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title: 如何透過創造更高的顧客終身價值以優化行銷報酬率？
description: 現今的品牌商透過監測各種不同指標來衡量他們在行銷活動與廣告上的投資是否有效，其中對商業績效而言，顧客終身價值 (Lifetime Value, LTV) 是最重要的指標之一。以下介紹行銷人幾項在消費旅程之中運用人工智慧技術提升顧客終身價值的方法。
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# [如何透過創造更高的顧客終身價值以優化行銷報酬率？](https://www.appier.com/zh-tw/blog/e5a682e4bd95e9808fe9818ee589b5e980a0e69bb4e9ab98e79a84e9a1a7e5aea2e7b582e8baabe583b9e580bce4bba5e584aae58c96e8a18ce98ab7e5a0b1e985ac)

 作者：[Admin](https://www.appier.com/zh-tw/blog/author/admin) | Nov 21, 2018 4:00:00 PM

現今的品牌商透過監測各種不同指標來衡量他們在行銷活動與廣告上的投資是否有效，其中對商業績效而言，顧客終身價值 (Lifetime Value, LTV) 是最重要的指標之一。然而，[全球僅有不到三分之一的行銷人](https://wwwforbes.com/sites/louiscolumbus/2018/01/18/analytics-are-defining-the-future-of-digital-advertising/#da4c142786f9)如此認為。

「顧客終身價值」是透過衡量顧客對品牌的實際價值所計算出來的指標。優化顧客終身價值對品牌商來說是刺激轉換率與建立顧客忠誠度的重要手段，例如，主動搜尋電商應用程式並安裝的顧客比因為看了廣告而安裝的顧客有更高的價值。根據AppsFlyer的研究，若觀察三個月內的數據，[全球有10.9%的自來應用程式用戶（organic app users）完成單次購買](https://retail.emarketer.com/article/how-soon-do-retail-app-installers-turn-buyers/5b240b6debd40003b8491a09)並創造平均20.63美元的顧客終身價值，然而廣告付費所取得的被動用戶僅有8.9%的顧客完成單次購買，且顧客終身價值平均僅7.10美元。

為了提升顧客終身價值，品牌主所採取的其中一項關鍵策略就是個人化行銷，當顧客發現所接收到的行銷內容與他們有關聯、推薦的產品或品牌體驗都是從他們的需求出發，就較有可能引發他們的注意而增加回購率並減少流失。從一開始引起消費者對品牌的認知、產生互動、決定購買、到最後成為你的忠實顧客，行銷個人化的概念在消費旅程中的各個階段都相當適用。

儘管市面上已存有許多可以為客戶創造個人化體驗的技術，但人工智慧技術所驅動的解決方案更將行銷個人化提升到新的境界。以下介紹行銷人幾項在消費旅程之中運用人工智慧技術提升顧客終身價值的方法。

**於對的客群之中建立品牌知名度**

在建立品牌知名度的起始階段，傳統上行銷人會使用消費者追蹤問卷以了解並找出目標客群。然而，這樣的方式通常極度費時，而且還要仰頼第三方平台的回饋數據，更重要的是，這些數據無法建立出全觀性的消費者輪廓，確保你能接觸到對的顧客。

Appier所提供的[AIXON人工智慧資料科學平台](https://www.appier.com/zh-tw/products/aixon?hsLang=zh-tw)能根據消費者的真實興趣與行為分析，並產生智慧分眾與行為預測。藉由分析消費者站內與站外的瀏覽及購買數據，人工智慧會根據興趣來分類歸納客群、預測消費者的未來行為，並提供可立即應用之洞察，讓你可進而有所根據並製作個人化內容，最後得以精準鎖定顧客。

人工智慧同樣可以透過既有顧客輪廓與外部資料庫作比較，幫助你外拓找尋相似客群，藉此確保行銷人能夠將品牌觸及最大化，從中引起目標客群對品牌的興趣、串聯顧客與品牌之間的連結，並持續這樣的效應直到最後買單。.

日本最大的C2C手創作品網站minne，透過使用AIXON所提供的轉換率預測模型來分析沒有交易紀錄的應用程式用戶，並以推播訊息來推薦他們特定的商品。AIXON也能辨識出具有高購買意願的顧客族群，並對minne的Facebook廣告客群進行智慧分眾來獲取更多的新用戶。

透過運用AIXON，minne的應用程式推播開啟率較以往高出2.8倍，且轉換率比起過往亂數選眾的方式提高了3倍之多。比起使用AIXON前，minne付出幾乎與之前相同的獲取下載成本，卻吸引高出3倍的應用程式安裝人數，且提升2.4倍的營收。

**運用人工智慧驅動個人化行銷，將你的品牌納入口袋名單**

縱使你在網站或應用程式上遞送的行銷訊息順利引起目標受眾的注意，如果他們發現訊息內容與自身需求不相關，仍是無法順利留住顧客。根據最近的一項研究顯示，[84%的轉換發生在顧客首次來訪時](https://www.slideshare.net/StraightNorthIM/10-ways-to-make-your-lead-generation-website-convert-on-the-first-visit?ref=https://vibethink.com/10-ways-make-lead-generation-convert-first-visit/)。但問題在於，除了透過簡易的地區過濾與限時優惠，想要在顧客首次拜訪你的網站或應用程式時就立即展示個人化內容，幾乎是不可能的事情。

這就是人工智慧技術可以大展身手的地方，它能分析訪客的站外興趣並預測客戶首次到訪時最可能引起反應的內容是什麼。例如，旅遊網站可以將瀏覽過「肯亞的野生動物行程」與「托斯卡尼品酒之旅」相關文章的首次訪客分類為「戶外活動愛好者」與「葡萄酒愛好者」，並針對這些受眾客製首次到訪的個人化網站內容。

**縮短猶豫期，關鍵在於下單前的推波助瀾**

當購買經驗豐富的消費者注意到某項產品時，常常會在一段時期內交互使用筆記型電腦、平板以及手機來做前期的產品研究、比價、最後才購買。要能掌握這麼複雜的消費行為對行銷人來說是一大挑戰，他們必須能獲取全觀性的行為洞察、並進一步在正確的時間點從對的渠道上推促顧客買單。

人工智慧所驅動的主動式行銷自動化工具就能橫跨多種裝置向單一顧客推播個人化行銷內容。例如小明早上用手機上網搜尋家俱產品、下午透過筆記型電腦比價、然後晚上再使用平板將有興趣的產品放入購物車。透過人工智慧，行銷人能在小明隔天早上的上班途中以手機推播訊息來提醒他下單。

**更進階的再行銷助你優化顧客忠誠度與留存率**

行銷人大都同意對既有客戶進行再行銷比獲取新顧客更有價值，但是並非每一位顧客都該被再行銷。人工智慧可透過預測分析辨識出擁有最高潛在價值的分眾群體，並針對該群體進行再行銷，例如將顧客細緻地區分為「過去五天內來訪兩次以上者」、「過去十天內有一次交易紀錄者」…等等，並根據未來的行為預測將這些分眾進一步做價值排序。

對電商而言，最有效的再行銷操作就是運用人工智慧針對高頻率拜訪與交易的客群做購買行為分析，並在他們下次來訪時提供最合適的產品推薦。人工智慧甚至能透過偵測到用戶應用程式使用率快速降低，推斷出顧客可能即將流失而預先通知行銷人。因此，你能在用戶跟你不告而別之前遞送貼心的個人化行銷訊息，進而維護與顧客間的關係並降低流失率。

要在混亂吵雜的茫茫人海中引起目標顧客的注意並朝正確的方向航行實則不易，人工智慧在顧客消費旅程中的每個黃金契機提供極致的個人化行銷體驗，幫助行銷人從激烈競爭中脫穎而出，創造更高的顧客終身價值。

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