Meta
精准行销不只仰赖消费数据，还有藏在社群通讯平台的大量顾客互动数据。通讯软体行销起家的Omnichat，最初针对不同通讯软体，开发了一个个CRM系统，来专门处理店家在社群平台的顾客资料。不过，随着企业拓展行销管道，或是发展出跨境商务，要使用当地热门的通讯软体来行销时，跨通讯软体整合便成为重要课题。
不过，各大通讯软体所保有的顾客资料性质多元，不是简单可量化的消费数据，因此要归户出跨平台单一消费者身分，再整合这些资料为易分析的格式，技术上就是一大挑战。再来，各大通讯平台有其格式，若要将相同的行销内容，在不同通讯平台上一次发送，也是另一大难关。
语言资料和互动资料处理难度较高
Omnichat执行长陈正达进一步解释，不同於可以量化的消费数据、频率、周期等数据，通讯软体上的资料多为质化对话资料、各式选单和行销讯息互动资料等，因此光是在撷取并结构化这些资料，就需要更高的技术门槛。
举例来说，企业与顾客的对话资料，要利用自然语言处理AI来解读、贴标，顾客操作互动式元素的行为资料，也需要设计有效的定义和撷取方法。捕捉完这些资料後，还要考虑跨通讯软体资料整合的问题。
不同社群平台间很少互相支援数据串接或整合，特别是热门的通讯软体，通常有自己的行销科技生态圈，例如Meta就有旗下各通讯平台的官方行销讯息管理工具，Line也有许多技术合作厂商，专攻以Line为基础的行销科技。
因此，企业或厂商常常得手动抓取各个通讯软体的资料，再自行开发整合机制来处理这些资料。如此，企业才能才能开始从整个品牌的高度，来综观这些跨通路的通讯软体资料。
支援的多媒体互动元素不尽相同，一站式管理跨平台自动化行销困难
不过，数据收集、分析是精准行销的前置工作，要进行统一的自动化、个人化行销又是另一个挑战。
「并不是指文字、图片这种基础元素，而是格式和系统复杂性更高的行销素材。」陈正达说明，每家通讯平台支援的多媒体互动元素，如优惠券、问卷、选单、游戏等，格式都不同。再加上，这些互动元素，还可能跟企业其他後台系统串接，例如优惠券需要串接到POS或电商系统，也需要连结到票券核销系统，若发送优惠券的平台一多，技术上和管理上都会相当复杂。
目前业界常见做法是，在统一管理平台上汇整各个通讯软体的行销功能，让行销人员可以一一发送，但无法一次发送到多个管道。或者，有些互动式行销内容可以由外部系统来统一执行，而不用符合各通讯软体格式，例如可以在聊天机器人後台设定脚本，投放到不同通路上。文⊙王若朴、郭又华
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