電通用AI精準預測顧客需求　讓廣告不煩人，消費者更愛你

（圖片來源：電通提供）

在這座座標上，四顆AI推理引擎依序啟動；第一顆判斷「買不買」，第二顆預估「可能買多少？」，兩者推理出第三個引擎「期望價值」，依據DM、LINE、SMS 的排序與資源限制，關係到每個渠道的成本：DM最貴、SMS其次、LINE最少。另一方面，在能承載的內容體量上，DM可以行銷最多商品與活動、LINE有較好的互動與有趣性，但資訊量較少，SMS則是內容最少最精準的。依據目的與預算不同，會分配合適的受眾以避免浪費。

第四顆引擎則回望歷史，計算新檔期與舊檔期的相似度，並標出「主打商品」與「搭配銷售商品」，為選品與行銷自動化中的顧客旅程提供可追溯的依據。

要讓機器真正讀懂消費脈絡，關鍵在於特徵向量化（Feature Vectorization）。

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系統把「影響購買決策的三大因子」：促銷敏感度、接收管道偏好與跨品類關聯換成數值向量化，讓演算法能像座標系統般，精確理解行銷刺激與消費行為的深層關係；我們透過AI模型整理並分析來自不同來源、結構不一的數據，挖掘其中潛藏的關聯性，使銷售預測更具智慧與準確性。同時，也將春節、暑假等具有明顯季節性影響的特殊時段納入模型中的時間變數，進行動態調整，確保預測結果更貼近實際市場變化。

上百個品類得以同時運算，用一個多小時完成新檔期推論，名單即刻送往行銷訊息平台。實際銷售與互動行為會被回傳資料庫，為下一輪演算法與行動添柴加火。從洞察到預測、再到即時與消費者互動，這條高速軌道回答了三個最關鍵的問題：誰、在何時、對哪個品類動心。行銷人不再翻舊標籤找答案，而是握著可預見未來的坐標，精準踩上顧客需求的下一個節拍。

AI讓品牌搶先站上顧客需求的十字路口

為了讓AI不只是演算法，而是日常營運的一部份，電通為品牌設計了關鍵的三段式成長引擎運作機制： 

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一、數據中台，先搭好單一顧客視圖：零售業的資料散落在POS、LINE推播、會員App、SMS訊息、折價券與活動訊息裡。先透過顧客數據中台把這些數據河流匯入同一座水庫，拼湊出「單一顧客視圖」。交易、促銷回饋、觸達管道全在同一個時間軸上對齊，人、貨、場與關鍵體驗時刻（MOT）也就立體呈現。所有個資即時去識別化，既守住隱私，也讓AI有乾淨的資料可判讀。 

二、AI 引擎，針對活動品類大規模平行運算：以「雙週一檔」的高速節奏為前提，系統會先擷取下一波活動檔期的商品清單，隨即重算各項特徵權重，並將與檔期相關的品類與商品，輸入至大數據引擎的集成AI模型之中。演算法一方面判斷「誰可能買單、訂單金額落點在哪裡」，另一方面也檢視歷來相似檔期的品類組合與促銷手法，衡量品類之間的互補關係與帶動效應。結果將在短時間內回傳，為每位會員標上對應的機率與金額分數，作為後續宣傳渠道排序與預算配置的依據。

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三、渠道合奏，期望值排序、動態頻控：DM擔綱大包裝、SMS抓短週期、LINE 用低成本加溫；同一顧客的期望值分配到不同管道，再加上渠道飽和度檢查，訊息不過量、優惠剛剛好。 

【電通思維的行動建議】零售AI精準行銷五大戰略 

1.第一方數據是零售的「戰略礦脈」：整合POS、App、會員、商品、行銷溝通與門市等，線上、線下、售前、售中、售後足跡，才能長出AI可持續精進的原礦。 

2.預測比回顧更重要：用「預測期望值」取代歷史行為貼標，行銷決策不該只憑過去表現，而要鎖定「購買機率Ｘ購買金額」的期望值，直接預估投資回報。 

3.人Ｘ貨Ｘ時：好的模型不能只看顧客，還要同時考慮商品和促銷時間。以「活動品類Ｘ檔期」為單位預測，把即將上架的商品清單納入特徵，才能真正貼近現場銷售狀況。

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4.溝通頻率動態掌握，訊息精準不擾人：誰先收到訊息，由他對品牌的「期望值」來決定；而該傳幾次，則看這個管道會不會太擠。這樣雙重控管，才能避免資訊疲勞，維持品牌好感度。

5.能不斷學習的閉環，才是AI的關鍵競爭力：把A/B測試變成日常習慣，讓每一筆銷售和顧客互動24小時內都自動回傳。公司裡每個人都用同一套「期望值」語言做決策，才能真正打造出會學習、會優化的行銷系統。

精準，而不失溫度 

AI讓零售行銷從「宣傳愈多愈安心」走向「宣傳得準才有效」。當品牌能提早預見顧客下一個動機，優惠就成了貼心提醒而非行銷噪音；預算回到真正有感的顧客身上，消費者獲得專屬價值與體驗，品牌同時贏得營收與信任，真正落實以顧客為中心的雙贏新常態。 

【本文由電通集團Merkle數據科學與策略副總經理陳詳翰博士執筆，更多案例故事與圖片，請至電通行銷傳播集團2024決策智慧「強化品牌韌性 贏在變局」官網閱讀】

（責任編輯：張蕙蘭）