別再問顧客想要什麼：AI正在用「顧客行為」協助企業優化產品

過去企業開發新產品，常靠市場調查、焦點團體（Focus Group）訪談，以及主管的經驗判斷。這些方法至今仍然重要，但問題是：顧客說的，不一定等於他真正會做的。

舉例來說，消費者可能說自己很重視環保，實際購買時卻還是選擇比較便宜的產品；嘴巴說某個功能很重要，產品買回去後卻一次也沒用。換句話說，顧客的認知與實際行為之間，往往存在著落差。

一篇發表在《大數據與認知運算》期刊的文章〈數位行銷中消費者行為的大數據分析與AI：應用、合成資料與暗資料，以及未來方向〉，便提到企業可以善用大數據、資料科學與AI，從顧客真正留下來的「行為資料」中，找出潛在需求，進一步改善產品。

例如，企業可以分析網站點擊路徑、App操作紀錄、訂閱與購買資料、客戶評分、客服對話、Call Center紀錄，甚至是社群媒體上的網友討論。這些資料，可以回答企業許多過去不容易知道的問題，例如：哪些功能顧客經常使用？哪些功能乏人問津？顧客在哪個步驟卡住？又在哪裡選擇放棄？產品上市三個月後，使用方式有沒有改變？這些看似零碎的資料，其實都在透露顧客真正的需求。

以數位產品為例，企業可以分析使用者旅程（User Journey）。如果1,000人開始註冊，最後只有500人完成，問題就不只是「轉換率50%」，而是要繼續往下探究：另外500人，到底在哪一步離開？以及為什麼離開？

如果某項新功能很多人點開，卻幾秒鐘後就關掉，雖然很多人使用，但真正的問題可能是介面太難、功能不符合需求，甚至是廣告說得天花亂墜，實際體驗卻南轅北轍。

看懂了這些蛛絲馬跡，企業才知道下一步到底該改介面、改流程、改功能，還是乾脆重新思考整個產品。這也是資料科學在產品開發上的真正價值：不是單純告訴企業「發生了什麼？」，而是進一步協助企業找出「為什麼會發生？」。

該文章還提到另一項很重要的工具：實驗（Experimentation）。企業可以透過A/B測試或多變量測試（Multivariate Testing），讓不同顧客看到不同版本，再比較點擊率、完成率、購買率，以及後續使用情況。如此一來，就不用一群主管坐在會議室裡爭論：「到底A比較好，還是B比較好？」而是直接讓市場告訴我們答案。小步快跑、不斷驗證，往往比閉門造車有效得多。

而AI的加入，又把產品開發再往前推了一步。從「分析過去」走向「預測未來」。企業可以整合過去銷售、顧客特徵、季節、地點、裝置與行銷活動等資料，建立預測模型（Predictive Modeling），推估增加、修改或刪除某項功能後，可能對採用率、滿意度、營收，甚至是顧客流失率產生何種影響。

不過，這裡很容易走入另一個誤區。預測模型不能取代真正的市場實驗，兩者應該相輔相成。模型告訴我們「可能發生什麼？」，實驗則告訴我們「實際發生什麼？」。如果只有模型，企業可能紙上談兵；如果只有實驗，又可能不斷摸索、成本過高。兩者結合，才能提高產品開發的效率與準確度。

而且，這套方法也不只適用於數位產品。智慧家電、穿戴裝置與物聯網產品，可以透過感測器回傳實際使用資料；電商評論、論壇與社群討論，則可能透露顧客對包裝、尺寸、口味、產品組合與售後服務真正的不滿。換句話說，只要顧客留下數位足跡，就有機會從中挖掘需求。

因此，今天的產品開發，已經不能只是「上市前做一次市場調查」，而應該形成一個「持續回饋循環」（Continuous Feedback Loop）。顧客先使用產品，產生資料；企業從資料中發現問題，提出假設，再透過實驗進行驗證，接著改善產品，最後再次觀察顧客反應。如此周而復始，產品才能跟著市場一起進化。

但話說回來，數據也不是多多益善。如果企業每天只盯著點擊率、停留時間、使用分鐘數，很容易見樹不見林。顧客真正關心的，根本不是自己在App裡待了多久，而是產品到底好不好用？有沒有幫我減少麻煩？能不能真正解決我的問題？如果只追求表面上的數字成長，反而可能偏離產品真正的價值。

同樣地，如果企業不斷蒐集顧客資料、頻繁修改介面，卻沒有清楚說明原因，顧客也可能覺得自己一直被監控，甚至因為產品三天兩頭改版而無所適從。因此，資料驅動產品開發的前提，不只是技術能力，也包括隱私、透明度，以及對顧客體驗的尊重。

所以，AI時代的產品開發，不是「資料愈多愈好」，更不是拿著一堆數據自我陶醉，而是從數據中看懂顧客真正的行為，找到真正的問題，再透過實驗不斷驗證與修正。

過去的產品創新，常常是在猜顧客想要什麼；現在的產品創新，則是從顧客每天留下的行為軌跡中，看見那些連顧客自己，都還沒有說出口的需求。

羅凱揚（台科大企管系兼任助理教授）、鍾皓軒（臺灣行銷研究有限公司創辦人）

資料來源：Theodorakopoulos, L., Theodoropoulou, A., & Klavdianos, C. (2026). Big data analytics and AI for consumer behavior in digital marketing: Applications, synthetic and dark data, and future directions. Big Data and Cognitive Computing, 10(2), 46. https://doi.org/10.3390/bdcc10020046

【Vibe Coding：行銷數據分析學習圈】訂閱計畫（3 月預購，4 月起陸續上架更新）

•  15 堂 AI × 數據分析課程
•  36 小時系統化深度學習
•  128 則 AI 時代必學實戰案例

 課程詳情：https://aistudy.pse.is/vibe-coding-learning

為了回饋社群夥伴長期的支持，
 原價 19,999 元，特別加碼提供本群專屬折扣券 1,000 元： 讓你最低只要 3,999 元 就能完整加入學習圈！

折價券：8MwjovkB

金庸群折價券：bJDX0v7G

歡迎大家一起加入，一起在 AI 時代持續升級