為什麼有些公司可以更好、更快地適應變化的行銷環境?關鍵在於利用AI模型預測顧客的行為。這些公司能動積極地管理他們的顧客關係,比競爭對手更快做出反應。但AI工具絕非萬能,仍然需要人類做決策,才能確保優勢。
多年來,已有許多學者撰文探討企業無法了解本身行銷投資報酬的現象。在類比世界中,長期以來針對這個問題所提出的原因是,在行銷活動的投資與市場(或顧客)對這些活動所做的回應之間,企業難以建立因果關係。
在數位的世界中,確立因果關係的常見方法,是執行大量費用相對低廉的實驗,企業可以藉此將行銷和銷售行動與顧客的反應連結起來。企業可以追蹤顧客從搜尋、點擊到購買,甚至到消費的整個歷程中的各種反應。結果是,企業可以取用有關那個歷程的數據量,呈指數級成長。
我們想知道,為何有些公司在調整顧客數據的使用以回應不斷變化或不確定的行銷情況方面,比其他公表現得更好、更快。特別是在2020年新冠疫情大流行的最初幾個月,以及最近的2022年,當經濟衰退的力量開始影響顧客需求的性質時,一些公司能夠分析迅速增加的顧客歷程數據並且轉變方向,以遠快於競爭對手的速度調整本身的行銷與銷售行動。我們觀察到這些行動快速的公司的共同點,是 使用人工智慧(AI)模型去預測顧客歷程各個階段的結果;例如,使用AI去分析過去的消費者行為數據,並預測顧客對行銷活動出現有利反應的可能性。
我們還在這些公司中看到什麼?首先,這些公司主動積極地管理他們的顧客關係,而不是像競爭對手一樣被動地對顧客行動做出反應。它們利用AI預測哪些顧客可能會流失,以及可採取哪些糾正措施來防止顧客流失,而競爭對手則是在顧客已經離去後才做出反應。當它們的預測因外部變化或市場情況而失準時,它們會利用這方面的回饋來迅速調整行銷和銷售行動,並改變行動方向。使用AI模型來預測顧客反應,實際上相當於設計和執行大量的實驗,有助於這些公司比不使用AI工具的公司更快地回應市場的變化。
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