MarTech人工智慧行銷科技是什麼?
MarTech人工智慧行銷科技解決傳統行銷方式的局限性，結合行銷、人工智慧、數據管理的技術，是目前行銷的主流趨勢，用人工智慧收集客戶資料、分析客戶行為，從而制定更加個性化、有效的行銷策略，提高客戶體驗和忠誠度。隨著科技的不斷進步和創新，MarTech人工智慧行銷科技將發揮重要的作用，幫助公司提高營業額和市場競爭優勢。
接下來我們就運這個”數位資產”來做行銷自動化，可以主動提醒客戶相關可能會感興趣的產品(因為客戶沒找到，網站先提供訊息)，還可以把選定的產品寄給同類型有可能會購買這個產品的客戶。
電商RFM建模
Martech 行銷科技是結合行銷、科技、管理的技術，是目前行銷的主流趨勢，客戶的數據就是資產，可以從電商網站、社群媒體、新聞網頁等蒐集顧客的屬性、行為，進一步利用人工智慧、大數據技術等，了解顧客喜好並分類客戶的族群、推薦客戶產品、預測客戶購買行為，再回過來調整參數使其更正確，如此可以做到低成本的自動化行銷。
發展MarTech可以為企業帶來以下優勢：
- 降低營業成本：可以幫助企業更高效地收集、分析數據，並根據數據洞察進行精準營銷，並降低人力成本進而降低營業成本。
- 提升營業利益：可以幫助企業更精準地觸達目標客戶，並提供更加個性化的營銷內容，從而提升營業利益。
透過消費者線下的消費紀錄，可以收集所有的數據，做為 AI 建模的基礎，針對不同特性與群體的消費者，進行預測或是推薦產品，另一方面，也可以更了解消費者消費輪廓、習慣，在制訂行銷計畫時，就可以依照不同的消費者偏好以更精準的行銷來推播產品訊息，不僅提升營業額，又可以為公司累積有價值的數據資產。
精準行銷就是利用AI預測的結果，來對不同的消費族群行銷，例如: 優先收到優惠訊息、累積點數、獎勵制度、不同的時間進行推播，讓每個消費者都有專屬的訊息與固定收到訊息的時間。
亞馬遜網站的up-sell和cross-sell
根據亞馬遜網站的營收來源有35%是來自於主動向瀏覽者推薦產品，當客戶在瀏覽頁面時，一方面我們可以在客戶瀏覽時即時提供相關訊息，也可以利用簡訊或LINE、Email、App來通知客戶，可以提高營業額(up-sell)或增加相關產品的銷售(cross-sell )。
up-sell和cross-sell行銷科技範例
我們將產品和客戶做成一個樞紐表，並將資料內容轉換成0 / 1 的資料型態(1代表有交易，0則無交易)
我們挑一個客戶編號12580來看看他的交易資料，發現他有採購”MINI FUNKY DESIGN TAPES”
Similarity Matrix 客戶與客戶之間的相似度矩陣，利用這個矩陣我們可以整理出哪些客戶的購買行為是類似的，間接可以找出他的購買行為與購買產品，向另一個相類似購買行為的客戶推薦產品，其實相似度矩陣是為了縮短時間，讓我們快速了解客戶的購買行為並對其他客戶做預測與推薦，產生提高營業額(up-sell)或增加相關產品的銷售(cross-sell )的效果。
對相同購物行為的客戶提出產品購買推薦，找與CustomerID # 12350有類似的購買行為的客戶(CustomerID # 17935、12414、12652….)，其值介於0~1之間(1就是自己和自己比)，找一個相關係數值愈大相對購買率會愈高，在現在電商後台與網路的環境下(網路訊號回傳的快慢是取決於使用者和電商兩者都有關係)，要促成下單的機會是很短暫的時間(3~5秒)，所以電商經營者必須要很快速的推薦客戶，Similarity Matrix相似度矩陣是提供一個非常快速的方法，當然還有其他的方法，譬如:deep learning深度學習中的CNN 、RNN、 GAN、 DQN、DRL…，從CustomerID # 12350我們可以查出他有買過的產品，再回頭去找CustomerID # 12350有買過的產品。
另外，也找一下CustomerID # 17935的購物清單(因為他和CustomerID # 12350最類似會購買相關的產品)，利用python的集合原理兩者相減，怎可得知要向CustomerID # 17935，推薦什麼產品了。
產品相似推薦也是類似一樣的做法，將原本的customer_matrix改成indexc & columns都是StockCode，在設定一個產品10133，即可找出向類似的產品。
從範例中我們可以清楚了解，行銷科技建立在自己的資料上著手做出決策，以資料分析為基礎，透過內部與外部的數據收集能更精確分析客戶的輪廓、做出行銷決策。行銷人員透過STP清楚的知道目標，利用系統收集數據、數據分析與人工智慧演算法，從資料中快速分類、定義每一筆客戶的消費輪廓、消費喜好、消費需求甚至是提醒客戶需要採購。利用數位資產用來協助行銷人員做出更貼近個人化的行銷方案。
MarTech的六大領域
- 廣告與推廣：可以用於自動化廣告投放、創建個性化廣告內容、測試廣告效果等。例如，Google Ads、Facebook Ads、LinkedIn Ads等。
- 內容與體驗：可以用於AI生成創意內容、個性化內容推薦、分析用戶行為等。例如， Adobe Experience Cloud、Contentful等。
- 社群媒體：可以用於分析社群數據、自動化社群互動、AI客服等。例如，Hootsuite、Sprout Social、Zendesk等。
- 商業銷售：可以用於預測客戶需求、個性化銷售方案、自動化客戶服務等。例如，Salesforce、Adobe Marketing Cloud、Oracle CRM等。
- 數據應用：可以用於數據分析、數據挖掘、數據建模等。例如，Tableau、Power BI等。
- 管理：可以用於統一管理營銷數據和工具，提高營銷效率。例如，Adobe Experience Platform、Salesforce Marketing Cloud、Oracle Marketing Cloud等。
人工智慧可以做到「行銷預測」
行銷預測結合數據分析與人工智慧技術進行預測，建立分析模型，推估客戶下一步可能需要什麼產品，在客戶做出購買行為前，就推送符合其喜好和預期行為的內容給他。現在的電商平台推薦系統都有這樣的模型，這項技術是利用機械學習的方式學習人的思考和預測的行為，可以幫助行銷自動化，降低成本和重複性質的工作。