人工智慧正逐漸成為市場行銷與顧客服務的關鍵角色。根據BlueShift在2020年針對514家B2C企業中行銷中高階主管的統計中，有近半受訪者指出AI在行銷面的導入，為其企業創造了高達81％的投報率（ROI），同時並增加49％的盈餘。在目前大部分仍對AI導入猶疑不前的產業中，行銷界無疑已成為AI技術的領頭羊。
Blueshift也提到，86％的受訪者認為，面對眾多不同通路的顧客體驗客製化要求，是企業導入AI的主因之一。
另一方面，由於目前的AI技術與工具，無法獨自進行完整、自動化的行銷策略決斷與執行，因此，追蹤顧客旅程（Customer’s Journey）及數位足跡，再提供行銷人員進行決策判斷，就成為許多市場行銷人員對AI的想像與需求，以及行銷平台的主要著力點（如IBM Watson Marketing），同時並聚焦在使用者標籤、行銷個人化、體驗分析、成效追蹤、以及顧客的RFM模型分析（最後一次消費、消費頻率、消費金額）的效益等。
對行銷人員來說，AI除了是後端的線上分析，也可能在實體服務前台發揮意想不到的效果。例如：曾推出虛擬網紅桑德斯上校（Colonel Sanders）的肯德基，今年二月更與Amazon合作，在加拿大一家分店將Alexa點餐機的聲音，以AI技術合成、模擬成桑德斯上校的美國南方口音，讓顧客有種直接和肯德基爺爺點餐的有趣體驗。
與其將AI塑造成一個神祕、令人畏懼，冷眼洞析使用者資料的黑箱，不如讓AI以更「親民」的形貌呈現，對企業品牌形象來說更是加分。
使用者對「個人化」客服體驗的期待
事實上，AI在不同行銷領域能發揮的效益也不盡相同。
相較於電商或購物平台，求職網站或交友網站的使用者，在心理上，會更加期待「個人化」的顧客體驗。根據Phenom統計，比起一般求職網，有使用聊天機器人Chatbot的求職網站，多了13％的點擊率、並增加了40％的求職申請率。
另一方面，也該考慮受制於當前AI技術下的商業思考，不一定期待AI一步到位地解決所有顧客問題。印度孟買的一間AI新創AmyGB.ai，就試圖以AI深度學習（Deep Learning）技術，來分析客訴或顧客意見的語意和意圖，並在幾分鐘後進行初步回覆，而不是使用樹狀分歧的Chatbot「秒回」，讓顧客產生面對機器的不耐感與不受尊重感，並以此減緩使用者等待客服解決問題時的焦慮。
大部分實際牽涉專業領域的顧客問題，還是需要具經驗與溫度的真人來解決，但是AI能替決策者爭取到時間與空間。
MartechAdviser則指出，由於大部分的產品使用者，並不會循公司管道（如官網信箱）給予意見回饋，大多是在自己的社交軟體上讚美或抱怨。在這樣的市場特性下，具有使用者質化意見分析的AI應用，將可偵測使用者對某項產品的正向或負向意見，讓市場人員可即時進行處裡，化被動為主動。
即使如此，大部分企業或許仍無法想像AI在行銷或客服上的效益，甚至對AI望之卻步。那不妨先將自己當成使用者，體驗幾款AI的「輕應用」，例如：
Parallel Dots
這是一款免費的AI工具，可進行文字內容的情緒辨識，並判斷一段文字中的語氣為「正面」、「負面」或「中性」的，不過目前只支援英文。
Futurenda
只需將你每一項工作的截止時間和需要的工時輸入，就可以自動替你排列每天的作息表，非常適合現在「在家工作」的人士試用。
Immaga
擁有類似Google Photo的機器學習功能，但是Immaga這套工具，可以讓你匯入整個圖片資料庫，並列舉出單一張圖片中的「每一個元素」（例如：狗、天空、消防栓、草地等），並輸出成報表。
責任編輯：林芳如、蕭閔云
本文授權轉載自：FC未來商務
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