本次以 AI MarTech 行銷人身分，參與年度《 2020 Women in Data Science – WiDS Taipei 2020 資料科學 x 行銷科技應用研討會》，活動應邀 12 位來自業界擁有豐富實務經驗且深耕多年的女性專家，分享資料科學與「行銷科技 (MarTech) 」兩者相互碰撞融合時，大數據與 AI 技術的行銷科技實務應用面 、數據驅動行銷決策面、 行銷科技產品各種情境。
以下為講座重點精華，並分享 awoo AI 產品 nununi (2021/03 後已更名為推薦引擎)以產品角度建構用戶體驗的方法。大數據時代下，透過演算法的應用，讓數據分析協助達到高效與預測。
首場《AI 賦能的行銷科技趨勢與組織實踐》分享中，資深成長駭客顧問 鄭芝郁（Josie）提到，因應日常生活的習慣改變，購買流程更加複雜，行銷思維正在轉變。
- 單渠道：純線下實體商店
- 多渠道：隨著互聯網興起，消費者能夠透過多種不同渠道購買
- 跨渠道：加上用戶思維，用戶可能會產生跨渠道的消費模式
- 全渠道：除了多個購買渠道外，隨著社群媒體的興起，大家在網路上獲取訊息的渠道也更多變與複雜，此時便出現了全渠道的思維
全渠道思維之後，下一個思維架構是「全鏈路」：做用戶體驗設計時，從整個商業鏈通盤考慮每個影響用戶的環節，藉此提升用戶體驗，滿足商業目標。
過往行銷思維與方法論為何不再有效？
由於技術演進與消費者行為改變，過往的行銷思維與方法論已無法有效地發揮優勢。
1. 技術演進：PC Internet / Mobile Internet / 5G
智慧型手機、網路技術普及，將消費者從線下帶到線上，同時讓行銷團隊更容易去追蹤用戶行為、細分用戶圖像。
2. 用戶日常行為的改變：碎片化接觸＋用戶路徑改變
移動網路（mobile internet）的普及造就了隨時隨地上網、獲取資訊及購物的消費習慣。 PC 時代，消費者只能在特定時間、地點操作桌上型電腦獲得資訊或進行購物。而移動網路的出現，除了螢幕大小及操作方式改變了介面設計，連帶用戶互動設計上也產生改變，解放用戶在時間地點上的限制。
3. 用戶獲取資訊方式的改變：主動搜索到被動瀏覽
無時無刻連網，代表消費者能夠隨時隨地透過網路來打發時間、探索新訊。hubspot 研究指出， 57 % 的 Sales 認為客戶在拿回自己的購物決策權。
使用者行為漸漸從「目的性的搜索」走向「隨時隨地的探索」。此外，隨著網路普及、5G 時代到來，我們能夠追求更好的用戶體驗：文字、圖像、高清影音、甚是VR/ AR 虛擬成像。產品與企業品牌從被動的「讓用戶找到」，轉而關注如何在對的時間、對的場景主動接觸並「主動告訴他他需要什麼」。
4. 觸達媒介的改變：單向廣播到雙向互動
傳統媒介如廣播、電視，提供單向資訊；網路媒介的出現，成就了雙向互動。過往單純營運各品牌旗下的傳播管道，已經無法應對用戶隨時隨地的資訊獲取習慣，能充分考慮體驗的品牌、企業能夠獲得更多關注。
5. 產品代言人的改變：專業明星到新媒體素人 KOL
行銷人對 KOL（Key Opinion Leader）概念相當熟悉，過去只有明星才能勝任「商品代言人」的時代已經過去。更進一步的概念則是 KOC（Key Opinion Customer），他們是品牌的消費者兼分享者，更是品牌擁護者。當人人都能代言時，傳播路徑、消費決策的改變，讓用戶不單是用戶。
6. 市場的改變： 行銷管道複雜化、競爭加劇
技術推進、用戶行為改變、行銷管道多元化，數位應用普及，連傳統產業都不得不善用網路世界的資源與技術，獲取用戶的青睞。在這樣的市場走向中，整體獲客成本勢必上升。
( https://swoopnow.com/wp-content/uploads/2018/12/customer-acquisition-process-diagram-1.png )
提升用戶體驗，更需要充分了解自主的產品／服務
Josie 提及，重視用戶體驗是下一波的行銷關鍵，awoo 也想進一步為此觀點補充：提升用戶體驗，不只能從用戶行為出發。目前推廣用戶體驗的系統，無論是自主開發或使用平台系統，多以蒐集用戶數據為出發點。若沒有對自身產品／服務的充足理解，面對用戶行為碎片化的情形，大量蒐集即時數據，仍難以被正確歸類或進一步挖掘槓桿點。
以電商網站來說，顧客最容易反感的問題是站內搜尋；商家則發現除了熱門商品，大部分產品像堆在「線上倉庫」裡，難被消費者看到並購買。
我們理解糟糕的站內體驗會直接導致消費者從網站上跳出。為了讓客戶擁有高效率的購物體驗，當務之急是他們必須能夠找到符合需求的產品，進一步也找到符合購買情境的高關聯性產品。
https://blog.usejournal.com/
假設消費者正在尋找一件長袖條紋針織上衣，若搜索結果顯示黑色休閒上衣，他們很可能就會失望。世界最大的電商開店平台 Shopify 研究，當客戶搜索產品時，他們加入購物車的可能性是原來的 1.8 倍。使用搜索工具的客戶，因為搜尋意圖強烈、購買意願高，更能產生網站總收入的 13.8%。此外，許多零售商發現大約 80% 的在線目錄仍未被發現。
購物情境組合標籤： 具使用者搜尋意圖，改善消費者購物體驗
awoo 在做的事情，即是透過對物品的理解，進而找出商品間的購物情境，藉此打造出線上的購物體驗升級。awoo 的 nununi (2021/03 後已更名為推薦引擎) 系統，是運用 AI 結合 NLP 自然語言處理的深度行銷科技解決方案。透過 AI 解析產品文案及資訊，找到高度準確的商品標籤，並進行各商品的關聯計算，產生具使用者搜尋意圖的購物情境的組合標籤，致力改善消費者的購物旅程。
過往「貨找人」的站內推薦是透過資料探勘 (Data Mining) 而來，常遇到的問題是用網站顧客常買/常逛的商品組合去推薦，不一定能符合實際消費者的購物意圖。 awoo AI 團隊的模型是透過解析商品資訊來模擬並預測真人貼標，當中也透過不同屬性的標籤去定義商品，利用多維度特徵來解析線上商品的關聯，最終將組合性主題購物情境標籤應用在網站中，將顧客帶向感興趣的商品。
懂人，更懂商品
awoo 在 MarTech 應用觀察中發現，過往行銷科技領域著重於對人的理解，較少提及將人與物關聯起來的應用。
PDP (Product Data Platform) 的出現，是行銷科技下一場顛覆世代的起點 。透過對網站內容、商品的了解，縮短消費者認識你的距離，未來更進一步結合以人為出發點的 CDP 系統進行整合，帶動通路的新機會。
AI 未來應用：線上帶動線下零售
知名品牌資生堂、聯合利華透過 AI 分析消費者在線上購買數據，進行線下選址、預測各地區會較熱賣的商品包裝大小與系列並管理庫存量；Amazon 4-star Store 也從線上數據驅動線下實體門市，透過線上購物數據，來進行門店選品與調配庫存量。
awoo 的 nununi AI 解決方案，期望讓消費者能擁有流暢的購物體驗，並如同身處在實體店面般的逛街感受。透過結合線上的數據應用，未來也將有線下實體店的應用。
數位領域變化之快，全球都在期待第二波的 MarTech 應用革新，以及持續跟進的數位轉型與用戶體驗提升議題。 《 2020 Women in Data Science – WiDS Taipei 2020 資料科學 x 行銷科技應用研討會》 內容精實落地，更多資訊也歡迎大家至 WiDS Taipei 的 Medium 閱讀。
延伸閱讀： WiDS Taipei 2020 | MarTech 數據運用與開發方法比對
