為什麼一定要懂 AI 行銷？

身為數位行銷人同時也是一位講師＆顧問，經常聽到企業會問：「我們該怎麼使用AI在行銷上？真的會有幫助嗎？」其實這題對我來說應該要轉換為：AI的價值在於「讓行銷更聰明、更有效率」。

在預算有限的情況下，我認為AI如果只是用來炫技就太可惜了，很多工具都變得很像玩具一樣，沒有好好思考其商務與變現的價值，其實AI行銷應用的好，可以幫助我們用更少的資源提升行銷效率與效益。

我整理了一張表，主要是關於「行銷團隊導入AI時可思考的策略」，分享AI在行銷上的實戰應用與經驗作法。

預測分析：比顧客更早知道他們要什麼

個人化推薦

假設我們正在經營一間網路書店，顧客最近買了一本「行銷企劃入門」，此時讓AI分析他的購買紀錄、瀏覽路徑和相似用戶行為，後續可在加價購自動推薦「文案寫作技巧」或「Google Ads 操作指南」這類書籍。當然，也可以採用「延遲推薦」的功能，在預測顧客買完「行銷企劃入門」這本書後，下個月推薦給他「文案寫作技巧」或「Google Ads 操作指南」書籍回購。

現在有了AI跟Big data的協助，不用跟以前一樣只能靠銷售經驗猜測，現在AI可以把每位顧客的喜好分析得更細，像是Netflix推薦影集、Spotify推薦音樂，也都是類似的邏輯。

精準廣告受眾

我們一般在投放meta Ads跟Google Ads，雖然會使用自訂受眾與類似受眾，但有時候成效不好時也只能猜測下一步的優化方針，但我認為未來有AI的協助後應該會有轉改善。

比如我們近期正在銷售英文線上課程，在AdTech(EX:meta Ads、Google Ads、Dcard Ads...等Paid media）AI可以透過歷史數據預測哪些受眾「可能正準備轉職外商、出國遊學、想考英文認證」，幫助你只對高潛力族群自動投放廣告。同時AI也能建議我們「該在哪個渠道出擊」或「自動測試不同廣告文案」，快速挑出高CTR或高CVR的版本。

會員經營：讓一次性顧客變成回頭客

找出最容易二購的會員

做過電商的人都知道，首購後不回來買第二次的會員很多，假設我們是做美妝電商，AI可能會分析出第一次買保養品且有使用折價券的顧客，然後在14天內再給一次小額折扣最容易回購。
假設上述的條件成立，我們就能設計一個自動化流程：
首購後14天發送 EDM 或 LINE OA 給這群顧客，然後附上「限時100元優惠券」或「限時滿額9折券」，提升二購轉換率。

用AI縮短回購週期

假設我們經營的是有固定回購週期的保健食品，就可以讓AI分析顧客購買紀錄，找出規律：
比如發現大部分會員都80~90天回購一次，但仍有少部分的會員其實60天就會吃完了，這時我們可以在第55天左右針對這一小群會員做推播提醒：「保健計劃快到補貨時間囉，點這裡再享9折」之類的促購優惠。

預測流失會員

在會員經營時，一定遇過會員原本很活躍，後來就慢慢冷卻，現在AI可以幫忙算出「流失風險分數」，例如：

• 最近半年、一年、三年都沒消費
• 已經不跟品牌互動（比如不開APP、EDM、LINE)

當AI偵測到會員快要流失時，就可設定自動發送「我們想你了」的提醒字眼或提供「老會員回娘家」專屬優惠。

價格敏感度：讓優惠用在刀口上

精準發券，不再亂打折

做行銷很愛發折價券，撇除發了沒人用之外，其實折價券是很可怕的費用，很多品牌會亂發折價券，結果導致本來就會買的人拿了折扣，等於白白少賺錢(多花折價券費用)。

其實也可以嘗試讓AI分析「哪一群會員收到折價券，轉換率會提升，哪一群會員即使沒提供折扣也會下單」，幫助企業把優惠集中在真正需要發放的客群上。

比如：

• A會員平常看完商品就下單 → 可能不用給他折扣
• B會員只在特價時才出手 → 可能需要被刺激的人

計算折扣的甜蜜點

假設某群會員平均客單價1000元，AI分析後建議我們可以設定「滿1200折100」就能推高客單價；另一群只花 300~500元的會員，則可能需要「滿500折50」才會提升轉換率。

這種精準行銷策略，不只保護企業的獲利，也可避免為了衝業績過度讓利，也可避免會員認為我們太愛發折價券，導致不發折價券就不來消費。

AI行銷不再是選修課，而是必修課

無論你是電商老、零售，AI行銷都已經不是「單純想玩玩看」的選項，而是必須投入的核心策略。從預測分析到會員經營，再到價格敏感度，AI不僅幫忙省時間、省預算，更重要的是能把行銷決策從「憑感覺」變成「靠數據」。

如果還沒開始嘗試，建議可以先從簡單的地方開始做起：
1.用 GA4 + AI工具，分析與洞察數據
2.嘗試簡單的會員分群與產品推薦
3.或先從折價券精準發送開始

先讓AI幫你解決一個具體的行銷痛點，再慢慢擴展應用，相信很快就能感受到AI為行銷帶來的效益。行銷不該只是感覺，應該是以數據為導向，AI就是讓這件事更容易落地的最佳幫手。

撰文/陳建夆