賦能數位商務：人工智慧如何改變行銷和電子商務。

人工智慧 (AI) 不再只是一個流行詞——它正在成為更聰明的行銷和更好的線上購物體驗的支柱。從製作廣告文案到個人化產品建議，人工智慧（尤其是創建文字、圖像等的新一波生成式人工智慧）正在改變企業與客戶的聯繫方式。影響廣泛：超過 85% 的行銷人員現在使用 AI 工具進行內容創作，大大提高了他們的效率和產出 。事實上，80% 的行銷領導者認為，到 2025 年，人工智慧將徹底改變整個產業 。本文探討了人工智慧如何全面賦能數位行銷和電子商務——提高工作流程效率、減少人為錯誤、降低營運成本並提高投資報酬率 (ROI)。我們將以簡單易懂的語言來查看真實的例子和統計數據，以說明這些好處，並說明為什麼採用人工智慧對於各種規模的企業來說都變得至關重要。

利用人工智慧簡化工作流程效率

人工智慧的最大優勢之一是使行銷和電子商務的日常工作更快、更輕鬆。人工智慧可以自動執行重複、耗時的任務並在幾秒鐘內處理它們，讓人類團隊專注於更具策略性和創造性的工作。例如，人工智慧工具可以自動安排社群媒體貼文、分析行銷數據，甚至產生部落格文章和產品描述的初稿。這顯著加快了內容製作速度——一項調查顯示， 93% 的行銷人員表示，人工智慧幫助他們更快地創建內容 。在實踐中，使用 ChatGPT 等生成式 AI 工具的團隊平均能夠以更快的速度完成任務，甚至可以產出更高品質的作品 。哈佛商學院的一項研究發現，在人工智慧的幫助下，專業人士完成的任務整體增加了 12%，結果品質提高了 40%。 。效率的提升意味著行銷人員每天可以完成比以前更多的工作。

人工智慧也擅長輕鬆處理大量數據和常規操作。這會加快工作流程。事實上，超過一半使用人工智慧的行銷人員（52%）表示，更快的行銷活動工作流程是一項關鍵優勢 。以電子郵件行銷為例：人工智慧系統可以自動細分受眾並在最佳時間發送個人化電子郵件，這些任務如果手動完成會非常繁瑣。許多電子商務企業正在使用人工智慧即時優化定價或更新跨通路庫存，而這在過去需要花費大量人力。所有這些自動化不僅節省了時間，而且還確保事情按時一致地完成——不再忘記推出促銷或更新網頁。透過簡化眾多小任務，人工智慧就像後台不知疲倦的助手，確保數位化營運全天候高效運作。

現實世界的案例強調了這些效率的提升。例如，摩根大通採用了人工智慧文案工具來產生行銷文案，並發現其效果遠遠優於其通常的流程——在某些測試中，人工智慧撰寫的廣告的點擊率是人工撰寫廣告的兩倍多 。這個結果來自於AI快速測試和完善內容的能力。另一個案例研究表明，行銷團隊透過使用人工智慧進行數據報告，生產力提高了 30% ，使他們能夠專注於策略制定，而不是處理數字 。整體而言，各公司都表示人工智慧可以釋放員工的時間；一項調查指出，83%的行銷人員認為人工智慧讓他們能夠花更多時間從事創意、策略性的工作，而不是忙於工作。簡而言之，人工智慧就像是數位行銷和電子商務工作流程的效率助推器，幫助團隊大規模地「更聰明地工作，而不是更努力地工作」。

減少人為錯誤並提高準確性

除了速度之外，人工智慧還帶來了重要的品質優勢：它有助於最大限度地減少人為錯誤並提高決策的準確性。在行銷和商業中，錯誤可能會付出高昂的代價——例如輸入錯誤的產品資訊、向錯誤的客戶群發送活動或誤讀銷售趨勢。然而，人工智慧系統擅長持續且不疲勞地處理數據，這降低了日常任務中出現人為錯誤的風險 。透過自動化流程，公司可以避免重複輸入或計算錯誤等失誤。一個行業部落格簡單地指出，透過接管重複性任務，人工智慧「降低了行銷活動中人為錯誤的風險」 。更少的錯誤意味著更好的客戶體驗（不再有錯誤的訂單確認！）並花費更少的時間來修復錯誤。

人工智慧的數據分析能力也能帶來更準確的洞見與預測。例如，人工智慧驅動的需求預測可以比使用電子表格的人類更精確地分析銷售模式。據麥肯錫稱，使用人工智慧進行供應鏈和銷售預測可以將預測誤差減少 20-50% ，這意味著零售業缺貨或庫存過剩的情況將大大減少。對於電子商務企業來說，這種精確度可以確保在正確的時間提供正確的產品，防止因貨架空置而造成的銷售損失，並避免因庫存過剩而浪費金錢。在行銷中，人工智慧工具可以快速處理客戶數據，找到廣告的最佳受眾，從而減少人類團隊可能經歷的反覆試驗。因此，活動可以更精準地定位——當正確的人獲得正確的資訊時，成功的機會就會高得多。

人工智慧減少錯誤的另一種方法是透過持續執行最佳實踐。人類在壓力下可能會偶爾跳過某個步驟，但人工智慧程式不會。例如，AI 內容編輯器可以執行品牌指南或檢查每個產品描述是否包含必要的細節，從而發現人們可能忽略的遺漏。人工智慧聊天機器人同樣提供統一的服務：它們不會記錯名字或忘記公司政策，因此客戶會得到可靠的答案。人工智慧完成的任務往往能夠按時按質完成，從而減少代價高昂的錯誤和“重來” 。摩根大通首席行銷長 Kristin Lemkau 表示，人工智慧文案撰寫出來的措辭是人類行銷人員“可能不會想到的”，而且這種新方法效果更好 。換句話說，人工智慧甚至可以彌補人類的盲點或偏見，提出人類可能錯過的有效策略。透過利用數據驅動的建議來增強人類的判斷，人工智慧可以幫助行銷團隊避免策略失誤（例如在效果較差的廣告上花費過多的預算）。總的來說，整合人工智慧意味著決策和流程將得到超精確、不知疲倦的助手的支持——大大減少錯誤的頻率並提高結果的品質。

降低營運成本

效率和準確性本身很重要，但它們也能帶來另一個重要好處：節省成本。人工智慧可以透過自動化原本需要大量人力或資源的工作來顯著降低數位行銷和電子商務的營運成本。當客戶服務、內容創建或數據分析等任務由人工智慧處理時，公司可以選擇以更小的團隊運營，或讓現有團隊承擔更多項目，而無需相應增加成本。在最近的一項行業調查中， 75% 的行銷人員認為，從長遠來看，人工智慧可以為他們的組織節省資金 。人工智慧可以透過多種方式幫助降低成本：

  • 客戶服務自動化：人工智慧聊天機器人和虛擬助理可以處理大量線上客戶諮詢，從而減少了對大型呼叫中心或全天候輪班支援人員的需求。研究發現，聊天機器人可以透過加快回應時間和自動回答常見問題來節省高達 30% 的客戶支援成本 。例如，如果一個電子商務網站使用人工智慧聊天小工具來處理「我的訂單在哪裡？」查詢或產品常見問題解答，人工代理可以專注於更複雜的問題。 Gartner 分析師預測，到 2020 年代中期，聯絡中心的人工智慧將透過降低勞動成本為企業節省數百億美元，隨著越來越多的企業部署人工智慧進行第一線客戶互動，這項預測正在成為現實 。從本質上講，人工智慧讓公司能夠提供全天候服務，而無需支付全天候的薪水。

  • 行銷和廣告支出優化：人工智慧透過即時優化廣告活動幫助行銷人員獲得更多收益。演算法可以調整數位廣告的出價，以確保您不會為了接觸不太可能轉換的受眾而花費過多，從而透過精準定位將廣告預算浪費減少高達 30% 。人工智慧還可以以人類團隊無法管理的規模自動執行 A/B 測試，快速淘汰表現不佳的廣告並將預算重新分配給獲勝者。這意味著每一美元的行銷投入都更有可能達到目標，從而有效降低每次獲取的成本。事實上，37% 的人工智慧驅動型企業報告稱，由於人工智慧的效率，他們能夠將行銷成本降低 10-19% 。

  • 內容與創意製作：生成式人工智慧可以在極短的時間內（以及成本上）製作出行銷內容（文字、圖像甚至影片）的草稿，而創意機構或員工設計師則需要從頭開始製作。例如，線上零售商無需僱用額外的撰稿人來製作數千個獨特的產品描述，而是可以使用人工智慧寫作助理來產生產品描述，然後讓人工編輯對結果進行潤色。這種混合方法可以大幅降低內容製作成本。同樣，人工智慧圖像生成器可以即時創建社交媒體視覺效果，從而節省圖形設計成本。據一家行銷機構稱，使用人工智慧的公司平均將客戶服務和內容成本降低了 30% ，反映了這些類型的節省。

  • 營運和庫存效率：在電子商務營運方面，人工智慧透過優化庫存和供應鏈管理來降低成本（雖然這在行銷中有點幕後，但直接影響線上零售商的底線）。人工智慧系統可以根據預測分析自動重新訂購庫存或在倉庫之間重新分配產品，從而最大限度地降低儲存成本並防止缺貨造成的銷售損失。麥肯錫研究顯示，在供應鏈中實施人工智慧的公司平均物流成本降低 15%，庫存水準降低 35% – 意味著被過剩庫存佔用的資金更少。一家全球零售商甚至透過使用人工智慧來提高預測準確性和庫存計劃，每年節省約 4 億美元 。這些節省下來的錢可以轉化為對消費者更優惠的價格，或再投資到其他地方。

簡而言之，人工智慧可以幫助企業以更少的投入做更多的事情。透過消除許多手動流程並提高效率，人工智慧降低了行銷和電子商務的營運成本 。無論是需要更少的客戶服務代理、更低的廣告支出浪費，還是更精簡的庫存管理，這些節省都是可以累積的。對於許多組織，尤其是大規模營運的組織來說，採用人工智慧每年可以節省數百萬美元。即使是小型企業也能從中受益——自動化一些任務可能會節省足夠的工時，從而避免額外招聘，這對於預算來說是一個巨大的勝利。與人工智慧只會裁員的擔憂相反，大多數企業領導者認為降低成本只是人工智慧價值的一部分；更大的目標是利用這些節省來推動成長和創新 。這就是投資報酬率 (ROI) 真正發揮作用的地方。

提高投資報酬率和行銷績效

公司採用人工智慧的最令人信服的原因可能是它可以大幅提高其行銷和電子商務工作的績效和投資報酬率 (ROI) 。 「投資回報率」只是意味著您從投資中獲得的商業回報——事實證明，人工智慧可以透過更高的收入和更好的行銷活動結果來提高這些回報。透過個人化客戶體驗、提高轉換率和擴展成功策略，人工智慧通常直接有助於提高銷售額和利潤率。

一個明顯的例子是人工智慧驅動的個人化如何提升銷售額。由人工智慧驅動的推薦引擎會根據每個用戶的興趣推薦產品或內容，通常會帶來額外的購買。據報道，亞馬遜高達 35% 的電商收入來自其推薦演算法 – 換句話說，亞馬遜超過三分之一的銷售額來自人工智慧推薦「你可能還會喜歡」的商品！這展示了將正確的產品定位到正確的人群是多麼強大。其他零售商也看到了類似的成長：在行銷中使用人工智慧個人化的企業平均銷售額成長了 20% 。當顧客感覺到品牌「滿足」了他們的需求時，他們往往會購買更多。人工智慧能夠以人類團隊無法做到的方式，為數百萬客戶實現這種程度的個人化。

人工智慧還可以顯著改善行銷活動的績效指標。我們之前看到過摩根大通的行銷團隊如何透過使用人工智慧產生的廣告文案將點擊率提高一倍 。在另一個案例中，一家娛樂公司使用人工智慧進行電子郵件行銷，其電子郵件的開啟率提高了 12%，點擊率提高了 24%。 。更高的參與度意味著更多的客戶採取所需的行動（點擊連結、瀏覽產品等），最終帶來更多的轉換和收入。這些提升直接提高了投資報酬率，因為行銷支出產生了比以前更好的效果。在數位廣告中，轉換率即使提高幾個百分點也能轉化為可觀的收入成長。人工智慧的即時分析和調整能力通常會帶來隨著時間的推移而不斷累積的漸進式改進。

影響投資報酬率的另一個因素就是我們討論過的成本節約與效率的結合。如果人工智慧能夠降低成本並提高產量，投資報酬率就會大幅上升。事實上，約有46% 的人工智慧驅動型企業由於採用人工智慧而實現了可衡量的收入成長 。內容行銷就是一個很好的例子——最近的一項調查發現，68% 的公司在實施人工智慧工具後注意到其內容行銷投資回報率有所提高 。這可能是因為人工智慧允許他們製作更多內容，更好地定位內容，並優化其性能（例如，獲得更好的 SEO 結果，從而獲得更多流量 ）。最終結果是，在內容創作方面投入相同甚至更少，卻能產生更多的潛在客戶或銷售。

現實世界的成功故事比比皆是。雜貨零售商家樂福台灣分公司使用人工智慧驅動的重定向系統，為瀏覽其網站的客戶提供個人化廣告，並將這些廣告的轉換率提高了 20% – 這意味著看到 AI 客製化廣告的購物者會顯著增加並最終進行購買。這直接提高了他們的廣告支出的投資報酬率。人工智慧不僅應用於零售業：在金融、媒體、旅遊等領域，類似的模式正在出現。例如，銀行正在使用人工智慧在適當的時機向客戶交叉銷售產品，而軟體公司則使用人工智慧引導用戶使用高級功能，從而提高追加銷售收入。總體而言，很明顯，人工智慧可以透過提高營收（增加銷售額）和利潤（降低成本）來提高投資報酬率。 。

同樣重要的是，人工智慧通常可以改善客戶滿意度和忠誠度等無形指標，而這些指標對於長期投資回報率至關重要。更滿意的顧客會留下來並花更多錢。透過提供更好的體驗（例如透過聊天機器人提供即時支援或完美定位的優惠），人工智慧有助於將一次性購買者轉變為回頭客和品牌擁護者。調查顯示，41% 的公司表示，合乎道德地使用人工智慧的最大好處是改善客戶體驗 ，最終轉化為更強勁的業務表現。所有這些因素共同解釋了為什麼大大小小的公司都在競相將人工智慧融入他們的行銷和電子商務營運中。他們不想錯過日益被視為「人工智慧紅利」的東西——採用這些先進工具所帶來的效率和投資回報率的顯著提升。

參考：

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