領頭羊企業 將可透過數據打造新商業模式
遊直翰表示, 約莫10年前, AI人工智慧仍屬於實驗階段, 而成立於2012年的Appier, 則是看到當時跨裝置的典範轉移正好出現, 但許多相關業者仍不知道如何因應使用者的跨熒幕使用行為, 因此選擇切入跨熒幕領域.
成立之初, 當時Appier在面對企業客戶上, 是協助其點出問題, 並以AI人工智慧解決問題; 但5年後, 現今多數企業已經成長, 能夠自己提出問題, 且問題的面向涵蓋點, 線, 面, 而現在即便是現下實體企業, 也都開始重視數據, 並著手搜集相關數據.
他認為, 未來所有企業都必須走向AI人工智慧, 而雖然數據和AI人工智慧可協助企業優化效率, 但引領在更前頭的企業, 則是能夠透過AI人工智慧和數據打造新商業模式.
不過, 企業仍可以盤點現有手中資源, 先建立優先順序, 不一定要一次將所有東西數位化; 而企業若希望透過數據發展新商業模式, 初期可以與其他領域業者結盟, 再整合彼此數據資源, 協助共同創造新商業模式.
品牌企業皆需具備數位能力
媒體代理業者則在協助企業進行數位轉型的過程中, 觀察到現今企業對於AI人工智慧的認知和定位.
李奧貝納數位長林鼎峰表示, 現今數位媒體數量龐大, 企業客戶雖然擁有AI人工智慧和數據思維, 但若要實際投入仍有一段差距; 而廣告代理商在企業數位轉型的過程中, 就是協助客戶填補數位落差.
他觀察, 企業客戶在數位轉型上, 分成兩種階段. 第一種是尚未開始數位化, 因此廣告代理商在這之中的腳色, 即是扮演企業的科技公司和行銷公司, 協助客戶從數據角度建立思維, 甚至是協助這些企業進行客戶關係管理.
第二種, 則是企業客戶擁有數位轉型基礎, 也具備一定的數據資料管理水準, 但仍希望透過AI人工智慧, 協助其找到合適的潛在消費者. 針對這類的企業客戶, 廣告代理商的角色即是與企業共同學習.
他指出, 在目前數位化浪潮中, 品牌企業客戶最常見的問題, 即是不清楚自己是否擁有相關資源, 卻一味仿效他人的新媒體行銷手法. 他認為, 早期企業內部多半會設立單一個數位相關部門, 但現在其實整個企業內部員工都需要擁有數位能力, 才足以因應數位化轉型浪潮.
零售業取得新會員成本逐年增高 AI可協助開發新客源
而零售業者則觀察, 隨著媒體行銷成本變高, 轉換率降低, 新會員取得成本也逐漸增高, AI人工智慧或可協助零售業者開發新客源.
東京著衣營運長闕中正表示, AI人工智慧的宗旨, 即是接近顧客, 接近人性. 他認為, 目前線上成立超過10年的電子商務品牌, 由於當時掌握早期電商紅利, 因此較不重視數據; 然而, 隨著未來數位廣告投放成本愈來愈高, 品牌業者旗下會員的相關數據, 應該要能夠協助品牌達到綜效, 才能讓品牌業者更接近顧客.
拍手國際執行長許善行, 則以自有品牌發展的經驗為例, 分析零售業者數位轉型的曆程. 約在5年前, 拍手國際嘗試從實體店面走向線上網路時, 當時他們的重要課題是如何取得數據.
然而, 隨著現今各種消費行為連網, 數據的取得也變得相對容; 因此, 如何利用數據進行分析, 透過AI人工智慧協助在短時間內因應市場變動做出決策, 甚至執行, 以優化企業效率, 因而成為目前的重要功課.
他指出, 隨著愈來愈多實體店投入電商市場, 以及跨境電商加入戰局, 未來零售業者取得新會員的成本將愈來愈高. 過去電子商務或傳統行銷, 多半是進行一對多銷售, 提供同一套行銷策略和方案; 但現今顧客青睞客制化廣告內容, 而客制化廣告內容若由傳統人工進行, 是極大的挑戰, 但若由AI人工智慧協助, 則可協助企業開發新客源, 甚至是協助企業進行分析和嘗試.