新聞 29/04/2020 与{0}有关 找來機器學習大神，就能創新轉型？沒有數據，一切免談 行銷科技公司正在翻轉媒體行銷，跨界合作已是常態。Adobe 與電通安吉斯集團最近發佈擴大合作共構 Adobe 體驗雲以支持個人化體驗的行銷，事實上 Adobe 已在 2013 年開始和微軟策略聯盟，逐步整合銷售和行銷數據，深度雲端、人工智慧和行銷自動化的合作。 各大行銷科技與媒體科技公司無不拋棄過去，互補加深產業優勢。每個消費者身上都貼了無數標籤，有數個跨平台 ID。 未來的商務模式，從行銷預算規畫、媒體投放、個人化內容體驗、再行銷、銷售、回購、行為追蹤，及客戶服務等都將整合透過一個ID 識別管理。品牌企業和相關產業正在如火如荼地競爭數據的質量和應用。 面對瞬息萬變的市場，數據的管理、整合和策略變成一個至關重要的企業課題。許多品牌客戶或零售通路也向我們表達他們迫切要解決的課題，如何轉變手中的數據，讓它對未來的績效業務更具有價值。 品牌客戶普遍認為企業首要任務是應用數據來個人化消費者體驗 在 2017 年安布思沛的客戶全球趨勢新機器法則調查 ( 如圖例一 ) 中發現，250 位全球品牌客戶普遍認為企業首要任務是「使用數據創建顧客個人化體驗」。然而對 2018 年最大的擔憂則是處理大量的數據和選擇應用的技術 ( 如圖例二 )。當被問及機器學習將如何影響未來的業務，有 55% 的受訪者表示機器學習可以處理更大量的數據以提供他們作出更好的決策，53% 認為機器學習將使他們可以提供不同規模的個人化內容，48% 則認為自動化行銷活動就能讓他們專注於策略發展。只有不到 2% 的客戶認為機器學習對他們的業務只會產生微小影響。 從調查中觀察到，品牌企業對機器學習產生了高度期待，尤其在高度個人化、高關聯度的消費者互動方面。半個世紀以來，工程師持續實驗機器學習方法，探索它轉換數據價值的可能性，相關的理論和預測非常引人注目。每當 Google 完成搜尋、AMAZON 推薦一個產品、Spotify 安排一首新歌，或者是辨識一則語音指令，人們實際上正在與演算法和人工智慧互動。透過這個「訓練」過程，消費者正在享用各種機器學習的好處並且習慣它。 在這些進展中，品牌客戶和消費者經常迷失在各種術語的炒作中。「人工智慧」一詞常常喚起人類對未來反烏托邦 1 的想法；而「機器學習」在理論上聽起來很有趣，但它到底是什麼呢？安布思沛的定義如下： 人工智慧 ( AI )：一套非常智慧且強大的程式，在沒有人力的介入下，以空前的準確性和速度分析及分類資訊。 機器學習使人工智慧成為一種突破性的創新技術。在市場行銷的應用包括深度學習、虛擬服務、聊天機器人或自然語言處理，如語音搜尋和生物特徵識別等。 機器學習 ( Machine Learning )：一種自訂的電腦程序，運用演算法來訓練程式，藉此分析數據資料與識別趨勢，進而提供愈來愈精準的相關結果。 機器學習讓行銷人可以快速對變化多端的消費者行為作出反應，這種速度和規模不是人力所能實現的，它提供了過去人類無法洞察的即時行為模式和趨勢，因此，能大規模的開發未知領域。 數據和機器學習能將消費者置於商務的核心 以下四個由機器驅動的市場行銷趨勢，讓我們充分相信數據和機器學習能將消費者置於商務的核心。 一、即時個人化對話 現今利用機器學習，即時對話已經可以規模化和分級化，在過去都是人力不及的。依據消費者留下數以萬計的資料節點，行銷人員可以更精確地操作廣告，並降低轉換成本。廣告的受眾可依據當時的自身需求收到個人化的優惠訊息，這些重複的活動讓機器學習變得更聰明。 案例 在義大利市佔居第三位的 WIND 電信公司，想透過義大利電通的數據湖 ( Data Lake ) 在其數據管理平台中找到更有效的顧客意圖，進而改善廣告觸擊率。他們與安布思沛合作建立一個專門的機器學習系統，它分析超過 1,200 萬名使用者 ID，並選擇了其中 40 萬名用戶，依據其行為即時調整廣告訊息。機器學習的優勢立即且明顯，WIND 因此能持續推動績效成長，以每週增加 50% 的新用戶成長，跳出率下降 17%。 二、提高效率和精確度 對品牌來說，在不降低品質的前提下管理大量個人化的對話非常具挑戰性，而使用機器學習能有效提升對話包含了仔細傾聽和明確回應。機器學習能有效地區隔消費者，更準確的歸因成效，並在績效行銷中應用大數據資料，為行銷帶來更多可能性。 案例 安布思沛在英國幫助歐洲之星 2 解決銷售的挑戰：該如何在與航空公司競爭的情況下提升售票率，並確保在客人使用搜尋引擎查詢目的地時，歐洲之星能出現在搜尋結果前頁。英國安布思沛發展一個名為 Core 的系統，能夠自動化媒體購買過程並降低其花費，來幫助歐洲之星提升成效。在短短五週內，Core 系統有效降低 CPC 12%， 提高轉化率 26%， 並使 CPA 減少 30%。 三、預測消費者行為 機器學習能減少許多傳統行銷上靠感覺行事、不夠精確的特質。行銷人能使用工具洞察消費者意圖，在消費者發現自己所需之前，便能即時遞送對應的廣告內容。我們針對許多 GA 360 3 企業用戶已進行資料串接，使用其包含的工具進行預測，明顯提升企業主的行銷成效。 四、改善客戶服務 客戶忠誠度和滿意度最重要因素之一，就是企業能否提供更優越的客戶體驗。在這個「永遠在線 ( always on )」的市場上，消費者期望企業提供有效率、順暢的解決方案，對企業來說是關鍵的決勝因素。機器學習可以自動執行重複性任務，提供被頻繁查詢的答覆，能快速標記需要被即時處理的客訴以改善客戶對品牌不好的體驗。 企業該如何對應人工智慧與機器學習的新浪潮？ 相較於 2000 年數位媒體的浪潮，人工智慧和機器學習之於企業將影響其企業本體，以下是我們建議企業採取的數據及機器法則： 1. 在合理的地方應用機器學習。在開始進行數據或機器學習專案前，需要優先回答數據要解決的企業挑戰是什麼。行銷人沒有必要因為有新技術，而變得焦慮和過度應用新技術。如果各種行銷活動能產生大量數據，就可以應用機器學習建立數據模型。根據設定的題目以機器學習來驗證，選擇可以回答假設的數據種類，與第三方數據媒合，設計演算規則和方法，進而找到最大可能的數據模型。 2. 觀察消費者的行為，發現解決問題的機會。品牌若只是把機器學習應用在企業內部資料上，那麼將錯失最大的機會：分析消費者行為，提供更好的客戶體驗。消費者和品牌間的每一個互動都是有價值的資訊，這就是機器學習的能量。將數據分為訓練集和測試集，以訓練集演算模型，以測試集檢驗模型的可信度。當可信度愈高，機器演算的結果就可以幫助品牌創造更具規模性，和消費者高關聯度的工具。 3. 將不同類別數據視為一個整體。演算法的成效取決於數據的品質，數據專家將透過數據統整確保機器學習的品質。如果數據的質量不夠好，即使再強大的演算模型也無法有效學習。 4. 盡早開始利用機器學習優化組織。機器學習的核心理論是不斷細化初始模型，因此學習階段愈長，獲得的回報就愈好。 5. 學習技術。檢視目前正在使用的工具。您可能已經支付一些其實沒有使用的機器學習功能。接著，對現況進行調查。對於大多數品牌和行銷人來說，先瞭解哪些是現在可用的，而不是去開發新的機器學習技術。 6. 不需要事事完美。行銷人應該從第一手資料開始，如網站分析、顧客輪廓 ( customer profile ) 和資料摘要 4 清單 ( product feeds )，不是以實現一些神秘的大數據理論為目標。 7. 明瞭機器學習的底線。機器學習不是每個行銷人的靈丹妙藥。精明的您需要瞭解自身的侷限和挑戰。 8. 時間和品質。輸入品質差的資訊將會導致錯誤的結論，將使決策方向有偏差。因為學習需要時間，所以請記住機器學習不能即時產出結果。 9. 機器不能取代人類。機器對於道德或隱私等關鍵的人性問題缺乏洞察。隨著維護消費者隱私和新法規 ( 如歐盟通用資料保護法規GDPR) 的壓力愈大，人類對數據應用的監督將成為企業核心策略。行銷人必須特別注意消費者資料是如何被收集，也需要與法律顧問和數據專家積極合作，以確保遵守法規和產出最佳的應用與實踐。 10. 控制廣告詐騙。機器學習並無法完全預防廣告詐騙，且正確評量廣告可視度。只有人類才能夠排除一些特殊情況，例如某些機器操作的結果和特殊異常的消費者行為。 11. 找對專家且用對的工具。2017 年在市場上有超過 5,000 種行銷科技工具，只有最熟悉品牌數據的合作夥伴可以提供適當的整合數據方案，以對應品牌績效轉型的需求。 企業領導人是否具有洞見，是革命的關鍵 無庸置疑地，第四次工業革命正在發生，物理、數位和生物領域之間的界線模糊。我們相信機器學習對市場行銷產生深遠的影響。若品牌企業不正視機器學習與人工智慧，我們預期這些企業將如 2000 年錯失數位浪潮的柯達公司一樣，將面對急遽的業務衰退，最終面臨產業消失。 身為數據行銷的先驅者，我們看到的是未來真的不遠，機器學習以前所未有的速度處理大量資訊，對行銷人員來說，沒有數據就等於沒有未來，原本是新奇的事物轉變成必要的存在。它從根本上改變了品牌與消費者的互動方式，從上到下對於所有消費者接觸點的理解、個人化內容，以及對隱私保護具備更大期望。品牌為了成功必須利用自家的資料來產出智能訊息，從而引領消費者新商務體驗。決戰未來，開始強化企業數據力吧！ < 1 > 反烏托邦: 表示假想美好的社會，但其實代表一種極端惡劣的社會最終形態 < 2 > 「歐洲之星」: 提供連接英國倫敦與法國巴黎、里爾與比利時布魯塞爾以及荷蘭阿姆斯特丹的高速鐵路服務 < 3 > GA 360 : Google Analytics 360 suite. 為 Google 推出企業級數位行銷整合工具。包含 Audience Center 360、Optimize 360、Data Studio 360、Tag Manager 360、Analytics 360、Attribution 360 < 4 > 資料摘要: 商品資料檔，可列出您想以廣告推廣的商品。建立資料摘要後，便可上傳商品的價格、供應情況及產品編號等詳細資料 ※本文由電通安吉斯集團授權載自決策智慧 0 閱讀時間 在現在，每間中小企業都可以成名，15分鐘內 以金寶湯流行藝術爆紅，已故的前衛藝術家安迪‧沃荷 (Andy Warhol)，曾說過一句經典語錄，竟然可以恰好套用在現代的中小企業推廣上。 “在未來，每個人都能成名 15 分鐘” 我會把這句話修改成： “在現在，每間中小企業都可以成名，15 分鐘內” 有別於一般中小企業的廣告文章，我數位 ironman 不會再廢話說 Digital 有多厲害，而是想跟你說，可以有多快，讓你變厲害。 比方說，大家可能都有聽過 Facebook 廣告，但你可以想像它多有效率嗎？ 你只需要一張圖，一段文字，甚至不用臉書粉絲專頁，從沒有廣告系統到設定廣告成功，把廣告投放出去，最快最快可能 10 分鐘就搞定了。以 Facebook 廣告的觸及率來說，可能只需要 5 分鐘， 你就能觸及到成千上萬的人， 以一般產業來說，觸及 1000 人，可能區區 300 塊台幣就能搞定！ 大家能想像，和以前只能靠電視成名的年代相比，現在各位中小企業的老闆，只要自己的產品或服務夠好，15 分鐘，就可以讓你名滿天下。編輯曾經營高端皮鞋代理生意，由於貨品來源的價格便宜，品牌又有叫座力，下廣告不用一天，就有多達 100 人私訊說要購買！ 當然，成名不代表賺錢，在選擇讓更多人認識你的同時，也要更仔細篩選好目標客群。 你的產品/服務，當然不可能適合全世界。就以我的皮鞋事業為例：我要主打男生、25 – 45 歲，但這些條件都太基本了，人數可能已經超過一二百萬；如果要鎖定更精準的客群，以 Facebook 為例，我們不用自己「想」所有的分眾，Facebook 的內建分眾系統，只要輸入一個高端皮鞋品牌 " Carmina "，Facebook 就會有一系列建議如 " crockett and jones "，甚至我可以把興趣交集，迅速找到同時符合以下條件的男生： + 2個高端皮鞋品牌 + 喜歡看GQ (男生潮流雜誌) + 喜歡看 Vogue FB Page + 天龍國住的人 + 喜歡訂造西裝相關的FB Page + 台灣手工製好鞋網站愛好者 這樣的目標客戶數目，就從幾百萬大幅縮減到 10 幾萬，全部都是你最熱切想找到的人喔！ 當然，單 Facebook 就有更多更精深的操作手法，例如可以讓你排除你的 fans 去下廣告，讓你一分一毫的廣告預算都是用來找新客；也可以找到那些看過你網站但沒有下單的人，再次用更吸引的廣告投放給他們，解決下單購物轉換時的最痛點：客人當下有興趣但沒時間買，大幅增加完成最後一哩路的機會。 這年代，不止是速度，連廣告的精準度和成效，中小企業也可以媲美國際大品牌。只要做好分眾，精雕我們顧客最想聽到的，把 1000 人 10000 人好好打造服務和體驗，好好照顧著，那就是大品牌不能為之的事，也是中小企業能戰勝大品牌的關鍵。難怪有國際大品牌慨嘆，現在最大的威脅，不是另一國際大品牌競品，而是千萬個和客戶好得不得了的小品牌。 你準備好用 15 分鐘，讓自己名成利就了嗎？ 中小企業如何在數位時代成功轉型，創造價值？iProspect 安布思沛將攜手與 Google、Facebook、udn買東西舉辦專屬中小企業的年度論壇 - 「#小企業大經濟」。讓專家帶您一窺數位經濟趨勢，成功翻轉，讓企業由小變大，甚至進軍全球，iProspect 邀您共襄盛舉！ 座位有限，報名截止日期至額滿為止。有興趣參加的中小企業夥伴，歡迎上活動網站註冊。 日期：2018 年 6 月 28 日 (四) 時間：13:30 - 17:00 (12:30 開始報到) 地點：台北三創生活園區 12 樓 SYNTREND SHOW (台北市中正區市民大道三段二號) 詳細活動資訊及報名：https://www.accupass.com/go/2018SMBDAY 0 閱讀時間 isobar x iProspect 聯手打造顧客體驗博覽會，現場感受結合數據、科技、創意的新銷售體驗魅力 隨著消費者花費在數位媒體與社群平台的時間越來越零散，對企業品牌主與行銷人員來說，想要發揮數位廣告行銷的最大效益，必須要透過消費者的數位足跡，根據消費者的興趣分類及購物行為，投放精準的數位廣告。為了讓更多品牌主及行銷人員體驗數據驅動創意帶來的絕佳成效，iProspect 和 isobar 於 10 月 17 日聯手打造 2018 顧客體驗博覽會，連同電通安吉斯集團一次展出超過 10 種體驗行銷工具，邀請數百位客戶嘉賓於品牌辦公室一同體驗數據驅動，挖掘更多未知的商業寶藏！ 活動當天我們安排了專業嚮導，帶領客戶一窺新辦公室的樣貌，並透過各個場次短短 10 分鐘的互動解說，讓賓客進一步了解多元的數位行銷思維。 1. Intelligent Media Solutions 整合消費者旅程的媒體進化方案 在創造媒體優化效益極大化的同時，行銷人員要如何掌握瞬間變化的消費者旅程？客戶是否能成為真實數據整合與應用的大贏家？在這 10 分鐘內，透過整合多元接觸點的數據應用，建立屬於企業自身的媒體生態系統，在不可預期的世界創造雙贏！ 2. Connected to Discover 360度全方位線上線下整合 擁有一個整合線上行為以及 CRM 數據的資料庫是目前 O2O 行銷關鍵的必要基礎建設，這場介紹帶賓客快速了解 GA360 和 GMP 將帶來的主場優勢，作為全世界最主流的行銷溝通追蹤工具，Google Analytics (GA) 不僅簡單易操作、功能強大，更能無痛升級 GA360，取得免費版 GA 拿不到的線上行為 Raw Data，搭配 Google Marketing Platform，提供消費者客製化的體驗。 3. Discover Unknown 消費者行為預測，商機在哪裡 機器學習幫助我們將注意力從行銷的執行細節，轉移到行銷策略的發展，我們現在正處於從「理解」轉移成「預測」行為模式的道路，iProspect 和賓客分享如何應用客戶的網站行為數據與 CRM 資料，挖掘出高潛力消費者，幫助品牌產生數據預測新價值。 4. Commerce Solutions 縮短消費者和您的商務距離 消費者意圖已經非常支離破碎，也正是因此消費者行為的改變更加難以掌控。例如，搜尋產品的行為正從搜尋引擎上轉移到電商平台，每個平台和體驗重複性越來越高，這將導致越來越變異的消費者行為。透過這場解析，讓賓客了解每個品牌都需要一種適合其產業和對應消費行為的商務策略和執行，縮短消費者和你的商務距離！ 5. SEO and Future 人工智能搜尋革命 搜尋正在改變 ! 說話是最自然、最快速的溝通方式，這意味語音搜尋將成為行銷主流。但假使你被搜尋的內容長度不夠、不口語或下載速度慢，就沒有人可以透過搜尋找到你。正如我們所知，內容為王，你需要思考內容優化，才能進一步提升搜尋結果排名。我們透過實際案例，來了解亞馬遜和其他品牌如何應用語音搜尋技術，滿足消費者語音搜尋需求。 在整場博覽會中，iProspect 精心佈置辦公室的每個角落，其中品牌樂高牆更是受到客戶的讚嘆，還有貴賓在現場直接發揮創意，動手拼貼組合！此外，現場透過 Google Voice Bot 算命大師，可以預測如何才能遇見你的真命天子/女？還能透過語音指令，控制電燈開關及變換顏色。除了趣味的互動體驗外，現場更備有精緻茶點及音樂伴奏，讓賓客在體驗之餘也能放鬆享受現場的氛圍。 這次博覽會有許多創舉，不僅是首次雙品牌聯合舉辦活動，讓賓客能一次滿足，體驗兩種不同的數位行銷經驗，也是 iProspect 首度運用整間辦公室當作導覽場地的新體驗，受到參與的賓客高滿意度的熱烈迴響！透過實際體驗的互動方式，協助廣告主運用數據驅動創意，打造專屬每一位消費者的體驗服務。 0 閱讀時間
找來機器學習大神，就能創新轉型？沒有數據，一切免談 行銷科技公司正在翻轉媒體行銷，跨界合作已是常態。Adobe 與電通安吉斯集團最近發佈擴大合作共構 Adobe 體驗雲以支持個人化體驗的行銷，事實上 Adobe 已在 2013 年開始和微軟策略聯盟，逐步整合銷售和行銷數據，深度雲端、人工智慧和行銷自動化的合作。 各大行銷科技與媒體科技公司無不拋棄過去，互補加深產業優勢。每個消費者身上都貼了無數標籤，有數個跨平台 ID。 未來的商務模式，從行銷預算規畫、媒體投放、個人化內容體驗、再行銷、銷售、回購、行為追蹤，及客戶服務等都將整合透過一個ID 識別管理。品牌企業和相關產業正在如火如荼地競爭數據的質量和應用。 面對瞬息萬變的市場，數據的管理、整合和策略變成一個至關重要的企業課題。許多品牌客戶或零售通路也向我們表達他們迫切要解決的課題，如何轉變手中的數據，讓它對未來的績效業務更具有價值。 品牌客戶普遍認為企業首要任務是應用數據來個人化消費者體驗 在 2017 年安布思沛的客戶全球趨勢新機器法則調查 ( 如圖例一 ) 中發現，250 位全球品牌客戶普遍認為企業首要任務是「使用數據創建顧客個人化體驗」。然而對 2018 年最大的擔憂則是處理大量的數據和選擇應用的技術 ( 如圖例二 )。當被問及機器學習將如何影響未來的業務，有 55% 的受訪者表示機器學習可以處理更大量的數據以提供他們作出更好的決策，53% 認為機器學習將使他們可以提供不同規模的個人化內容，48% 則認為自動化行銷活動就能讓他們專注於策略發展。只有不到 2% 的客戶認為機器學習對他們的業務只會產生微小影響。 從調查中觀察到，品牌企業對機器學習產生了高度期待，尤其在高度個人化、高關聯度的消費者互動方面。半個世紀以來，工程師持續實驗機器學習方法，探索它轉換數據價值的可能性，相關的理論和預測非常引人注目。每當 Google 完成搜尋、AMAZON 推薦一個產品、Spotify 安排一首新歌，或者是辨識一則語音指令，人們實際上正在與演算法和人工智慧互動。透過這個「訓練」過程，消費者正在享用各種機器學習的好處並且習慣它。 在這些進展中，品牌客戶和消費者經常迷失在各種術語的炒作中。「人工智慧」一詞常常喚起人類對未來反烏托邦 1 的想法；而「機器學習」在理論上聽起來很有趣，但它到底是什麼呢？安布思沛的定義如下： 人工智慧 ( AI )：一套非常智慧且強大的程式，在沒有人力的介入下，以空前的準確性和速度分析及分類資訊。 機器學習使人工智慧成為一種突破性的創新技術。在市場行銷的應用包括深度學習、虛擬服務、聊天機器人或自然語言處理，如語音搜尋和生物特徵識別等。 機器學習 ( Machine Learning )：一種自訂的電腦程序，運用演算法來訓練程式，藉此分析數據資料與識別趨勢，進而提供愈來愈精準的相關結果。 機器學習讓行銷人可以快速對變化多端的消費者行為作出反應，這種速度和規模不是人力所能實現的，它提供了過去人類無法洞察的即時行為模式和趨勢，因此，能大規模的開發未知領域。 數據和機器學習能將消費者置於商務的核心 以下四個由機器驅動的市場行銷趨勢，讓我們充分相信數據和機器學習能將消費者置於商務的核心。 一、即時個人化對話 現今利用機器學習，即時對話已經可以規模化和分級化，在過去都是人力不及的。依據消費者留下數以萬計的資料節點，行銷人員可以更精確地操作廣告，並降低轉換成本。廣告的受眾可依據當時的自身需求收到個人化的優惠訊息，這些重複的活動讓機器學習變得更聰明。 案例 在義大利市佔居第三位的 WIND 電信公司，想透過義大利電通的數據湖 ( Data Lake ) 在其數據管理平台中找到更有效的顧客意圖，進而改善廣告觸擊率。他們與安布思沛合作建立一個專門的機器學習系統，它分析超過 1,200 萬名使用者 ID，並選擇了其中 40 萬名用戶，依據其行為即時調整廣告訊息。機器學習的優勢立即且明顯，WIND 因此能持續推動績效成長，以每週增加 50% 的新用戶成長，跳出率下降 17%。 二、提高效率和精確度 對品牌來說，在不降低品質的前提下管理大量個人化的對話非常具挑戰性，而使用機器學習能有效提升對話包含了仔細傾聽和明確回應。機器學習能有效地區隔消費者，更準確的歸因成效，並在績效行銷中應用大數據資料，為行銷帶來更多可能性。 案例 安布思沛在英國幫助歐洲之星 2 解決銷售的挑戰：該如何在與航空公司競爭的情況下提升售票率，並確保在客人使用搜尋引擎查詢目的地時，歐洲之星能出現在搜尋結果前頁。英國安布思沛發展一個名為 Core 的系統，能夠自動化媒體購買過程並降低其花費，來幫助歐洲之星提升成效。在短短五週內，Core 系統有效降低 CPC 12%， 提高轉化率 26%， 並使 CPA 減少 30%。 三、預測消費者行為 機器學習能減少許多傳統行銷上靠感覺行事、不夠精確的特質。行銷人能使用工具洞察消費者意圖，在消費者發現自己所需之前，便能即時遞送對應的廣告內容。我們針對許多 GA 360 3 企業用戶已進行資料串接，使用其包含的工具進行預測，明顯提升企業主的行銷成效。 四、改善客戶服務 客戶忠誠度和滿意度最重要因素之一，就是企業能否提供更優越的客戶體驗。在這個「永遠在線 ( always on )」的市場上，消費者期望企業提供有效率、順暢的解決方案，對企業來說是關鍵的決勝因素。機器學習可以自動執行重複性任務，提供被頻繁查詢的答覆，能快速標記需要被即時處理的客訴以改善客戶對品牌不好的體驗。 企業該如何對應人工智慧與機器學習的新浪潮？ 相較於 2000 年數位媒體的浪潮，人工智慧和機器學習之於企業將影響其企業本體，以下是我們建議企業採取的數據及機器法則： 1. 在合理的地方應用機器學習。在開始進行數據或機器學習專案前，需要優先回答數據要解決的企業挑戰是什麼。行銷人沒有必要因為有新技術，而變得焦慮和過度應用新技術。如果各種行銷活動能產生大量數據，就可以應用機器學習建立數據模型。根據設定的題目以機器學習來驗證，選擇可以回答假設的數據種類，與第三方數據媒合，設計演算規則和方法，進而找到最大可能的數據模型。 2. 觀察消費者的行為，發現解決問題的機會。品牌若只是把機器學習應用在企業內部資料上，那麼將錯失最大的機會：分析消費者行為，提供更好的客戶體驗。消費者和品牌間的每一個互動都是有價值的資訊，這就是機器學習的能量。將數據分為訓練集和測試集，以訓練集演算模型，以測試集檢驗模型的可信度。當可信度愈高，機器演算的結果就可以幫助品牌創造更具規模性，和消費者高關聯度的工具。 3. 將不同類別數據視為一個整體。演算法的成效取決於數據的品質，數據專家將透過數據統整確保機器學習的品質。如果數據的質量不夠好，即使再強大的演算模型也無法有效學習。 4. 盡早開始利用機器學習優化組織。機器學習的核心理論是不斷細化初始模型，因此學習階段愈長，獲得的回報就愈好。 5. 學習技術。檢視目前正在使用的工具。您可能已經支付一些其實沒有使用的機器學習功能。接著，對現況進行調查。對於大多數品牌和行銷人來說，先瞭解哪些是現在可用的，而不是去開發新的機器學習技術。 6. 不需要事事完美。行銷人應該從第一手資料開始，如網站分析、顧客輪廓 ( customer profile ) 和資料摘要 4 清單 ( product feeds )，不是以實現一些神秘的大數據理論為目標。 7. 明瞭機器學習的底線。機器學習不是每個行銷人的靈丹妙藥。精明的您需要瞭解自身的侷限和挑戰。 8. 時間和品質。輸入品質差的資訊將會導致錯誤的結論，將使決策方向有偏差。因為學習需要時間，所以請記住機器學習不能即時產出結果。 9. 機器不能取代人類。機器對於道德或隱私等關鍵的人性問題缺乏洞察。隨著維護消費者隱私和新法規 ( 如歐盟通用資料保護法規GDPR) 的壓力愈大，人類對數據應用的監督將成為企業核心策略。行銷人必須特別注意消費者資料是如何被收集，也需要與法律顧問和數據專家積極合作，以確保遵守法規和產出最佳的應用與實踐。 10. 控制廣告詐騙。機器學習並無法完全預防廣告詐騙，且正確評量廣告可視度。只有人類才能夠排除一些特殊情況，例如某些機器操作的結果和特殊異常的消費者行為。 11. 找對專家且用對的工具。2017 年在市場上有超過 5,000 種行銷科技工具，只有最熟悉品牌數據的合作夥伴可以提供適當的整合數據方案，以對應品牌績效轉型的需求。 企業領導人是否具有洞見，是革命的關鍵 無庸置疑地，第四次工業革命正在發生，物理、數位和生物領域之間的界線模糊。我們相信機器學習對市場行銷產生深遠的影響。若品牌企業不正視機器學習與人工智慧，我們預期這些企業將如 2000 年錯失數位浪潮的柯達公司一樣，將面對急遽的業務衰退，最終面臨產業消失。 身為數據行銷的先驅者，我們看到的是未來真的不遠，機器學習以前所未有的速度處理大量資訊，對行銷人員來說，沒有數據就等於沒有未來，原本是新奇的事物轉變成必要的存在。它從根本上改變了品牌與消費者的互動方式，從上到下對於所有消費者接觸點的理解、個人化內容，以及對隱私保護具備更大期望。品牌為了成功必須利用自家的資料來產出智能訊息，從而引領消費者新商務體驗。決戰未來，開始強化企業數據力吧！ < 1 > 反烏托邦: 表示假想美好的社會，但其實代表一種極端惡劣的社會最終形態 < 2 > 「歐洲之星」: 提供連接英國倫敦與法國巴黎、里爾與比利時布魯塞爾以及荷蘭阿姆斯特丹的高速鐵路服務 < 3 > GA 360 : Google Analytics 360 suite. 為 Google 推出企業級數位行銷整合工具。包含 Audience Center 360、Optimize 360、Data Studio 360、Tag Manager 360、Analytics 360、Attribution 360 < 4 > 資料摘要: 商品資料檔，可列出您想以廣告推廣的商品。建立資料摘要後，便可上傳商品的價格、供應情況及產品編號等詳細資料 ※本文由電通安吉斯集團授權載自決策智慧 0 閱讀時間
在現在，每間中小企業都可以成名，15分鐘內 以金寶湯流行藝術爆紅，已故的前衛藝術家安迪‧沃荷 (Andy Warhol)，曾說過一句經典語錄，竟然可以恰好套用在現代的中小企業推廣上。 “在未來，每個人都能成名 15 分鐘” 我會把這句話修改成： “在現在，每間中小企業都可以成名，15 分鐘內” 有別於一般中小企業的廣告文章，我數位 ironman 不會再廢話說 Digital 有多厲害，而是想跟你說，可以有多快，讓你變厲害。 比方說，大家可能都有聽過 Facebook 廣告，但你可以想像它多有效率嗎？ 你只需要一張圖，一段文字，甚至不用臉書粉絲專頁，從沒有廣告系統到設定廣告成功，把廣告投放出去，最快最快可能 10 分鐘就搞定了。以 Facebook 廣告的觸及率來說，可能只需要 5 分鐘， 你就能觸及到成千上萬的人， 以一般產業來說，觸及 1000 人，可能區區 300 塊台幣就能搞定！ 大家能想像，和以前只能靠電視成名的年代相比，現在各位中小企業的老闆，只要自己的產品或服務夠好，15 分鐘，就可以讓你名滿天下。編輯曾經營高端皮鞋代理生意，由於貨品來源的價格便宜，品牌又有叫座力，下廣告不用一天，就有多達 100 人私訊說要購買！ 當然，成名不代表賺錢，在選擇讓更多人認識你的同時，也要更仔細篩選好目標客群。 你的產品/服務，當然不可能適合全世界。就以我的皮鞋事業為例：我要主打男生、25 – 45 歲，但這些條件都太基本了，人數可能已經超過一二百萬；如果要鎖定更精準的客群，以 Facebook 為例，我們不用自己「想」所有的分眾，Facebook 的內建分眾系統，只要輸入一個高端皮鞋品牌 " Carmina "，Facebook 就會有一系列建議如 " crockett and jones "，甚至我可以把興趣交集，迅速找到同時符合以下條件的男生： + 2個高端皮鞋品牌 + 喜歡看GQ (男生潮流雜誌) + 喜歡看 Vogue FB Page + 天龍國住的人 + 喜歡訂造西裝相關的FB Page + 台灣手工製好鞋網站愛好者 這樣的目標客戶數目，就從幾百萬大幅縮減到 10 幾萬，全部都是你最熱切想找到的人喔！ 當然，單 Facebook 就有更多更精深的操作手法，例如可以讓你排除你的 fans 去下廣告，讓你一分一毫的廣告預算都是用來找新客；也可以找到那些看過你網站但沒有下單的人，再次用更吸引的廣告投放給他們，解決下單購物轉換時的最痛點：客人當下有興趣但沒時間買，大幅增加完成最後一哩路的機會。 這年代，不止是速度，連廣告的精準度和成效，中小企業也可以媲美國際大品牌。只要做好分眾，精雕我們顧客最想聽到的，把 1000 人 10000 人好好打造服務和體驗，好好照顧著，那就是大品牌不能為之的事，也是中小企業能戰勝大品牌的關鍵。難怪有國際大品牌慨嘆，現在最大的威脅，不是另一國際大品牌競品，而是千萬個和客戶好得不得了的小品牌。 你準備好用 15 分鐘，讓自己名成利就了嗎？ 中小企業如何在數位時代成功轉型，創造價值？iProspect 安布思沛將攜手與 Google、Facebook、udn買東西舉辦專屬中小企業的年度論壇 - 「#小企業大經濟」。讓專家帶您一窺數位經濟趨勢，成功翻轉，讓企業由小變大，甚至進軍全球，iProspect 邀您共襄盛舉！ 座位有限，報名截止日期至額滿為止。有興趣參加的中小企業夥伴，歡迎上活動網站註冊。 日期：2018 年 6 月 28 日 (四) 時間：13:30 - 17:00 (12:30 開始報到) 地點：台北三創生活園區 12 樓 SYNTREND SHOW (台北市中正區市民大道三段二號) 詳細活動資訊及報名：https://www.accupass.com/go/2018SMBDAY 0 閱讀時間
isobar x iProspect 聯手打造顧客體驗博覽會，現場感受結合數據、科技、創意的新銷售體驗魅力 隨著消費者花費在數位媒體與社群平台的時間越來越零散，對企業品牌主與行銷人員來說，想要發揮數位廣告行銷的最大效益，必須要透過消費者的數位足跡，根據消費者的興趣分類及購物行為，投放精準的數位廣告。為了讓更多品牌主及行銷人員體驗數據驅動創意帶來的絕佳成效，iProspect 和 isobar 於 10 月 17 日聯手打造 2018 顧客體驗博覽會，連同電通安吉斯集團一次展出超過 10 種體驗行銷工具，邀請數百位客戶嘉賓於品牌辦公室一同體驗數據驅動，挖掘更多未知的商業寶藏！ 活動當天我們安排了專業嚮導，帶領客戶一窺新辦公室的樣貌，並透過各個場次短短 10 分鐘的互動解說，讓賓客進一步了解多元的數位行銷思維。 1. Intelligent Media Solutions 整合消費者旅程的媒體進化方案 在創造媒體優化效益極大化的同時，行銷人員要如何掌握瞬間變化的消費者旅程？客戶是否能成為真實數據整合與應用的大贏家？在這 10 分鐘內，透過整合多元接觸點的數據應用，建立屬於企業自身的媒體生態系統，在不可預期的世界創造雙贏！ 2. Connected to Discover 360度全方位線上線下整合 擁有一個整合線上行為以及 CRM 數據的資料庫是目前 O2O 行銷關鍵的必要基礎建設，這場介紹帶賓客快速了解 GA360 和 GMP 將帶來的主場優勢，作為全世界最主流的行銷溝通追蹤工具，Google Analytics (GA) 不僅簡單易操作、功能強大，更能無痛升級 GA360，取得免費版 GA 拿不到的線上行為 Raw Data，搭配 Google Marketing Platform，提供消費者客製化的體驗。 3. Discover Unknown 消費者行為預測，商機在哪裡 機器學習幫助我們將注意力從行銷的執行細節，轉移到行銷策略的發展，我們現在正處於從「理解」轉移成「預測」行為模式的道路，iProspect 和賓客分享如何應用客戶的網站行為數據與 CRM 資料，挖掘出高潛力消費者，幫助品牌產生數據預測新價值。 4. Commerce Solutions 縮短消費者和您的商務距離 消費者意圖已經非常支離破碎，也正是因此消費者行為的改變更加難以掌控。例如，搜尋產品的行為正從搜尋引擎上轉移到電商平台，每個平台和體驗重複性越來越高，這將導致越來越變異的消費者行為。透過這場解析，讓賓客了解每個品牌都需要一種適合其產業和對應消費行為的商務策略和執行，縮短消費者和你的商務距離！ 5. SEO and Future 人工智能搜尋革命 搜尋正在改變 ! 說話是最自然、最快速的溝通方式，這意味語音搜尋將成為行銷主流。但假使你被搜尋的內容長度不夠、不口語或下載速度慢，就沒有人可以透過搜尋找到你。正如我們所知，內容為王，你需要思考內容優化，才能進一步提升搜尋結果排名。我們透過實際案例，來了解亞馬遜和其他品牌如何應用語音搜尋技術，滿足消費者語音搜尋需求。 在整場博覽會中，iProspect 精心佈置辦公室的每個角落，其中品牌樂高牆更是受到客戶的讚嘆，還有貴賓在現場直接發揮創意，動手拼貼組合！此外，現場透過 Google Voice Bot 算命大師，可以預測如何才能遇見你的真命天子/女？還能透過語音指令，控制電燈開關及變換顏色。除了趣味的互動體驗外，現場更備有精緻茶點及音樂伴奏，讓賓客在體驗之餘也能放鬆享受現場的氛圍。 這次博覽會有許多創舉，不僅是首次雙品牌聯合舉辦活動，讓賓客能一次滿足，體驗兩種不同的數位行銷經驗，也是 iProspect 首度運用整間辦公室當作導覽場地的新體驗，受到參與的賓客高滿意度的熱烈迴響！透過實際體驗的互動方式，協助廣告主運用數據驅動創意，打造專屬每一位消費者的體驗服務。 0 閱讀時間
