来,如果你不做,你的竞争者会做,并使你的竞争力相形见绌。

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②AI需要耐心投入与持续优化,千万不要操之过急,或抱持着不切实际的过高期望与迷思,即使是AlphaGo,也不是一开始就有能力打败棋王的。

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③高阶主管的支持与坚持,是顺利推动AI的重要关键,因为其中涉及资源的持续投入、跨部门的整合及其他连带会产生的诸多变动,如果高阶主管愿意出面号召与力挺,将会使得AI的推动变得比较容易,例如,台湾老牌休闲食品可乐果与全家便利商店,就是老董亲自领军的成功典范。

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④工作习惯要改变,经验固然仍有其价值,但心态上必须从以往倚赖经验/直觉与主观判断的运作方式,改变为以客观数据为运作基础的模式,并学习让AI融入成为行销团队的一份子。

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⑤操作模式要改变,从传统的B2C模式,改变为以消费者中心、重视UX的C2B新典范,从传统的厂商导向,转变为消费者导向,并落实「以消费者为核心」的行销理念。

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⑥随着操作模式的改变,组织结构与运作流程等组织相关因子也要跟着调整,此外,整个工作模式、流程及KPI也要跟着调整为「以消费者为核心」。

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⑦AI的威力固然不容小觑,但AI却并非万能,无法洞察所有的事物,且AI通常只能梳理出相关性的资料,较难提供因果性的说明,所以,经验与判断仍有其无可取代的重要性,小数据的蒐集与整理仍应持续,行销人员敏锐的市场观察力与感受力也依然重要。

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⑧行销人员必须经由反覆的尝试与练习,尽快摸索出与AI「协同合作」的新工作模式,并透过与AI的紧密合作,持续提升行销运作的效率与效果。

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