AI 行銷不是「一套打天下」。B2B 與 B2C 在決策週期、內容需求、管道配置與衡量方式上有根本差異：前者重信任、關係與 ROI 議題，後者重規模個人化、轉換動能與情緒敘事。再加上近兩年全球行銷預算壓力持續（Gartner 指出 2024–2025 年行銷預算占營收約 7.7% 並未回升），更需要用 AI 把「效率」與「成效」同步做起來。華爾街日報
產業現況與痛點
現況速寫（台灣＋全球）：
- 全球大型企業 2025 年行銷預算占營收 7.7%，與 2024 年持平；多數 CMO 被要求「用更少做更多」。Gartner
- 台灣 2024 年數位廣告市場規模約 636.83 億元新台幣；社群、影音與電商仍是投資重心。DMA
- 通訊與社群渠道中，LINE、Facebook、Instagram 仍是觸達主力，品牌規劃在地化內容與客製化訊息尤為關鍵。Digital Marketing for Asia
共同痛點：
- 預算與人力吃緊、素材產量不足；2) 第一方數據整合不全；3) 產銷分工斷點（B2B 的 MQL→SQL；B2C 的廣告→落地頁→結帳）；4) 缺乏「AI 與營運流程」的串接，AI 只被當成文案工具而非增長引擎。
B2B AI 行銷
定位邏輯
- 目標：名單品質、商機進程、長期 ROI。
- 週期：多人共決、流程長、需信任背書。
- 內容：白皮書／案例研究／線上研討會／比較表／ROI 計算。
- AI 優先：ABM（帳戶基礎行銷）、買方意圖偵測、Lead Scoring、銷售郵件序列、錄音轉摘要。
差異速覽表（B2B）
| 面向 | 作法 | AI 實踐 | 指標 |
|---|---|---|---|
| 目標客群 | ICP + 帳戶清單（角色/產業/地區） | 媒體與站內行為 → 潛在意圖分數 | SQL 數、機會數 |
| 內容引流 | 主題群集長文＋FAQ＋研討會 | 自動生成多版本標題/摘要/FAQ，SEO+AIO/GEO 友善 | MQL、互動率 |
| 養成 | Email/Nurture Flow（5–7 信） | 依行為動態調整內容節奏與素材 | MQL→SQL 轉化率 |
| 轉換 | 提案與 ROI 算表 | 依產業模板自動客製化 | Win Rate、Pipeline Velocity |
微型案例（去識別化）
一家工控零件出口商導入 ABM：以 3 個產業垂直（半導體設備、光電、機械）建立帳戶清單，AI 分析內容瀏覽與表單互動給分，將 SDR 的外呼優先權綁定「意圖分數≥80」。三個月後 SQL +39%、平均銷售天數 -18%。
提醒：若需公開案例做簡報，可挑選台北新貿獎等官方公開案例做背書，說明「跨境電商＋數位工具」的實證趨勢，再補上你家客製數據。dbc.gov.taipei
工具參考（B2B）
- Salesforce Einstein／Marketo／HubSpot（B2B）：CRM＋行銷自動化＋機會評分。
- Albert.ai：多渠道廣告與創意優化的自動化（Zoomd 收購後延續產品線），適合小團隊做實驗與放大。Zoomd
B2C AI 行銷
定位邏輯
- 目標：轉換率、營收動能、LTV。
- 週期：短、情境驅動、個人主導。
- 內容：短影音、UGC、促案訊息、場景圖。
- AI 優先：大規模個人化（推薦／訊息）、多管道自動化、流失預測、客服聊天機器人、即時預算優化。
差異速覽表（B2C）
| 面向 | 作法 | AI 實踐 | 指標 |
|---|---|---|---|
| 引流 | 多鉤子短影音＋圖卡素材矩陣 | 自動生成腳本/字幕/變體；測 受眾×鉤子 | CTR、觀賞完播率 |
| 轉換 | DPA/落地頁 1:1 個性化 | 依類別/價格敏感度動態改寫文案 | CVR、AOV |
| 留存 | RFM＋流失預測 | 對「將流失」觸發非折扣價值（服務/內容） | 30/60/90 日復購 |
| 預算 | 多平台自動分配 | 即時把預算轉向高表現素材/受眾 | MER、ROAS、毛利 |
微型案例（去識別化）
連鎖零售導入 AI CDP：會員行為、門市庫存與電商瀏覽整合，對「高價值但近 90 日未購」客群推送「內容加值＋門市預約」訊息，非折扣也能提升回購；同時以 AI 自動補貨降低庫存壓力，物流時效改善，投訴率下降。
在台灣市場，社群與通訊（如 LINE）仍是溝通主軸，建議導入 LINE OA＋電商串接做會員經營。Digital Marketing for Asia
工具參考（B2C）
- Klaviyo／Optimove：客製化分眾與自動化。
- Albert.ai：自動化創意測試＋預算調度。Albert
- Tidio：AI 客服與轉換助理（官網詢單→購買）。
整合策略與營運建議
共用底層（B2B/B2C）
- 資料：GA4＋GSC；伺服器端標記（CAPI/Enhanced Conversions）；同意管理（Consent）。
- 內容：「主題群集（Pillar/Cluster）」＋ FAQ 區塊 → 讓搜尋與 AI 摘要（AIO/GEO）都能取用。
- 報表：Looker Studio「週報」制（避免日報短視）；KPI 加上貢獻毛利、LTV/CAC。
B2B｜90 天
- Day 1–30：定義 ICP 與 3 個主題群集；上線 1 份可下載長內容＋「一頁決策簡報」；CRM 欄位／Lead Score 入場。
- Day 31–60：Email 養成 5 信（案例→比較→ROI→異議→行動）；廣告主打 TOFU＋再行銷；會議錄音自動轉重點與待辦。
- Day 61–90：BOFU 提案模板 AI 客製；建立「贏單／流失原因」標記；追 SQL 數、Win Rate、Pipeline Velocity、CAC。
B2C｜90 天
- Day 1–30：商品資料標準化（屬性/FAQ/圖像）；建 3 條分眾落地頁；安裝 CAPI＋伺服器端標記。
- Day 31–60：DPA 文案多版本；落地頁「5 秒可讀」改寫；自動化 4 流：迎新、加車未結、首購未複購、VIP 活化。
- Day 61–90：RFM＋流失預測啟用非折扣挽回；週報看 MER、毛利、30/60/90 日復購、LTV/CAC。
工具選型 Tips
- B2B：Salesforce/Marketo/HubSpot（整合 CRM 與自動化）＋ ABM/意圖訊號；Albert.ai 可做多平台廣告的自動優化。Albert
- B2C：Klaviyo/Optimove 做個人化；Tidio 做客服／轉換助手；LINE OA 結合會員分眾。Digital Marketing for Asia
常見錯誤與避免指南
| 常見錯誤 | 為何會發生 | 修正作法 |
|---|---|---|
| 把 AI 當寫手，不當工程 | 沒接資料與自動化，AI 只能產文 | 先接 GA4/CAPI/CRM，再談內容量產 |
| B2B：MQL 滿地卻無 SQL | 缺乏角色/行為加權與階段定義 | 設 MQL→SQL 標準與意圖分數；Nurture 以 BOFU 為終點 |
| B2C：只盯 ROAS 不看毛利/LTV | 折扣拉高 ROAS 卻壓毛利 | 週報加入「貢獻毛利」「LTV/CAC」並控讓利上限 |
| 忽略在地渠道特性 | 海外教材直搬台灣 | 導入 LINE/社群習慣；素材語氣在地化（用字、時令、節慶） |
| 素材測試無節奏 | 沒有固定 A/B 計畫 | 每週至少測「受眾 × 鉤子」各一題，保留冠軍池 |
B2B 做「可信任的進銷合一」、B2C 做「規模化的個人化」。在有限預算下（全球平均占營收約 7.7%），勝出的關鍵是把 資料 → 自動化 → 內容 → 報表 串成一條龍，讓 AI 不是只「寫文案」，而是接上管道與營運節奏。需要把本文轉成 你的產業專屬 90 天行動表（Excel/Notion） 或加上 KPI 看板範本（Looker Studio）？丟我你的目標與產品線，我直接幫你客製。
