覺得創業最大的收穫是認識各行各業的專家

在台灣創業覺得最大的收穫是認識很多各行各業的專家, 謝謝各位夥伴跟客戶的分享,讓我們的活動越來越豐富。#左腦 #PwC #中保無限 #Digitimes

Nelson Chu 发布于 2019年4月19日周五

在台灣創業覺得最大的收穫是認識很多各行各業的專家, 謝謝各位夥伴跟客戶的分享,讓我們的活動越來越豐富。
#左腦 #PwC #中保無限 #Digitimes

只要堅持下去,總會遇到會給你機會的人

公司早期的時候真的遇到很多問題有人覺得你公司太小有人覺得你的產品不夠成熟有人覺得你不是大學教授有人覺得你中文不夠好但是……..只要堅持下去,總會遇到會給你機會的人只要不斷的改進, 總會碰到更多的機會只要把客戶放在第一, 他們會帶給你更多的客戶今天很高興聽到客戶給我們的肯定, 以後要繼續努力,不能讓他們失望#StartUp #KeepFighting #WinThemOver

Nelson Chu 发布于 2019年1月9日周三

公司早期的時候真的遇到很多問題,但是….
只要堅持下去,總會遇到會給你機會的人
只要不斷的改進, 總會碰到更多的機會
只要把客戶放在第一, 他們會帶給你更多的客戶
今天很高興聽到客戶給我們的肯定, 以後要繼續努力,不能讓他們失望

台灣 7–ELEVEN 無人店 X-STORE 上市了

台灣 7–ELEVEN 無人店 X-STORE 上市了

今天公司下面的 7–ELEVEN會改為未來超商!作為一個新創公司的創辦人,我當然要把握機會我,成為 early adopter 測試這個新的服務。

本來我是要跟站在門口的機器人 Pepper 詢問的,但是因為 Pepper 沒有反應,我還是跟穿著西裝的服務人員詢問整個服務流程。

  1. 首先我購買了一張 120塊的 iCash卡
  2. 之後我用手機下載了 iCash APP
  3. 然後我用短訊 SMS 跟 iCash APP 做一個手機號碼認證
  4. 之後我用手機號碼跟自己設定的密碼,申請一個新的 iCash 帳號
  5. 最後輸入姓名字,身分證號碼,Email完成帳號設定
  6. 最後最後我再輸入 iCash 卡後面的卡號到 iCash App裡面做一個卡號認
  7. 成功在手機裡認真之後,我再使用剛剛建立完的 iCash 帳號 在另外一台攝影機登入,做一個面部認證 (Facial Recognition Registration)
  8. 完成之後,我終於可以走進去未來的商店,要進去未來超商之前, 我要看著門口的攝影機做一個面部登入 (Face Login)
  9. 進去之後其實沒什麼差別,跟平常的超商差不多一樣,過了1分鐘之後,我選擇自己沖泡一杯咖啡。當我以為我可以簡單地離開的時候,服務人員才提醒我,我其實是需要自己結帳的。那個時候我再看到旁邊有一台付款的機器,透過服務人員的協助,我在三分鐘之後就成功使用悠遊卡結帳了。
  10. 最後當我要離開的時候,才發現自動門無法打開,所以我跟其他客人站在門口等系統收復之後,我們終於成功安全離開。

雖然整個體驗非常的差,但是我覺得最少 7- ELEVEN 有這個勇氣把一個還沒有成熟的服務先推出市場,應該要掌聲鼓勵鼓勵!

這個體驗讓我覺得7-ELEVEN集團用有一個 (Done is Better Than Perfect) 的方式推出他們的服務,讓我想到在台灣大的企業 Lean Startup 的概念也被認同了。之後這是看他們能不能用 Rapid Iterative Improvement 的 Process 來提升他們的服務了。

Facebook 推播必在 2018 年 12 月 前完成轉換

Facebook 推播必在 2018 年 12 月 前完成轉換

「公司推播訊息時,將分為上述三類,接下來會帶您了解這三類訊息的差異」

推播訂閱功能是粉絲專頁最喜愛的功能之一,用於通知客戶或是行銷活動都很方便,而這樣的功能於今年年底將有大幅度的更動,而這些更動又帶來怎樣的影響?讓我們繼續看下去。

首先是Facebook的變動,FB決定將推播功能更改為粉絲專頁審查制,原本粉專可以透過推播權的聊天機器人公司隨時進行推播,若是沒有於今年年底提出申請並審核通過的話,FB就會直接停止粉專推播的功能。

除了制度上的調整之外,FB也針對推播的內容進行了分類:標準訊息、訂閱訊息(測試版)以及贊助訊息。

「公司推播訊息時,將分為上述三類,接下來會帶您了解這三類訊息的差異」

標準訊息

公司用於傳送促銷活動或代碼的訊息時,便會被分類為「標準訊息」而這類的訊息受到「24+1」政策的影響,意即為客戶在回復之後,便會開始計算24小時,若是中間不斷的往來,訊息便不斷地重新計算24小時;當用戶毫無回應時,系統便會發送一條訊息,來追蹤用戶,繼續保持與用戶的關係。

舉例來說:A公司推播訊息「現在輸入[我要吃大餐],立刻領取折價券」「代碼12345678,於結帳時出示即可,感謝您的參與」這便是一個常見的標準訊息,當用戶毫無反應時,24小時後,企業可以再發一條訊息「你還沒輸入我要吃大餐」去保持與用戶的互動,而標準訊息也有一些額外的規定

  • 支援即時聊天功能的整合項目亦適用 24 小時訊息期間限制。
  • 標準訊息可用來傳送促銷內容。請注意,不得使用訂閱訊息傳送促銷內容。
  • 企業或開發人員必須等到用戶主動聯繫,才能透過 Messenger 傳送訊息給該名用戶。用戶主動聯繫的行為範例如下:點按歡迎畫面中的「開始使用」按鈕、點按「傳送到 Messenger」外掛程式、傳送訊息等。
  • 用戶仍可隨時選擇封鎖與企業或開發人員的對話,或關閉對話通知。

訂閱訊息

為保持與客戶良好的互動,粉專常傳送一些系統更新、道歉通知、出貨通知等訊息,而這類訊息通常為公告類型,或者如媒體性質的粉專需要向使用者發送訂閱內容,這時侯就會審核內容是否含有行銷活動的屬性,若無便可向用戶發送更新訊息,而FB於今年年底的變動導致訂閱功能有很大的影響。

  • 重大變更注意事項:粉絲專頁層級訂閱訊息權限

「自推出 Messenger 平台第 2.3 版後,傳送訂閱訊息的權限將在粉絲專頁層級授予,而非應用程式層級。所有傳送訂閱訊息的 Bot 務必在 2018 年 12 月 31 日前完成這項轉換。」

雖說影響很大,但FB上仍有一些參考的案例。

  • 新聞時事: 整合項目的主要目的是通知用戶最新或重大的事件,或是提供各類資訊,如體育、金融、商業、房地產、天氣、交通、政治、非營利機構、宗教、名人及娛樂等類別。
  • 生產力:整合項目的主要目的是讓用戶管理與個人生產力有關的事務,例如管理行事曆活動、接收提醒和支付帳單等等。
  • 個人追蹤器: 整合項目可將個人資料分類並傳送給用戶本人進行觀察,例如健身、健康、保健及財務資料等。

在發送訊息時,千萬要注意到訊息的性質,否則很有可能在發送訊息時造成訂閱功能被封鎖,但也不用太過緊張,符合下方的原則,就可以免於這樣的問題。

  • 訂閱訊息不受適用於標準訊息的 24 小時訊息期間限制,可隨時發送。
  • 用戶必須選擇接受,才能接收訂閱訊息。
  • 相較於標準訊息,訂閱訊息的功能較有限。
  • 訂閱訊息不能包含促銷內容。
  • 訂閱訊息僅可用於特定使用案例。企業和開發人員提交 Messenger 開放平台整合項目時,必須指明所提供的體驗屬於何種使用案例。
  • 如果用戶透過合格動作回應訂閱訊息,對話便會被視為標準訊息,且須遵循標準訊息的相關政策。

贊助訊息

贊助訊息即為向FB買權限,而讓機器人在回覆時,不會受到24+1的影響又可以包含促銷訊息,在置入廣告時可以不受任何限制的推播。

最重要的是

推播是十分便於粉專針對大量甚至是所以的粉絲發速訊息的功能,有助於大量減少行銷人員的人事成本,但若是沒有了解粉絲的需求,硬是將訊息推播出去,是很容易造成用戶的不滿,甚至是封鎖粉專,就永遠與這個用戶失去連結。

於此,在建立推播訊息前一定要先了解這則訊息傳送給哪些用戶,針對用戶所渴望得知的訊息,在適當的時候傳送出去,才會使用戶感受到經營者的用心,進而支持企業。

Facebook行銷FB Messenger 推出最新功能「探索」

Facebook行銷FB Messenger 推出最新功能「探索」

臉書不久前才在messenger推出「探索」的功能,提供用戶如LINE官方帳號的互動功能,讓用戶可以更快速依照自己興趣,找到各類資訊或是店家的Messenger Bot。 對於使用者來說,這項新功能進一步享有個人化體驗;對於Messenger經營者來說,更是一個曝光平台與推播訊息的管道。當用戶按下Messenger右下角的「探索」圖示後,能依據類別尋找瀏覽過的商家商品及特色服務。「探索」讓用戶輕易在Messenger上閱讀新文章、預訂下個旅程或獲得最新的體育焦點。但那要怎麼讓Messenger Bot出現在「探索」上呢?

首先,必須要安裝Messenger Bot,接著再到粉絲專頁設定頁面,點選探索即可申請。申請過程中,依照Messenger提供的服務撰寫,依照工作內容,如新聞類提供最新即時消息、旅遊類提供訂房查詢服務,再選擇所屬類別、輸入關鍵字後,即申請完成。申請獲准後,才會出現在「探索」中,所以務必適當說明並歸類您的Bot。

探索提供那些功能呢?

  • 搜尋:使用者可以在Messenger找尋商家的Messenger Bot或專頁。
  • 近期用過:根據使用者近期互動過的Messenger Bot,列出清單列表。
  • 精選:Messenger中會列出可使用「探索」體驗的企業代表欄,幫助用戶找到可能感興趣的Messenger Bot和企業。
  • 熱門:依照Messenger Bot搜索關鍵字、互動頻率等,推薦使用者可能有興趣的Messenger Bot和企業。
  • 類別:Messenger Bot及企業將依主題排序,且經常性的整理讓用戶能接觸不同的資訊與體驗。

但是,該如何讓Messenger Bot出現在「探索」排名上呢?

排名主要是依據流量公式運算,使用者人數、與粉絲的互動率、以及粉絲的興趣嗜好推薦都會影響流量。在這邊可以提供兩個提高Messenger Bot出現在「探索」的機會。

1. 保持高回覆率,可以善用Chatbot,讓訊息自動回覆,並設計有創意的劇本,增加與使用者的互動頻率。

2. 善用平台功能,包含固定選單、開始使用按鈕,與設定多個劇本。

簡單來說,就像Android手機 play商店一樣,會根據目前使用者搜尋的關鍵字、安裝次數進行推薦,流量高排名也會越前面。

以往Messenger需要靠小編慢慢回復訊息,受到作息與時間的限制,有時候也會遺漏訊息,但有了聊天機器人,Messenger不需要隨時隨地回覆重複的訊息,並可以依照文案互動的設定,提高Messenger Bot互動率,讓訊息更有效率的傳遞,加上「探索」功能,更能提升品牌知名度!利用Messenger Bot行銷,加上「探索」功能,不僅提升使用者服務和生活體驗,更加深商家與用戶的情感連結和個人化服務,讓鮮少人知道的Messenger Bot成為下一個熱搜關鍵字!


	

EDM+Chatbot 打造新型態FB廣告投放方法

EDM+Chatbot 打造新型態FB廣告投放方法

收集了許多Email名單之後,是否對於單向傳遞訊息漸漸感到限制,想嘗試新的行銷管道呢?聊天機器人(Chatbot)已經漸漸成為各品牌投入經營的行銷趨勢,高度的觸擊率、互動率和轉換率都讓人驚豔。如果你也想過為品牌打造了一個新的聊天機器人,快試試這個透過Email會員名單轉換的小技巧,能讓你更快速的運用既有的Email名單累積聊天機器人上的使用者,達到最佳的行銷效果!

首先,我們都知道,Facebook的「依據顧客名單建立自訂廣告受眾」功能會讓你在投放時,運用Email名單讓廣告效果更為精準。然而,你收集到的Email極可能和個人檔案的註冊信箱不同,即使取得了Email名單,投放廣告的成效也可能不如預期。

因此,應該要善加運用Email名單,同時運用聊天機器人,直接轉換成Facebook的個人檔案名單!

至於應該怎麼操作呢?其實方法非常簡單:透過Email寄送能夠開啟聊天機器人劇本的短連結,讓收件者(也就是原本Email上的會員)點擊短連結的同時,就會以Facebook的個人檔案加入聊天機器人的群組囉!

那麼如果原本的Email名單已經有不同的群組,在轉換的過程要怎麼保留這些分群呢?事實上,在進入聊天機器人的劇本同時,就可以被加入指定群組。因此只需要給予不同Email群組對應的劇本連結,就可以輕鬆的連帶原本的分群、一起轉換名單囉!除此之外,在聊天機器人上還可以把一個人同時加入多個群組,能透過後續的互動,發掘出更細緻的群組分類!

當然,Email本身要有充份誘因,才能夠吸引使用者點擊短連結,進一步轉換到Facebook上。這時候可以搭配「限時會員優惠」,在Email的標題和內文用行銷活動引發使用者的興趣,在點擊短連結後得到試用品兌換券或優惠折扣券等,甚至也同時達到線上、線下轉換的成效!

聊天機器人因為使用方便、直覺,已經變成行銷活動的必爭之地了,同時還能夠大幅提升Facebook廣告投放的精準程度!從現在開始,也趕快透過Email行銷,開始使用聊天機器人吧!

破解Facebook演算法!社群行銷戰你該如何倖存?

破解Facebook演算法!社群行銷戰你該如何倖存?

1月12日,Facebook宣布調整「動態消息」的重大方向:將增加更多的用戶之間互動。這也意味著,用戶將會愈來愈少看到來自企業的動態。因此,眾多企業和品牌的粉絲專頁若無法適應這次的改革,恐怕會受到極大的影響。

三個主要的變化分別是

  1. 企業粉專大多數的貼文將不再顯示在「動態消息」上。
  2. 貼文如果能吸引更多有意義的用戶評論,就會得到更高的觸及。
  3. 貼文中一旦出現類似「呼籲」、「採取行動」等內容,會被調降觸及。

行銷人想必會對這次改革感到措手不及,畢竟不能再使用現有的策略來提高觸及和點擊等流量,一時讓人無所適從。然而,這次改革雖然乍看之下不利於企業,但事實並非如此。我認為,這不僅對Facebook和用戶有利,長遠來看,對企業也是相當有利的。

在我和Facebook團隊合作、溝通的過程當中,卻能完全理解他們為什麼做出這個決定。因此特別和大家分享一下。

在「動態消息」更新之前與Facebook團隊合作

我是HIGH5.ai的創始人。HIGH5.ai主要在Facebook平台上建立AI CRM(人工智慧顧客關係管理)優化系統,協助企業透過系統,能更有效率的與顧客對話。而在Facebook發布這個消息兩個月前,我們的新創公司恰好有機會與Facebook Messenger團隊連續三天合作,從中了解他們的想法。

第1天 — 我們將HIGH5.ai的CRM平台展示給Facebook工程團隊。

第2天 — Facebook的Messenger小組訪問HIGH5.ai的新創加速器:AppWorks的辦公室,與我們分享2018年的願景。

第3天 — 我被邀請到Facebook messenger工作坊演講,並有機會與香港、新加坡、台灣和美國等其他Facebook團隊聯繫。

這裡有一些你應該知道的事情:

  1. Facebook的系統裡有兩種連結:用戶和用戶之間、用戶和企業之間,而Facebook只專注於提高用戶與用戶之間的連結。因為他們相信,企業總是會找到更有創意的方式與Facebook上的的用戶連結。換句話說,他們並不需要幫助企業,因為企業會自己找到出路。
  2. Facebook的總體價值,是每個連結創造出的個別價值的總和。例如:一個介於你和摯友之間的連結,創造出許多美好的回憶,就具有高價值;而一個介於在你和商業粉絲專頁之間的連結,粉專因為你按讚而提供小折扣,則屬於低價值。整個Facebook的生態系統是一個高度複雜的圖表,它交織出許多錯綜複雜的連結。只要連結愈有意義,Facebook動態消息的內容就愈具有意義。這代表,如果Facebook不能為用戶創造更好的連結,則無法提供用戶更優質的動態消息,用戶終究會因為充斥著乏味、無關的動態消息而離開Facebook平台,作為商家的你也只好跟著離開。
  3. Facebook希望你閱讀更少量的貼文,但是花更多的時間閱讀和書寫每篇貼文。在過去,Facebook只能通過簡單的操作來完成這個目標,例如透過貼文的按讚和評論數量,來了解每個連結的價值。然而,隨著人工智慧的發展,Facebook透過機器學習和自然語言處理從人類語言中學到更多東西。運用機器學習的預測,Facebook將能更聰明的預測每個對話的意義,準確地確定每個連結的關係。

試著想像Facebook是一個巨大的引擎,而數據就是燃料。如果我們提供給Facebook的數據沒有價值,那麼Facebook就無法順暢運作,也變得毫無價值。所以,改變動態消息的決策,實際上就是為了讓Facebook不至於成為一個沒有價值的產品。這就是為什麼我會認為,最新的動態消息演算法從長遠來看對大家都有好處。

你的企業如何生存?

所以,現在我們知道Facebook會盡可能的保有自己的優勢,這也代表你想要接觸的用戶仍然會在Facebook上。那麼就讓我們來談談,你要怎麼繼續利用Facebook來幫你拓展業務?

追求「銷售線索」(Sales lead),而非「讚數」

當每個公司都在銷售產品或服務。 Facebook的「讚」本身其實不代表什麼,但「銷售線索」(Sales lead)就有意義多了。「銷售線索」指的是對你的產品和服務展現興趣的潛在客戶,所提供的一種接觸他們的途徑。

在Facebook中,「銷售線索」由那些會在你的貼文下留言、或向你發送私訊的用戶們提供,這也等同於你能在未來與他們繼續保持聯繫。值得注意的是,你需要創造一種可以讓更多的人寫出有意義留言的方法,而不是要求用戶留下一個簡短而且毫無意義的留言,像是:「排」、「+1」、「已私」等等,應該鼓勵用戶就貼文下方的留言進行討論和辯論。對於每個發表留言的用戶,你都應該使用Facebook中的私下回覆(Private reply )功能,讓用戶因為公開留言轉而展開與你的私下對話。藉由私下對話,你就能了解更多關於用戶的資訊,並透過chatbot提供用戶更好,更多的互動體驗。

找到你的目標受眾

雖然有些用戶想和你展開對話,但不代表你應該視他們為客戶,反而找出最有價值的客戶,並把時間和精力投注、鎖定在給他們身上。顧客數量還不多時或許還不成問題,可以自己做;但是對於有更多客源的企業,就可以透過Chatbot,在短時間內大量篩選、過濾掉低價值的用戶,並把更有價值的客戶轉交由業務人員服務。

建立終身的關係

一旦你確定某個潛在客戶具有價值,就該努力建立起和他能維繫終身的關係。請記住,你和這個用戶創造出一個連結後,就應該使它成為一個有意義、長久的連結。唯有如此,這個用戶才會記住你,並可能在未來購買、或把你分享給更多人。

讓FB官方幫你曝光企業Chatbot?只要這樣做就可以了

讓FB官方幫你曝光企業Chatbot?只要這樣做就可以了

許多Messenger用戶應該都有看過這全新的列表:Discovery Tab(探索欄位),究竟它的用途是什麼呢?

「探索欄位」是Facebook官方為了協助更多企業曝光品牌Chatbot,所特別打造出的欄位。用戶可以輕鬆的瀏覽、尋找Chatbot(機器人程式),以便傳送訊息、展開對話:

「探索欄位」主要展示了富有吸引力而且表現優秀的品牌chatbot,同時最能代表Messenger平台上現在所提供各種服務。「探索欄位」已經成為一個深受用戶和企業信賴、重視的Chatbot展示場所。

那麼,小編們究竟要怎麼做,才能自己的品牌Chatbot登上這個超搶眼的「探索欄位」?又該注意哪些條件,繼續維持熱度、盤踞榜上呢?

首先,如果想把自己的Chatbot 新增到「探索欄位」,粉專管理員必須在Facebook上先填寫簡單的設定和介紹,之後提交給Facebook審核。

只要在粉專的「設定」當中點選「 Messenger 平台」,就可在這裡選擇Chatbot的類別、自訂Chatbot在搜尋結果中的關鍵字與說明,以及支援哪些語言等等。這些資訊會用於在「探索欄位」中強化chatbot的說明,也有助於提高能見度。

每個Chatbot都選擇一個「主要」和一個「次要」的類別,總共有14種分類:
Community(社群)、Education(教育)、Entertainment(娛樂)、Finance(財務)、Food & Drink(食物&飲料)、Health & Fitness(健康&健身)、Home & Auto(居家&汽車)、lifestyle(生活型態)、News(新聞)、Productivity(產品)、Religion & Spirituality(信仰&精神生活)、Shopping(購物)、Sports(運動)、Travel(旅遊)。

Chatbot的類別除了影響到搜尋結果外,也會影響到Facebook對特定功能的開放或限制,所以審核時會格外嚴格,管理員必須適當的選擇、回答。如果遇到Facebook審核未過的情形,也可以重新更改設定。

其次,如果想提高在「探索欄位」的能見度,Facebook建議可以往三大方向努力:

1.盡可能降低Chatbot的封鎖率和檢舉率。畢竟如果Chatbot的設計不良,造成使用者糟糕的體驗時,被使用者封鎖或檢舉是很直接的反應。封鎖率和檢舉率相關數據和報表都可以在「洞察報告」中查看。
2.提高Chatbot的回覆率。如果Chatbot有自動回覆的功能或是招呼語,那麼這個部分基本上無須擔心。
3.設計Chatbot時充分運用平台功能,例如:結構化功能表(Rule-based)和「開始使用」按鈕等。Facebook希望開發者可以盡量多運用上各式功能,提供使用者更完整的體驗。

趕快讓Facebook測試、欣賞你的品牌Chatbot,把新鮮且尚不為人知的精彩Chatbot推薦給更多的使用者吧!

電商轉換率救星!嵌入(Customer Chat Plugin)讓你跟顧客怎樣都好聊!

電商轉換率救星!嵌入(Customer Chat Plugin)讓你跟顧客怎樣都好聊!

許多電商都會在網頁上架設連結,讓想更進一步詢問的顧客可以連通到外部的客服。乍看之下,這是個貼心的措施,鼓勵了顧客更踴躍的發問。然而這樣「轉換過程」,卻出現了讓所有電商都頭痛不已的問題。

想像有一天你因為等遲到的朋友,正在無聊的滑著手機。這時候,剛好看上了一雙漂亮(但昂貴)的名牌球鞋。四、五千元可不是小數目,你為了保險起見,想問問客服更精確的問題:「我需要拿大一號嗎?實品和照片有沒有色差?」於是畫面跳出購物頁面,來到了外部的連結(可能是messenger、LINE或是email)。這時,你還沒打完字,朋友就出現了。你急忙關上手機,再也忘了問問題和購物的事。

另一端的電商,就因為這一步「跳出網頁」的動作而失去一個潛在顧客,懊惱不已。究竟該怎麼樣,才讓顧客可以在購物的頁面上直接展開客服問答,繼續留住顧客瀏覽、購物的好興致呢?

最新的技術嵌入(Customer Chat Plugin)協助電商在網頁上直接連結messenger的對話畫面,讓顧客不必跳出,就可以開始與客服的對話,甚至還可以一邊看著網頁上的商品詢問問題!

嵌入(Customer Chat Plugin)一舉解決了3大電商痛點

  • 顧客從瀏覽商品到與客服對話中可能會出現的轉換率問題能大幅降低。
  • 成功為顧客節省時間,不必另外尋找與店家的聯絡方式,就可以直觀、方便的展開對話。
  • 讓店家與顧客的聊天室視窗有更多機會曝光,注重對話式行銷的店家可以更為流暢的推廣行銷活動。

有這方面困擾的電商店家,不妨趕快來試試嵌入(Customer Chat Plugin)功能,直接在購物網站上立刻與顧客們展開對話吧!

邊聊,邊分群受眾!你有行銷必備的顧客名單嗎?

邊聊,邊分群受眾!你有行銷必備的顧客名單嗎?

店家在裝設了聊天機器人之後,除了提供更有趣、創新的服務,究竟還有什麼實用的功能可以幫助品牌行銷再創佳績,提高觸及率和轉換率呢?

目前messenger上聊天機器人的技術已經可以透過設定關鍵字或者機器學習的技術,建立「分群受眾名單」了!讓店家在與顧客聊天時,若顧客提及了特定關鍵字,店家就能輕鬆記錄下顧客喜好,同時將顧客加入不同的受眾名單!在對話的過程中直接用聊天機器人將顧客分群,不但能省時省力,還可以透過許多行銷操作手法加以運用。

首先,運用「分群受眾名單」來推播貼文,可以充分展現出粉絲專頁的親切和客製化。過於制式的貼文往往讓顧客的停留時間變得很短暫,瞄一眼就順手滑掉了,讓小編費盡心思設計的貼文無法發揮最大效益。然而,如果把顧客原先就感興趣的議題推播給他們時,就能夠因為投其所好而事半功倍,讓品牌與顧客間培養更好的關係和默契!

除此之外,「分群受眾名單」還能夠應用於Facebook廣告。行銷人都熟知下Facebook廣告的邏輯:廣告受眾設定得愈精準,就可以減低更多的廣告費用、迴響也愈大。因此,若能準確的匯入廣告受眾的資料、直接瞄準目標客群,就不用大海撈針、盲目猜測目標客群的特質,也不必辛苦地編輯廣告受眾的條件,還可以省下一大筆行銷費用、增加觸及率!除了能向對特定議題、特定商品感興趣的既有客戶進一步推銷之外,還能對許久未聯繫的舊客戶或是對未完成結帳的客戶「再行銷」,提升轉換率 ( CVR )的同時,又降低顧客取得成本( Customer Acquisition Cost )。

還在煩惱下Facebook廣告的技巧嗎?這個「透過聊天取得分群受眾名單」的功能會是你的好解答!

在Messenger上「廣播」?Facebook新功能再次顛覆對話式行銷!

在Messenger上「廣播」?Facebook新功能再次顛覆對話式行銷!

Facebook這個月推出的最新功能「廣播(Broadcast)」已經處於公測階段,未來將大幅影響電子商務和網路行銷的操作趨勢!

現在的粉絲專業大多透過「發佈貼文(post)」來和顧客溝通,然而日益低迷的觸及迫使店家不斷投入廣告預算,顧客對於太過於制式的廣告類型貼文也愈來愈不買單。於是,一部分網路行銷的操作焦點開始投注在「對話式行銷」上,希望透過對話能給予顧客更客製化、貼心的服務,訊息也比貼文更不容易被忽略,因此強化顧客關係管理、達成更高的購買轉換率。

然而,過去在messenger上,非媒體類型的一般粉絲專頁若要私下推播訊息給顧客,必須仰賴手動與顧客一對一的對話,也不能向沒有對話過的顧客主動發送訊息。現在,有了「廣播(Broadcast)」的功能,搭配「私下回覆(Private Replies)」功能,就大幅提升利用messenger開始對話式行銷的可能!

「廣播(Broadcast)」的功能允許店家利用「曾經對話過的顧客」製成群組,主動將訊息同時私訊推播給大量的顧客,並且會得到「有推播成功」的顧客數量相關數據,供店家分析。

那麼,要怎麼快速、大量的累積「曾經對話過的顧客」呢?或許大家都看過下面這些類型的貼文:
一、服飾廣告的貼文只貼出穿搭方式和商品介紹,若顧客想看知道價錢,就要在貼文下+1留言。
二、字體公司運用聊天機器人創意行銷,三天湧入30000多則留言郵遞區號,顧客也透過messenger收到了手寫情書。
這種利用貼文下方留言,店家就能透過messenger回覆顧客有趣內容的方式,稱為「私下回覆(Private Replies)」。不僅提高了自然觸及率,轉換成收入或曝光,更重要的是它可以在無形中大量的累積「曾經對話過的顧客」,使得可以「廣播(Broadcast)」的對象變得更多!

至於實際使用「廣播(Broadcast)」功能,Facebook要不要收費呢?
目前Facebook將粉絲專頁區分為娛樂與媒體業(例如:紐約時報、蘋果日報、JUKSY街星等等)和一般的企業兩種類型。
若是娛樂與媒體業的粉絲專頁「廣播」新聞報導,不需要付費就能「廣播」。但會隨著顧客的喜好或當天收到的「新聞廣播」數量的限制。
然而,不論是娛樂與媒體業或是一般的企業的粉絲專頁,只要「廣播」的訊息內容涉及行銷、銷售,就需要像推播Facebook廣告一樣採競價模式,受到預算高低或客群設定的精準程度影響。Facebook也會控制顧客在一天之內收到的廣告訊息數量,避免顧客的收件夾滿滿都是廣告。

快來嘗試Facebook這些特別又有趣的功能,搭上對話式行銷的浪潮吧!

5分鐘搞懂機器學習!看完就知道你的工作能不能自動化

5分鐘搞懂機器學習!看完就知道你的工作能不能自動化

人工智慧不再只是電腦科學中的一個研究利基 (niche)。科技業的權威多年來一直在使用AI技術,幾個有名的案例像是:亞馬遜利用機器學習演算法強化產品推薦功能,Google地圖、Facebook、Instagram 和 Twitter 在社交媒體中顯示貼文等等。但威廉·吉布森(William Gibson)的諺語很貼切的描述了AI應用的現況:「未來已經在這裡,只是還沒有平均的分布。」

企業在開始接觸機器學習領域時,都同樣會遇到許多挑戰,像是缺乏有經驗的數據科學家之類的技術型專家。但其實企業內部連能夠發現AI機會的管理高層和非技術性員工也同樣不足。要發現這些機會,其實不必是個統計學博士,也甚至不需要會寫程式。

能精準的掌握「機器學習演算法如何工作」已經逐漸成為一個重要的商業能力。機器學習的專家們不可能脫離世俗社會、獨自工作,了解商業模式的事業夥伴應該幫助他們辨別出值得解決的問題,把這些商業知識轉化為數據,並分配給負責不同主題的專家。再不斷的對他們的成果提出反饋、修正,並設定演算法要達成的目標。

為了說明得更清楚一點,讓我們展開一趟回到高中代數的旅程。

正如Andrew Ng寫道:「幾乎所有的AI模式都屬於同一種類型:透過輸入數據,快速產生一些簡單的回應。這是怎麼做到的呢?回想一下高中數學(我保證這會不會太久)。當你第一次學習一條直線的方程式:y = mx + b,它代表兩個變量x和y之間的關係。你會被給定常數m和b各是什麼,再給x的輸入值,然後被要求將它們代入到方程式中來解出y。在這種情況下,你從方程式開始,然後計算特定值。「監督式學習」逆轉了這個「用m和b,得出一組x和y」的過程。在監督式學習中,你會先運用許多數據,推斷出一般方程式。接著,你可以不斷更新x和y的方程式,透過更改線的斜率以更精準的適應數據。該方程式幾乎從來沒有確定每個x和y之間具有100%的正相關,但是歸納的過程是十分強大的,因為可以利用它來對新數據進行代數運算。一旦掌握了x和y之間的關係斜率,再給定一個新的x值,就可以透過有根據的猜測得出y值。
然而,你可能會發現,許多令人興奮的機器學習問題其實不能簡化為像「y = mx + b」一樣簡單的方程式。但是在本質上,監督式學習演算法的確是基於x和y的值來求得m值(斜率)的複雜版本,所以他們可以預測未來的x和y值。如果你曾經修過統計或預測分析的課程,那麼你應該可以意識到:「線性回歸是一種簡單的監督式學習形式」。

回到Andrew Ng的論點,監督學式習需要有x和y的數據。如果你有這兩個值,監督式學習就可以讓你得出迴歸直線,所以將來你可以猜測任何新的y值。
因此,如何辨別出「值得運用機器學習解決」的問題?就必須思考:「有什麼結果值得被預測?(m值)我們是否有需要的數據來進行監督式學習?(x、y值)」
例如,假設數據科學家的任務是預測一個社區的房地產價格。在分析數據後,她發現住房價格(y)與房屋的坪數(x)密切相關。所以,她會使用許多組房屋坪數和價格的數據,來估計斜率(m),然後使用等式y = mx + b,根據房屋的坪數來預測對應的價格。這就是線性回歸,簡單而強大。

企業可以使用類似的技術藉以預測未來產品的銷售狀況、投資組合風險或客戶流失的情形。再次強調,不同演算法背後的統計學原理其實差異很大。一些技術可以輸出簡單的點預測(我們認為這會發生!),而其他的則會產生一系列可能的預測,並附上信度分析(有70%的機會會發生,但是如果我們改變一個假設,那麼我們的信心降到了60%)。

上述提到的都是關於預測未來的例子,但監督式學習也適用於分類。
分類的過程是將數據放到抽象的「桶子」中,數據科學家尋找數據的特徵:如果數據具有特徵x,則進入第一個「桶子」;如果沒有,它進入第二個「桶子」。你仍然可以認為這是使用x來預測y的模式,但在這種情況下,y不是數字,而是一種類型。

企業可以使用機器學習的分類功能來過濾垃圾郵件、診斷X射線異常、辨識訴訟中的相關文件、挑選履歷或細分客戶等等。當要分類的類型數量增加時,就會展現它的強大能力。分類可以擴展到「是否為垃圾郵件?」這種二分法以外的選擇,分成更多、更大量不同的「桶子」。影像識別分析(例如訓練電腦識別圖像中的物體)也是分類的一種,它們只具有許多輸出類型(例如各種動物物種名稱),而不僅僅是第一個「桶子」和第二個「桶子」。這使得監督式學習系統看起來相當聰明,實際上它們只是運用了斜率(m)來將數據轉換成1到2,3 … n個「桶子」。

到目前為止,這一切都覺得很抽象。你又該如何把它應用到日常工作中呢?
以下有幾種方法可以協助你辨別出那些值得運用機器學習解決的問題。

首先,寫下你都在做什麼工作,再把你的活動分成:你每天或規律、反覆做的事情,以及你偶爾做的事情。

對於你自己規律執行的工作,進一步思考團隊和組織裡面有多少人執行類似工作?以及有多少人長久以來都在執行這個工作?再檢查工作的性質:它是否包括預測某些東西或將某些東西分類?
問問自己:如果您組織中的其他10位執行這份工作的同事,他們會同意答案嗎?因為,當人類不能同意這點的話,電腦就無法將它可靠地轉換成統計模型。

組織中有多少人在做類似於這項工作的事情?如果已經很久了,組織有沒有保存成功完成工作的記錄?如果是的話,這可以用作您的監督式學習演算法的訓練資料庫。如果沒有,你可能需要開始收集今天的數據,然後你可以讓人不斷在循環中訓練這套演算法。
接下來,與組織裡的數據科學小組對談,告訴他們這項計畫以及你的思考過程。這會有助於他們確定自動化是否可行。
問問自己,如果這項工作被自動化了,那麼可能會怎麼改變提供的產品?如果演算法輸出錯誤的答案、或只有65%或70%準確率的答案,那麼最糟糕的情況是什麼?會需要多少的信度才進行自動化?

成功的監督式學習需要轉變工作的完成方式。它需要使用過去的工作紀錄創立一套演算法,將該專業知識應用於未來工作。若使用得當,這使員工更有成效,創造出新的價值。

最後,要再次提醒的是,從x和y的輸入和輸出的角度出發,你首先必須找出值得解決的問題。

REF: https://hbr.org/2017/10/how-to-spot-a-machine-learning-opportunity-even-if-you-arent-a-data-scientist

你能看出來那一個是Bot, Chatbot , AI Chatbot嗎?

你能看出來那一個是Bot, Chatbot , AI Chatbot嗎?

人工智慧在最近似乎帶起了整個世代的新革命,且運用的層面相當廣,舉凡自駕車、Alpha Go、Google翻譯都是有名的例子,除此之外, Chatbot(聊天機器人)也是一個許多人所熟知的相關技術應用,而在許多有關聊天機器人的文章之中,出現了眾多像是Bot(機器人)、Chatbot(聊天機器人)、AI Chatbot(人工智慧聊天機器人)等等不同的名詞,但在閱讀這些文章的時候,你真的清楚這些名詞的意思以及差別嗎?而這些不同的工具,企業及品牌又要如何挑選跟運用呢?筆者特地整理了以下的比較,希望讓企業及品牌能夠參考,並一同加入最新的人工智慧趨勢之中。

Bot機器人

Bot,也就是機器人,在軟體界已經發展許久,簡單來說就是可以幫助執行事情的一種程式,也就是能夠接收使用者的指令,並根據每個bot特性的不同去自動執行不同的任務。
一般的Bot機器人以指令作為基礎,在Bot接收到指令之後,便會開始執行任務,所以Bot大多數運作的時間都隱藏在螢幕之後,與使用者之間也通常只有簡短的對話,或甚至沒有任何對話。

Bot機器人的實際例子

從生活日常中較為簡易,像是手機中日曆app的自動提醒功能,到功能比較進階,像是能夠幫助在網路上蒐集輿論的程式,都是屬於Bot機器人的實際例子。

Chatbot聊天機器人

比起Bot,Chatbot是一般人更為熟悉的詞,而Chatbot(聊天機器人),其實就是機器人的其中一種類型,聊天機器人主要透過訊息傳送,也就是對話的方式直接與使用者互動,有時也會搭配按鈕等其他工具。
相較於一般的機器人來說,聊天機器人通常與使用者之間擁有較多的對話,且互動性也相當高,而許多人可能會誤以為聊天機器人一定擁有人工智慧的技術,但事實上卻不是如此,若是單純透過指令及按鈕來運作的類型的聊天機器人,其實就不含人工智慧的技術在裡頭。
對很多企業來說,只要不需要及時的資訊傳送,像是所在位置傳送或是影像直播等,開發聊天機器人或許是一個比起app更好的選擇,因為聊天機器人的開發成本跟使用者接觸成本(用戶不需要另外下載)都比較低,更新也能夠較及時跟快速。

Chatbot聊天機器人的實際例子

聊天機器人通常被使用在各種社群平台上,像是LINE、Facebook、微信等,而其中Taxi Go便是一個很好的例子。
Taxi Go是位於LINE及Facebook平台上的聊天機器人,Taxi Go利用簡易的訊息傳送及按鈕設計,讓用戶只要輸入手機及地址(或者直接定位),就能夠找到附近可以搭乘的計程車,而Taxi Go其中雖然沒有運用到有關人工智慧的科技,但功能卻也已經相當強大。

AI Chatbot人工智慧聊天機器人

剛剛提到不是每種聊天機器人都與人工智慧相關,因此在這邊就要特別介紹聊天機器人的最新趨勢-AI Chatbot(人工智慧聊天機器人),顧名思義就是使用了人工智慧技術的聊天機器人,而之中最常被使用的相關技術就是所謂的Deep Learning(深度學習),聊天機器人在搭載深度學習的技術之後,便能夠以過往的對話資料庫去做學習,也就是透過大量資料的輸入與輸出,讓機器人自行創造出一個模型,而有了模型之後便可以開始去預測新的訊息輸入,並且給予相對應的訊息輸出,所以聊天機器人就像有了一個真正能夠自行思考的人腦一般,能夠與用戶進行對談。

AI Chatbot人工智慧聊天機器人的實際例子

人工智慧聊天機器人因為在問題回答的效果上相當好,因此最常被使用在客服上,其中HIGH5便是一個相當好的例子。
HIGH5專門開發使用在Facebook粉絲專頁客服的聊天機器人 — — Robin,讓一般民眾就算不會寫程式,但只要透過Robin的對話引導,就能夠創造出專屬自己品牌的客服用聊天機器人,並且能夠從與客戶的對話中不斷進化地更加完善,像是團圓堅果便有裝載HIGH5的客服機器人,提供給顧客更快速跟專業的客服體驗。