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：
- AI的觀點和意見難以應用在業務流程中(51%)
- 數據數量、數據質量或數據可用性(48%)
- 內部數據分析人員或AI開發人員短缺(42%)
- 難以建立業務案例(41%)
- 法規或安全問題(39%)
- 高技術成本(29%)
- 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。
SDMC為HKTDC認可服務供應商及Google Partner，是一間專業、全面的網上營銷及SEO Agency Hong Kong
透過洞察數碼市場大數據、剖析用戶行為及搜尋引擎資訊，SDMC 為各行各業公司打造 (1)目標為本、(2)度身訂造、(3)可持續最佳化 之網上營銷方案。
聯絡我們 • 查詢專業意見
Comments are closed.