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 主動式顧客互動優化平台」。
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」。
