当手机收到陌生来电，你的第一直觉或反应会是什么呢？是犹豫要接起这通可能推销你根本不需要的银行车贷、信贷或保险商品的电话呢？还是深怕只要一接起电话，即使开口拒绝，对方仍会持续推销，让你感到非常恼人失措呢？
本集《全新一周Ｘ科技潮什么》邀请到东森购物东森得易购大数据中心总监周玫芳，以实例扭转一般人对电话行销的刻板印象，并分享电销专员如何在不需尬聊和推销的情况下预知客人想买的产品，并通过适切的行销语言让商品触及目标族群，推动客户成功下单。
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让 AI 大数据成为打开电销业绩逆势成长的钥匙
站稳台湾电销市场龙头霸主的东森购物，每年电销通路获利高达 20 亿，高达 74% 的客户都是十年以上的忠诚会员，这些亮丽成绩的背后，有赖于化身「VIP 客户关怀团」的东森购物电销团队投入。通过与客户聊天的过程，东森购物的电销团队更了解客户需求与消费行为，并以此为基础，创建紧密关系。多年来，这支由东森王令麟总裁亲率的团队坚持着「有温度的行销」，让客户在舒服氛围中，完成购物体验。
能让客户愿意在电话中感到「无压」并购买所需商品，关键就是东森购物近年对 AI 大数据的投资及应用。「聊天需要话题，如何通过 AI 大数据有效经营会员名单，同时快速精准掌握顾客消费偏好，并根据不同顾客需求推荐适合的商品，是电销同仁快速成交的关键，」周玫芳表示，即使近年诈骗猖獗，多数人已不太使用电话，但东森电销仍借力 AI，让业绩逐年逆势成长。
过去为了让电销人员在拨打电话前就可以先熟悉客户，东森利用 Rule-based 规则式贴标的方式，将聊天内容通过断词、断句等关键字来为客户进行贴标。然而，因为对话内容太多元，以至于贴标覆盖率不到 50%，因此为了提升客户贴标的覆盖率与精准度，东森购物决定在 2023 年 11 月导入 Amazon Web Services (AWS) 的Amazon SageMaker 人工智能/机器学习服务，让电销成效再进化。
以 AI 创造超过 80% 的贴标精准度，助力电销团队研拟客制化「成交秘笈」
不同于东森购物的 Rule-based 规则式贴标，AWS 的 SageMaker 是从对话中抓出关键字将客户分成精打细算型、爱家人型等 7 种标签。王威迪分享，根据统计，过去东森购物使用 Rule-based 贴标时，每 100 位客户仅约有 46 人会被粘贴标签。相较之下，在导入 SageMaker 后，通过深入分析客户对话内容，不但可以快速且全面地辨别客户属于的贴标族群，也让贴标覆盖率大幅提升至 80% 左右，AI 贴标精准度更是到达 80% 以上。「我们发现贴标与未贴标的客户成交率有 3-5% 的差异，证明提升贴标覆盖率对于成交件数的增长有实质性的帮助。」周玫芳说。
当然，影响成交与否的因素，绝对不会只有贴标。Amazon SageMaker 在成功对客户贴标之后，电销团队便会针对不同消费行为族群精心研拟不同成交秘笈。周玫芳以对家人比对自己慷慨的「爱家人型」族群为例，成功交易的秘诀，就是引导客户设想购买这项商品对家人的好处；若遇到「精打细算型」，则要特别强调商品的 CP 值，通过竞品比价与成本试算，让客户觉得物超所值。
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持续优化 AI 模型，释放零售业商业新价值
不过王威迪也坦言，与其他零售电商不同，东森购物在导入 AWS 的这套机器学习服务时，最大的挑战在于进行 AI 建模前，需要先将客户的对话内容从语音转成文本，接着再进行语意分析，但东森购物的客户说话经常国台语夹杂，让 AI 经常听得「雾煞煞」。例如曾有一位阿姨和电销人员说想要用「零星」提炼出来的保健食品，结果在训练 AI 模型时一直无法赋予这个词汇正确意义，项目团队进一步了解之后，才恍然大悟「零星」是「人参」的台语发音，因此标音修正模型训练的文本内容。
为了强化 AI 模型分析的准确度，在项目运行的过程中，双方项目团队也不断与东森购物的资深电销人员沟通，确定 AI 分析出来的结果可以真正协助电销人员业绩成长。
近年东森集团启动数字转型，积极导入 AI 应用，除了已规划让更多同仁学习 AWS 的云端及机器学习知识外，东森集团也计划与 AWS 将 AI 的个人化推荐、智能搜索、库存预测等应用推展到东森宠物、东森电视购物及电商通路等多领域应用，将更多 AI 应用内化到工作日常，并与 AWS 等合作伙伴协力开创 AI 大数据在零售产业的多元化商业价值。
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