哈雷機車靠人工智慧大賣

How Harley-Davidson Used Artificial Intelligence to Increase New York Sales Leads by 2,930%
布雷德.鮑爾 Brad Power
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除了業者收入大增,連工作機會也變多了。

有一年冬天,哈雷機車(Harley-Davidson)紐約經銷商艾薩夫.傑寇比(Asaf Jacobi),一週賣出一輛或兩輛機車。這樣的銷售量太少了。

傑寇比在河濱公園散步時,偶然遇到人工智慧(AI)公司Adgorithms執行長歐爾.夏尼(Or Shani)。討論過傑寇比的銷售困境之後,夏尼建議他試試亞伯特系統(Albert),這是Adgorithms公司以人工智慧為基礎的行銷平台。這套系統橫跨臉書(Facebook)、Google等各種數位管道,去衡量並自動優化行銷活動的結果。傑寇比決定用一個週末的時間,試用亞伯特系統。

那個週末,傑寇比賣出了15輛哈雷機車,是過去最佳紀錄的將近兩倍。他在夏季週末的最高紀錄是賣出八輛。

當然,傑寇比繼續使用這套亞伯特系統。他的門市從每天來一位符合條件的潛在顧客(qualified lead),增加到四十位。在第一個月,新的潛在顧客有15%是「相像者」(lookalike),表示這些打電話來店裡預約看車的客人,個人條件與先前的「高價值顧客」很類似,所以最後較可能成交。到第三個月時,這家經銷商的潛在顧客量增加了2,930%,其中有五成是「相像者」,於是傑寇比趕緊增設一個電話服務中心,雇用六名新員工來處理這些新業務。

傑寇比原先估計,紐約市只有約2%的人口是哈雷機車的潛在顧客,亞伯特系統卻顯示,他的潛在市場其實大得多,而且大非常多,並開始找出傑寇比從不知道其實存在的顧客。

它是怎麼做到的?

人工智慧運作方式

今日,亞馬遜(Amazon)、臉書和Google,正在引領人工智慧革命,人工智慧讓他們能以高度個人化、對象明確的廣告及行銷,來吸引顧客,因而獲得極大的市場優勢,勝過大多數的消費性產品公司和零售商。不過,像是Salesforce、IBM和眾多新創公司,已開始提供人工智慧的行銷工具,不僅使用起來較為簡單(也就是不需雇用高薪的數據科學家,來操作這套工具和分析結果),採購的價格也較低,因為採用軟體即服務(software-as-a-service,SaaS)、用多少付多少(pay-as-you-go)的計價方法。相較於優化特定行銷活動,或是只在單一行銷管道中進行推廣,這些新工具能處理橫跨不同行銷管道的整個流程。

以哈雷機車的例子來說,亞伯特這套人工智慧工具,是靠著找出潛在顧客來帶動來店人數;潛在顧客的定義是,在這家經銷商官網上填寫表格,表達希望有客服人員與他聯絡的人。

有了哈雷機車提供充滿創意的內容(標題和視覺呈現),以及關鍵業績目標,亞伯特首先從傑寇比的顧客關係管理(customer relationship management,CRM)系統中,分析現有顧客的資料,找出過往高價值顧客的最重要特質與行為特點,也就是曾經購買過、把一項商品加到線上購物車、瀏覽過網站內容,或是在官網上停留時間長度排前25%的人。

亞伯特運用這些資訊,找出跟過往顧客很類似的「相像者」,把他們分為幾個更小的區隔,也就是小型的樣本群體,好讓亞伯特先針對他們測試一些行銷活動,然後再擴大測試規模。它用測試得到的資料,預測什麼樣的標題與視覺呈現組合方式(以及其他行銷活動變數的數千種組合),最有可能透過不同的數位管道,像是社群媒體、搜尋引擎、展示型廣告、電子郵件或簡訊,讓不同的潛在顧客區隔購買商品。

一旦決定哪些做法有效、哪些沒效,亞伯特就擴大行銷宣傳的規模,自動分配資源給各個管道,針對顧客進行內容推薦等。

舉例來說,它發現有「來電」這個詞的廣告,效果比含「買」這個字的廣告好447%;前者像是「別錯過了擁有二手哈雷機車的划算機會,現在就來電!」,後者的例子則是「現在就來店買輛二手哈雷機車!」亞伯特馬上把所有相關管道裡廣告詞的「買」換成「來電」。效果不證自明。

人工智慧優勢

對哈雷機車來說,人工智慧評估在不同的數位管道上,哪些做法有效、哪些沒效,然後運用它得到的見解,來創造更多成交的機會。換句話說,系統只會把資源分配在已被證明有效的做法上,因此提高了數位行銷的投資報酬率(ROI)。人工智慧的優勢在於減少臆測、蒐集與分析大量資料,以及把分析成果做最佳利用。

傳統上,行銷人員都是以顧客人物誌(buyer persona,也就是概括的顧客行為側寫),作為發掘新顧客的指導原則。這些人物誌的製作,部分是根據過往資料,部分是來自猜測、直覺和行銷人員的經驗。根據人物誌來規畫行銷活動的公司,多半也運用同樣不太精確有效的工具(像是銷售總額),還有更多的推測,來評估哪些行銷手法有效、哪些沒效。

人工智慧系統並不需要建立顧客人物誌;他們靠著判斷哪些實際的網路使用行為,有最高的成交機率,在茫茫人海中找到真實的顧客,然後,在線上找到符合這些行為特徵的潛在買家。為了決定什麼是有效的,人工智慧只看成果:某項特定行動是否提高了成交率?這個關鍵字對銷售量有幫助嗎?這筆花費的投資報酬率高嗎?

人類即使手上有數位工具及其他行銷科技,一次也只有辦法處理幾百個關鍵字,而且無法把從中得到的見解,精確應用在不同的行銷管道。相反地,人工智慧一分鐘可處理數百萬筆互動紀錄,管理數十萬個關鍵字,並針對上千則訊息和創意調整過的不同版本訊息,用電腦來進行測試,預測最佳結果。而且,人工智慧不需要休息,可以沒日沒夜做所有這些事情。

因此,人工智慧能準確決定公司該花多少錢、該把錢花在哪裡,以產出最佳結果。人工智慧的媒體購買決定,並不是根據過去的表現和直覺,而是立即自動化地採取行動,根據每種行銷手法隨時變動的成果參數,即時調整購買策略。

投入人工智慧

由於人工智慧的技術還很新,行銷人員也不見得放心把控制權交出來,信任一個黑盒子幫你做出最佳決定,要讓人們做什麼、不做什麼,因此,明智的做法是跟哈雷機車經銷商傑寇比一樣,漸進採用人工智慧的工具和系統。探究人工智慧潛力的最好方法,就是進行一些小規模、快速、可逆的實驗,也許先在單一地區、針對單一品牌或管道來測試。

在這些實驗裡,應該清楚定義你想要的關鍵績效成果,例如,新顧客、潛在顧客,還是提高廣告支出的報酬率。

在選擇工具時,你必須清楚自己想要什麼。有些工具是針對單一行銷管道或任務,例如,優化每位顧客看到的網站內容。有些工具,像是IBM的華生系統(Watson),提供更多功能的人工智慧工具,需要針對特定的用途和公司,進行客製化。還有其他人工智慧工具只提供見解,但不會根據那些見解自動採取行動。

大膽跨入人工智慧的領域,是很值得的,而且愈早加入愈有利。正如哈雷機車的傑寇比跟我說的:「這個系統真是愈來愈進步了。它用的演算法會持續改進。我們去年的業績是前年的三倍。」

對傑寇比和他的員工來說,這是好消息,但對競爭者來說,可就不妙了。(陳佳穎譯)



布雷德.鮑爾

布雷德.鮑爾 Brad Power

顧問,協助企業加快革新產品、服務和系統的速度,以便與新創公司、軟體領導廠商競爭。


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