Adobe 2025 年 AI 與數位趨勢報告
AI 對品牌與消費者是一個大膽且充滿機遇的領域
今年的《AI 與數位趨勢報告》顯示，企業領導者——以及越來越多的消費者——正在擁抱 AI。它正在重新定義客戶參與、統一分析、即時歷程和營運效率。結果是，為建立更深厚的關係帶來了新的潛力。
關鍵收穫
代理型 AI 為提升體驗和工作流程開創了新的機遇
自主式 AI 代理協同運作將為行銷人員帶來效率提升以及更智慧的支援，同時為消費者提供便利、快速和個人化的禮賓式體驗。隨著這種新興解決方案逐漸站穩腳跟，代理式 AI 將重塑行銷人員擴大其工作規模、提升品質及提高轉換率的方式。
組織正在從了解客戶需求轉變為預測這些需求。
曾經感覺卓越非凡的功能，如今已成為普通的標準。客戶期望進行毫不費力、有意義的互動 — 但許多組織仍然難以在整個歷程中提供相關且及時的體驗。今年，AI 和預測性分析已成為首要任務，其使團隊能夠應對這些挑戰。
即時分析有賴於為連接和互操作性而構建的統一的平台。
然而，仍然存在重大障礙 — 特別是在組織努力解決碎片化的數據與整合問題時如何分配資源。逐步連接數據的方法往往會導致系統不連貫、策略不明確，以及無法將數據視為策略性資產。
在客戶歷程擁有權方面的差異，會阻礙一致體驗的傳遞。
客戶歷程的責任通常由客戶體驗 (CX) 專家、技術人員和行銷人員共同分擔。雖然這種結構帶來了多元化的專業知識，但也產生了摩擦，導致體驗不連貫和資源浪費。
各公司正採取大膽措施釋放生成式 AI 的潛力。
這樣做帶來的好處是顛覆性的 — 加速收入增長、提高生產力，以及實現更高效的內容創作。確立明確的 ROI 指標對於擴大這些計劃的規模至關重要，而這從促進數據統一和強大的跨部門協作開始。
隱私問題及採用 AI 的複雜性，仍然是重大的障礙。
整合客戶數據需要健全的隱私、安全與治理框架。隨著組織加深其 AI 採用，管理這些複雜性需要更多的關注與資源。早期採用者會設定明確的目標和指標。
資訊長倡議
2025 年 AI 與數位趨勢
執行摘要
企業已準備好在 2025 年實現有意義的變革。他們已經調整了優先事項與技術，以提供真正個人化的客戶體驗 — 由進階的工具和更智慧的數據運用提供支援，這些解鎖了過去無法觸及的分析。最值得注意的是，隨著領先組織重新定義其與客戶聯繫、簡化營運及推動創新的方式，人工智慧 (AI) 的採用已經超越試行階段，並帶來可度量的回報。
第 1 部分
透過 AI 推動增長
2025 年，AI 和預測性分析正在重新定義行銷人員推動增長的方式，使其能夠制定深度自訂的策略，預測客戶需求並提供可度量的業務成果。
從分析到創新：為個性化注入強勁動力
近三分之二 (65%) 的高層管理者認為善用 AI 和預測性分析是 2025 年增長的主要貢獻因素（圖 1）。這些技術有潛力建立更高層級的個人化 — 更快、規模更大並且比以往更有效率。61% 的高層管理者同意，透過個人化體驗提升客戶參與度將是實現增長的關鍵，因此對這些計劃的投資將成為優先事項。
科技引領方向，但在 2025 年的計劃中仍以人為本
高層管理者將技術、數據和數位策略列為 2025 年支出計劃的優先事項，這並不令人意外。
80% 的企業計劃增加對新技術的支出，其中 31% 預期會「大幅增加」支出。同樣地，79% 的受訪者打算增加客戶數據與分析方面的投資，而 78% 的受訪者計劃增加其數位媒體預算。
但技術投資不会取代人力。減少人力仍然是低優先級事項；事實上，69% 的高層管理者計劃增加人才方面的支出。具有前瞻性思維的組織將技術視為增強人類能力的方式，而不是取代人類。
領先的組織認識到，成功需要的不僅僅是採用新工具。
「生成式 AI 並非一鍵式解決方案；您仍然需要技能熟練的專業人員，例如瞭解品牌細微差異和客群期望的文案撰寫人員。」
Christen Jones，Inizio Evoke 執行創意總監
將 AI 採用轉換為可度量的結果
使用 AI 來支援而非取代人才將帶來豐厚的回報。
儘管 Mattel Future Lab 等公司已經享受到明顯的工作流程優勢，但將這些日常收益轉換為可度量的業務成果仍然是一個普遍面臨的挑戰。事實上，只有 12% 的組織擁有能展現出明確 ROI 的有效解決方案（圖 3）。
「我們使用生成式 AI 作為構思的協作工具，幫助我們快速反覆改進和驗證想法。它讓我們能夠更快地將概念呈現在紙上或螢幕上，建立即時的回饋回路並改善協作。」
Ron Friedman，Mattel Future Lab 副總裁
對大多數組織來說，挑戰在於如何從試行階段過渡到實證階段。令人鼓舞的是，超過半數的組織正朝著正確的方向邁進，無論是進行試行並評估結果 (27%)，還是推出有效解決方案並評估其有效性 (27%)。
要從測試過渡到全面採用並具有可度量的 ROI，需要在組織變革和財務投資方面採取有意義的措施，這也增加了行銷團隊的壓力。
從測試轉向全面採用並實現可度量的 ROI，需要真正的組織變革和財務投資。這給行銷團隊帶來了更大的壓力。
不斷增長的行銷需求
AI「擁有者」與「未擁有者」之間日益擴大的差距在行銷領域尤其明顯，因為這些團隊面臨著越來越高的期望。超過四分之三 (78%) 的資深行銷主管表示，即使新工具正在整合到工作流程中，他們的組織仍期望他們能運用數據和 AI 實現增長。
與 2024 年相比，行銷人員在 2025 年面臨著越來越高的提供更多一切的需求，問責力度也在不斷加大。根據我們的調查，44% 的從業者預計推動參與度和轉換的壓力將會增加。同樣地，43% 的從業者預計將面臨更高的需求，要在擴大內容輸出規模的同時保持其個人化與相關性。
然而，這些努力確實得到了回報，正如 Vanguard 個人投資者公眾網站負責人 Amanda Forte 所解釋的那樣：「隨著內容建立速度的加快，我們可以加速產品發佈，並在網站上提供最新的個人化內容。」正因為這樣的改變，我們見證了新網站使用者參與度的飛躍性增長，有機流量激增了 264%，而高質量的互動也攀升了 176%。」閱讀 Vanguard 的故事
行銷人員面臨著與日俱增的壓力，需要以更快的速度製作更多內容，但這不能以犧牲品質為代價。正如 Deloitte Digital 創意總監 Helen Wallace 所指出的：「專注於內容供應鏈，並非只是為了更快、更有效地提供內容。還要建立和啟用能在個人層面吸引人們的內容。我們利用技術來學習、改善，以及響應客戶的需求。」
第 2 部分
卓越的體驗始於互連的數據
組織深刻意識到需要彌補客戶體驗上的差距。但即使有了 AI，提供令人難忘的體驗也變得越來越困難。只有 14% 的從業人員表示能夠提供令人驚喜和滿意的卓越數位客戶體驗，與去年的 25% 相比，這一比例大幅下降。
個人化不僅僅是主旨行中的一個名字；而是要建立深度的連結。當組織成功地在適當的時刻提供相關性和認可時，它們就能脫穎而出並建立忠誠度。
HanesBrands Inc. 的消費者技術全球副總裁 Leo Griffin 表示：「個人化服務讓我們的消費者有被深刻理解之感。它能幫助他們在琳琅滿目的商品中迅速定位，享受既高效又愉悅的購物體驗，從而找到他們心儀之物。」閱讀 HanesBrands Inc 的故事
然而，對大多數組織來說，大規模個人化仍然更多只是一個願景，而非現實。如圖 4 所示，71% 的消費者希望品牌能以個人化的優惠或有用的資訊來預測他們的需求，但只有 34% 的品牌能做到這一點。同樣地，78% 的消費者期望獲得數位與實體通道之間無縫的體驗，但只有 45% 的品牌能滿足這一期望。
事實上，大多數組織在各個領域的表現都不盡如人意 — 無論是提供虛擬試穿和產品演示等互動工具，還是在使用 AI 和數據方面保持透明。
令人擔憂的是，88% 的消費者期望他們的個人數據能得到負責任且安全的處理，但只有 49% 的組織能滿足這一期望。這種信任差距尤其重要，因為個人化的前提是客戶願意分享他們的數據。
這些差距幫助解釋了為什麼只有 15% 的組織能在與客戶的互動中提供驚喜和愉悅。要縮小這一差距，就需要組織將其數位投資與客群最關心的事項保持一致 — 將大規模的個人化變為具體的現實。
對於願意投資於個人化的組織而言，回報是顯而易見的。丹麥電信供應商 Telmore 的 AI 驅動個人化銷售額比非個人化體驗提升了 11%。
正如 Telmore 行銷長 Frederik Scholten 所言：「我們正從以往專注於為客群最佳化體驗，轉變為致力於為每位個體提供他們真正所需。如此一來，顧客能夠見到更多切合自身需求的優惠，進而激勵他們增購服務，甚至捨棄競爭對手轉投我們。」閱讀 Telmore 的故事
為什麼個人化仍有不足
個人化執行差距主要源於缺乏即時能力。雖然 47% 的從業者都使用分析功能按細分市場或角色預測客戶需求，但只有 39% 的從業者會例行個人化網站體驗，而且只有 31% 的從業者會根據客戶最近的活動更新優惠（圖 5）。
TSB Bank 展示了縮小這一差距的變革潛力。透過即時數據，根據最近的客戶活動來個人化貸款優惠，其行動貸款銷售額增加了 300%，而應用程式內申請佔總銷售額的比例則從 24% 躍升至 75%。
TSB 行銷長 Emma Springham 強調了這點很重要的原因：「銀行業務本質上是個人化的，對客戶的影響遠比其他許多產業都要深刻。個人化的數位體驗有助於我們與那些信任我們管理其資產的客戶建立更加深厚、有意義的聯繫。」閱讀 TSB 的故事
碎片化的數據阻礙了即時個人化
無論客戶是在瀏覽或購買，無縫數據都是即時個人化的支柱。在一個從「有時受影響」到「極度受挑戰」的範圍內：四分之三的從業人員表示無法進行即時個人化。這涵蓋了個人化的各個方面，從瞭解客戶行為到為其提供一致的訊息，以及在關鍵時刻與之互動（圖 6）。
正如我們將在第 4 部分中看到的，高管經常將圍繞數據隱私、安全和治理的小心謹慎視為連接客戶數據的最大障礙。然而，儘管數據安全與透明度對消費者來說是不容妥協的，但他們所重視的體驗仍然依賴於對數據的即時存取。
為了在競爭中脫穎而出，組織必須投資於連接和統一數據，同時確保在滿足業務需求的情況下安全存取數據。
從數據孤島到互連的體驗
碎片化數據並不是無縫客戶體驗的唯一挑戰。大多數組織的關鍵功能僅部分自動化（或者根本沒有自動化），例如個人化推薦（74% 未完全自動化）和客戶支援 (76%)。這些差距在購買後互動方面更為明顯，例如保留率 (80%) 和重新啟動休眠客戶 (83%)（圖 7）。
組織正開始解決這些挑戰。當被問及推動其技術投資的趨勢時，62% 的高層管理者認為 AI 與機器學習的進展（尤其是針對工作流程、決策制定和超個人化的進展）是未來 12 到 24 個月內的首要優先事項。其他關鍵重點領域包括數據整合與即時分析 (55%) 以及增強的安全、隱私與合規治理 (55%)。
採用統一的工具、打破數據孤島，以及改善團隊協作是將這些優先事項轉化為可行進展的關鍵。
令人振奮的是，儘管面臨持續的經濟壓力，組織仍在加大投資以支持這些目標。高層管理者預計 2025 年的行銷預算將增加，其中 30% 預計會大幅增加 10% 以上。
在最後一部分，我們將深入探討組織需要如何演進以支援 AI 驅動的增長。但首先，第 3 部分將重點介紹其如何利用生成式 AI 來提高生產力、發揮複合優勢，以及促進持續改進與價值創造。
第 3 部分
生成式 AI 從效率到參與度的擴展
生成式 AI 革命正如火如荼地進行著，雄心壯志和興奮之情高漲 — 儘管小心謹慎和各自為政的方法拖慢了採用和執行的速度。
為了維持競爭優勢——更不用說爭取領先地位了——組織須加快決策步伐，並力求更大進展（圖 8）。
在生成式 AI 歷程的起步階段，高層管理者最常提到的兩個挑戰是：難以找到合適的使用案例和獲得必要的預算（兩者均為 47%）（圖 9）。
隨著組織在 AI 採用歷程中不斷推進，挑戰也變得更複雜、更微妙。已成功部署人工智能解決方案的組織，著重於在創新追求與道德考量間尋求平衡，守護品牌聲望，並妥善應對內部的文化變革。問題不再是要不要採用 AI 以及在何處採用，而是如何有效且負責任地實施 AI。
AI 的成功需要緊迫性和精準度
早期採用嚴格 ROI 框架的組織正在突飛猛進，讓沒有採用的公司只能奮起直追。在擁有成熟 AI 解決方案的公司中，近三分之二 (64%) 的公司已完成其 ROI 度量框架。相比之下，仍處於試行階段的公司中，只有 34% 制定了健全的 ROI 追蹤標準（請參見圖 10）。
那些延遲或無法建立這些必要基礎的組織將越來越落後。組織需要同時處理法規框架、ROI 追蹤與指標，以及變革管理流程，才能有效擴展 AI。如下圖所示，具有前瞻性思維的組織已經採用了這種同步處理的方法。
然而，擴展 AI 採用也意味著需要解決人力挑戰。我們的調查顯示，52% 已經證實 ROI 的組織，目前正努力平衡營運動力與培養員工廣泛支援所需的文化轉變。
儘管如此，仍有許多樂觀的理由 — AI 在測試與採用的早期階段已經取得了成果（圖 11）。近半數處於試行階段的組織 (48%) 和超過半數推出 AI 的組織 (53%) 都報告稱團隊生產力有所提升。
成功運用 AI 的組織正在展現其變革潛力。在報告已證實 ROI 的組織中，64% 的組織提到更快的內容製作速度和更高的生產力，而類似的數字也指向改進決策、釋放策略資源及收入增長。
正如 iHeartMedia 設計中心副總裁 Eric Perez 所解釋：「對於廣播這樣節奏快速的產業，一切都講求迅速，AI 是一個改變遊戲規則的因素。它加快了腦力激盪、概念開發和反覆改進的速度，幫助我們在不影響品質或效率的情況下滿足不斷提升的需求。」
速度固然重要，但精準度也同樣重要 — 要同時實現這兩項目標，需要明確的優先事項、有針對性的投資，以及擴大採用範圍的刻意專注。成功不僅僅是關於技術的進步，還涉及到團隊間的協調、支援領導者駕馭變革，以及培養整個組織的適應能力。
以虛擬助理為先驅，加速 AI 的採用
使用已證明 ROI 的生成式 AI 的從業者預計，在未來 12 至 24 個月內將獲得兩大關鍵好處：互動品質更高 (58%) 以及溝通一致性更強 (50%)。這些能力將有助於滿足消費者對品牌互動的主要期望（請參見第 2 部分，圖 4）。
從業者正在推進生成式 AI 的工作，並將重點放在聊天和客戶支援工具上 — 這些工具已經為五分之一的使用者 (19%) 帶來了 ROI（圖 12）。與此同時，個人化的客戶歷程與內容生成（影片和靜態影像）正在成為高增長的機會。儘管只有 13% 的從業者報告在這些領域實現了 ROI，但值得注意的是，有 22% 和 29% 的從業者尚未開始採用。
向代理式 AI 演進
隨著這些技術進步的不斷推進，消費者對更加具有高度適應性、自主運作的 AI 驅動的支援提出了更高的期望。我們的消費者調查顯示，近半數的受訪者會在安排預約或排查問題等工作時，轉向使用 AI 驅動的助理，而非靜態的網頁體驗（圖 13）。
在 2024 年的網購星期一，他們確實做到了這一點，聊天機器人的互動使零售網站流量與去年同期相比激增了 1,950%。這種採用率的激增突顯出消費者已準備好接受進階的工具，包括「代理式 AI」或「AI 代理」。
代理式 AI 重新定義了虛擬助理的功能。它不再局限於追蹤訂單或更新帳戶詳細資料等簡單任務，而是採取主動態度——提供虛擬產品試用、個人化建議以及主動支援。
作為自主性工具，代理式 AI 將營運效率與卓越的白手套客戶體驗相結合。這正是組織最終從簡單瞭解消費者需求轉向預測需求的全面躍進。
年輕客群尤其對這些進階功能表現出熱情。如圖 14 所示，近半數 45 歲以下的消費者歡迎這種想法，即虛擬購物助理根據他們的風格偏好和過往購買記錄，主動將商品加入購物車中。
第 4 部分
平衡創新、信任與組織變革
生成式 AI 正在推動增長，但將其從試行擴展到全面採用不僅僅需要技術 — 還需要合適的人才、流程和組織思維。令人鼓舞的是，AI 工具可以幫助滿足這些需求，完善工作流程並提升輸出的數量和質量。
需求上升，資源有限：運營型代理式 AI 的必要性
高層管理者認為生成式 AI 潛力無窮，86% 的高層管理者期望它能大幅提升內容創作的速度和產量。然而，對於行銷和 CX 團隊來說，現實卻更加複雜 — 56% 的團隊報告稱，實施生成式 AI 會增加其工作流程的壓力。
儘管這項技術在內容創作方面表現出色，但仍需要監督，這使得團隊不得不應對更高的內容產量並解決客戶歷程中的營運缺口。
這就是代理式 AI 發揮作用的時候。透過自動化重複性的任務並最佳化決策過程，它讓行銷人員和客戶體驗團隊能專注於戰略成果。
代理式 AI 會整合到助理和協作工具中，處理耗時的工作，例如數據收集、數據庫管理和內容交付。例如，它可以透過簡化客群區段、個人化推廣和工作排程來增強通道行銷活動，同時保持工作流程的效率。
生成式 AI 與代理式 AI 共同賦能組織，以更快的速度和更大的影響力實現大規模個人化。
然而，如果沒有正確的基礎，這些系統的效果將大打折扣：統一、穩健的數據系統能夠確保 AI 有效運作並提供有意義結果。沒有強大的數據基礎設施，即使是最先進的系統也難以達到預期效果。
打好堅實的數據基礎
數據為 AI 增長的各個方面提供支援，但技術難題往往會成為障礙。互不相連的系統、各自為政的團隊以及整合不佳所造成的鴻溝，限制了即時個人化，也削弱了消費者的信任。這造成了一個充滿挑戰的循環 — 消費者不會在缺乏信任的情況下分享數據，但數據對於 AI 的發展卻不可或缺。風險甚高：88% 的消費者表示，負責任且安全的數據處理十分重要，其中 60% 的消費者認為這極其關鍵。
Adobe Digital Experience 的行銷策略、業績與創新副總裁 Max Cuellar 解釋道：「如果您正在某個特定的組織部門試驗 AI，那您通常處理的是一個狹窄的數據領域，並試圖找出如何將其與更廣泛的數據戰略相結合的方法。提前花時間構建規模化數據的結構，可以提高效率、創造協同效應，並帶來更好的數據管理成果。」
正如第 2 部分所強調的，高管正在採取大膽的行動，許多人計劃在 2025 年將技術和數據轉型預算較 2024 年增加 10% 以上。然而，仍然存在關鍵挑戰 — 特別是在組織努力解決碎片化的數據與整合問題時如何分配資源。
圖 15 指出了關鍵差距。例如，33% 的組織報告稱，用於必備技術和工具的預算不足，限制了他們連接數據的能力。為了充分發揮 AI 的潛力，組織必須優先為 AI 技術（通常需要大量投資）和整合客戶數據的計劃提供資金。
其他障礙使這些努力更加複雜。分散的 IT 系統 (32%) 和不明確的數據策略 (30%) 阻礙了進展，而 24% 的組織尚未將數據視為策略性資產。
我們還請高層管理者指出哪一種最能反映其組織在個人化和數據方面的做法：是逐步實現各部門數據庫的連接，還是將業務關鍵數據完全統一成一個單一的真相來源。大多數高層管理者 (57%) 表示，循序漸進的方式更能描述其組織的情況，而 43% 的高層管理者表示，其組織已經採取了完全統一的方式。
循序漸進的措施可以實現快速的成果，但為連接、互通性和可擴展性建置的統一平台可以釋放一個效益複合循環。它能讓 AI 驅動的工具在應用程式之間無縫移動，為超個人化的體驗加油助力，並為效率和影響隨著時間推移倍增的創新奠定基礎。
令人鼓舞的是，如我們之前在第 2 部分所見，超過一半的高層管理者 (55%) 表示，建立統一的數據生態系統將會在未來 12 至 24 個月內影響他們的技術決策。
定義客戶歷程分散的所有權
雖然組織在統一數據方面取得了長足進展，但對於誰擁有客戶歷程卻缺乏共識，這是一個症結。我們的調查顯示，大多數組織將這一歷程的責任分配給了三個關鍵領域：客戶體驗團隊、技術專家和行銷部門。
然而，這種分工往往會導致團隊之間的摩擦，並破壞組織實現目標的能力 — 即大規模個人化。
如圖 16 所示，行銷人員主要認為客戶歷程的所有權應由 CX 團隊 (42%) 和行銷部門 (32%) 共同所有，而技術團隊只起到很小的作用 (6%)。然而，他們的觀點與技術團隊大相徑庭 — 55% 的人認為他們應負主要責任，認同 CX 團隊 (25%)，但不認同行銷團隊 (3%)。
但有一個亮點：CX 團隊正在成為這些學科之間的共同點，有 42% 的行銷人員和 25% 的技術高管認為 CX 團隊對客戶歷程負有主要責任。
隨著代理式 AI 獲得關注，並處理跨組織邊界的複雜工作，促進協作將變得至關重要。加強各團隊與系統之間的協同對於實現切實可行的大規模個人化至關重要。
AI 在 CX 和行銷中的作用：協調行銷和技術團隊
優先等級的反差十分明顯：技術團隊專注於可擴展性和基礎設施（43% 優先考量預測性 AI，38% 簡化流程），而行銷團隊則將 AI 運用到創意上（42% 強調內容創作，37% 推動創意產生）（圖 17）。
從正面的角度來看，這些並不是互相競爭的優先事項，而是可以改變客戶參與度的互補優勢。真正的機會在於彌合孤島。技術團隊為行銷的創意創新奠定基礎，而 CX 團隊則確保所有工作都符合客戶的需求和期望。
生成式 AI 的採用揭示了所有權分散等組織挑戰，但也激發了解決方案。透過將這些拉扯轉化為機會，公司可以為未來的客戶互動奠定堅實的基礎。那些優先考慮統一數據策略、明確目標與整合系統的公司，將在提供個人化體驗與推動有意義的創新方面領先群倫。對於那些決心保持領先的企業而言，現在正是行動的時機。
創造能夠提供永續價值的 AI 能力
首先組建結合 AI 專業知識、優質數據和強大基礎設施的團隊。專注於有明確、可度量成果的專案（例如簡化內容創作），以快速建立信心並展示影響。這些早期的成功不僅驗證了投資的價值；還產生了漣漪效應，為實現更具雄心的目標鋪平道路，例如主動、量身打造的白手套體驗，讓您的組織與眾不同。
投資於可實現動態、行為驅動個人化的技術
提供情境感知和跨通道適應性的個人化服務，有助於加深與客戶的聯繫、提高參與度，並領先於客戶不斷變化的需求。與代理系統共同運作將這一概念進一步延伸，預測客戶的需求並自主管理任務。透過提供這種層級的無縫直覺化互動，您可以創造出感覺毫不費力的體驗，同時培養信任與忠誠度。
統一數據以實現無縫的團隊合作和卓越的客戶體驗
分散的系統是共同作業的障礙，妨礙了創新與效率。專為連接和互通性而設計的統一平台可解鎖更深入的分析、簡化流程並培養創造力。有了高品質、可存取的數據，組織就能讓團隊更有效率地運作、保護客戶隱私，並提供能夠引起共鳴的深度個人化體驗。
任命一位倡導者來統一戰略並協調各方努力
高層贊助者在解決行銷、技術與客戶體驗團隊之間的脫節中起到重要作用。透過促進一致性並鼓勵圍繞共同目標進行協作，他們賦能團隊進行實驗和創新。在正確的指引下，AI 可以走出孤立的試點，提供具有可度量 ROI 的可擴展解決方案。植根於好奇心、創造力和持續學習的文化可確保持續進步，釋放組織的全部潛力。
高管調查
本調查於 2024 年 11 月 11 日至 12 月 4 日期間匯集了 3,400 名符合資格的受訪者，其中包括 3,270 名客戶端受訪者和 130 名代理機構高管。
- 職級與市場： 39% 為資深主管、副總裁/資深副總裁/執行副總裁或以上級別（「高層管理者」），61% 為「從業人員」（總監、經理和初級管理人員）。從市場重點來看，33% 服務於 B2B 市場，23% 服務於 B2C 市場，43% 則兩者兼有。
- 地區與產業： 亞太地區的受訪者占比最高，達到 37%，其次是歐洲 (32%) 和北美洲 (31%)。主要產業包括零售業 (24%)、B2B 科技業 (23%)、金融服務業 (20%)、醫療保健業 (17%) 以及媒體與娛樂業 (10%)。
- 職能： 受訪者遍佈各個部門，其中 IT 部門 (25%)、行銷部門 (13%)、廣告部門 (12%) 以及數位/科技部門 (8%) 的代表性尤為強烈。
生成式 AI 的採用
我們請高層管理者和從業人員描述他們目前在行銷和客戶體驗計劃中生成式 AI 的採用情況。根據所選答案，我們將回覆分為以下幾類：
- 未正式採用： 積極阻止使用生成式 AI / 在個人或團隊層面非正式採用
- 試點階段： 大部分專案處於試點階段並正在進行評估
- 推廣與評估： 已推出運行中的解決方案並正在評估其有效性
- 已使用並證明 ROI： 已部署運行中的解決方案並能證明 ROI
職能分組
我們使用了三個主要群組：
- 行銷：行銷、內容/編輯、產品管理、廣告、設計或創意服務
- 技術：IT、數位/科技、網路或應用程式開發、隱私/安全。
- 其他：業務營運、客戶服務、電子商務、數據分析、顧問、人力資源、產品管理、研發。
消費者調查
本調查於 2024 年 11 月至 12 月期間收集了 8,301 名受訪者的見解：
- 性別：女性佔 51%，男性佔 49%。
- 年齡分佈：18 至 34 歲佔 31%，35 至 54 歲佔 36%，55 歲以上佔 33%。
- 地區分佈：歐洲佔 35%，亞太地區佔 31%，北美地區佔 23%，南美地區佔 12%。
- 產業： 對受訪者進行了篩選，確保他們近期在各產業（包括零售、金融服務、醫療保健、媒體/娛樂、旅遊和電信）中參與了數位通訊。
