Vista電子報 No.64：運用生成式AI，精準勾勒用戶畫像
開啟AI時代的新篇章，成為未來行銷的領跑者！
話說凱米颱風的前腳才剛離開，我旋即就在隔天（7月26日）午後展開最新一場AI的實體課程，真是馬不停蹄呀！各位讀者朋友，大家都好嗎？希望您一切平安。
這回，很高興應三創育成基金會之邀，以「讓AI輔助你激發創新創意行銷思維」為題，跟一群行銷菁英分享我對AI行銷應用的實戰經驗。在這堂課中，我們深入探討了如何利用生成式AI技術來勾勒用戶畫像，並將其轉化為有效的行銷策略。
延續這個有趣的議題，本期的電子報就讓我來跟各位聊聊，如何運用生成式AI精準勾勒用戶畫像吧！
眾所周知，在當今這個數位時代，準確理解目標客戶已成為企業制勝的關鍵。然而，面對大量且複雜的用戶數據，傳統的分析方法往往力不從心。幸運的是，生成式AI的出現為我們提供了一個強大的工具，能夠深入剖析用戶行為，精準勾勒用戶畫像，進而為企業制定精準的行銷策略提供有力支撐。
我將帶您深入了解如何運用生成式AI來輔助勾勒用戶畫像，並透過實際案例展示其在行銷策略制定中的巨大潛力。讓我們一起探索這個令人興奮的新領域，看看AI如何改變我們理解客戶的方式！
用戶畫像的重要性
在開始探討如何應用生成式AI來輔助勾勒用戶畫像之前，我想大家首先需要理解什麼是用戶畫像？以及，為什麼它對現代企業來說是如此地重要？簡單來說，用戶畫像就像是為您的理想客戶繪製一幅精細的肖像，它不僅包含了客戶的基本資訊，更深入描繪了他們的行為模式、需求和痛點。
什麼是用戶畫像？
用戶畫像（User Persona）概念，最初是由交互設計之父阿蘭・庫珀（Alan Cooper）提出。它不僅是一個簡單的統計數據集合，而是基於真實數據創建的目標用戶虛擬代表。想像一下，如果您能夠坐下來與您的理想客戶進行一次深入的交談，了解他們的生活、工作、喜好和煩惱，這就是用戶畫像所試圖達到的效果。
一個完整的用戶畫像，通常包括：
基本人口統計學特徵（如年齡、性別、職業和收入水準）
行為模式（如購買習慣、品牌偏好、使用的設備和社群媒體平臺）
心理特徵（如價值觀、生活方式和興趣愛好）
需求和痛點（如面臨的障礙、挑戰和消費動機）
顧客決策旅程（如資訊獲取管道、影響購買決策的因素）
用戶畫像對行銷的重要性
在當今競爭激烈的市場環境中，僅僅了解客戶的基本資訊遠遠不夠。精準的用戶畫像就像是企業的指南針，得以指引著產品開發、市場定位和行銷策略的方向。它的重要性，主要體現在多個方面：
深入理解目標客群：用戶畫像幫助企業透徹了解目標客戶的需求、行為和偏好，進而提供更有針對性的產品和服務。
指導產品開發：透過了解用戶的痛點和需求，企業可以開發出更符合市場需求的產品，提高產品的市場接受度。
優化行銷策略：精準的用戶畫像能夠幫助企業制定更有效的行銷策略，選擇合適的行銷渠道和內容，提高行銷效果。
提升客戶體驗：了解客戶的偏好和行為模式，企業可以提供更個性化的服務，提高客戶滿意度和忠誠度。
提高投資回報率（ROI）：透過精準定位和個性化行銷，企業可以更有效地分配行銷資源，提高行銷投資的回報率。
正是由於能夠發揮這些關鍵作用，愈來愈多的企業開始重視用戶畫像的構建。然而，在大數據時代，如何從巨量資訊中提取有價值的洞察，並構建準確的用戶畫像，成為了一個巨大的挑戰。這就是AI技術，特別是生成式AI發揮作用的地方。雖然近年來也有不少人質疑用戶畫像的效用，甚至認為它過於抽象或理想化，但我認為用不著「一竿子打翻一條船」。用戶畫像自然仍有其價值與重要性，或者也可搭配用戶畫像光譜（Persona Spectrums）的概念交互應用。
當生成式AI邂逅用戶畫像
隨著資訊科技的發展，AI技術在各個領域的應用日益廣泛，用戶畫像的勾勒與構建也不例外。AI技術，尤其是生成式AI，為我們提供了前所未有的機會來深入理解和刻畫我們的目標客戶。現在，讓我們一起來看看AI技術是如何改革用戶畫像的構建過程？
一日千里的AI技術發展
近年來，AI技術的發展可以說是突飛猛進。從最初的基礎建設到機器學習，再到如今的深度學習和生成式AI，每一次技術革新都為我們帶來了全新的可能性。這種快速的發展，主要得益於三大因素：
運算能力的指數級提升：隨著硬體技術的進步，尤其是GPU的發展，AI模型的訓練和運行速度大大提高。
大數據的廣泛可用性：在網路時代，數據的生產和收集變得更為容易。隨手可得的大數據，為AI模型提供了豐富的學習素材。
算法的不斷優化：從傳統的機器學習算法到深度學習，再到最新的生成式模型，AI算法正在不斷地迭代與演進，使得AI系統能夠處理更複雜的任務。
這些讓人有感的進步，使AI在圖像識別、自然語言處理和推薦系統等領域取得了革命性的突破。話說回來，這些資訊技術正是構建精準用戶畫像所需要的關鍵要素。
生成式AI的優勢
在眾多AI技術中，生成式AI，特別是像GPT（Generative Pre-trained Transformer）這樣的大型語言模型，在用戶畫像構建方面展現出獨特的優勢：
能夠處理和分析大數據：生成式AI可以快速處理大量的結構化和非結構化數據，從中提取有價值的資訊。
識別複雜的模式和關聯：透過深度學習，AI能夠發現人類可能忽視的細微模式和關聯。
生成人類可讀的文本摘要和洞察：生成式AI不僅能分析數據，還能將分析結果轉化為易懂的文本描述。
模擬不同場景：AI可以基於已有數據模擬各種可能的場景，幫助企業更好地理解用戶在不同情況下的行為。
持續學習和更新：隨著新數據的輸入，AI模型可以不斷學習和優化，確保用戶畫像始終保持最新。
這些顯而易見的優勢，使得生成式AI成為構建精準用戶畫像的強大工具。接下來，讓我們深入探討如何具體運用生成式AI來勾勒用戶畫像。
運用生成式AI勾勒用戶畫像的步驟
運用生成式AI勾勒用戶畫像，並不是一蹴而就的過程，而是需要系統性的方法和步驟。這個過程就像是一個精細的藝術創作，需要搜集各種顏料（數據），調配出合適的色彩（數據處理），最後在畫布上描繪出生動的形象（生成用戶畫像）。讓我們一步步來看這個過程是如何進行的。
數據搜集
數據搜集，可以說是整個過程的基石。就像畫家需要各種顏料才能創作出豐富多彩的畫作，我們也需要多元化的數據來構建全面而準確的用戶畫像。在這個階段，我們需要廣撒手中的網，搜集來自各個管道的數據：
內部數據：這些是企業自身擁有的第一手資料，包括：
銷售記錄：反映用戶的購買行為和偏好
客戶關係管理（CRM）系統數據：包含用戶的基本資訊和互動歷史
網站訪問日誌：反映用戶的瀏覽習慣和興趣
客戶服務記錄：提供用戶的問題和需求資訊
外部數據：這些數據來自企業外部，可以提供更廣闊的視角：
社群媒體互動：反映用戶的興趣和行為模式
市場研究報告：提供行業趨勢和消費者洞察
競爭對手分析：了解市場環境和競爭態勢
行業趨勢數據：幫助預測未來的發展方向
直接調研：這是獲取深入用戶洞察的重要方式：
問卷調查：直接獲取用戶的意見和回饋
深度訪談：深入了解用戶的需求和痛點
焦點小組討論：獲取群體性的洞察
在這個階段，生成式AI可以協助設計調查問卷，產製完整的訪談問題，甚至分析社群媒體的數據，幫助我們更高效地收集有價值的資訊。
數據處理與分析
搜集到所需的數據之後，下一步就是對這些原始數據進行處理和分析。這個階段就像是調色的過程，我們需要將各種顏料（數據）調配成合適的色彩（有意義的資訊）。這個過程包括：
數據清洗：這一步驟確保我們使用的數據是準確和一致的：
消除重複和錯誤數據
處理缺失值
標準化數據格式
數據整合：將來自不同來源的數據整合在一起，形成完整的全局觀：
將不同來源的數據整合到一個統一的平臺
建立數據之間的關聯
模式識別：這是AI真正發揮作用的地方：
使用機器學習算法，識別數據中的模式和趨勢
進行客戶細分和聚類分析
預測分析：利用AI的預測能力：
基於歷史數據預測未來行為
識別潛在的高價值客戶
在這個階段，生成式AI可以自動化完成大部分的數據處理任務，識別複雜的數據模式，並生成初步的分析報告。這不僅能夠大幅提高效率，還可能發現人類分析所忽視的洞察。
生成用戶畫像
有了處理過的數據和初步分析，我們就可以開始勾勒用戶畫像了。這就像是畫家開始在畫布上描繪形象。生成式AI在這個階段的作用尤為顯著，它可以基於數據分析結果自動生成詳細的用戶畫像描述。一幅比較全面而完整的用戶畫像，通常包括：
基本資訊：
年齡、性別、職業和收入水準等
行為特徵：
購買習慣
品牌偏好
使用的設備和社群媒體平臺
心理特徵：
興趣愛好
價值觀
生活方式
需求和痛點：
主要消費動機
面臨的挑戰和問題
顧客決策旅程：
資訊獲取管道
影響購買決策的因素
生成式AI不僅可以生成這些資訊的文字描述，還可以協助我們創建視覺化的用戶畫像，使其更加直觀和易於理解。更重要的是，AI可以基於新的數據持續更新和優化這些用戶畫像，確保它們始終反映最新的市場動態。
透過以上的這些步驟，我們就可以利用生成式AI創建出精準而全面的用戶畫像。接下來，讓我們透過一個具體的案例來看看職場上的實際應用。
個案研究：「青春煥采」運動品牌的用戶畫像
為了幫大家更加理解可以如何運用生成式AI勾勒用戶畫像，讓我們深入探討一個虛構但基於現實的案例。我將透過這個虛擬案例，為您展示如何運用生成式AI，來幫助某個運動品牌理解其目標客戶，並據此擬定有效的行銷策略。
背景介紹
「青春煥采」是國內某家成立剛滿兩年的新興運動品牌，主要銷售運動服飾和健身器材。儘管該公司初試啼聲，便在短時間內取得了一定的市場佔有率，但面臨著來自傳統知名品牌和其他新興品牌的激烈競爭，該公司高層始終充滿危機意識。管理階層也意識到若想要在市場中脫穎而出，必須更精準地了解和滿足目標客戶的需求。因此，他們決定利用生成式AI技術重新勾勒用戶畫像，以優化自家的產品線和行銷策略。
數據搜集
「青春煥采」的同仁們都很明白，若想要勾勒準確的用戶畫像，必須奠基於全面而多樣的數據之上。因此，他們設法從多個不同的管道搜集大量的用戶數據：
內部數據：該公司首先梳理了自身所擁有的相關數據，包括：
檢視過去兩年的詳細銷售記錄，包括每筆交易的產品類型、金額、時間等資訊
重新整理會員註冊資訊，涵蓋客戶的基本人口統計學特徵
透過網站和App的使用數據，反映出用戶的瀏覽習慣和興趣點
回顧客服互動的記錄，包含了客戶的意見回饋和常見問題
外部數據：為了獲得更全面的市場洞察，他們還搜集了大量的外部數據：
社群媒體上時常被提及的運動品牌和用戶互動，這些數據來自Facebook、Instagram和Threads等平臺
閱讀行業報告和市場調查數據，理解運動服飾市場的整體趨勢和消費者行為
搜集主要競爭對手的公開資訊與競品情報，包括他們的產品線、定價策略和行銷活動
直接調研：為了深入了解客戶的需求和偏好，「青春煥采」還進行了一系列直接的調查、研究：
針對1000名現有客戶進行詳細的線上問卷調查，涵蓋了他們的運動習慣、購買行為和品牌偏好等方面
組織了5場焦點小組的訪談，每場邀請8到10名不同年齡層和職業背景的客戶，深入探討他們對運動服飾的需求和期望
這種多維度的數據搜集方法，不但為「青春煥采」提供豐富的原始調查素材，也為後續的AI分析奠定堅實的基礎。
數據處理與分析
有了這些豐富的數據作為基底，「青春煥采」接下來使用先進的AI分析平臺來處理和分析這些數據。這個過程包括：
數據清洗：首先，AI對原始數據進行全面的清洗：
刪除重複的客戶記錄，確保每個客戶只有一個唯一的檔案
統一來自不同管道的數據格式，使所有數據可以在同一個平臺上進行分析
利用機器學習算法補充了部分缺失的人口統計學資訊，提高數據的完整性
模式識別：清洗後的數據被輸入到複雜的機器學習模型中：
使用聚類分析的算法對客戶進行分群，識別出具有相似特徵和行為的客戶群體
分析不同客戶群的購買行為和偏好，包括他們最常購買的產品類型、平均消費金額、購買頻率等
透過自然語言處理技術分析社群媒體數據和客戶回饋，提取關鍵詞和情感傾向
預測分析：基於歷史數據，AI還進行一系列預測分析：
預測不同產品線在未來半年內的銷售趨勢
識別最有可能成為高價值客戶的用戶群體，並分析他們的共同特徵
預測不同的行銷策略，對各客戶群可能產生的潛在影響
這些由AI所驅動的分析，不僅針對現有數據進行深入洞察，還為「青春煥采」的未來策略指明了發展方向。
生成用戶畫像
基於這些豐富的分析結果，生成式AI為該公司創建幾個典型的用戶畫像。其中最具代表性的是「活力都市青年」畫像，這個畫像不僅包含了詳細的描述，還配有AI生成的視覺化形象：
姓名：黎雅明（虛構）
基本資訊：
年齡：28歲
性別：男
職業：科技公司產品經理
年收入：新臺幣90萬元
居住地：臺北市
行為特徵：
每週運動3到4次，主要是跑步和健身
偏好在線上購買運動裝備，但有空也會到實體門市去試穿
經常使用運動追蹤App來記錄運動數據
平均每3個月購買一次運動服飾或相關裝備
社群媒體的活躍用戶，經常在Instagram上分享自己的運動照片
心理特徵：
追求工作與生活的平衡
關注個人形象和健康
喜歡嘗試新科技和新產品
對品質和設計有較高要求
環保意識強，偏好使用可持續材料製作的產品
需求和痛點：
需要舒適、時尚且具有功能性的運動服飾
希望透過運動紓解工作壓力
對價格敏感，但願意為高品質產品付費
期望產品能夠有效提升自己的運動表現
希望能找到適合辦公室和健身房的多功能服飾
顧客決策旅程：
主要透過社群媒體和運動論壇獲取產品資訊
重視同齡人士的評價和推薦
購買決策會受產品設計、功能和品牌形象影響
常在午休時間瀏覽運動產品網站
對限量版商品和個性化產品，特別感興趣
這幅詳細的用戶畫像，不僅為「青春煥采」提供了清晰的目標客戶形象，也讓該公司更加理解客戶需求，並據此擬定針對性的行銷策略。
應用用戶畫像
有了這幅精準的「活力都市青年」用戶畫像，「青春煥采」得以制定一系列創新的策略：
產品開發：
推出融合時尚設計和高科技材質的運動服飾系列，強調舒適性和多功能性
開發智慧運動裝備，好比可與手機App連接的跑鞋，滿足客戶對科技產品的興趣
行銷策略：
在Instagram和Facebook上加大廣告投放的力道，特別是在週間工作日的午休時間
與科技公司合作，推出員工健康計畫，直接觸達目標客戶群
開發針對都市白領的運動挑戰活動，強調工作與生活的平衡
管道優化：
優化網路商城的用戶體驗，特別是行動端的購物體驗
在科技園區附近開設體驗店，提供試穿和專業建議服務
開發虛擬試衣功能，提升線上購物體驗
客戶服務：
提供個性化的運動建議和訓練計畫，幫助客戶實現健身目標
建立VIP會員制度，提供專屬優惠和限量版產品
推出環保回收計畫，滿足客戶的環保需求
成果評估
實施新的行銷策略屆滿三個月之後，「青春煥采」取得顯著的成效：
目標客群的銷售額成長35%
社群媒體粉絲數量增加50%，互動率提高40%
客戶滿意度提升20%
新推出的智慧運動服飾系列成為暢銷品，佔總銷售額的30%
主力客戶的平均購買頻率，從每3個月一次提高到每2個月一次
這個案例生動地展示了如何運用生成式AI來勾勒精準的用戶畫像，並將其轉化為有效的業務策略。當然，任何事物都可能有一體兩面，在使用AI技術的過程中，自然也帶來了一些挑戰、機遇和值得思考的課題。接下來，讓我們探討生成式AI在用戶畫像構建中的優勢與挑戰。
運用生成式AI勾勒用戶畫像的優勢與挑戰
毫無疑問，生成式AI可以為用戶畫像的構建帶來革命性的變化。它就像是一個不會倦怠和要求加薪的數據分析師，能夠快速且有效地處理大數據，發現隱藏的消費模式，並生成深入的洞察。然而，就像任何新技術一樣，它同樣也帶來一些挑戰。話說回來，我們必須正視生成式AI在這個領域的優勢與挑戰。
優勢
數據處理能力強：生成式AI能夠以驚人的速度處理和分析大數據。它可以同時考慮數百萬個數據點，發現人類分析師可能忽視的細微模式和關聯。例如，它可能會發現某個特定年齡段的客戶在特定天氣條件下有更高的購買傾向，這種複雜的關聯對人類來說可能難以察覺。
多維度分析：AI不僅可以處理結構化數據，還能分析非結構化數據，好比社群媒體貼文、客戶評論等。它能夠同時考慮多個維度的資訊，提供全面的用戶畫像。例如，它可以結合客戶的購買歷史、社群媒體活動和地理位置資訊，生成更加立體且細緻的用戶形象。
即時更新：隨著新數據的持續輸入，AI可以迅速更新用戶畫像。這意味著企業可以隨時掌握最新的客戶趨勢和偏好變化，快速調整策略。例如，如果AI檢測到目標客戶群對某種新興運動的興趣突然增加，或是因應巴黎奧運的熱點新聞（好比最近廣受注目的擊劍和體操運動），企業可以迅速調整產品線或行銷策略來應對。
個性化洞察：生成式AI能夠為不同的業務需求提供客製化的用戶洞察。它可以根據具體問題生成相應的分析報告，幫助企業做出更精準的決策。比如，它可以為產品開發團隊提供關於客戶功能需求的詳細分析，同時為行銷團隊生成關於客戶媒體偏好的報告。
預測能力：基於歷史數據和當前趨勢，AI可以預測用戶的未來行為和需求變化。這種預測能力使企業能夠提前佈局，搶佔市場先機。例如，AI可能會預測到某個客戶群在未來半年內有很大可能購買高端運動裝備，企業可以據此調整庫存和行銷計畫。
挑戰
儘管生成式AI在用戶畫像的構建過程中展現出巨大潛力，但我們也需要警惕其可能帶來的挑戰：
數據品質：AI分析的準確性，高度依賴於輸入數據的品質和全面性。如果數據本身存在偏差或不完整，可能會導致錯誤的分析結果。例如，如果數據主要來自特定的用戶群體，可能會導致用戶畫像無法代表整體的客群。
隱私問題：搜集和使用大量用戶數據，可能涉及隱私問題。企業需要在深入了解客戶和保護用戶隱私之間找到平衡，並嚴格遵守相關法規，好比歐盟的通用資料保護規則（GDPR）。
技術門檻：想要使用先進的AI工具，必須得到專業的技術團隊支持。對於許多中小企業來說，想要建立和維護這樣的團隊不但有預算的考量，在人才聘僱上可能也存在困難。
成本投入：建立和維護AI系統，可能需要較大的前期投資。雖然長期來看可能會帶來回報，但對於資金有限的企業來說，可能是一個挑戰。
過度依賴：資訊技術並非萬能，過度依賴AI可能會忽視人類洞察的價值。AI雖然強大，但可能缺乏人類的直覺和創造力。例如，AI可能無法完全理解文化差異或新興趨勢的潛在影響，這一點也值得注意。
解釋性問題：有時，AI的決策過程可能難以解釋，這可能導致企業對AI生成的用戶畫像缺乏完全的理解和信任。
數據偏差：如果訓練數據本身存在偏差，AI可能會放大這些偏差，導致不公平或歧視性的用戶畫像。
在我們享受AI帶來的優勢的同時，自然也要坦然面對與因應這些可能存在的挑戰。換言之，企業應該做好事先的規劃，也需要採取謹慎和負責任的作為。
結語：擁抱AI，成為未來行銷的領跑者
在這個AI快速發展的時代，掌握如何運用AI工具來優化行銷策略，將成為每個行銷人員的必備技能。透過深入了解資訊技術，學會與AI協作，我們可以更精準地洞察用戶需求，創造出更有影響力的優質內容與行銷策略，最終在競爭激烈的市場中脫穎而出。
請謹記，AI是職場人士的得力助手，也可以充當大家的第二大腦，但是真正的創意和洞察力，仍來自於我們這些對工作與生活充滿熱情的職場人士。大家若能充分結合AI的強大分析能力和人類的創造力，我們必將能在這個數位時代大放異彩！
嗯，現在就讓我們擁抱AI，與之攜手共進，共同開創數位行銷的新紀元吧！
