什麼是預測式人工智慧建模？

預測 AI 建模能讓你預測特定結果，例如哪些顧客會購買、可能流失或偏好的互動管道，透過分析歷史與即時數據中的模式。舉例來說，如果你的行銷團隊追蹤哪些用戶瀏覽特定產品，預測模型就能預測下週最有可能購買的用戶。

為什麼要使用預測式 AI 建模？

  • 推動可衡量的營收成長： 透過根據購買機率和個人化推薦來評分用戶群，你可以將活動精準投放到最有可能轉換的族群，提升投資報酬率（ROI）和平均訂單價值。
  • 降低流失率與留任成本： 預測模型會標記有離職風險的用戶，從而促進及時的回流或忠誠活動，降低流失率並提升終身價值。
  • 優化通路與內容傳遞： 透過 AI 預測，你可以在理想時間、透過偏好管道發送訊息，提升互動率並減少行銷浪費。

預測式 AI 建模 vs. 聊天機器人 VS AI 助理

能力預測性人工智慧建模聊天機器人AI 助理
自治中高低–中中等
情境感知高低中等
整合整合資料、工作流程、CRM、CDP基本腳本/API應用程式/API/平台
學習持續進行（重新訓練，適應資料）極簡限制
範例攪拌風險評分與親和力預測FAQ 路由、基本請求排程、提醒、查詢

常見問題

行銷中的預測性 AI 模型有多準確？

準確度取決於資料的品質與量。模型會隨著持續訓練和更大、更清晰的資料集而提升，而透明且可解釋的模型則能幫助你理解預測的驅動因素。更多內容請參閱《如何在行銷中使用人工智慧：最佳實務與範例》（2025）。

預測型 AI 模型對小型企業有效嗎？

是的，但影響力會隨資料量而調整。即使是中小企業，也能透過簡單模型分群、預測趨勢及鎖定高潛在潛在客戶，受益良多。在《 預測行銷：你需要知道的一切》中了解更多資訊。

預測型 AI 和生成式 AI 有什麼不同？

預測式 AI 根據學習到的模式預測未來行動，而 生成式 AI 則是 產生內容（如電子郵件、圖片或廣告文案）。你可以將兩者結合進行端對端的行銷活動，例如預測流失率，然後產生個人化的留任電子郵件。

我該如何開始在我的行銷平台上進行預測性 AI 建模？

首先將歷史客戶資料整合到CDP，定義明確的活動目標，並利用內建建模功能提升受眾與個人化。想了解更多，請預約示範或參加 Predict Customer Behavior 的平台導覽。