ChatGPT 自 2022 年問世，引爆全球 AI 研究與發展熱潮 ; 2024 年，生成式AI、延展實境（XR）、高效能運算（HPC）以及 AI 在能源管理和健康科技中的應用都取得了巨大進展。到了被稱為「AI 應用元年」的2025 年，這一年人工智慧技術的應用將從技術探索階段，邁向大規模落地與產業化：從生活、健康醫療、尖端科技到電子商務的經營， AI 佔有舉足輕重的角色。
本文重點：AI 營銷及AI 銷售策略
・解決行業痛點：品牌轉向 AI 營銷 是為了克服受眾鎖定不精準、廣告預算浪費以及會員數據分散導致的經營難題。
・AI 營銷功能：支援智能廣告出價、個人化產品推薦、動態定價及自動化流失預警，全面優化顧客在獲客、互動到營利的每一個環節。
・AI 銷售價值：活用機器學習與智能預測，協助品牌從大數據中提煉決策，透過度身訂造的 AI Agent 提升顧客滿意度與終身價值。
AI 技術的急速發展，使更多電商平台利用 AI 工具來提升銷售成效，優化顧客體驗，加強與顧客關係管理。AI 可透過自動化數據分析、機器學習和智能預測，協助品牌實現更精準的營運決策，有效提高轉換率。。以下將介紹 AI 在電商領域的各大應用面向：從獲客、顧客激活、互動、產生營利到顧客推薦（MGM）加以剖析，具體說明 AI 在其中所扮演的角色、可應用的工具及其成效。
以電商品牌的廣告團隊或營銷人員來說，廣告投放最常見的困擾包括：受眾鎖定不夠精準、廣告素材未能有效引起目標受眾共鳴、以及競價策略不佳導致預算浪費，最終廣告成效未如理想。尤其在 iOS 14.4 發佈後，對於 Meta 廣告追蹤帶來限制，一度令廣告成效下降，成為營銷人員的普遍痛點。
AI 能自動分析網站或 APP 用戶的瀏覽紀錄、點擊、購物歷史及興趣標籤，進行精準的受眾分析，鎖定高轉換率受眾，提升訂單轉換率。同時，透過機器學習，AI 動態調整廣告預算，根據不同受眾的預期轉換價值優化出價，提高廣告投放效率，減少不必要的預算浪費。
此外，AI 能以提升點擊率（CTR）為目標，自動測試並找出成效最佳的廣告素材與文案組合。利用 AI 預測性分析，動態制定專屬的廣告出價策略，例如 Google Ads 的智能出價可自動調整出價，藉以獲取更高投資回報率（ROI），一改過往人力依賴廣告投手經驗造成的成效波動。
市場上，主流廣告平台已將 AI 優化功能視為標準配置。不論是 Google Ads（在其智能出價、受眾分析等方面持續投入大量 AI 研發）、Meta Ads（透過動態廣告、A/B 測試、AI 素材生成及相似受眾擴展等功能，應對隱私政策變化，其近年營收增長亦反映市場認可），還是 TikTok Ads（憑藉其龐大用戶基礎與 AI 驅動的受眾預測及興趣標籤分析，形成獨特優勢），皆致力利用 AI 提升廣告成效。此外，亦有不少專業廣告技術夥伴 (如 adGeek, Appier 等) 提供 AI 驅動的廣告解決方案。
Omnichat 支援 WhatsApp 與 Meta 廣告平台之間的受眾數據循環，讓您能善用寶貴的 WhatsApp 第一方數據，吸納更精準的 Meta 廣告受眾：
AI 能深入分析顧客數據，從購買頻率、偏好類別、消費金額等多個維度，精確進行會員分級並制定專屬優惠方案。這不僅避免了人手判讀數據可能出現的偏差，更能確保提供的營銷活動或優惠，真正貼合不同等級會員的興趣與需求，讓營銷預算用得其所，避免「大包圍」式的資源浪費。最終目標是提升會員的回購率，有效延長顧客終身價值 (Customer Lifetime Value, LTV)。
針對沈睡和不活躍的用戶，AI 可基於過往行為模式預測流失風險，主動發送再營銷推播，如：生日優惠、專屬折扣優惠、個人化推薦，激活沈睡顧客，降低流失率，增加會員留存率。
最後，以 AI 建置的會員自動化營銷系統，自有媒體（Own media）如： Email、SMS、WhatsApp 廣播通知 ; 付費媒體（Paid media）如：Meta 廣告、Google 多媒體廣告聯播網，更可根據顧客行為，判斷顧客可能喜歡的商品或服務，自動觸發個人化廣告內容，提升互動率及營收，有效減少人力成本並提升顧客滿意度
市場上有許多工具應用 AI 於會員經營，例如 Salesforce Marketing Cloud（提供全面的 CRM 及營銷自動化功能）、Klaviyo（專精於電商 Email/SMS 自動化行銷，與 Shopify 等平台深度整合）、Zendesk Chatbot（側重於利用 AI 提升客服效率與體驗）等。選擇合適的工具取決於企業的具體需求和現有技術架構。
Omnichat 的 Social CDP（Customer Data Platform） 是一款專為社群電商和多渠道客服設計的顧客數據平台，幫助品牌整合來自 WhatsApp、Facebook Messenger、Instagram、LINE等社群平台的顧客資料，打破多重社群渠道疆界，建立360 度的全渠道顧客檔案，並可透過 AI 和自動化系統進行個人化營銷提高銷售轉換率。
1. 整合社群顧客輪廓：
統一管理來自 WhatsApp、 Facebook、Instagram、LINE、網站 Live Chat 的顧客數據，讓顧客資料不會分散在不同平台。 自動將顧客對話、購買歷史、互動紀錄整合到同一個 CRM 介面。
2. 營銷自動化顧客旅程：
根據顧客互動狀況異動（如：完成結帳、會員升級、貼上標籤等等），自動啟動個人化互動旅程，深化顧客關係、品牌忠誠度，創造顧客回購循環。設定自動回覆、提醒購物車未結帳、提供專屬優惠碼等，提高顧客轉換率。
例如：購物車未結帳提醒：客戶把商品放進購物車但未結帳，系統自動發送訊息提醒。
會員生日優惠：根據 CDP 數據，使用 WhatsApp 自動推送生日折扣碼。
3. 個人化訊息發送：
根據顧客行為（如瀏覽過的商品、對話內容、購買頻率）自動分類顧客，並針對其瀏覽紀錄、喜愛商品給予貼上標籤，發送可能產生興趣的個人化訊息，達成精準營銷。
AI 可根據顧客在官網、APP 的瀏覽紀錄、購買行為、頻率，推測其商品與服務偏好，提供個性化推薦，提升購物體驗。市場上已有不少資訊服務商提供此類解決方案，協助電商與零售客戶提高平均訂單價值 (Average Order Value, AOV) 及購物轉換率 (Conversion Rate)。
此外，坊間也常見應用 AI 圖像搜尋技術（例如 Google Lens、Syte），讓顧客透過上傳圖片，以圖搜商品快速找到相似商品。在內容與 SEO 方面，比較常見品牌運用生成式 AI 優化商品描述與自動生成標題，幫助 SEO 優化，提高搜尋引擎排名。
Omnichat 將推出企業整合的 Omni AI 服務，可協助品牌在免開發的前提下，提供 AI SaaS 服務的導入，讓品牌透過 Omni AI 的 Service Agent ，整合各對話渠道，在顧客購物與對話過程中自動判別顧客需求，提供適切的商品推薦，輕鬆對齊大型企業在客服過程中給予顧客個人化的購物體驗。
AI 銷售利用 AI 技術來優化銷售流程的智能系統，結合 機器學習（ML）、自然語言處理（NLP）、預測分析（Predictive Analytics） 等技術，幫助企業提升銷售效率、優化顧客體驗，並提高轉換率。
這些模組通常整合在 CRM（顧客關係管理系統）、營銷自動化平台、網店平台，透過 AI 技術自動執行 銷售預測、個性化推薦、智能客戶互動 等功能。
AI Sales Module 可應用於 電商、實體零售品牌、B2B 及 DTC（Direct-to-Consumer）業務，主要幫助品牌提升銷售轉換與顧客忠誠度，除了上述談到在廣告投放、會員經營、購物體驗的幫助外，還有以下是幾個關鍵應用面向：
AI 銷售可根據用戶的 瀏覽行為、購物紀錄、興趣標籤，預測最適合的商品，並提供即時推薦。
根據平台本身歷史銷售數據、市場趨勢、消費者行為，預測未來可能銷售情況，包括銷售週期預測、特定檔期成效估算、淡旺季判斷等，協助品牌優化備貨策略、減少庫存積壓與缺貨風險，並提高營收預測的準確性。
透過大數據的彙整，並根據市場需求、競爭對手價格、消費者行為，自動浮動調整商品價格，確保最大化利潤。例如知名旅遊平台 Agoda，即以動態變價的模式，讓不同渠道、不同時間、不同營銷來源的顧客，綜合多方變因，讓每個顧客打開 APP 享受到不同的房價，同時兼顧忠誠會員與新客的經營，更保有絕對的利潤空間。
Omni AI Studio 將於 2025 問世，預期將為品牌客戶打造專屬的 AI Agent ，從顧客服務、購物體驗優化、會員分級營銷、智能門市應用、商品推薦系統，乃至廣告受眾精煉，更緊密地貼合自身獨特的銷售與客服需求，實現高度客製化、高自由度的 AI 銷售。
AI 技術已是推動數碼營銷與電子商務發展的關鍵引擎能夠幫助品牌提升顧客體驗、優化營銷策略，並自動化客戶服務，且已成為電商平台提升銷售的重要工具，未來將進一步發展智慧化、個人化的購物服務，提升品牌競爭力。而 AI 銷售預期能夠幫助電商品牌、零售企業 提升銷售轉換、精準預測市場趨勢、自動化營銷與銷售跟進，讓品牌更有效率地運營，並提供個性化購物體驗。這不僅能提高營收，還能強化顧客忠誠度，是現代企業不可或缺的 AI 工具。