【行銷科技資訊站】AI於數碼營銷行業的應用與挑戰

麻省理工學院針對企業在業務流程使用AI的百份比,向橫跨11個不同行業的1000名高級管理層進行了調查,包括IT、零售、金融、醫藥、專業服務、能源、運輸物流、旅行、媒體、數碼營銷及政府機構,當中有97%的公司將部署AI技術,主要用於產品質量控制、客戶服務和欺詐識別,其次是庫存管理、資產維護和網絡安全等。

 

建立AI數據庫 掌握客戶動態

有66%的受訪者表示願意或希望共享AI數據以開發新產品、服務或業務流程。來自數碼營銷行業的受訪者選出共享數據最大的好處是「更快更創新的產品開發」、「增強或建立新的客戶服務和體驗」及「網絡安全或防止欺詐」。

未來AI肯定會將客戶的個性化體驗提升到更高水平,數碼營銷行業將能夠利用AI實時分析和收集客戶的行為數據,以幫助企業為客戶定制「超個性化」的產品和服務。意昧著企業對客戶服務和客戶參與的看法將會因個性化體驗、產品和服務而改變。AI的使用正幫助企業了解客戶期望在甚麼時候、在甚麼渠道作出互動,從而透過互動來了解客戶偏好。

 

全面採用言之尚早 諸多難題仍需解決

即使AI能夠為數碼營銷行業帶來如此直接的好處,亦只有14%的受訪數碼營銷公司表示會在業務流程中使用AI,更是各個行業之中百分比最低!而且他們對使用AI的投資回報率(ROI)表示失望,認為表現未達預期的受訪者比其他行業多3倍。調查於是找出企業全面採用和利用AI時所面對的挑戰:

  1. AI的觀點和意見難以應用在業務流程中(51%)
  2. 數據數量、數據質量或數據可用性(48%)
  3. 內部數據分析人員或AI開發人員短缺(42%)
  4. 難以建立業務案例(41%)
  5. 法規或安全問題(39%)
  6. 高技術成本(29%)
  7. 缺乏瞭解AI的高級管理人員(12%)

 

缺乏數據共享機制 挑戰環環相扣

在企業中大規模實施AI是巨大的企業轉型挑戰,需要將業務不同部份的數據集中到同一平台,藉以訓練屬於企業的AI模型。AI模型攝取的數據愈多,其分析就愈準確,其提示的決策就愈有可能實現營銷目標。當企業只以自己的數據來建立AI模型,其功能和準確性將不及於集合各種內部和外部數據的AI。

然而,私隱條例和條例的不確定性是大型企業之間數據共享的最大障礙,64%的受訪者表示法規需要更改或澄清,而58%的受訪者則認為需要製定行業標準,然後他們的公司才能廣泛接受數據共享。

AI在數碼營銷行業中嶄露頭角,儘管未完全成為主流,不少企業都在嘗試實施擴展AI工具和AI驅動流程。未來我們需要著手解決以上各種導致企業無法採用AI的挑戰,並處理更多實際操作和運營問題。

 

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