生成式 AI 正在改變企業取得顧客洞察的方式。傳統上，客戶成功或研究團隊會依據用戶調查、過往銷售數據，推敲客戶的喜好，設計新產品和服務。然而，這樣過程不僅耗時，而且蒐集的資料有限。
藉由生成式 AI，企業能即時分析大量用戶資料，模擬不同客群的偏好與需求。舉例來說，某食品工廠用生成式 AI 模擬「Z 世代族群」與「飲食控制者」等角色，分析他們對休閒食品的期待，進而改進產品口味，打入新的市場。
波士頓顧問公司（BCG）指出，生成式 AI 可為企業降低 30～50% 的市場調查成本，以及加快客戶數據洞察到產出新品或服務的流程，將其效率提升 3～5 倍，提高創新的速度，實現「以客戶為中心」的銷售模式。業務人員角色也從單純向客戶推薦產品，轉為主動觀察客戶的痛點與需求，並根據需求客製化解決方案。
提供精細洞察、個性化文案，顧客體驗全面升級
生成式 AI 會在 3 個方面幫助企業實現「以客戶為中心」的目標，並提高客戶忠誠度。首先， AI 改變組織開發產品的流程 。例如，利用「市場鏡像」（market mirror）方式，也就是企業透過社群評論和市調資料，模擬數百種客戶的行為、需求與痛點，從而產生新的洞察，讓組織能針對特定客群，推出合適的產品。
此外，生成式 AI 的 RAG（retrieval-augmented generation，檢索增強生成）功能，不僅能從既有的資料庫中學習，還能在外部資料庫進行檢索。這代表企業進行市場洞察時，不僅能從既有的客戶資料中識別客群特徵，還能從外部資料的調查中，探索原本未服務的客群，發掘新的洞察。RAG 讓AI的分析結果更精確。
市面上已有開發商提供客戶洞察服務，像是數據公司 Polfish、Fairgen 就應用 AI 做定量分析（使用統計方式讓AI從問卷、競品分析資料得到結論），幫助企業更理解市場，做商業決策。
其次， 生成式 AI 顛覆銷售文案的產製流程 。過去行銷團隊根據不同客群開發各種行銷素材，像是化妝品公司針對年輕愛美客群，提供名人示範妝容的文宣；而面對環保消費者則訴求產品使用天然成分，現在透過 AI 能快速產製個性化內容。
不僅文案內容改變，推廣產品方式也不同。生成式 AI 能快速分析圖片並即時模擬，從而提供客製化體驗，例如：美妝品牌提供線上試妝服務；家具店則應用擴增實境技術，讓消費者在家中試擺放沙發或櫃子。應用體驗服務，促進消費者的購買意願。
第三， 企業與顧客的互動方式改變 ，AI 讓客服能夠 24 小時運作，即時解決產品問題、了解訂單狀況，甚至發現客戶的痛點，主動推薦適合的產品。
AI不能取代市調與產品測試，需人員驗證避免偏見或過時
企業經營客戶的痛點各自不同。有些推出大量產品，僅少數獲得消費者喜愛，AI 能協助洞察消費者需求，減少測試的成本；有些則是針對不同的客戶銷售多種產品，需要 AI 生成客製化文案。企業的痛點決定生成式 AI 應用場景開發的優先順序。
不過，我建議企業把 AI 當成輔助工具，不能取代所有市調與產品測試任務，因為 AI 回應仍有錯誤、過時或偏見等現象，還是需要人員去驗證 AI 的分析結果，以確保準確性。
這也呼應業界不斷強調，AI 轉型與前一波數位轉型相比，企業必須更注意科技帶來的風險，遵循 RAI 開發原則（Responsible AI，負責任人工智慧），包括：確保 AI 運作流程透明，讓人了解AI產生答覆的機制；建立明確的問責機制，指定團隊為 AI 決策負責；確保 AI 在運作過程中，不會因為性別、年齡、種族等因素造成偏見或歧視。唯有控制好風險，AI 導入才能穩定為組織創造效益（口述｜徐瑞廷，整理｜簡鈺璇）。
