新零售時代，cookieless 政策加上顧客的行為快速轉變，企業需要更準確及時的預測消費行為，以及制訂精準行銷策略，因此 AI 成為市場行銷與提升顧客體驗的重要角色。透過 AI 與機器學習精準找到潛在顧客，企業得以藉由預測結果更好暸解消費者的消費習慣和品牌忠誠度，進而讓行銷人員擬定合適的行銷策略，達到精準行銷並成功提升公司營收。
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為何需要 AI 進行精準行銷？
過去行銷人員依靠經驗判斷產出再行銷名單，不但回購率無法提升，反而造成顧客體驗更差。如今透過 AI 分析消費與行為數據，可以降低營運成本、提升客單價與優化顧客消費體驗，將經營重心放在更重要的商業決策和品牌推廣。企業在行銷時將遇到以下困難：
有限的行銷預算
行銷費用範圍廣，大至行銷部門的營運與作業成本，小至行銷活動的支出費用，企業難以涉足所有行銷渠道
消費者購買行動比率低
既有會員的行銷轉換率低，花費大筆行銷預算卻未見會員回購率提升，且難以找出具潛在升級 VIP 意願的會員
顧客關係管理成效不彰
過度依賴過往經驗，數據驅動行銷難以落實，不夠精準的行銷預測方式導致顧客體驗下降
Decanter AI 精準行銷應用
顧客回購預測
顧客回購預測協助企業了解消費者品牌忠誠度，利用企業搜集的電商訂單和會員數據，透過 Decanter AI 的自動化分析、建模及預測，將顧客進行分級排序，便可以根據不同的行銷目標或預算鎖定回購潛力高的顧客，得到投資報酬率更好的預測回購名單，藉此解決轉換率低落、顧客體驗差的問題。
會員升級預測
會員升級預測協助企業掌握消費者產品黏著度，利用企業搜集的會員基本資料和消費習慣，透過 Decanter AI 的自動化分析、建模及預測，便能根據不同的行銷目標或預算鎖定升級意願高的顧客，得到投資報酬率更好的潛在升級名單，並透過 Email & APP 推播合適的會員優惠訊息，藉此提升會員升級轉換效率。
方案優勢
提升投資報酬率
回購預測名單成功找出 42% 回購顧客，並利用潛在升級名單精準命中超過 70% 的 VIP 會員，預估 ROAS（廣告投資報酬率）相較傳統 RFM 模型增加 1.5 倍
精準鎖定消費者行為
透過模型特徵重要性找到影響顧客回購關鍵因子，協助清楚描繪顧客特質及其行為輪廓，並產出影響會員升級動機的五大重要特徵變數
客戶資料庫系統串接
透過與 Decanter AI 核心運算引擎串接，每月自動產出會員回購預測結果，縮減資料分析至行銷內容推播的流程，優化行銷流程效率
個人化行銷
透過 Decanter AI 精準預測，在對的時機將對的資訊推播給合適的人，藉此最大化提升顧客差異化服務與消費體驗
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