Nike、星巴克最新留客重頭戲:大規模個人化!這是什麼
Nike、星巴克最新留客重頭戲:大規模個人化!這是什麼

個人化是老生常談,但你聽過「大規模個人化」嗎?《富比世》近期專文預測明年10大商業趨勢,大規模個人化是最重要的發展之一。

雖然企業提供顧客量身打造的產品或服務,毫不稀奇,但當消費者需求更為千奇百怪且挑剔,加上AI橫空出世,有本事能實踐大規模個人化,你才有辦法留住客戶,成為贏家。

《哈佛商業評論》在去年發布一篇名為〈AI時代的客戶體驗〉文章,指出不同產業的龍頭,包括摩根大通(J.P. Morgan)、星巴克(Starbucks)和Nike,都紛紛宣布大規模個人化是它們的策略核心。

個人化(Personalization)和大規模個人化(Personalization at scale)區別在於分析和使用客戶的大數據。

亞太行銷數位轉型聯盟協會創會長高端訓說明,過去的個人化,僅是客製化行為,但大規模個人化,需要由3個要素,分別是 「大數據、行銷科技工具、分析和應用客戶行為」 所組成的個人化策略。

為何3個缺一不可?因為唯有確實使用這3元素,才算完全發揮使用客戶大數據的好處。

要提供客戶百百種服務,首先就是要蒐集夠多、夠豐富的大數據,並使用能整合各方客戶數據的工具,才能更全面了解顧客。但只有數據不夠,企業必須分析顧客的行為軌跡,給予對應的個人化訊息,才能轉換成銷售成績。

3要素組成新個人化策略 關鍵在「用對客戶大數據」

如何讓大規模個人化落地?顧問公司麥肯錫(Mckinsey)列出4個步驟。

第一步是鋪好大數據、行銷科技工具2個根基,讓所有員工都知道客戶是誰、想做什麼。

客戶數據不只是年齡、性別等基本資料,還有他們對推播訊息和廣告的反應;數據也需要串聯到行銷部門,他們推播個人化方案才有所依據。台灣大學國際企業學系暨研究所教授林俊昇指出,這是企業該做到的「最基本的基本功」。

第二步是檢視客戶旅程,找出顧客在不同階段的痛點和意圖,以產生數千個「微細分」客群數據。

麥肯錫指出,企業先要將有相似行為和需求的客戶分組,不同需求、不同組別,再拆解每一組的客戶旅程,從最初考慮、購買、使用,到再次購買,進而創建出數百甚至數千個微細分客群。

林俊昇舉例,串流龍頭Netflix能讓每個人的首頁都長得完全不一樣,就是它做超多「微細分」客群。例如「喜歡某位演員」可以是一個微細分客群,就投放該演員影片列,甚至連電影都換上該演員為焦點的劇照海報,吸引用戶注意力。

第三步則是針對不同客群測試不同的個人化體驗,如果成功觸發消費,就進行自動化偵測,再持續提供的個人化體驗。

罐頭訊息難挖實際需求 「顧問式建議」才能增信任

林俊昇直言,這一步是許多台灣企業最缺乏的地方。他觀察發現,許多企業聘請顧問公司、購買大量數據,但內部卻沒有再去摸索顧客真正想要什麼,以及可以提供什麼體驗給他們,仍給不同客群樣板、制式的體驗,如同罐頭訊息。

以美妝零售店絲芙蘭(Sephora)為例,它知道顧客逛網站時常眼花撩亂,因此它藉由數據分析設計並推出超過10個像遊戲一般的小測驗,顧客只要回答短短3、4個題目,就能瀏覽專屬推薦品項。

梅西百貨(Macy's)也會分析顧客在網站瀏覽及購買的東西,並結合現在的潮流,向靠近百貨的顧客發送個人化簡訊,例如某層樓有適合你、也是網路上分享最多的服飾,提高前往消費的機會。

「你像顧問提供他(顧客)很多專業意見,降低他選擇障礙、提升他的重視感,就會做到暖心肝,對你產生信任。」林俊昇指出。

最後、也是最難的步驟,是堅持到底。麥肯錫指出,對企業來說,做一次增加個人化體驗的敏捷專案或許容易,但堅持下去並擴大規模卻很困難。

麥肯錫建議,企業應該從高層以身作則,組合一個橫跨創意、分析、營運和IT的全職數據驅動小組,持續測試、迭代來確實增加營收和客戶體驗。

不過,高端訓指出,即便企業有決心成立一個全職小組,但此策略仍很難被許多企業實行,主要因跨領域人才仍短缺。他指出,企業應先盤點公司內的人力,找出對跨領域有興趣的人;如果沒有,才向外招募;最後才是聘請講師,培訓員工跨領域能力。

「文化通常會把策略當早餐吃掉了。」這是管理大師彼得.杜拉克(Peter Drucker)的名言,如果你的企業文化沒有跟著轉型以顧客為核心,員工也沒有落實快速、密切回應顧客需求,那縱使數據再完備,也難以實現大規模個人化,為企業帶來真正的價值。

本文獲《商業周刊》授權轉載,原文標題為:它登2024十大商業趨勢》Nike、星巴克最新留客重頭戲:大規模個人化!這是什麼
延伸閱讀:
魔芋爽、牛肉泡麵、肉夾饃…中國小吃攻占台灣,關鍵是因「經濟差」?
SOGO早上9點營業、統一時代7點半開門⋯百貨公司為何越開越早?

責任編輯:蘇祐萱

往下滑看下一篇文章
AI代理時代已至!國泰金控以GAIA 2.0框架加速AI應用百花齊放
AI代理時代已至!國泰金控以GAIA 2.0框架加速AI應用百花齊放

AI正以驚人速度重塑世界樣貌,金融產業也不例外。國泰金控作為台灣最大的金融控股公司之一,不僅積極擁抱創新變革,更透過開放分享促進產業共好:在「2025國泰金控技術年會」中分享「GAIA 2.0技術框架」,揭示多代理(Multi-Agent)雲端協作架構,讓AI從知識問答助理進化成可以自主推論、規劃與協作的夥伴,拉開以人為中心的金融科技新世代序幕。

以GAIA 2.0技術框架為基礎,加速集團應用百花齊放

GAIA是國泰金控為實現AI即服務(AI as a Service)提出的關鍵技術框架,歷經一年的發展,不僅成功建立超過200種資料類別的知識庫、彙整50多種生成式AI模型的Model Hub、設有70道安全防護檢查點的AI護欄。

國泰金控
國泰金控副總暨國泰世華銀行數據長梁明喬分享GAIA 2.0技術框架與集團GenAI應用案例
圖/ 數位時代

國泰金控副總經理暨國泰世華銀行數據長梁明喬指出:「隨著代理式AI技術崛起,我們在今年提出GAIA 2.0技術框架,目標是讓AI助理(Assistant)進化成AI Agent,可以跨單位整合工具、數據與分工,實現真正的智慧協作。」

舉例來說,為深化集團員工運用AI提升工作效率,我們打造員工AI助手—Agia,協助同仁進行知識查詢、資料摘要等任務,提升效率與生產力;另外,透過AI自助開發平台—GAIA Studio,讓員工以No Code工具,連結內部知識庫,並以視覺化介面或Prompt快速自主開發,打造業務場景所需的生成式AI服務與工具。GAIA Studio 上線三個月已有28個部門自助開發超過40支內部應用AI服務(包含行銷文案、各類產品知識、趨勢摘要等)。

在技術面,具體作法是透過GAIA 2.0框架下的四個模組,包含負責統籌AI Agent任務分配與協作流程的「Agent Core核心框架」、提供安全自主運作環境的「Agent Workspace可控環境」、連結Agent間共通語言的「Agent Protocol串接協定」,以及集中管理AI工具與元件的「Agent Marketplace整合市集」,以加速AI Agent應用研發與部署。

梁明喬表示:「接下來,我們將以GAIA為引擎,打造通用型、業務型、IT型與服務型AI應用,如Vibe Coding、CUBE Intelligence等服務,一步一腳印擴展集團的AI Agent生態圈,型塑智慧金融新格局。」

舉例來說,隨著生成式AI普及,客戶對於數位(助理)服務的期待更高,國泰世華銀行數位品牌CUBE推出「CUBE Intelligence」兩項新服務,包含「升級版」智能助理–阿發,滿足客戶詢問複雜問題的需求,無論客戶提出什麼問題,都可以完整步驟與適當的情緒價值強化與客戶的連結,讓服務更智慧、貼心且符合期待。

國泰金控
國泰金控副總暨國泰世華銀行數位長陳冠學展示「CUBE Intelligence」兩項新服務
圖/ 數位時代

國泰金控副總經理暨國泰世華銀行數位長陳冠學表示:「除了升級版阿發,另一新服務是我們也在CUBE App新增『對話式功能搜尋(CUBE Search)』,就像把行員放到CUBE App一樣,讓客戶可以用自然語言輕鬆找到想要的服務,讓服務體驗變得更聰明、更人性也更懂你。」兩項CUBE Intelligence新服務即將在年底正式上線。

跨界合作推動台灣大型語言模型落地,加速生成式AI發展

大型語言模型具備強大的語意理解與內容生成能力,是生成式AI快速發展的關鍵推力。國立政治大學金融科技研究中心主任王儷玲指出:「金融產業因為有獨特的金融語境、法規語意以及在地化的繁體中文知識,國際通用模型並不適用,必須建構本土知識庫、標準化模型機制、AI 法規沙盒及在地算力平台,發展台灣企業共同主導與管理的大型語言模型,方能讓更多金融業者透過微調打造適用模型、加速可信賴的AI Agent服務落地。」

國泰金控數數發中心數據暨人工智慧發展部副總經理劉浩翔進一步補充:「本地大型語言模型的成功關鍵,不僅是掌握充足且高品質的數據,還要透過後訓練微調與人類回饋強化學習的訓練方式去微調出適用的AI模型,藉此提升答案的精準度,尤其是需要跨法規、多層邏輯的嚴謹金融專業知識。」

AI要成功,除了應用場景、模型,算力也扮演至關緊要角色,對此,鴻海科技集團亞灣超算執行長姚延宗表示:「本土算力是支持本土大型語言模型落地的關鍵。」不過,他也強調,AI算力快速迭代且進入門檻高,不是每一間企業都可以自建算力,因此,亞灣超算與NVIDIA合作啟用超算中心,讓金融等台灣企業可以按需租賃所需算力,解決資料共享等敏感問題,加速金融AI應用的多元發展。

國泰金控
產業與學界專家於國泰金控技術年會交流生成式AI如何在台落地應用,左起為:國泰金控副總經理施君蘭、政治大學金融科技研究中心主任王儷玲、國泰金控數數發中心副總經理劉浩翔、鴻海科技集團亞灣超算執行長姚延宗
圖/ 數位時代

總的來說,從GAIA 2.0技術框架的推出、生成式AI的落地應用、到積極參與本土大型語言模型建置等行動,可以清楚看到,國泰金控正由內而外推動全面AI創新:強化內部流程效率與治理能力、以智慧化服務提升客戶體驗,並透過技術開放與跨域合作,為金融產業的數位與AI智慧轉型注入新動能。

登入數位時代會員

開啟專屬自己的主題內容,

每日推播重點文章

閱讀會員專屬文章

請先登入數位時代會員

看更多獨享內容

請先登入數位時代會員

開啟收藏文章功能,

請先登入數位時代會員

開啟訂閱文章分類功能,

請先登入數位時代會員

我還不是會員, 註冊去!
追蹤我們
進擊的機器人
© 2025 Business Next Media Corp. All Rights Reserved. 本網站內容未經允許,不得轉載。
106 台北市大安區光復南路102號9樓