品牌管理一直是創意人才的專屬領域，AI的導入不會對這些人才構成威脅，反而是相輔相成，提高品牌管理的成效。本文介紹一套4P架構，並以具體的公司為例，說明如何運用AI做好品牌管理。

插圖／王譞（Mojo Wang）

幾乎沒有任何品牌比Nike更具代表性了。從經典的勾勾標誌到「Just Do It」的口號，該公司早已掌握打造知名品牌所需的技藝。因此，當Nike在2020年邀請巴黎藝術家三人組Obvious〔擅長以人工智慧（AI）為靈感進行設計〕開發新版Air Max運動鞋時，希望確保這些設計不會與Nike的標誌性風格相差太大。Obvious向自己的生成式AI模型提供Air Max 1、Air Max 90和Air Max 97的圖片來訓練，並利用它創造大量的設計構想。然後，3人運用本身的知識、對更廣大時尚趨勢的意識，以及Nike的行銷目標，反覆調整模型，最後它產出一個設計，在新穎與忠於品牌之間取得適當的平衡。這個設計既融入許多經典Air Max的風格元素，又融合新的顏色、形狀和圖案，企圖呈現新穎酷炫的感受。這款限量版運動鞋不到10天就銷售一空。

毫不意外，行銷人員已經開始對AI進行實驗，以改善自己的品牌管理工作。但與A／B測試和競標搜尋關鍵字等其他行銷任務不同，品牌管理涉及的不只是重複執行一項專門的任務。長期以來，品牌管理一直被視為創意人才的專屬領域，它有許多活動都是專門用來建立企業的聲譽和形象，例如，打造和傳播品牌故事，確保產品或服務以及它的價格反映品牌的競爭定位，還有管理顧客關係來建立忠誠度。品牌就是向顧客許下的承諾，保證產品的品質、風格、可靠性，以及訴求。AI本身（至少在短期內）無法實現這個承諾，但它可以在每次互動幫忙塑造顧客對品牌的印象，還能自動執行昂貴而複雜的創意任務，包括產品設計。

“AI可以在每次互動幫忙塑造顧客對品牌的印象，還能自動執行昂貴而複雜的創意任務，包括產品設計。

把品牌與自動化結合是一門微妙的藝術。AI有可能對品牌造成負面影響，因此要在這個情況下成功落實AI，往往需要克服顧客和員工的阻力與反彈。然而，AI正逐漸成為品牌管理不可或缺的一環。要成功運用AI，就必須理解利害關係人如何看待它，以及你有什麼方法可以運用。這不只是為了化解他們的疑慮，也是要把他們轉變為熱情的支持者。千萬不要過度自動化，也就是移除任何人類的掌控感，或讓AI成為品牌的第一線代言人。要始終牢記，AI和創意追求並非兩股對立的力量。

本文觀念精粹

機會：長期以來，品牌管理一直被視為創意人才的專屬領域。AI的導入讓品牌管理比以往更迅速，也有更多資訊可以參考。

挑戰：AI有可能對品牌造成負面影響，因此要在這個情況下成功落實AI，往往需要克服顧客和員工的阻力與反彈。

解決方案：最成功的品牌管理融合人類智慧和機器智慧的精華，來增強而不是取代人類的創意。Nike、Intuit、卡特彼勒等企業已經利用AI為品牌帶來龐大效益。

我們根據Intuit、卡特彼勒（Caterpillar）、LOOP、Jasper AI的例子，以及深入的學術研究，提出一個架構，來協助領導人思考，品牌管理要有成效，AI可以扮演什麼關鍵角色。最成功的方法會融合人類智慧和機器智慧的精華，來增強而不是取代人類的創意。

AI對品牌影響的四個P

AI可以改善顧客管理生命週期各個階段的績效，從獲取顧客到開發顧客，甚至是留住顧客。而這些績效的改善，反過來又能加強和擴大品牌權益（brand equity）。這些改善可以分為4個基本的影響力類別：生產力（productivity）：AI使行銷任務更有效率、也更方便地完成，進而改善顧客體驗，提高品牌忠誠度。預測（prediction）：AI減少不確定性，進而增強品牌承諾，也連帶建立顧客對產品與公司的信心和信任。個人化（personalization）：AI為每位顧客量身打造各種元素，藉此提高顧客參與度，以及公司產品的相關性，進而塑造持續關心顧客需求的品牌形象。提案（proposals）：AI提供新的創意解決方案和價值驅動力，同時還忠於品牌的本質。

雖然開發人員不斷開發新形式的AI，但我們提出的架構涵蓋AI能夠扮演和即將扮演的主要角色。例如，分類演算法（像是在電子郵件中篩選垃圾郵件的演算法）對前3P都有貢獻，而生成式AI則可以對所有4P做出貢獻，而且特別適合個人化和提案。品牌應該把這個架構當成簡單的指南，來面對一個複雜而且不斷擴大的產業。如果一個AI程式不能為4P的任何一個做出貢獻，它可能就不值得品牌承擔與這項科技有關的風險。

現在，我們來深入探討這個架構，看看一些企業已經如何運用AI來改善品牌管理。

1. 生產力

客服人員是你的第一線品牌大使。我們可以說，品牌管理最重要的一步，就是留住花費高昂代價獲取和開發的顧客。企業面臨的最大挑戰之一就是，顧客無法透過產品、服務或付款滿意地解決問題，隨後就棄品牌而去。

顧客遇到問題時，他們會聯繫客服，其中大多數人寧願排隊等待真人客服，也不願立即接受聊天機器人的協助。他們對機器人最大的抱怨是缺乏理解，也無法解決複雜的問題。然而，與聊天機器人不同的是，人類不是永遠專心、耐心、開心，尤其是在面對大排長龍的憤怒來電時。漫長的等待時間和令人失望的互動，可能會腐蝕企業品牌，導致顧客流失。

“大多數人寧願排隊等待真人客服，也不願立 即接受聊天機器人的協助。然而，與聊天機器人不同的是，人類不是永遠專心、耐心、開心。

Intuit是一家全球金融科技平台，製作個人理財、小型企業營運和報稅相關軟體，產品包括TurboTax、Mailchimp、Credit Karma和QuickBooks。該公司曾一度面臨客戶對軟體使用提出大量問題和投訴。為了改善客服，公司希望時常向客服人員提供績效回饋意見。但是，只有大約10％的來電會回答顧客體驗調查（這是客服中心的典型回覆率），而經理人也只能監聽一小部分來電。因此，客服人員幾乎沒有機會及時獲得可靠的回饋意見。

為了克服這項挑戰，Intuit將顧客已經評分的通話轉成逐字稿，再用這些逐字稿訓練AI模型，來找出哪些互動最有可能讓顧客滿意。由於所有通話都被記錄下來，而且可以隨時轉成逐字稿，因此Intuit就能利用受過訓練的AI模型，分析所有通話（無論顧客是否評分），向所有客服人員提供個人化的每日回饋意見。

如此一來，公司既提高顧客滿意度，而成本也只是一般真人監督，或昂貴的客服人員訓練計畫的一小部分。而且員工更能做出成效，因此更有成就感。此外，Intuit也讓各級員工參與其中，詢問他們該如何設計儀表板才能顯示回饋意見，這麼一來，客服人員比較不擔心自己會被AI取代，也確保他們在顧客致電尋求支援時，仍然是品牌的第一線代言人。

2. 預測

重型建築和採礦設備製造商卡特彼勒，則是運用AI直接預測未來，藉此提供額外價值。它位於土耳其的子經銷商Borusan Cat面臨一個難題：客戶的設備發生故障時，維修費用往往十分昂貴，因為某個零件已經壞到連帶損害機器的其他部分。有時引擎還得大修，必須長時間停機才能取得必要零件、進行大規模的維修，這無論對客戶或Borusan Cat來說，代價都非常高。此外，當機器確實發生故障，客戶有時會求助未經授權的第三方供應商，導致Borusan Cat的業務蒙受損失。該公司相信，如果在零件故障導致設備無法運轉前就先發現問題，可以帶來巨大的價值，就好比健康檢查可以發現動脈堵塞，進而預防心臟病發作。

該公司採取的第一步是建立必要的基礎設施來蒐集數據。它在機器內植入感測器，來持續蒐集資訊，了解機器各零件的狀態和使用情況。在累積足夠多的故障事件後，公司訓練AI把設備上各零件傳來的訊號，結合過去的數據模式，來預測（準確率97％）哪一台設備可能發生故障，以及具體會出現什麼問題。該公司運用這些預測，向客戶發出警訊，選擇性派遣技術人員到現場驗證診斷結果，並確定需要服務或維修的程度。如果客戶同意，設備會以最短停機時間進行維修，而且比客戶等到機器故障再維修的成本更低。

然而，儘管AI科技帶來諸多好處，但客戶起初並不願意為它提供的見解付費。客戶認為技術人員主動致電是一種行銷噱頭，目的是要銷售更多零件或服務。銷售人員也對這項科技抱持懷疑態度，尤其是被它標記的設備是位在一個「運作正常」、他們不曾擔心的場站時。此外，與銷售設備相比，每次維修的費用都相對較低，因此銷售人員幾乎沒有誘因勸客戶維修。由於這些原因，他們往往拖延很久才聯繫那些機器被標記為有故障風險的客戶，因而無法兌現公司預先保養的承諾，而過程中也對品牌造成傷害。

幾經波折之後，管理階層決定不再向抱持懷疑態度的客戶費力解釋這項科技的能力，而是將這項科技的價值融入保養合約。公司向客戶保證絕不停機，否則Borusan Cat將提供替代設備。如此一來，AI的預測能力既增強品牌的承諾，也消除客戶在設備故障時向第三方求助的可能性。公司在沒有讓客戶注意到AI存在時，取得AI提供的附加價值。

這個解決方案也解決銷售團隊的財務誘因問題。把AI見解融入保養合約，提供一個更高價、值得優先考慮的銷售項目。由於銷售人員必須及時跟進AI發出的警訊，公司還成立一個跨部門的中央團隊，專門負責這項服務。

藉由這些改變，公司終於可以實現這項科技的潛力：在零件嚴重損壞之前就預先維修。事實上，從維修過的設備拆卸下來的零件通常還有挽救的空間，可以拿去翻新、轉售。每次需要維修時，有效提供這些附加服務，讓Borusan Cat有更多機會與客戶積極互動，不僅增加自家AI解決方案的吸引力，還強化公司的形象，也就是一個值得信賴的品牌，關心客戶的事業與長期成功。

3. 個人化

吸引顧客上門固然是一項成就，但他們可能只購買一次、註冊最基本的服務，或是購買數量有限的公司產品。在這種情況下，企業花費大量資源獲取顧客，卻只能從這些顧客身上創造少量的營收。而顧客也可能逐漸對產品失去興趣，覺得自己付得太多，從而嚴重限制他們的終身價值。

為了了解AI如何協助企業提供客製化產品，使現有顧客與品牌保持聯繫，我們來看看一個非傳統的汽車保險應用程式：LOOP。它不使用信用評分、收入水準和職業等等正統的保險費標準，因為這些標準往往對某些少數群體產生偏見。LOOP之所以能夠略過這些標準，是因為它是一款AI驅動的智慧型手機應用程式，會不斷蒐集與風險相關的數據，包括顧客的駕駛地點（道路類型、交通流量、天氣）和駕駛方式（超速、急刹車、講手機）。它用獨特的方法把這些數據結合大量的道路事故資訊，用AI來預測在特定道路上傾向以特定方式駕駛的顧客，申請理賠的機會是高、中、還是低。

利用AI來預測，LOOP就能為顧客提供額外的產品，包括更便宜的費率。想像一下，當LOOP的顧客收到以下通知會有什麼感覺：「好運連連啊，家齊（Jacky）！你解鎖了一個安全駕駛的驚喜：降低費率！」LOOP還進一步激勵顧客安全駕駛，也就是提供一個客製化、持續更新的駕駛分數（例如，滿分10分，顧客獲得8.18分），以及從它豐富的顧客和道路數據，並結合它對個別駕駛人行為的了解，提供安全見解和提示。顧客每週都能看到有意義的回饋意見和建議，包括要如何駕駛、要避開哪些路段；此外，還能看到實際的結果，也就是他們的分數和費率。顧客原本可能懷疑，一個摒棄許多傳統指標的保險應用程式，能否精準評估他們的風險，但LOOP的做法很大程度消除了這些疑慮。雖然有幾家競爭對手會提供顧客一些優惠，來交換顧客在車載資通訊系統（telematics）的數據（通常只有駕駛行為數據），但這些優惠的折扣通常相對較小，而且這些競爭對手與其說是用這些數據設定費率，不如說是把它們當成藉口，向使用者發送電子行銷訊息。

LOOP不僅有助於創造更安全的道路環境，還能降低顧客發生事故和申請理賠的機率，進而提高他們的終身價值。簡而言之，AI有助於實現顧客與公司的雙贏，同時建立一個公平、關心顧客售後福址的品牌形象。

4. 提案（大量提案）

品牌擁有獨特的調性或個性，貫穿企業的所有傳播管道，從社群媒體和電子郵件訊息到部落格和其他長文形式的內容。明確而一致的品牌聲音可以強化品牌形象，與受眾建立更深入的連結，並協助品牌從競爭中脫穎而出。

儘管大型語言模型（large language model, LLM）已經問世，但許多經理人還是不願意將品牌傳播自動化。第一，他們擔心使用生成式AI就代表放棄品牌的獨特聲音，轉而採用千篇一律的通用內容。第二，他們擔心LLM往往會在回覆中「捏造」事實，損害品牌聲譽。第三，他們理所當然地擔心，他們輸入系統的任何內容都會被拿來訓練模型，因此競爭對手就能取得這些資訊。簡單來說，他們認為必須在行銷效率和牢牢掌控品牌形象與誠信之間做出取捨。

我們來看看行銷內容生成工具Jasper AI如何處理這個取捨。假設你想策畫一個行銷宣傳活動。首先你要協助Jasper學習品牌的獨特調性。你可以上傳一份風格指南，或是把Jasper連到一些你認為最能體現品牌的過往貼文範例。Jasper會學習品牌的個性（對某一主題的態度和感受）、風格（措辭、句構、修辭手法），以及其他你常常用在品牌傳播的語言面向。例如，它可能學到品牌的調性偏向輕鬆而非正式，偏向幽默而非嚴肅，或是偏向不拘禮節而非畢恭畢敬。然後，你上傳一些資訊，包括你的公司、產品、服務和受眾，以及品牌傳播的目的或目標。

Jasper會協助生成宣傳活動的行銷素材。例如，它會變出一篇扎實的部落格文章初稿，不僅經過最佳化處理，來提高搜尋引擎上的能見度，還運用品牌的獨特聲音來撰寫內容，並準確置入公司的事實資訊。在這些表面的背後，Jasper利用一系列LLM（OpenAI、Bard、Stability.ai，以及Anthropic），並在Google上搜尋最新消息，確保它的提案內容也最新，因為大多數LLM都是拿「舊」數據來訓練，可能是只到2019年的數據。最重要的是，它能夠結合公司的事實資訊和品牌的獨特性質，同時確保這些事實資訊不會被拿來訓練底層的AI模型。

你會全程參與這個流程。你可以請Jasper幫忙編輯部落格文章，讓它更符合你所期望的品牌屬性（例如，「注入更多興奮的情緒」「傳達更積極樂觀的態度」「強調受到全世界歡迎」），或是不斷生成全新的部落格文章，直到你看到滿意的內容為止。Jasper還可以將部落格轉化為其他類型的行銷內容，如登陸頁面（landing page）、LinkedIn貼文，或是電子郵件，進而創造一個完整的素材庫，既符合每種素材類型的格式，又保留品牌的本質。如果你需要將宣傳活動複製到另一個不同的產品或另一群不同的受眾（例如，已開發國家的消費者），只要上傳那些受眾的資訊，在下拉式選單中切換受眾，讓Jasper重新生成所有素材。

透過這些不同的方式，Jasper可以消除行銷效率和掌控品牌形象之間的取捨，讓你可以在不失去品牌獨特聲音、不偏離事實，或不洩漏商業機密的前提下，進行大規模的創意傳播。

協助而非取代

AI不能也不該將品牌管理的所有面向都自動化。我們這些例子要強調的是，你必須將AI整合到傳統的行銷工作中，而不是讓它成為品牌的第一線代言人，或是過度依賴它，讓它篡奪你的掌控權。它應該補充而不是取代打造品牌的真人所扮演的角色。

正如Nike與Obvious的合作所證明，經理人可以結合人類智慧與人工智慧，擴大品牌能做的範圍。成功的品牌經理人將是那些懂得如何發揮AI「技藝」的人。

文章來源：哈佛商業評論 9月號