你仍然需要使用人為的判斷：評估人工智慧的產出，結合應用商業規則和人工智慧。
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貼近顧客，但別嚇到顧客
經常有人問我們，這些使用顧客資料的做法是否會嚇壞顧客。顧客之所以產生疑慮，通常是因為即便知道公司在蒐集他們的某些資料，他們可能還是沒有充分了解公司能利用這些資料做的事情。
當公司在網站上根據顧客以往的購買資料進行客製化產品推薦時，多數人並不會感到驚訝，但其他種類的資料蒐集則相對較為隱祕且不為人知，因此縱使是在獲得顧客許可之下蒐集仍可能嚇著他們。以第二項修練提到的例子來說，很少人知道網路電影資料庫是亞馬遜公司旗下的網站，而且亞馬遜取用它蒐集的資料。
為了避免顧客對你使用資料的方式感到不安，你應該：
．考慮訊息接收者的年齡層：年紀愈大的顧客愈有可能對客製化感到不安（話雖如此，這只是一個概括法則，在個人層面仍有許多例外）
．考慮你的觸發訊息的直接程度：如果你是根據訊息接收者可能不知道他們被蒐集的資料來發出溝通訊息，你應該稍加稀釋訊息中的推理，使它看起來多幾分偶然與巧合
．考慮顧客在這個溝通管道接收到客製化訊息的尋常程度：例如，在橫幅廣告或臉書上非常明顯的客製化可能會令顧客感到毛骨悚然
結合商業規則和人工智慧
演算法和人工智慧或許非常有助於對溝通與訊息做到大規模的客製化，但請勿完全仰賴人工智慧來產生完美的建議，你仍然需要使用人為的判斷：評估人工智慧的產出，結合應用商業規則和人工智慧。
如果只是仰賴人工智慧，而不輔以人為的互動和商業規則，事情可能會朝你意想不到的方向發展，因此，我們高度建議你必須加入人為的監督管理。舉例來說，My Handy Design仰賴人工智慧從網際網路上尋找圖像，並自動化的使用這些圖像來製作客製化的iPhone手機殼，接著在亞馬遜網站上銷售。
然而，這種做法卻產生一些非常荒唐的iPhone手機殼，包括成人紙尿褲手機殼，甚至是使用網際網路上最黑暗角落的圖像製成的手機殼。較不那麼可笑、但或許更廣泛出現的類似情形是，一家運動商品零售商使用人工智慧挑選最可能成功銷售給特定顧客的產品。
在挑選這些產品方面，這套演算法的表現很好，不過它挑選出來的產品都是黑色，儘管就技術上而言或許正確，但卻構成視覺上極度枯燥乏味的電子郵件，因而激發不了任何人的興趣。
另外，推薦產品時，總是會有例外的情形，例如，雜貨店沒有理由推薦人們購買牛奶，因為消費者自己知道是否有這個需求；或者，你銷售的一些產品是需要審慎斟酌是否應該推薦，例如驗孕棒、性玩具。
【書籍資訊】
《AI行銷學》
出版日期：2020.09.30
