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今年開工不太一樣，已經有許多行銷人員透過使用 ChatGPT 和各式生成式 AI，自動化許多常見的任務，例如通過輸入特定的指令和要求，快速生成用於社交媒體的圖文素材、銷售簡報、彙整數據、文案撰寫、製作影片和 Email 電子報內容等。透過 ChatGPT 可以利用大量的訓練資料，快速生成高品質的文字，節省了行銷人員大量的時間與精力。
工作變輕鬆了，還是要 ChatGPT 被取代了？
我個人認為人不會被取代，而比較像是工具上的改變，就像電腦和智慧型手機問市時，你會不會運用新工具來工作，而會那些會運用新工具的人們，工作效率完全進入另一個檔次，將明顯的造成生產力差距，進而造成競爭力差距。
不過這跟 AI 本身無關，不論哪個時代都是這樣。智慧型手機若只是用來接電話，互聯網若只是看著被演算法餵養的內容，而不是自己思考如何運用這些工具，本質上生產力並沒有特別改變。因此，真要說哪些工作和哪些人會被取代，依然還是「沒有思想的工作，和沒有思想的人們」被取代。
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ChatGPT 與生成式 AI 如何顛覆行銷日常
接下來聊聊 AI 對行銷與銷售可能帶來哪些應用，以及探討如何使用 ChatGPT 來幫助行銷人員的日常工作。
1. 自動化行銷流程
隨著市場競爭的加劇，行銷人員需要更高效和有效的方法來實現其目標。生成式 AI 技術可以幫助自動化一些常見的行銷流程，會議中最常討論的話題像是「哪樣的流程轉換率更好？」，透過 AI 生成，實驗成本大幅下降，可以更快的嘗試更多組合，找出優化目標結果的成功方程式。
2. 客戶關係管理
與客戶的溝通和關係維護是行銷工作的重要組成部分。ChatGPT 可以協助行銷人員，提高客戶關係管理的效率。此外，還可協助分析客戶數據，從而更好地了解客戶需求和偏好，提供最適合的溝通訊息。
3. 訊息自動客製化
ChatGPT 技術能夠幫助行銷人員快速自動產生行銷訊息，並透過通訊軟體將訊息發送給客戶。這項技術可以大幅提高行銷人員的工作效率，讓他們更有時間投入更高價值的任務。
例如，行銷人員可以根據當季或當月溝通主軸、促銷活動等設定好關鍵字，然後讓 ChatGPT 自動生成為宣傳文字，後續透過通訊軟體推播功能固定向用戶發送宣傳訊息推播。而微軟新 Bing 也結合 ChatGPT，行銷人員可以藉此工具快速產出有趣豐富的貼文、詩歌、文章、網路梗文等內容。另外還可以自動判斷客戶是否已經收到訊息，並根據客戶的回應自動回應，可大幅提高行銷人員的回應效率，並有助於提高客戶對公司的轉換率。
總的來說，行銷人員可以更有效率地產生溝通內容，並且更方便地與客戶進行溝通。
4. 加速數位轉型
ChatGPT 作為一個 AI 語言模型，可以為企業數位轉型提供一定的加速作用，例如：
- ChatGPT 串接聊天機器人或 Social CRM 後可以幫助企業實現自動化客戶服務，提高客服效率，從而提升客戶滿意度並節省人力成本。
- ChatGPT 可分析大數據，幫助企業了解市場趨勢和客戶需求，從而更好地制定數字行銷策略，加速企業數位轉型。
- ChatGPT 可幫助企業建立智能化的行銷排程，通過分析市場需求和產品供應情況，提高銷售效率也降低行銷成本，讓企業擁抱數位轉型的意願大大提升。
- ChatGPT 可以應用在智能翻譯、自然語言生成等方面，提高企業的國際化水平，加速企業數位轉型。
ChatGPT 預期能加速企業數位轉型，這也需要企業搭配於自身的業務運營中實踐。建議企業或品牌近期在使用 Chatbot 聊天機器人的同時，可同步思考如何提升品牌受眾粉絲或會員的黏著互動價值，靈活運用點數經濟、會員忠誠計劃來蒐集用戶數據、提升回購意願，才能具體提升商業或品牌溝通的目標。
5. 提高成功的機會
可以想像的空間實在太多了！這對組織而言究竟能創造哪些價值？直觀來看總體價值仍然還是圍繞在「節省時間」，而省時背後其中的意義之一，是「提高成功的機會」。
因為我們將可以和過往花相同的時間，但做更多次的「假設、驗證」循環，或更多次的 PDCA (Plan, Do, Check, Act) 循環，進而優化目標結果，甚至是自動化、不眠不休的做實驗。
如同〈Think Again〉《逆思維》一書中提到的「科學思考」。歐洲有四名研究者，進行了一項大膽的實驗，對象是一百多名在科技、零售、食品、家具、醫療保健、休閒以及機械領域的新創創辦人。大部分的創辦人的事業尚未帶來任何收益，這也因此成為「科學思考會如何影響收益」的理想設定。
這些創業家來到米蘭參加一樣訓練計畫，過程當中他們學會建立企業策略、訪談顧客、打造最小可行性產品，然後精煉出產品原型。他們不知道的是，他們被隨機分配到「科學思考」組和控制組。兩組接受的訓練完全相同，只不過有一組受到鼓勵，透過「科學家的心境」來檢視新創企業。
從這個觀點來看，他們的策略是一個理論，顧客訪談幫助他們建立假設，而他們的最小可行性產品及原型是測試這些假設的實驗，他們需嚴格測量結果，並且根據他們的假設是否得到驗證而做出決定。
在接下來的一年裡，控制組的新創企業平均獲利不到三百美元。科學思考組的新創企業平均獲利超過一萬兩千美元，且開始獲利的速度超過兩倍。為什麼呢？控制組的企業傾向堅守一開始的策略和產品，相較之下，科學思考組的企業家策略「轉向頻率」比平時多出一倍以上。當他們的假設並未受到驗證，他們便知道該重新思考商業模式了。
這些結果讓人意外的是，我們通常會讚揚偉大的企業家及領導者意志堅定，深具遠見，果斷又肯定，然而證據顯示當企業家像是謹慎的科學家，給自己餘裕去改變心意，通常能獲得更好的結果。
做更多次的「假設、驗證」循環的實驗者，能獲的更好的結果， 而 AI 能省時快速產出，減少做實驗的成本，提高實驗次數，相當於縮短了成功試錯的路徑，進而「提高成功的機會」。畢竟，現代組織不是不知道「科學思考」、「數據做決策」、「要做實驗」，而是受限於時間不夠，人力不足，資源不足，而生成式 AI 將有助於企業更快速的實驗、迭代，讓策略更貼近市場需求。
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