生成式 AI 正在改變企業取得顧客洞察的方式。傳統上，客戶成功或研究團隊會依據用戶調查、過往銷售數據，推敲客戶的喜好，設計新產品和服務。然而，這樣過程不僅耗時，而且蒐集的資料有限。
藉由生成式 AI，企業能即時分析大量用戶資料，模擬不同客群的偏好與需求。舉例來說，某食品工廠用生成式 AI 模擬「Z 世代族群」與「飲食控制者」等角色，分析他們對休閒食品的期待，進而改進產品口味，打入新的市場。
波士頓顧問公司（BCG）指出，生成式 AI 可為企業降低 30～50% 的市場調查成本，以及加快客戶數據洞察到產出新品或服務的流程，將其效率提升 3～5 倍，提高創新的速度，實現「以客戶為中心」的銷售模式。業務人員角色也從單純向客戶推薦產品，轉為主動觀察客戶的痛點與需求，並根據需求客製化解決方案。
提供精細洞察、個性化文案，顧客體驗全面升級
生成式 AI 會在 3 個方面幫助企業實現「以客戶為中心」的目標，並提高客戶忠誠度。首先， AI 改變組織開發產品的流程。例如，利用「市場鏡像」（market mirror）方式，也就是企業透過社群評論和市調資料，模擬數百種客戶的行為、需求與痛點，從而產生新的洞察，讓組織能針對特定客群，推出合適的產品。
此外，生成式 AI 的 RAG（retrieval-augmented generation，檢索增強生成）功能，不僅能從既有的資料庫中學習，還能在外部資料庫進行檢索。這代表企業進行市場洞察時，不僅能從既有的客戶資料中識別客群特徵，還能從外部資料的調查中，探索原本未服務的客群，發掘新的洞察。RAG 讓AI的分析結果更精確。
市面上已有開發商提供客戶洞察服務，像是數據公司 Polfish、Fairgen 就應用 AI 做定量分析（使用統計方式讓AI從問卷、競品分析資料得到結論），幫助企業更理解市場，做商業決策。
其次， 生成式 AI 顛覆銷售文案的產製流程。過去行銷團隊根據不同客群開發各種行銷素材，像是化妝品公司針對年輕愛美客群，提供名人示範妝容的文宣；而面對環保消費者則訴求產品使用天然成分，現在透過 AI 能快速產製個性化內容。
不僅文案內容改變，推廣產品方式也不同。生成式 AI 能快速分析圖片並即時模擬，從而提供客製化體驗，例如：美妝品牌提供線上試妝服務；家具店則應用擴增實境技術，讓消費者在家中試擺放沙發或櫃子。應用體驗服務，促進消費者的購買意願。
第三， 企業與顧客的互動方式改變，AI 讓客服能夠 24 小時運作，即時解決產品問題、了解訂單狀況，甚至發現客戶的痛點，主動推薦適合的產品。
AI不能取代市調與產品測試，需人員驗證避免偏見或過時
企業經營客戶的痛點各自不同。有些推出大量產品，僅少數獲得消費者喜愛，AI 能協助洞察消費者需求，減少測試的成本；有些則是針對不同的客戶銷售多種產品，需要 AI 生成客製化文案。企業的痛點決定生成式 AI 應用場景開發的優先順序。
不過，我建議企業把 AI 當成輔助工具，不能取代所有市調與產品測試任務，因為 AI 回應仍有錯誤、過時或偏見等現象，還是需要人員去驗證 AI 的分析結果，以確保準確性。
這也呼應業界不斷強調，AI 轉型與前一波數位轉型相比，企業必須更注意科技帶來的風險，遵循 RAI 開發原則（Responsible AI，負責任人工智慧），包括：確保 AI 運作流程透明，讓人了解AI產生答覆的機制；建立明確的問責機制，指定團隊為 AI 決策負責；確保 AI 在運作過程中，不會因為性別、年齡、種族等因素造成偏見或歧視。唯有控制好風險，AI 導入才能穩定為組織創造效益（口述｜徐瑞廷，整理｜簡鈺璇）。
>>本文經<經理人>同意轉載。
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