ChatGPT 自 2022 年問世，正式引爆全球 AI 研究與發展熱潮 ; 2024年，生成式AI、混合現實（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 2025 年被稱為「AI應用元年」，這一年人工智慧技術的應用將從技術探索階段全面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運用，皆有 AI 的身影且佔有舉足輕重的角色。
AI 技術的快速發展，也讓越來越多電商平台利用 AI 工具來提升銷售成效，優化顧客體驗，並強化顧客關係管理。AI 可透過自動化數據分析、機器學習和智能預測，能夠幫助品牌更精準地運營並提高轉換率。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、產生營收到MGM的傳播加以剖析，並具體說明 AI 在其中所扮演的角色、可應用的工具及其成效。
AI 在廣告投放、會員經營、購物體驗三大領域的優化與成效提升
AI 廣告投放優化
以電商廣告投手或品牌行銷人員來說，投放廣告最大的困擾往往在於受眾無法完全精準、素材無法對應受眾喜好以及競價能力不足預算浪費，導致廣告的成效不上不下，尤其在 iOS14.4 發佈後對於 Meta 廣告追蹤的不友善屏蔽，讓電商廣告成效一落千丈，成為所有行銷人共同的痛點。
但在 AI 問世後，便能夠自動分析網站/APP 用戶的瀏覽紀錄、點擊行為、購物歷史及興趣標籤，進行精準的受眾細分，精準鎖定高轉換率受眾，提升轉單率。並透過機器學習動態調整廣告預算，根據不同受眾的轉換可能性，提高廣告投放效率，減少不必要的預算浪費。
同時 AI 可以在提升 CTR（點擊率）為目標前提下，自動找出最佳的廣告組合。利用 AI 預測性分析，浮動打造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 ROI，克服過往人力投廣需要極度仰賴投手的經驗造成的成效落差。
AI 廣告應用工具
放眼坊間廣告投放平台，不少 DSP 的廣告商皆自行開發/導入 AI 投廣系統，力求為客戶爭取最好的廣告成效，例如：adGeek、Appier、CLICKFORCE 等。事實上，電商平台自家的廣告投手，也可透過熟悉的廣告平台體驗 AI 投廣系統，畢竟大型的廣告平台擁有數據量最大，不論在 AI 的資料、學習、測試上，都有機會相對取得精準的成效，例如：
– Google Ads：在智能出價、受眾分析的 AI 技術上投入龐大資源，且已經上線可自行在程序化購買廣告時自行設定。
– Facebook Ads ：動態廣告、AB Test、素材生成及Looklike 受眾擴展 四大方面，以積極的佈局在 iOS14.4 發佈後企圖扳回一城，從 Meta 廣告營收自 2023 年大幅成長曲線來看，應在成效上也有效取得客戶的認同。
– TikTok Ads：雖然 TikTok 的廣告產品相較 Google、Meta 兩大巨頭問世較晚，但在 AI 浪潮下，憑藉使用者的強勢成長力道，以 AI 驅動的受眾預測與興趣標籤分析 成為 TikTok 廣告的獨特優勢。
Omnichat 的智能廣告優化解決方案：以 LINE 官方帳號 x LINE LAP x Meta 跨平台受眾循環 – 用第一方數據勾勒更趨精準的廣告受眾
Omnichat 同時也支援 LINE 與 Meta / LINE LAP 跨平台的受眾循環，協助你用 LINE 第一方數據勾勒更精準的 Meta 投廣受眾：
1. 條件篩選：基於 LINE 好友的行為數據，篩選符合條件的目標對象。
2. 建立受眾：依照所篩選條件後生成受眾包。
3. 推播：使用受眾包對目標對象推播 LINE OA 訊息。
4. 上傳受眾並建立相似廣告受眾：將推播成效理想的受眾包上傳至 Meta 廣告平台，建立相似受眾，投放廣告。
5. 相似受眾與廣告投放創造轉換成效：投廣同時讓 Meta 學習、優化受眾對象，將完成消費的受眾透過 CAPI（伺服器轉換 API）再學習建立消費相似受眾，擴大相似成效流量池，持續提升轉換成效。
延伸閱讀：受眾管理：打通 LINE / Meta 跨渠道，更有效率地獲得精準客群
AI 與會員經營與忠誠度提升
AI 可透過顧客數據分析：購買頻率、購物類別、消費金額 等維度，精確進行會員分級並制定專屬優惠方案。一來可避免過往以人工解讀資料設定會員分級有失精確，二來以 AI 為會員設定專屬制定方案，更可以精準提供會員感興趣的行銷活動，避免流於行銷優惠一體適用，讓成本更有效被應用。提升會員復購率，延長客戶生命周期（LTV）。
針對沈睡用戶、活躍低的用戶，AI 可預測會員流失風險，並主動發送再行銷推播，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 建置的會員自動化行銷系統，Own media 如： Email、SMS、LINE 推播通知 ; Paid media 如：Meta 廣告、聯播網廣告、LINE LAP，更可根據顧客行為，判斷顧客可能喜歡的商品/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。
AI 會員經營應用工具
– Salesforce Marketing Cloud：是一個專業的數位行銷自動化與客戶關係管理（CRM）平台，以 AI 進行會員忠誠度分析與行銷自動化，幫助企業透過多種管道（如EDM、SMS、社群媒體、廣告等）與顧客互動，提升行銷效果與個人化體驗。
– Klaviyo：一款專為電商行銷設計的電子郵件與 SMS 行銷自動化平台，適合導入 Shopify、WooCommerce、Magento 等電商業者使用。它的核心特色是：數據驅動的個人化行銷，幫助品牌提升顧客參與度、增加轉換率與回購率。
– Zendesk Chatbot：一款基於AI 和自動化技術的客服機器人，主要用於：線上客服、自動回覆和顧客支援。它幫助企業透過即時對話、智慧 FAQ 和多渠道整合，提高客服效率，減少人力的負擔。
Omnichat Social CDP 更貼近顧客的心，幫助你為顧客創造更高的終身價值
Omnichat 的 Social CDP（Customer Data Platform） 是一款專為 社群電商 和 多管道客服 設計的 顧客數據平台，幫助品牌整合來自 Facebook Messenger、Instagram、LINE、WhatsApp 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，並透過 AI 和自動化系統進行個人化行銷提高銷售轉換率。
1. 整合社群顧客輪廓：
統一管理來自 Facebook、Instagram、LINE、WhatsApp、網站 Live Chat 的客戶數據，不再讓客戶資料分散在不同平台。 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. 行銷自動化顧客旅程：
依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，自動幫你深化顧客關係、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：購物車遺棄提醒：客戶加購商品但未結帳，系統自動發送訊息提醒。
會員生日優惠：根據 CDP 數據，LINE 或 Messenger 自動推送生日折扣碼。
3. 個人化訊息發送：
依據顧客行為（如瀏覽過的商品、對話內容、購買頻率）自動分類顧客，並針對其瀏覽過的紀錄、喜愛商品給予貼標，發送可能產生興趣的個人化訊息，提升行銷精準度。
AI 購物體驗優化
AI 可根據根據顧客在官網、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。在台灣，Appier、Insider、禾多媒體等資訊服務商，皆有提供類似解決方案，目的在協助電商/零售客戶盡可能增加平均訂單價值（AOV），並提升購物轉換率。
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。（參考文章：生成式 AI 與品牌數位行銷：企業應如何善用 AI 驅動成長？）
Omnichat 的 AI 購物體驗優化解決方案
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 Sales Module 的應用與價值
什麼是 AI Sales Module ?
AI Sales Module（人工智慧銷售模組）是一種利用 AI 技術來優化銷售流程的智能系統。它結合 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）、行銷自動化平台、電子商務網站 中，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 對電商與零售品牌的幫助
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：
1. 個人化產品推薦
AI Sales Module 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。
2. 智能銷售/ 庫存預測管理（Sales Forecasting）
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，包括波段、特定檔期成效、銷售淡旺季，去幫助品牌精準備貨與調整行銷策略。有效減少庫存積壓與缺貨風險，提高營收預測準確度。
3. 動態定價與促銷最佳化
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、不同行銷來源的顧客，綜合多方變因，讓每個顧客打開 APP 享受到不同的房晚價格，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：以客製化 AI Agent 打造每個品牌專屬 Sales Module
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、會員分級行銷、智慧門店、智能商品推薦系統，至廣告受眾整合與精鍊，透過與客戶資料的對接，持續訓練 AI 機器人，打造客戶更高自由度，且更貼近銷售、客服需求的 AI Sales Module。
AI 技術在數位行銷與電子商務領域的重要推動力，能夠幫助品牌提升顧客體驗、優化行銷策略，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 Sales Module 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、自動化行銷與銷售跟進，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。
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