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title: 如何運用人工智慧，在有限預算下取得高品質潛在客戶名單 ？
description: 「單次獲取名單成本」一直是行銷領域奉為圭臬的績效指標。就實際狀況而言，有63%的企業表示提高流量和增加潛在客戶名單是他們所面臨最大的行銷挑戰。行銷人可以藉助人工智慧的力量，取得具有高轉換潛力的高品質潛在客戶名單，同時有效降低CPL。
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# [如何運用人工智慧，在有限預算下取得高品質潛在客戶名單 ？](https://www.appier.com/zh-tw/blog/gain-quality-leads-wont-break-budget-artificial-intelligence)

 作者：[Admin](https://www.appier.com/zh-tw/blog/author/admin) | Dec 9, 2018 4:00:00 PM

長久以來，「單次獲取名單成本」（cost per lead，以下簡稱「CPL」）一直是行銷領域奉為圭臬的績效指標。就實際狀況而言，有63%的企業表示[提高流量和增加潛在客戶名單](https://www.forbes.com/sites/forbesagencycouncil/2017/07/07/addressing-a-common-inbound-marketing-challenge-12-tips-for-generating-more-traffic-and-leads/#439aa1652760)是他們所面臨最大的行銷挑戰。

CPL雖然是一項可靠的指標，卻有一個盲點：CPL並不能反映潛在客戶名單（leads）的品質。理論上CPL越低越好，但不應犧牲潛在客戶名單的品質來換取較低的成本，導致轉換率變得低落，甚至減少品牌銷量。

不過，CPL的數值愈低，不代表潛在客戶名單的品質就愈差。行銷人可以藉助人工智慧的力量，取得具有高轉換潛力的高品質潛在客戶名單，同時有效降低CPL。

**慧眼獨具：找出並觸及相似高價值受眾**

人工智慧平台能夠辨識消費者的使用裝置，並且根據其跨螢行為解析消費者輪廓，一旦行銷人藉由分析消費者行為與興趣，找出最具消費潛力的受眾族群（例如最有可能購買者），該平台則可利用相同的條件擴大找出相似的使用者，這種作法便稱為「尋找相似受眾」（finding lookalike audiences）。

各品牌便可藉此辨識出行銷活動的最佳受眾，並將行銷經費投注在適當的渠道，讓觸及得以延伸至現有顧客範圍之外。

舉例來說，品牌的最佳受眾也許是在三天內瀏覽了十種商品的消費者，而非在一天內就看了五項商品的人。傳統的行銷方法是輪流針對不同群體行銷，期待有一天能找到對的人；然而人工智慧卻能透過精準預測免除多餘猜測，直接將行銷重點放在最具消費潛力的顧客身上，以實現利潤最大化的目標。

**聰明再行銷以縮短轉換週期**

人工智慧也可協助執行再行銷（remarketing，觸及對商品表達興趣但尚未完成轉換的潛在顧客），在使用者的不同裝置上投遞行銷訊息，縮短初次造訪網站和實際下單之間的時間。

舉例而言，某天小美用電腦上網看到一件喜歡的洋裝，接著又用手機瀏覽相同的商品，人工智慧可透過跨螢分析配對出小美擁有的所有裝置，並對小美進行有效的再行銷。例如寄送電子郵件到小美的電腦，同時在她的手機應用程式裡推播行銷訊息。如此便可有效簡化購物流程，小美只需點擊數下便可完成下單，不須在電腦與手機間來回切換，或信箱與瀏覽器間來回奔波。

**「單一顧客的全觀輪廓」的重要性：以人為主，裝置為輔**

透過人工智慧平台，企業可以針對不同使用者的跨螢行為及瀏覽紀錄（又稱為「單一顧客的全觀輪廓」、「single customer view」）量身打造合適的行銷訊息與廣告素材。人工智慧將這些數據視為每個獨特個體的行為，而非只是某裝置上的事件，將收集到的數據整合為一個具有特定興趣、行為和習慣的全觀洞察。如此一來，企業在執行行銷活動時，不但能藉此提升轉換率，也能獲得更清晰的顧客全觀輪廓，因而找到更多相似的受眾。

舉例來說，某運動品牌對於小明的跨螢行為很感興趣，如果採用傳統的行銷技術，充其量只能觀察到他在不同裝置上的瀏覽行為為一些廣泛分類主題如：運動、科技、金融和旅遊。由於有太多個接觸點（各種行為）），使得品牌難以判斷是否有其他人也在使用這些裝置，何況這些大範圍的興趣主題仍不夠精確，無法拼湊出小明的「單一顧客全觀輪廓」。

人工智慧能夠透過分析小明的跨螢行為及消費者旅程中所瀏覽過的關鍵字，細分出大分類中的子分類，並將他擁有的裝置連結在一起，藉此得出小明在網路世界時閱讀過的文章內容多次出現「籃球虛擬實境遊戲」、「比特幣」、「廉價民宿」等關鍵字。於是，當運動品牌想對他行銷時，便可根據小明的全觀洞察量身規劃行銷素材（籃球鞋、球星聯名款）與接觸渠道，進一步展開與小明（以及小明有相同興趣的對象）之間的互動，產生更多品牌連結。

**人工智慧廣告頻次控制策略：讓你跟消費者有點黏又不會太黏**

許多企業可能會想用大量的行銷投放以盡可能抓住消費者目光，如此通常會使得消費者應接不暇，反而產生負面觀感並刻意避開，使得品牌形象受損，得不償失。

聰明的人工智慧演算法採用廣告頻次控制（frequency capping），確保企業的行銷訊息量不會讓消費者感到不堪負荷，如此企業便可以在有效管理預算的同時減少無用的曝光次數。此外，由於人工智慧能辨識單一使用者擁有的所有裝置，因此企業也可避免在不同或低互動的裝置上持續發送相同或不感興趣的行銷訊息給同一個對象。

在行銷活動的週期當中，廣告頻次控制可以設定為一天一次，或依照訪客的特定行動而略做調整。人工智慧可以兼顧企業的偏好以及使用者行為找出最佳規則，或者企業也可直接設定曝光次數或點擊數的門檻。

舉例而言，全球知名的美妝品牌[雅詩蘭黛](https://www.appier.com/zh-tw/success-stories/est%C3%A9e-lauder)（Estée Lauder）便採用了上述科技來取得理想的成效。雅詩蘭黛應用Appier的CrossX Lookalike相似受眾功能，從包含超過3,000個行銷活動數據的CrossX資料庫中找出新的、高價值的受眾。雅詩蘭黛的潛在客戶名單因此增加了167%，CPL則下降63%。該品牌也透過CrossX的再行銷和廣告頻次控制工具，讓對商品有興趣且高價值的使用者更加快速地完成轉換。

對於想提升潛在客戶名單品質並降低CPL的行銷人而言，人工智慧是理想的解決方案。透過人工智慧，在獲取潛在客戶名單的過程中，有效兼顧成本與品質不再只是理想。

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