生成式 AI MarTech 時代，C-Level 的 ROI 生存指南

前言：當每個工具都掛上 AI，你要怎麼不被唬

如果你最近參加過任何 MarTech 或 SaaS 研討會，大概都有這種錯覺：沒有把「AI」貼在首頁的產品，應該是工程師忘了改文案。

問題是，董事會與投資人從來不問「AI 酷不酷」，只問一件事：「這一百萬的 MarTech 預算，會在哪一行 P&L 上回來？」

市面上的「2025 MarTech 趨勢」文章，多半在列點：生成式 AI、情緒 AI、零與一方數據、Retail Media 網路、邊緣運算、phygital 體驗……這些都是真的。但內容缺口在於：很少有人告訴 C-Level，實際要怎麼把這些趨勢變成可驗證的 ROI。這篇就來補上這一塊。

一、趨勢是真的，ROI 也是真的殘酷

從最新的 MarTech 趨勢可以看到幾個共通點：

• 生成式 AI 已經從「行銷文案助理」走向「全 funnel 協作」──從廣告素材、網站文案，到 SDR script 與提案草稿。
• 情緒 AI、行為訊號分析（IoB）開始被導入廣告優化與客服體驗。
• 廣告與零售媒體網路的 inventory 更碎片化，第一方數據變成各家 MarTech 產品的「必備賣點」。

聽起來很美，但現實是：

• 多數企業的行銷預算成長速度，遠低於 MarTech 堆疊的複雜度。
• 很多 AI 專案在內部只留下兩個東西：一份漂亮但被冷落的報告，以及一條被 IT 抱怨的整合腳本。

因此，C-Level 第一個任務不是「我還缺哪一個 AI 工具」，而是：「這些趨勢，實際能撐起哪一個營收或成本槓桿？」

二、先問三個問題，再買下一個 AI 工具

在批准任何新的 AI MarTech 預算之前，你只要先問自己三個問題：

問題一：這個工具，究竟拉的是哪一個營收槓桿？

請對方講清楚：它要改善的是哪個指標？例如：

• 新客：MQL 到 SQL 的轉換率？平均 ACV？
• 管道：機會案贏率？銷售週期長度？
• 留存與擴張：Logo retention？Net Revenue Retention？

如果對方只能回答「可以更精準投放、內容更個人化、體驗更好」，那代表他講的是「特性」，不是「財務結果」。

問題二：它在你的數據基礎上，是加速還是添亂？

2025 最大但被低估的風險叫做「Data Debt」──每接一個新工具，就多一條難以維護的整合線。你要搞清楚：

• 這個 AI 模型吃的是哪一層數據（CDP、CRM、Data Warehouse，還是自己收一份）？
• 它的輸出要回流到哪裡？會不會造成兩套「事實來源」互相打架？
• 如果未來換系統，這些訓練過的模型或設定，能不能帶走？

問題三：90 天內可以怎麼驗證「第一個價值」？

任何 AI MarTech 採購，如果沒有明確的「90 天驗證計畫」，幾乎註定會變成長期試用：

• 定義一個可以被量化的實驗：例如「在兩個市場，把 AI 生成的廣告素材與人工版 A/B 測試，目標是 15% 以上 CTR 或 CPL 提升」。
• 寫下 clear kill rule：若 90 天內無法證明有潛力放大，就停掉或縮小，避免無限延長的 POC。

三、用 Board-friendly 的 ROI 框架，而不是點擊率

很多 MarTech 報告塞滿了 CTR、開信率、互動率，但這些對董事會來說只是「中間過程數字」。你需要的是一個「三層式」的簡化框架：

1. 成長層（Growth）：Pipeline、ARR、NRR。
2. 效率層（Efficiency）：CAC、CAC Payback、每位 Sales/Marketing FTE 可管理的 MQL 或帳戶數。
3. 風險層（Risk）：數據隱私風險、品牌聲譽風險、系統單點失效風險。

每一個 AI 專案，都要能在這三層中說得出來：「我們預期影響哪個指標、多少幅度、在多少時間內。」這樣你在董事會上談的就不再是「某個很酷的 AI Demo」，而是「一組帶有假設與驗證計畫的投資案」。

四、把 AI 專案當成迷你風險投資組合，而不是一次 All-in

AI 趨勢文常見的內容缺口，是把導入 AI 說得像「一定要一次做大」：全站個人化、全自動化旅程、智慧定價等等。現實上，風險可控的做法比較接近「迷你 VC fund」：

• Quick Wins： 3 個月內就能產出直接數字的案子，例如廣告素材生成、Sales email 建議、客服 FAQ 自動化。
• Strategic Bets： 6–12 個月期，像是 AI 驅動的 lead scoring + routing，牽涉 Sales 作業方式。
• Moonshots： 12 個月以上，像是以 AI 為核心重設整個 customer journey 或商業模式。

你可以把年度 MarTech 預算拆成：例如 60% 穩定營運、25% Strategic Bets、15% Moonshots，並為每個 bucket 設定不同的評估門檻。這樣一來，當某個 Moonshot 失敗時，你可以很坦然地跟董事會說：「這是我們風險投資組合中預期會發生的一部分。」

五、你真正缺的，可能不是 AI 工具，而是「Revenue Translator」

很多公司有 CMO、CIO、CRO，卻沒有人負責翻譯「技術能力」到「營收語言」。於是 AI 專案會卡在兩個極端：

• 從技術端出發：模型很漂亮，但前線銷售與客服不想用。
• 從行銷端出發：故事很好聽，但落地發現資料根本不夠乾淨。

越來越多成功的 B2B SaaS 與企業軟體公司，開始有一種混種角色：懂數據、懂營收模型，也懂一點技術，可能掛在 RevOps、Growth 或 Marketing Ops 底下。

他的工作是：

• 把 AI 專案拆解成清楚的實驗與指標。
• 幫 C-Level 把 MarTech 預算包裝成幾個清楚的投資論點。
• 確保每一個工具不是「另一個點狀解決方案」，而是收入系統的一部份。

結語：下一次有人推 AI MarTech，先請他打開 Excel

當廠商帶著華麗的生成式 AI Demo 來簡報時，你可以做一件很簡單、但非常 C-Level 的事：

請他打開一份簡單的 Excel，和你一起填上：

• 假設會影響到的營收或成本指標。
• 預估改善幅度與時間。
• 整合成本與潛在數據風險。

如果對方連這張表都說不清楚，那大概代表：他賣的是夢想，而不是你需要負責的 ROI。

在 2025 之後的 MarTech 世界，真正的競爭優勢，不是你有多少 AI 功能，而是你有多嚴謹地把每一個 AI 功能，變成可驗證、可擴張、可被董事會接受的投資案。