根據 Grand View Research 報告顯示,到2030 年,全球行銷人工智慧(AI) 市場預計將達到822.3 億美元,預計2025年至2030年的CAGR 將達 25.0%。AI 和大型語言模型(LLMs)已成為品牌與消費者互動的關鍵技術。然而,許多企業仍面臨 AI 幻覺、數據隱私與模型偏差等問題,如何確保 AI 既能提升效率,又不失控,成為行銷人員的重要課題。
AI 在行銷領域的應用雖然帶來了前所未有的效率與創新,但同時也伴隨著挑戰。AI 生成的錯誤資訊(幻覺),可能導致行銷內容失真,甚至誤導消費者;考量數據隱私問題,企業在運用 AI 進行數據分析時,必須謹慎遵循 GDPR、CCPA 等法規,確保消費者資料的合規使用;訓練數據中的偏差,則可能影響 AI 模型的決策,導致行銷活動無法精準觸及真正的目標受眾。
若企業過度依賴 AI 而忽略這些風險,不僅會影響品牌信譽,還可能面臨法規風險。因此,行銷人員在運用 AI 時,應建立嚴格的數據管理與監測機制,確保 AI 產出的內容與決策符合品牌價值觀、真實可靠,並符合市場需求,才能真正發揮 AI 在行銷中的最大價值。
擁有近二十年媒體、行銷與數據科技經驗的 LnData創辦人暨執行長鄭名傑表示:「未來行銷就像是大型工廠製造一般,而數據就像是水電或各種原物料,供應鏈管理、管線維護、及時控管等是最後行銷的智慧製造成功關鍵。」
想在 AI 行銷時代保持競爭優勢?以下三大策略將幫助品牌在數據驅動的環境中脫穎而出:
AI 擅長處理重複性與水平摘展任務,如內容生成、受眾細分和廣告投放優化,但它無法取代人類的創意與策略規劃。因此,LnData 建議將 AI 作為輔助工具,幫助數據分析、預測趨勢,讓行銷團隊專注於品牌塑造、深度差異化與創意發想。
企業在訓練 AI 模型時,主要依賴第一方的歷史數據進行學習,而這些數據可能隱含偏見,且未必能適配變化快速的未來市場,導致分析或與測結果不夠客觀或精準。因此,團隊應定期審查 AI 生成的行銷分析與決策,同時確保數據來源多元化與即時更新,降低偏差風險。
AI 的效能取決於所使用的數據品質。低品質或不完整的數據,將直接影響 AI 產出的準確度與可靠性。因此,LnData 建議品牌整合第一方、第二方與第三方數據,確保數據的完整性與合規性,以全面提升AI行銷的精準度與效能。
想要更高效地運用 AI 行銷,擁有高品質數據與強大的數據基礎建設至關重要!LnData 提供一站式數據解決方案,幫助企業在 AI 時代輕鬆駕馭數據,制定更精準的行銷策略。
企業數據分散在不同系統,難以整合與分析?LnData 數據中台提供高效的數據治理與管理方案,幫助品牌統一數據架構、打破數據孤島、low-code存取數據,讓行銷團隊省下大量的跨部門數據溝通成本,並提高企業整體的數據基礎建設效能與韌性。
在 AI 行銷時代,企業需要獲取更多的外部數據來提升預測準確度,然而數據隱私與合規問題成為重大挑戰。LnData 數據無塵室(Data Clean Room)透過獨家專利的數據保護計算技術,企業可在不提交原始機敏數據的前提下,與合作夥伴進行數據比對與分析,獲取更完整的消費者行為洞察,確保 AI 行銷策略的可行性與準確性。
數據驅動的行銷策略,需要有完整的顧客數據管理。Ln{360°} 是一款結合 CDP(顧客數據平台)與 DMP(數據管理平台) 功能的解決方案,幫助品牌整合來自網站、APP、CRM 等多來源的顧客數據,建立360°的消費者輪廓,大幅降低跨渠道數據整合與分析的門檻與成本,同時提升行銷自動化與個人化推薦精準度。
延伸閱讀:什麼是 CDP顧客數據平台
相關適用場景包含:
除了第一方數據,第三方數據也是 AI 行銷的重要燃料。LnData 數據市集提供來自多個產業、消費者行為、線上線下的精準數據,包含發票數據、社群數據、垂直媒體數據與人流數據等,幫助品牌獲得更廣泛的市場視角。
延伸應用場景包含:
想要提升 AI 在行銷中的應用效能,當務之急是確保數據的完整性與安全性。
LnData 為企業提供各式數據收集、管理、分析與應用等解決方案,同時透過專業數據顧問團隊支持,提供導入支援、教育訓練、分析洞察等全方位輔助,以數據賦能AI,助攻品牌在新的一年打造全方位的數據驅動旅途。