代理式行銷代表從 AI 作為支援工具轉變為 AI 作為自主合作夥伴，AI 可以做出決策、採取行動並大規模協調個人化客戶體驗。本文概述行銷人員如何使用 Adobe Experience Platform 和 Journey Optimizer 來調整他們的心態、工作流程和治理，以與 AI 代理程式共同作業。

簡介

行銷正在進入智慧型自動化時代，AI「代理程式」會作為協調客戶體驗的自主合作夥伴。這種新興的模式稱為代理式行銷，其範圍超越了使用 AI 進行簡單預測或作為聊天機器人。在代理式方法中，AI 系統不僅透過產生洞察提供協助；而且會代表行銷人員主動做出決策並採取行動，以個人化內容、最佳化行銷活動並即時管理客戶歷程。如此一來，行銷作業將更快速、回應速度更快，並可大規模提供一對一體驗。

然而，要利用代理式 AI，需要的不僅僅是新技術，還需要改變行銷心態和作業。行銷人員必須改進其工作流程和策略，以便與作為團隊成員的 AI 代理程式共同作業。團隊需要重新設計流程和角色，以便 AI 代理程式在人類的指導下處理繁重的任務，而不是手動執行每個行銷活動細節。在實作中，這意味著行銷人員定義高階策略、設定 AI 的目標和護欄，然後監督並完善 AI 驅動的結果。從合作夥伴實作的觀點來看，組織應該準備提升其團隊的技能、調整治理流程，並接受更敏捷、資料導向的工作方式，以將 AI 作為行銷中的管理助手來充分利用。

本文探討代理程式型協調在現代行銷中的作用，並提供使用 Adobe Experience Platform (搭配 Real-Time CDP) 和 Journey Optimizer 將 AI 代理程式整合至您策略的藍圖。我們還將參考真實範例，並概述實用步驟，以便您開始使用 AI 驅動的決策來改變客戶體驗。

代理程式作為智慧型行銷協調工具

代理式行銷以 AI 代理程式為中心，由這些代理程式自主處理行銷工作流程內的任務和決策。在此情況下，AI 代理程式不僅僅是一個指令碼或聊天機器人，它是一個 AI 驅動的實體，具有一定程度的自主性和「代理」。與遵循預先設定規則的傳統自動化，或只會回應查詢的簡單機器人不同，這些代理程式可以根據您設定的目標調整、學習和行動。換言之，代理程式可監視環境並主動採取步驟 (例如，調整產品建議、觸發行銷活動、擷取資料) 以實現行銷目標，而不需要人為提示每個動作。此功能可感知情境並獨立行動，因此代理程式就像是與人類行銷人員共同作業的數位團隊成員。

重要的是，AI 代理程式被設計為合作夥伴和顧問，而不是行銷人員的替代者。它們擅長處理重複、複雜或即時任務，讓人類團隊專注於策略和創造力。例如，AI 代理程式可能會持續分析傳入的客戶資料，以尋找微區段並決定每個人的下一個最佳產品建議，這項工作耗費太多時間，無法手動

執行。行銷人員的角色隨後轉變為設定高階策略、為這些代理程式定義目標和護欄，以及監督成果。Adobe 對代理式 AI 的願景強調了這種平衡：一旦行銷人員定義了 AI 的目標和限制，代理程式就會在背景中工作，主動提出建議，而行銷人員仍然控制著最終決定。本質上，代理式行銷可讓您將某些決策和動作委派給 AI「同事」，加速行銷作業而不會失去人力監督。

AI 代理程式正在改變客戶體驗

AI 代理程式已開始透過即時決策、自主工作流程及動態歷程協調改變提供客戶體驗的方式。一個顯著的範例是 Adobe 在 Adobe Summit 2025 推出的 Adobe Experience Platform Agent Orchestrator，它提供統一的介面來管理多個專門的行銷 AI 代理程式。Adobe 推出此框架以及十個專門建立的代理程式，能解決各種特定挑戰，從網站內容最佳化到實驗與產品建議管理。其中最著名的是 Adobe Brand Concierge，這是一種 AI 代理程式，它以品牌獨特的語調提供個人化、對話式的購物體驗，展示生成式 AI 如何即時套用至客戶服務與銷售。這些代理程式都可在共用的客戶體驗知識庫中運作，Orchestrator 甚至可在一致的治理下，將第三方 AI 代理程式與 Adobe 整合在一起。在實作中，這意味著 AI 助理的生態系統可以互相協調，例如 Experimentation 代理負責調整網頁而 Journey 代理負責調整電子郵件產品建議，所有這一切都由相同的統一客戶輪廓和參與規則提供資訊。

這類代理程式對行銷的影響是重大的。它們能夠以人類獨力無法達到的規模和速度實現即時決策，以量身打造的回應立即對客戶行為或資料變更做出反應。此外，它們還接管多步驟流程，推動自主工作流程。例如，代理程式可偵測客戶瀏覽高價值產品，透過歷程協調工具自動觸發相關電子郵件或應用程式內訊息，使用生成式 AI 個人化內容，甚至為相關廣告行銷活動分配更高的預算，而這一切都不需要人為干預。這種程度的自主性會建立永不中斷的流暢行銷引擎，讓例行客戶互動和最佳化作業在背景持續進行。

另一個關鍵領域是跨管道歷程協調。傳統行銷活動通常需要手動規劃，且在啟動後調整的能力有限。AI 代理程式透過使歷程管理能夠動態進行來翻轉此模式。已使用 AI 增強的 Adobe Journey Optimizer (AJO) 就是這種從靜態行銷活動轉變為根據即時客戶狀態進行調整的「即時」歷程的範例。AI 代理程式可以監視各接觸點的客戶訊號，並在數毫秒內決定下一個最佳動作，無論是因為客戶剛購買而需要停止投放促銷活動，還是因社交媒體興趣飆升而在網站上建議新產品。早期採用者報告說，由於每次互動都與情境相關，因此此即時協調會帶來更高的參與度和轉換率。同樣重要的是，它讓行銷人員無需管理每個歷程路徑的細枝末節；AI 代理程式會負責最佳化序列和時機，而人類會指導整體策略。

關鍵是，這些 AI 導向的決策仍與行銷策略和品牌指導方針保持一致。代理程式是根據組織的資料進行培訓並受商業規則治理，因此可在定義的範圍內執行。如此一來，自動化動作就能符合品牌形象並遵守法規。正如 Adobe 的數位體驗高級副總裁 Amit Ahuja 所指出的，邁向代理式協調流程是邁向更敏捷且簡化的客戶體驗交付的一步，統一 AI、資料和內容工作流程，讓組織能夠大規模提供精確的個人化體驗，同時使團隊能夠專注於策略性計劃。簡言之，AI 代理程式正在透過即時完成分析和執行的繁重工作來轉變行銷，讓個人化和客戶體驗管理能夠自主並大規模地進行。

正在執行的代理式行銷：真實範例

代理式行銷的概念不只停留在理論上，企業也已開始付諸實踐。在最近的 Credera 案例研究中，一家全球行銷和通訊集團實作了企業規模的 AI 平台，該平台利用生成式 AI 和代理式工作流程來加速行銷創新。Credera 協助該組織建立自訂 AI 工具 (基本上是對話式 AI 助理)，可透過作為代理式工作流程閘道的網頁介面存取。橫跨數十家代理商的行銷團隊可以透過參與自然語言對話，與此 AI 代理程式互動以產生內容、取得資料導向的洞察，甚至草擬行銷活動提案。例如，行銷人員可以要求 AI 分析行銷活動資料並提出最佳化構想，或請求創意簡報的初稿，而 AI 代理程式將自主收集必要資訊並產生輸出。

結果是變革性的。根據案例研究，此代理式解決方案大幅提升內容創作速度，並帶來快速創新，同時確保各項輸出的合規性和品牌一致性。藉由將初始文案撰寫、資料分析和日常決策等工作轉交給 AI，人類行銷人員和創意人員得以聚焦於更高層的創意和策略。平台的成功突顯了代理式方法如何在大企業中擴充：它透過在單一工作流程中心整合新的 AI 模型與治理護欄，提供一致、符合品牌形象的體驗和更深入的洞察。這個真實範例顯示代理式行銷並非遙不可及，它正在發生，同時 AI 代理程式作為共同作業顧問可提高行銷團隊的生產力和效率。

採用代理式行銷：後續步驟

隨著代理式 AI 逐漸成為現實，行銷人員應主動採取行動來接受這種轉變。成功採用並不僅僅取決於技術，而是取決於人員和流程變更。以下是 AI 代理程式推動採用率和價值的關鍵重點領域：

• 支援組織採用：確保主管的認同，並建立樂於進行 AI 實驗的文化。跨行銷組織傳達 AI 代理程式的優點，將 AI 框定為增強的「管理助手」而非替代者，以解決有關工作角色的顧慮。及早建立跨職能一致性 (行銷、IT、資料科學)，確保每個人都瞭解目標，並為 AI 驅動的流程設定適當的治理。
• 提升團隊的 AI 技能：投資於培訓計劃，以提高行銷人員和策略師的 AI 素養。團隊成員應學習如何解譯 AI 輸出，為 AI 代理程式製作有效提示或規則，並與這些系統一起工作。藉由發展資料分析、歷程協調和內容自動化方面的技能，行銷人員將能更妥善地接受指引，並與 AI 代理程式共同作業。
• 從高 ROI 使用案例開始：識別高度重複、資料密集或影響廣泛客群的行銷活動，這些是代理式自動化的主要候選者。優先處理一或兩個試行專案 (例如，AI 代理程式用於主旨列最佳化或重新吸引已失去的客戶)，讓您快速展示價值。密切監視結果 (例如，參與度的提升或效率的提升)，利用這些早期成果來完善您的方式，並將代理式行銷擴展至其他流程。

整合 AI 代理程式與 Adobe Experience Platform

為了實現基於代理程式的協調，組織應將 AI 代理程式深入整合至其行銷技術堆疊中。Adobe Experience Platform 為此整合提供了堅實的基礎，每個元件在啟用代理式行銷時都發揮作用。本質上，您需要將您的資料、決策、歷程執行和生成式內容功能連接起來，以便 AI 代理程式可以整體利用所有這些功能。Adobe Experience Platform 會整合這些元件，以支援端到端代理式行銷策略。

秉持這些架構基礎，以下提供一些最佳做法步驟，說明如何使用 Adobe Experience Platform 及其應用程式，將 AI 代理程式整合至您的行銷策略中：

1. 在 AEP 和 RTCDP 中統一並準備客戶資料：成功的代理式行銷策略始於堅實的資料基礎。將您的第一方客戶資料整合至 Adobe Experience Platform，並使用 Real-Time CDP 建立統一輪廓。此單一事實來源可確保您的 AI 代理程式有權存取完整、最新的客戶洞察以進行決策。預先投資於資料治理和結構描述設計，以便輪廓屬性 (行為、偏好設定、區段等)得到妥善定義，代理程式需仰賴這些資訊來做出相關決策。透過 360 度客戶檢視，任何 AI 導向的決策或內容都以精確的內容為基礎。(例如，Adobe 的 Real-Time CDP 可運用 Sensei GenAI 自動建立豐富的客群區段，以實現智慧型個人化，讓您的代理程式執行精確的目標群組。)
2. 將 AI 注入至決策和歷程協調：接下來，將 AI 驅動的決策整合至您的跨管道客戶歷程中。Adobe Experience Platform 的全新 Agent Orchestrator 提供可在行銷工作流程中部署及管理專業 AI 代理程式的框架。您可以為每個代理程式指派特定目標 (例如，一個代理程式用於產品建議選擇，另一個用於時間最佳化)，並讓它們與您的執行引擎協同工作。例如，當客戶觸發歷程時，AI 代理程式可以即時判斷哪個內容或產品建議最適合該個人，然後您的歷程協調工具 (例如 Adobe Journey Optimizer) 透過適當的管道傳遞該體驗。透過運用 AEP 的即時客戶輪廓和串流資料整合，Journey Optimizer 與 RTCDP 的深度整合可讓代理程式對即時事件和近期行為做出反應。確保代理程式的自主決策 (例如略過步驟或變更訊息) 被記錄並可供檢閱，以便您的團隊可以監視結果並隨著時間調整代理程式的邏輯。透過將 AI 代理程式內嵌到您的決策和協調流程中，您能夠實現真正自主的個人化客戶歷程，這些歷程能迅速因應電子郵件、行動裝置、網頁等多種管道。

透過以下步驟，包括統一資料、將 AI 注入至決策，以及使用生成式 AI 擴充內容，您就能建立協同系統。您的 AI 代理程式運用豐富的資料、在協調的歷程中運作，並提供引人入勝的內容，因此可有效運作。圍繞這些代理程式流程建立治理和測量也同樣重要：定義 KPI 以追蹤代理程式驅動的結果 (例如，由於 AI 決策的轉換率或保留率提升)，並使用分析工具來監視效能。這可協助您持續訓練並完善代理程式，以獲得更好的結果。

結論

代理式行銷代表傳遞客戶體驗的方式發生重大轉變。透過將 AI 驅動的代理程式引進行銷團隊，品牌可以達成多個等級的個人化和回應性，這是僅靠手動操作無法達成的。擁抱這些 AI「同事」的行銷人員發現，他們可以將重心提升到高水準的創造力、客戶理解和策略目標，同時將執行細節委派給資料導向的自動化。此方式固有的封閉迴圈學習 (資料驅動決策，決策建立體驗，這些體驗產生新資料) 允許行銷方案在最低的人工干預下持續執行和改善。

同時，維持以人為中心的方法也很重要。AI 代理程式功能強大，但行銷最終要靠人際關係和創造力。品牌應確保他們使用 AI 時保留同理心、道德和真實的品牌聲音。讓人類處於迴圈中以進行監督，並注入機器無法複製的策略思維。當行銷人員和 AI 代理程式和諧合作時，他們就能提供真正卓越的客戶體驗，將最佳機器效率與人類洞察結合在一起。現在，採用代理式行銷可讓您的組織在這個由 AI 驅動體驗的新時代中取悅客戶，透過更智慧的決策和自動化，讓您的企業獲得競爭優勢。