2011 年，一個命名 Siri 的「智能助理」正式透過移動裝置進入人類生活。但在隨後數年間，這「助理」並未全面顛覆人類的生活習慣，只是一個應用軟件掛在移動裝置上，等待與人類聊天的機會。
到了 2016 年，「智能助理」一詞再度掀起熱潮。Facebook 宣佈加入 Deep Text 的運算，強化 Messenger 的聊天功能；同年 Google 發佈兩款新手機 (Pixel 和 Pixel XL) 並同時內建「智能助理」功能；隔天後，Samsung 宣佈收購 Siri 創辦人的新創公司 Viv Lab，引入比 Siri 更聰明的智能系統，應用於其家電和行動裝置；再加上 Amazon Echo 的智能助理 Alexa，正式揭開可創造數萬億美元「智能助理」商務市場的序幕，也宣告數位行銷將進入翻天覆地的變革時代。
這虛擬助理技術同時開始滲透其他設備類型，包括智能手錶、健身追踪器、個人筆電、智能家居系統和汽車等，大幅擴展被認知與接觸的機會，讓人們對其應用不再陌生，也造就了這市場的成長空間。
雖然「智能助理」在行銷領域仍在發展中，但具前瞻視野的品牌，已應開始善用這「助理」的力量強化客戶體驗，率先與智能助理建立「關係點」，提高客戶轉換品牌的成本(Switching Cost)。
智能行銷品牌策略的核心，不是單純把工具接上行銷流程，而是重新設計品牌與客戶之間的接觸介面。當智能助理接管搜尋、比價、下單與服務流程後，品牌必須靠數據整合、體驗連貫與心理成本經營，建立長期黏著度。
本文涵蓋
智能助理如何重塑品牌與客戶的接觸點
現在缺乏的是一個成熟的生態模型，但隨著數位支付系統的開通，將會加速這生態的成長。然而，「智能助理」這一接口，並不像社交媒體那樣，開設一個賬號持續投放資源與訊息，便算走入「智能行銷」的模型。
這關乎「個人偏好」的洞察與「消費經驗」的管理，並超越 O2O (Online to Offline) 的管道架構，轉移成為 On and Offline to Mobile (O2M) 的無縫設計，綜合程序化廣告 (Programmatic Advertising)、在地化移動社交 (SoLoMo) 的行銷組合，以及「智能助理」的語音回應系統，為消費者帶來全新的消費旅程，更精確地掌握每位客戶的消費輪廓，成為客戶關係管理 (Customer Relationship Management, CRM) 的後盾，也是未來品牌行銷的重點策略。
在「智能助理」的協作下，使用者將輕易穿梭各平台及裝置，不受跨平台的訊息阻隔或地域性的時空限制，所獲得的訊息將貫穿始終，具一致性的資訊與服務，統一整體消費體驗，成為建立「品牌印象」的關鍵元素。
智能行銷的品牌策略，本質不只是內容投放
這個「印象」正是品牌與客戶之間的扣接位。因此，未來的行銷策略將以客戶心理 (Customer Psychology) 作為主導，以結構性的硬數據與非結構性的軟數據，進行客戶心理分析與洞察，規劃客戶體驗的流程管理，引導客戶從預設的脈絡進行互動，創造可被感知的價值 (Perceived Values)，於程序上影響消費者的「個人偏好」。
品牌行銷的真正工作，是把這些偏好轉化為可重複觸發的行為模式，而非依賴單次曝光產生的短暫印象。
O2M、CRM 與數據整合，智能行銷的基礎建設
搜尋、比價、下單、支付至配送，一切將在「智能助理」的平台上完成，甚至可以由這一「閉環」的動作，衍生下一「閉環」的開端，帶動消費週期的習慣，用時間累積客戶對品牌的黏著度，即是忠誠的建立，一個可帶動收益的生態架構。
雖然這氣候並未迅速擴展至每一角落、每一客群的生活層面，但在生活習性上，人們已漸漸依賴移動裝置完成各類瑣碎事務，這具潛力的市場將在不遠的日子被蓬勃開拓。若企業與品牌未能跟上這一轉型，恐將持續擴大集客成本，市場佔有率也存在被侵蝕的風險。
客戶心理成本比轉換成本更值得守護
試想以下情境：消費者在聊天之間，「智能助理」即可依循談話內容及使用者的個人習性，推送正想查詢的訊息，大大降低「搜尋成本」，不再需要穿梭各應用軟件或平台便能完成任務。
同時，也可因應需求直接提供使用與付費的協助，大幅減省「使用與訂購的成本」，令消費者更靈活、更便捷，獲得多元選項的消費提案，不再需要大費周章處理各項細節，大大提高消費的滿足感。但弔詭的是，這份便捷恰恰也在同步稀釋客戶對品牌的忠誠度。那麼，「心理成本」將會是品牌與客戶之間，唯一仍可扣接的維度。若這關口失守，客戶便失去了對該品牌的忠誠理由，大大降低轉換成本。
當智能助理降低搜尋成本與操作成本後，品牌真正要守住的，不是流量，而是消費者對品牌的心理成本。
品牌如何從海量碎片資訊突圍而出，從零碎的資訊中建構具差異化的品牌印象，維繫品牌與客戶之間的黏著度，將是品牌行銷的未來核心命題。
智能時代如何建立品牌偏好與慣性選購
未來的品牌行銷將以數據主導，整合線上下客戶資料，將內部數據與外部數據接通，進行配對式運算，找出一致信息的客戶資料，進行個別溝通與聯繫。如「精準廣告」的投放模式，但其局限在於只能觸及該平台之內的客戶，未能超越該平台以外的客戶。
「智能助理」將可超越這界限，成為未來商務的新創模型，以連接各「智能助理」的介面，將複雜的生態系統相互交織，同時將複雜轉化為簡單的操作系統，協助各品牌商戶定制訊息，穿梭各「智能助理」的介面接觸目標群，從零碎資訊中統合品牌與消費者的互動經驗。
數據整合將是「智能行銷」的關鍵，也是品牌商戶首要優化的項目。現今品牌商戶大部份側重社群與平台管理的行銷方案，相對較少資源投放於線上下的貫通，以解決資訊與資源重疊或斷層的現象。一旦「智能助理」的行銷模型迅速發展，缺乏整體規劃的品牌將首當其衝。
New Balance 便是洞察先機，有系統地貫通各渠道的連接，藉此運用數據掌握客戶偏好，緊跟市場變化的趨勢，持續為品牌創造市場價值與產業成長條件。
企業、營銷、功能三層：智能行銷轉型規劃
系統更新乃至營運模式改變，都是轉型數位商務的必然選擇。如何將數位貫通「品牌管理」的各項細節，可循以下三個層面制定轉型規劃，打造全新格局，契合新時代的來臨。
- 企業層面 (Corporate Level) 作為企劃的關鍵位置，重新檢視品牌個性的特質，是否貼合目標客戶的消費輪廓。〈對準行銷關鍵點做決策〉一文提及，該關鍵在於找出「對」的時機做「對」的事件，契合客戶的消費動機。這可從現有會員、POS 零售系統、社交網絡等名單，以姓名、電郵、電話等資料作初部整合，得出客戶的分類樣本，再從樣本中找出共同屬性，這「共同屬性」將是制定個性化訊息的基礎，串聯品牌故事的契合位，從而規劃具方向性的策略藍圖。
- 營銷層面 (Marketing Level) 承接企業層面的策略藍圖，規劃品牌訊息的內容，如〈內容行銷致勝關鍵策略〉一文指出，一步步演化多項策略性方案，創作不同切入點的內容，產生多元訊息為客戶帶來新鮮感。同時，綜合「推 (Push)、拉 (Pull)、轉 (Flow)」的手法，加強客戶與品牌的接觸機會，從而提升品牌印象的立體感。
- 功能層面 (Functional Level) 依據已制定的策略方案，進行流程細分的規劃。藉以內容的「推」送，銜接一個誘因的「拉」動，重複這流程的「轉」換，就這樣建立了一個規律，以一環接一環的重複行動，配合多元內容，將「品牌」成為客戶一種慣性心理的選購對象。如〈抓住網絡行銷的關鍵策略〉提出的方案，以 Hacking 方式「駭入」客戶的心理，藉此提升客戶轉換品牌的「心理成本」。
以下三個層面環環相扣，缺一不可，構成智能行銷轉型的完整骨架。
| 層面 | 核心任務 | 關鍵工作 | 思維框架 |
|---|---|---|---|
| 企業層面 Corporate Level | 定義品牌個性與客戶輪廓的契合位 | 整合會員、POS、社交網絡數據，找出客戶「共同屬性」，建立策略藍圖 | 對的時機，做對的事件 |
| 營銷層面 Marketing Level | 規劃品牌訊息內容，建立多元接觸機會 | 演化多項策略性內容方案，以「推、拉、轉」手法強化品牌印象立體感 | 多元訊息，持續製造新鮮感 |
| 功能層面 Functional Level | 執行流程細分，建立客戶慣性選購行為 | 以重複的推、拉、轉流程，深化互動經驗，提升品牌的「心理成本」 | 一環接一環，駭入客戶心理 |
只要在重複演練之中，一環接一環緊扣，深化客戶與品牌的互動經驗，由重複互動衍生的習性將帶動偏好的形成。當「智能助理」介入的時候，便會把這「慣性選購」的品牌，”學習”成為使用者偏好，直至使用者偏好改變，才是另一品牌「駭入」的機會。
關鍵問題解析
社交媒體依賴品牌主動推送，受眾是被動接收；智能助理則在消費者主動發問的情境下介入，回應的是即時需求而非預設訊息，接觸的有效度與轉化的自然度截然不同。
心理成本來自三個積累：習慣的形成 (重複互動)、情感的連結 (品牌印象的一致性)、以及替代的難度 (個性化體驗難以被複製)。品牌需要從這三個維度同時經營，而非依賴單一促銷手段。
起點不在數據量，而在數據質。從現有會員名單、POS 交易記錄與社交互動中，找出最小可用的客戶「共同屬性」樣本，先建立一個可重複執行的個性化溝通流程，再逐步擴大數據的覆蓋範圍。具體的五步驟操作框架，可參考〈超個人化行銷：5 步驟讓小團隊營收快同業 40%〉。
內容的設計邏輯需要從「吸引點擊」轉變為「回應查詢」，即以問題導向的內容架構取代純粹的品牌宣傳敘事，確保品牌的內容能在智能助理的語音或文字回應中被準確引用。
優先打通「交易數據」與「行為數據」的連結，即 POS 系統與數字觸點 (網站、APP、社交平台) 之間的數據對接，這是建立客戶完整消費輪廓的最短路徑，也是 CRM 深度化的基礎。延伸閱讀可參考〈不可不知的智能行銷關鍵點〉與〈對準行銷關鍵點做決策〉，兩文從不同切入角度補充了數據決策的操作邏輯。
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