數據資料的應用-以智慧行銷為例 解答

下列敘述何者不是科技行銷的策略做法？

• 為目標受眾訂定個人化互動模式
• 增加互動誘因以留存潛在的高價值顧客
• 大量投入廣告預算以達最佳化投放效果
• 更精準辨別目標受眾輪廓

藉由AI技術，行銷業者可從顧客的行為獲取個人興趣標籤，並建立模型預測購買方式及時機

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下列關於提高商品成交轉換率的方法敘述何者正確？

• 可藉由AI模型預測顧客行為，並適時投放誘因刺激消費
• 讓結帳流程更加順暢以降低顧客棄置購物車情形
• 藉由顧客站內瀏覽過的商品、停留網站的時間等數據特徵辨識須再誘因刺激的受眾樣態
• 以上皆是

下列何者描述很貼近行銷科技的應用?

• 「船過水無痕」-消費者在網路瀏覽以及使用的痕跡，下線/登出後就不見了
• 「凡走過必留痕跡」-消費者在網路瀏覽以及使用的痕跡，下線/登出後仍然留有紀錄

即使現行數位技術可將受眾區隔成上百萬類型，仍無法依照分眾特徵制定在行銷策略

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根據本課程內容，人工智慧驅動式行銷有哪些功能?

• 可藉由語意分析及顧客站外興趣量身打造個人化行銷方案以提高成交轉換率
• 可以辨識出猶豫的使用者
• 可以促進未結帳的「購物車」的購買率
• 以上皆是

下列哪些敘述為行銷人面臨的關鍵挑戰？

• 無法精準鎖定顧客形貌
• 難以判斷應該推薦顧客什麼商品
• 廣告投放效益不佳
• 以上皆是

下列關於「沉睡顧客」的敘述何者錯誤？

• 「沉睡客」指的是曾經購買過卻遲遲尚未回購的消費群體，為商家的潛在消費受眾之一
• 「沉睡顧客」係因市場競爭激烈，市面商品選擇太多進而動搖顧客忠誠度的結果
• 所有的「沉睡顧客 」均有極大機率轉為忠誠顧客，故商家應極盡所能的喚醒「沉睡顧客」
• 可藉由語意分析及顧客站外興趣量身打造「沉睡顧客」的個人化行銷方案以提高成交轉換率

藉由資料分析技術，可依照顧客近期瀏覽內容及站內的使用者行為區隔顧客樣態

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根據本課程內容，人工智慧驅動式行銷可以將顧客「站外」及「站內」的網路瀏覽軌跡與使用行為做整合分析，以更精準分析訂定個人化互動模式

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