為什麼行銷團隊需要重新思考AI工具

近兩年AI工具百花齊放，我周遭許多企業或行銷人都紛紛嘗試使用甚至導入到企業內部，但也常出現「導入之後好像沒比較省時間」的狀況發生。

我的觀察與心得是在於當初在選擇導入或使用AI工具時，沒有回到直擊真正的需求(或行銷場景)。
與其被各種琳瑯滿目的功能所吸引，不妨先問問自己：

「這工具能幫我提升效率嗎？能整合跨渠道的數據資料嗎？我自己跟團隊能善加使用嗎？」

以下整理一張圖表，協助大家快速過濾不必要的雷點～

三步驟幫助行銷人選出「真的有用」的AI工具

1.解決流程痛點：能否真正省下時間與人力？

行銷日常工作中會有許多重複且瑣碎的流程，例如：
1. 每週整理廣告或官網數據
2. 輸出視覺化報表或週報
2. 安排每週社群貼文排程
3. 線上客服Q&A回覆
4. CRM篩選潛在TA名單

我自己是認為，這些工作要是能交給AI來協助半自動化or全自動化的完成，才是導入AI的最大價值（省時間XD）。

像之前寫週報時，常常需要花上半天甚至一天時間整理Meta Ads與Google Ads廣告成效報告及優化策略建議，如果可以找到合適的AI工具，應可大幅縮短工時，讓大家把時間留給策略與創意思考。

AI工具選擇建議：

在評估工具前先盤點最好先盤點一下項目，目前最讓團隊痛苦或耗時的流程是什麼？（工具無法有效解決，就算功能再酷炫也只是錦上添花～）

2.資料整合能力：能否打通跨渠道的數據源？

行銷會使用到數據通常會分散在各種平台，比如GA4、CRM、Paid media、Social media、電商系統…等，如果 AI工具無法把這些資料整合起來，分析很可能就會不完整，導致決策也可能失準。

AI工具選擇建議：

記得先確認工具是否提供API串接或整合台灣常用的行銷工具（如 GA、CRM、CDP），免的買回來只能獨立運作，變成一作數據孤島，還可能導致沒人想要使用。

3.行銷人能否獨立使用？非IT背景也能上手嗎？

AI工具的價值之一，就是讓行銷人可以「自己搞定工作，不用事事依賴IT幫忙。」，我覺得這點是我在用過許多工具後，最大的心得之一，假如仍需工程師很多客製、維護甚至日常協助，反而違背「提高效率」的初衷，光是等IT過來協助就等到天荒地老。

之前也有聽過某電商團隊曾導入某CRM+自動化行銷工具，結果每次想調整流程都要請工程師支援調整code或事件
，光開ticket跟前期溝通就要花1-2週，最後團隊乾脆放棄使用這套工具。但最近這一兩No-Code 工具埋流行的，許多工具行銷人能透過拖拉式或輸入文字就完成自動化設定。

AI工具選擇建議：

1. 優先考慮介面直觀、提供範本或教學的工具。
2. 試用時觀察：假如有一位新人加入，幾天內能上手？
3. 工具若需要高度IT支援，可能不是最佳選擇。

三大常見迷思：導入前先釐清，避免白花錢

迷思(1)：功能越炫越好

很多人會被「AI圖片or影片自動生成」等酷炫功能吸引，結果發現實務上用不到。

• 提醒：先釐清團隊當前的痛點和目標，確定工具能解決實際發生的問題，再談進階功能。

迷思(2)：忽略系統整合的重要性

如果 AI 工具無法與既有系統串接，最終只會增加工作量。

• 提醒：確認是否能串接 CRM、GA、CDP 等主要平台，或至少提供 API。

迷思(3)：反正IT團隊可以幫忙處理

一旦工具需要高度IT團隊介入，就可能失去效率。

• 提醒：導入前確認行銷人是否能自行設定、調整，避免每次修改都要排隊等技術支援。

沒有最好的工具只有相對適合的工具

AI不是萬能解方，也不是越潮越好。最重要的，是能否解決團隊現在的工作痛點，且讓行銷人自己就能上手。
當我們學會以「實務需求」為出發點，再搭配「流程痛點」、「資料整合」、「易用性」三大指標檢視，就能挑選出真正能省時、省力、又能創造價值的AI工具～
要記得，我們期待的是提升行銷效率or效益，而不是增加另一個負擔。

撰文/陳建夆