2025 品牌數據驅動指南，用智慧數據行銷實現個人化增長

2025 品牌數據驅動指南：

迎戰 2025 AI 行銷浪潮，用智慧數據行銷實現個人化增長

前言：AI 與數據定義2025行銷新賽局

2025 年，人工智慧 (AI) 與數據分析毫無疑問是企業在激烈市場競爭中脫穎而出的核心要素。根據 Adobe 近期發布的《2025 AI and Digital Trends: Data and Insights》報告調查顯示，企業高層普遍將AI 驅動的個人化體驗視為驅動成長的關鍵引擎。然而，報告同時也發現了企業在實踐此目標時所面臨的普遍挑戰——破碎的數據孤島。這不僅阻礙了一對一個人化互動的實現，也限制了 AI 行銷與數據行銷策略的有效驅動。

本文將深入解析 Adobe 報告的關鍵洞察，探討企業如何克服數據挑戰，並藉助先進的數據解決方案，掌握 AI 時代的行銷先機。

下載報告版《2025品牌數據驅動指南｜LnData》

2025 企業核心目標：AI 賦能，深化個人化互動

數據顯示，高達 61% 的高階主管將「打造更具個人化的客戶體驗」列為今年的核心成長策略；同時，有 65% 的高管認為「運用 AI 與預測分析」對提升客戶忠誠度與留存率至關重要。這顯示市場競爭的焦點已從傳統的廣泛觸及，轉向更深層次、更精準的顧客連結。企業亟需利用精細的數據洞察，提供讓顧客感受到「被理解」與「被重視」的專屬體驗，這正是我們持續強調數據行銷的核心價值與挑戰。

巨大鴻溝：數據孤島成為 AI 行銷的隱形壁壘

儘管企業對個人化行銷懷抱高度期望，但調查結果發現，數據斷裂與孤島狀態，正成為實現 AI 行銷策略的主要障礙：

即時互動的瓶頸： 高達 76% 的從業人員表示，數據孤島使其無法進行即時個人化，導致錯失與客戶互動的黃金時機。
體驗的斷裂與不一致： 73% 的從業人員承認，由於數據不互通，客戶在跨渠道互動時常會接收到不一致甚至相互矛盾的體驗與訊息。

整合之路障礙重重：為何數據難以有效流通與應用？

深入了解企業在數據整合面臨的障礙，可發現這些挑戰不僅源於技術，更涉及組織策略與資源配置：

首要問題——隱私與安全： 64% 的高階主管將「隱私、安全與數據治理」列為首要顧慮，凸顯在法規日益嚴謹的環境下，企業對數據合規性的高度重視。
數據品質的挑戰： 48% 的受訪者指出「數據品質不佳、雜亂無章或不準確」是另一大難題，這直接影響後續分析的可靠性與決策的精準度。
資源與領導策略意識：「預算不足」(33%)、「分散的 IT 基礎設施」(32%)，以及企業內部對「數據價值認知不足」（包括缺乏清晰應用願景 (30%)、不了解 ROI (29%)，甚至數據未被高層視為戰略資產 (24%)）等因素，均是阻礙數據有效整合的常見原因。

期望與現實的落差：顧客心聲與品牌執行的真實差距

數據整合的挑戰，最終無可避免地反映在客戶體驗上，形成了 Adobe 報告中所揭示的期望與現實之間的落差：

數據安全期望殷切：88% 的消費者認為「確保個人數據被負責且安全地處理」重要。
AI 應用的透明度要求： 75% 的消費者期望品牌在「使用 AI 生成內容或推薦時能保持透明」。
一致性體驗的渴望： 78% 的消費者表示重視「跨數位與實體渠道的一致體驗」。

品牌執行的現實困境

然而，實際情況卻是：僅 49% 的消費者感覺其數據被品牌妥善處理，只有 26% 認為品牌在使用 AI 時足夠透明，而感受到品牌提供跨渠道一致體驗的消費者也僅有 45%。這巨大的差距，正是品牌亟需彌補，以重建客戶信任的關鍵所在。

個人化行銷現況：品牌如何與顧客進行日常互動？

Adobe 報告也描繪了當前品牌進行數位內容個人化的普遍方式，多數仍處於相對基礎的階段：

最基本的分群溝通： 47% 的品牌表示會「利用數據分析，根據顧客區隔或人物誌（Persona）進行內容調整」。
基於歷史行為的推薦： 42% 的品牌會「根據客戶過往的購買或瀏覽行為，提供相關產品推薦」。
網站體驗的初步優化： 39% 的品牌會「利用數據和演算法個人化網站瀏覽體驗」。

進階互動能力仍有不足

然而，能做到即時更新優惠 (31%) 或真正完全利用生成式 AI 製作個人化文案 (31%) 及視覺內容 (27%) 的品牌仍屬少數，這主要因為一般品牌僅使用如ChatGPT的泛用模型，並缺乏訓練企業專屬SLM、導入RAG等技術，導致生成內容離商用還有距離。

延伸閱讀：2025 AI 趨勢深入研究

GenAI 點燃希望：數據洞察與應用的嶄新契機

值得慶幸的是，生成式 AI 的崛起正為數據應用帶來新的可能性。報告顯示，超過 65% 的組織已在行銷和客戶體驗運營中測試或正式導入使用生成式 AI，並開始探索其在提升數據處理效率和個人化行銷上的潛力：

流程自動化為優先考量：52% 的從業人員表示正在測試或評估利用 GenAI 「自動化流程與簡化工作流程」，其中 13% 已觀察到具體成效。
數據洞察的挖掘加速：49% 的受訪者正在測試或評估利用 AI 「深入分析與洞察顧客行為數據」，15% 已收成效。
個人化體驗的強化：50% 的企業正在測試或評估運用即時數據，透過 GenAI 「實現跨渠道的個人化客戶體驗」（如提供專屬推薦、優惠等），13% 已見成效。

突破重圍：以信任為基石，用整合數據平台釋放 AI 潛能

要真正克服上述挑戰，最大化 AI 行銷 與 數據行銷 的效益，企業需要從根本上解決數據問題，並將客戶信任置於首位。以下三個策略，將是品牌在AI行銷領域上的領先關鍵：

贏得客戶信任，確保數據合規
整合數據資產，打造堅實基礎
豐富數據維度，深化客戶理解

贏得客戶信任，確保數據合規：

企業必須以公開、透明的方式向顧客溝通數據應用方式，賦予消費者對其數據的掌控權（例如Opt-in/out），並確保所有數據處理流程符合 GDPR 等相關法規，以建立長期信任關係的基礎。

整合數據資產，打造堅實基礎：

如何解決數據孤島問題，實現數據的統一治理與應用是關鍵。企業可選擇透過數據中台或CDP顧客數據平台技術，有效且一站式完成跨渠道數據的收集、清洗、整合、管理與分析。透過建立 360 度顧客輪廓，企業可以為精準的 AI 模型訓練和高效的個人化互動策略奠定穩固的數據基石。

豐富數據維度，深化客戶理解：

在合規的前提下，企業可考慮運用如 LnData 數據市集這樣的第三方數據平台，引入如發票數據、人流數據、興趣標籤等外部數據，以補強第一方數據的不足，從而更全面地理解顧客輪廓，提升市場洞察的深度與廣度，驅動更有效的數據行銷決策。

啟動洞察：擁抱生成式 AI，實現「全時運作」的智慧旅程

當數據基礎穩固後，企業便能更自信地擁抱生成式 AI 等先進技術，啟動深層次的數據洞察。Adobe 報告指出，企業先行者已透過 AI 驅動的洞察，在強化決策 (49%) 和改善客戶互動與體驗 (48%) 方面取得了豐碩成果。

不過，現階段多數企業的顧客旅程仍未達到「全時運作」(Always-on) 的理想狀態，僅有 20% 的企業擁有能持續回應客戶行為的客戶留存旅程。要實現真正即時、連續且高度個人化的顧客體驗，企業需要的不僅是數據，更需要能將數據轉化為行動的智慧引擎——例如 Ln{360°} 這樣的平台，可藉由其數據整合與 AI 分析能力，協助企業進行精準的顧客分群、360 度輪廓與軌跡分析，乃至預測消費意圖，進而支援自動化、即時觸發的「全時運作」顧客旅程，確保在最佳時機，透過最適切的渠道，傳遞最具吸引力的個人化訊息。

成功案例

以台灣某大型旅遊集團為例，該集團曾面臨諸多數據挑戰，包括：資料分散於各部門，難以統一管理與分析；無法精準鎖定客群並根據用戶行為進行個性化行銷，導致廣告轉換率與投資回報率 (ROI) 不如預期；並且缺乏動態數據支援，難以即時掌握市場需求變化。

為克服這些困境，該旅遊集團採用了 LnData的數據解方。首先，透過收集網站訪客資料，並結合如外部數據進行興趣輪廓貼標與受眾分群，精準識別出對不同旅遊行程感興趣的潛在客戶群；接著，在掌握不同分群用戶的清晰樣貌後，進一步分析並預測其旅遊意圖與興趣，從而實現了個人化行銷溝通與廣告的精準投放。

這一系列數據策略實施後，帶來了顯著的成效：曾經單波平均廣告轉換率提升 60%，平均廣告 ROAS (廣告支出回報率) 更大幅提升了近 80%。

結語：數據力即是決勝未來的核心競爭力

在 2025 年及可預見的未來，AI 行銷 與 數據行銷 的成敗，將直接取決於企業駕馭數據的深度與廣度。克服數據碎片化挑戰、鞏固顧客信任、並有效整合與應用 AI 技術，將是企業實現超個人化體驗、驅動可持續業務增長的必經之路。透過如 LnData 提供的整合性數據解決方案，企業能夠更有效地整合內外部數據資產，打破數據壁壘，從而為 AI 時代的智慧行銷打下堅實基礎，贏得市場先機。

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