FIND研究員：蕭國英
在數位時代，消費者行為日益複雜多變，企業若要脫穎而出，必須更深入地了解顧客，提供高度個人化的服務。人工智慧（AI）的崛起，為行銷領域帶來革命性的變革。透過AI，企業能夠更精準地分析大量數據，洞察顧客行為，並打造更貼近顧客需求的產品與服務。本文將探討AI在「客戶旅程地圖」上的應用，如何幫助企業提升顧客體驗，並實現更佳的商業績效。
什麼是「客戶旅程地圖」(Customer Journey Maps, CJM)？
客戶旅程地圖，又稱使用者旅程地圖，是一種視覺化的工具，用來描繪品牌與顧客互動的整個過程。它將顧客從初次接觸品牌到成為忠實顧客的整個歷程，以圖像化的方式呈現出來，讓企業能夠更深入地了解顧客的想法、感受和行為，從而優化顧客體驗，提升顧客滿意度。客戶旅程地圖通常著重在兩方面：一個是觀察「顧客」與「品牌」之間的互動關係，偏向於行銷和業務領域；另一個則是強調「使用者」與「產品或服務」之間的互動關係，偏向於產品設計和使用者體驗設計領域。
客戶旅程地圖的目的是什麼？
了解顧客需求： 透過地圖，企業可以清楚地看到顧客在不同階段的需求、痛點和期望。
改善顧客體驗： 找出客戶旅程中的問題和機會，針對性地提出改進方案，提升顧客滿意度。
優化行銷策略： 根據客戶旅程，設計更有效的行銷活動，提高轉換率。
提升產品或服務品質： 從顧客的角度出發，檢視產品或服務的設計是否符合顧客需求。
增強團隊合作： 將不同部門的觀點整合在一起，共同為提升顧客體驗而努力。
圖1：以CJM描述有讀誦困難的孩童每天所會接觸到的工具與技術
圖片來源：https://www.behance.net/gallery/12142829/Customer-Journey-Map
產業界運用AI來強化產品研發與行銷推廣的實例很多，例如在電商領域，Amazon即是透過AI分析顧客的瀏覽歷史，推薦相關商品，並預測顧客的購買意願。在金融業，很多銀行利用AI打造智能客服，大幅提升服務效率。在醫療保健，Google DeepMind開發的AlphaFold，成功預測了幾乎所有已知蛋白質的結構，為藥物開發帶來新的可能性。在旅遊業，Booking.com就利用AI為用戶提供了個性化的住宿推薦。但是前述的運用，僅是強化了客戶旅程地圖中的某一個位置；我們相信這些大企業內部已建立起一個全面性的客戶旅程地圖，在經過詳細分析後，才決定對地圖上某些位置來依序進行調整。
圖2：電商平臺Shopify官網上的客戶旅程地圖
圖片來源：https://www.shopify.com/enterprise/blog/customer-journey-map-ecommerce
客戶旅程地圖的製作步驟
客戶旅程地圖的形式沒有固定，尤其某些產業所要面對的複雜客群也常有各種交互影響的關聯性，所以畫出來的地圖也會相對複雜。但地圖在製作與使用的過程中，不管在哪個產業，它的步驟則是相當一致的，而且「視覺化」是製作客戶旅程地圖時一個很重要的核心，至少也要是表格化。製作客戶旅程地圖與使用它來提昇品質的流程一般如下：
定義目標顧客： 確定要分析的顧客群體。這步驟也就是在定義目標客戶的「人物誌」(Persona)。
列出所有接觸點： 找出顧客與品牌互動的所有可能觸點。
繪製流程圖： 將客戶旅程分為不同的階段，並標註每個階段的接觸點和行為。
分析顧客情緒： 根據顧客行為，推測其在每個階段的情緒。
找出痛點和機會： 找出客戶旅程中的問題和可以改進的地方。
制定改善方案： 根據痛點和機會，提出具體的改善方案。
圖3：已有線上軟體提供了相當多元的CJM模板
圖片來源：https://www.edrawsoft.com/customer-journey-mapping-tool.html
如何把人工智慧運用在「客戶旅程地圖」？
在過往，因受限於資源與時間，企業所建立的客戶旅程地圖，其涵蓋面與精準度往往與實際情況會有一段落差；故而重點通常擺在「視覺化」並以此來跨部門進行議題的對焦。人工智慧（AI）的崛起，為傳統的客戶旅程地圖帶來了革新。透過AI，我們能更精準地分析大量數據，洞察顧客行為，並打造更個人化的顧客體驗。在建立「客戶旅程地圖」時，AI可以協助我們進行以下的應用：
數據收集與分析
自動化數據收集： AI能從各種來源（如網站、APP、社群媒體、CRM）自動收集顧客數據，並進行初步的整理與分類。
行為分析： 透過機器學習，AI能分析顧客在網站上的瀏覽行為、點擊軌跡、停留時間等，找出潛在的興趣與需求。
情緒分析： AI可以分析顧客在社群媒體上對品牌或產品的評論，判別其情緒是正面、負面還是中性，以便及時回應。
顧客分群與個性化
精準分群：AI能根據顧客的行為、興趣、購買歷史等，將顧客分為不同的細分市場，以便提供更精準的服務。
個性化推薦：AI可以根據顧客的偏好，推薦適合的產品或服務，提升顧客滿意度。
個性化內容：AI能生成個性化的內容，如產品介紹、行銷文案等，以吸引特定顧客群體。
預測分析
預測顧客行為：AI可以預測顧客的下一次購買、退貨或流失的可能性，以便提前採取措施。
預測需求：AI能分析市場趨勢，預測未來顧客的需求，以便提前開發新產品或服務。
預測營銷效果：AI可以評估不同營銷策略的效果，幫助企業優化資源配置。
聊天機器人與虛擬助理
即時互動：聊天機器人可以24小時為顧客提供即時服務，解答常見問題。
個性化服務：透過AI，聊天機器人能提供更個性化的服務，如推薦產品、處理訂單等。
收集反饋：聊天機器人可以收集顧客的反饋，幫助企業了解顧客需求。
自動化行銷
觸發式行銷：AI可以根據顧客的行為，觸發相應的行銷活動，如購物車放棄提醒、生日祝福等。
A/B測試：AI能自動化A/B測試，找出最佳的行銷策略。
客戶旅程地圖的動態優化
實時調整：AI可以根據最新的數據，不斷調整客戶旅程地圖，確保其與實際情況保持一致。
自動化優化：AI能自動化優化客戶旅程中的各個接觸點，提升顧客體驗。
由上所知，當我們把AI導入客戶旅程地圖後，將可以製作出一份更精準、更多元的地圖，提供不同階段跨領域的資訊。而當它的複雜度提高時，它的「視覺化」優點也應該要從另一個角度來思考：大部份的人很難快速掌握住一大塊層次豐富的地圖資訊，但AI通常可以協助我們去釐清重點。所以，人工智慧在客戶旅程地圖的應用上，並不只是一開始的地圖繪製，還包含了對地圖的分析萃取。根據我們在網際網路上的觀察，已經有越來越多的軟體或行銷公司提供AI模板來協助建立客戶旅程地圖，但對地圖解讀與洞見產出則還沒有很明確的提供商。
圖4：以AI來打造客戶旅程地圖的工具
圖片來源：https://miro.com/app/board/uXjVKfZgCQk=/
未來趨勢
每個企業都非常重視CRM的數據，而將AI運用在客戶旅程地圖中，就可以整合CRM與產品行銷、研發製造、銷售通路、客服回饋…等企業部門的資訊，描繪出客戶在購物時的種種面向，讓企業可以更深入地了解顧客，提供更個性化的服務，並實現精準行銷。
同時，透過AI工具將旅程數據進行視覺化後，更能讓企業內眾多單位看到同一張地圖，聚焦在一個共同討論的範圍，可以更有效率地交換意見，以便更好地服務客戶。更令人期待的是，除了AI能不斷地以最新數據去調整旅程地圖，提醒企業注意客戶行為是否正在改變，即時制定出合適的策略以達成商業目標外，相信未來還會有模擬客戶情境的AI孿生技術，能提供企業使用者更深入的動態體驗。
封面圖片來源：https://www.istockphoto.com/
參考資料來源：
https://www.behance.net/gallery/12142829/Customer-Journey-Map
電商平臺Shopify官網
https://www.edrawsoft.com/customer-journey-mapping-tool.html
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