現今眾多行業領先品牌提供實時及個人化體驗的客戶互動平台Twilio（NYSE：TWLO）分享了2024年市場營銷和客戶互動的6大趨勢。
機器學習（ML）和人工智能（AI）的進步將發揮關鍵作用
亞太地區的企業正努力地提升客戶的參與水平，重點將轉向創造大規模的個人化體驗和更直觀的使用者介面。其中，人工智能和機器學習的融合將在客戶體驗價值鏈中發揮更加關鍵的作用。根據IDC數據，到2027年，亞洲2,000強企業中有60%將重新分配投放於客戶體驗的預算，加強生成式人工智能，以取代過時的軟件。這反映出，隨著當區的企業尋求創新方法來吸引、轉化和留住高價值客戶，人工智能/機器學習正日益融入與客戶的互動中。
人工智能/機器學習可以根據分析個別消費者的數據，以創建個人化的電郵、信息和產品建議。這將助營銷人員大規模產生高度個人化的內容。同時，人工智能的洞察力及預測客戶需求、偏好和未來行為的能力，將使營銷活動更具針對性。人工智能演算法擅長處理大量數據，識別模式和分組之間微細的分別，助營銷人員制定更精準的客戶分類策略。全面的意見循環將客戶的意見納入個人化演算法中，為營銷人員提供相關的見解，以便調整策略。
品牌將轉向體驗導向的商業模式
電子商務與客戶體驗的融合將繼續影響消費者的瀏覽電商模式以及與商戶的互動模式。零售模式不再是基於交易的方法；零售模式現正轉向着重創造令人難忘和沉浸式的旅程，與現代消費者不斷變化的期望互相呼應。
2024年，線上和線下購物之間的界線將繼續模糊。品牌將優先創造無縫、全渠道的購物體驗，並確保所有平台保持一致。無論客戶是在網站、手機應用程式或實體店中瀏覽，品牌都將專注於實現跨渠道之間的無縫體驗，為消費者提供一個暢順的購物旅程。這包括結合擴增實境（AR）和虛擬實境（VR），創造身臨其境的互動體驗，讓消費者在購買前虛擬試用產品。人工智能演算法還可以根據消費者的個人偏好和在各個消費階段的行為來提升體驗，包括提供個人化的營銷信息、客製化的售後支援、專屬的產品推薦等等。
跨部門合作將成為客戶參與的標準做法
融合科技、創意和面向客戶的專業知識已成為提供統一和無縫客戶體驗的關鍵。因此，跨部門合作將成為普遍的商業做法。
企業意識到，員工體驗和客戶體驗是相互關聯的。因此，他們將優先考慮令內部流程與外部互動保持一致，促進統一的個人化方法，從而加强整體的客戶互動策略。
數據知識和消費者數據私隱教育
因為不斷變化的監管標準要求企業持續平衡數據導向的策略和道德考量，數據私隱和合規性將成為各部門和團隊的共同責任。 2024年，市場將重新關注數據收集、使用和共享方面的透明度，例如歐盟的《一般資料保護法規》（General Data Protection Regulation，GDPR）、新加坡的《個人資料保護法令》 （Personal Data Protection Act，PDPA）和更新了的《網絡安全法》（Cybersecurity Act），將要求企業承擔比以往更多的責任。數據知識將成為員工技能提升和招募的核心内容。大眾將期望企業在消費者數據私隱教育上擔任更積極的角色，包括提供簡單易明的私隱權聲明，及提供指引助消費者選擇控制其數據的選項。
除了私隱、同意和管理外，成因、測量和大規模的個人化亦將成為重要的考慮因素。這將從根本上影響許多營銷人員和數據從業者的營運和策略。
隨著數據在推動決策和發展新機遇方面變得更不可或缺，企業將優先制定統一的數據策略。我們預計首席技術總監 (CTO)、首席營銷總監 (CMO)、首席產品總監 (CPO) 和首席營收總監 (CRO)等主要領導者，將超越其傳統角色 ，並更加緊密地合作，共同塑造企業的數據願景。這種合作方式將有助領導者從更全面的角度了解企業及其業務實踐，從而促進明智的決策和發展。
數據平台將成為企業内部的統一力量
2024年，客戶數據平台（CDP）、可組合的CDP、數據無塵室和數據倉庫的出現，將推動企業動態顯著改變。根據IDC的數據，到2024年，在亞洲1,000強企業中，50%將採用CDP，並以此作為管理即時交易的企業客戶數據服務平台。現代數據平台將發揮統一力量作用，將不同的團隊和部門匯聚在共同的數據語言之下。
隨著數據在推動決策和發展新機遇方面變得更不可或缺，企業將優先制定統一的數據策略。我們預計首席技術總監 (CTO)、首席營銷總監 (CMO)、首席產品總監 (CPO) 和首席營收總監 (CRO)等主要領導者，將超越其傳統角色 ，並更加緊密地合作，共同塑造企業的數據願景。這種合作方式將有助領導者從更全面的角度了解企業及其業務實踐，從而促進明智的決策和發展。
企業將探索數據最小化等方法
2024年，隨著企業繼續探索如何利用人工智能推動具有影響力的業務成果，數據最小化與最大化的爭論將主導公司的決策。
隨著人們對數據外洩和私隱問題的擔憂與日俱增，企業正將重點轉向數據最小化，以此作為降低風險和遵守私隱標準的策略。然而，這存在一個問題：只為特定業務目標收集關鍵數據，而不是積累大量數據，是否會阻礙以人工智能為主導的策略發展和效果？2024年，各企業將探索可行的方案，以確保在數據實用性、私隱和安全性之間取得最佳平衡。
