你今天「google」了嗎? 談語言習慣與品牌力
你今天「google」了嗎? 談語言習慣與品牌力
2008.07.08 | 行銷

品牌力是行銷領域的一大重點,許多的行銷策略與行銷努力,均是為了要極大化品牌在消費者心中的認知、認同與份量,進而在市場競爭中型塑獨特魅力,拉大與競品在消費者心目中的距離,並回饋到實際的市場佔有率或者品牌價值。

而從東方線上2008年版E-ICP東方消費者行銷資料庫,有64.4﹪的消費者認為「我寧願購買知名品牌的產品,品質較有保障」,由此可知品牌力對消費者消費行為的影響力有多大,難怪各個品牌無不競相在行銷活動上努力以赴,期待能在消費者心目中建構起不同於其他競品的獨特且優越的品牌位置。

其實倘若我們仔細的觀察生活型態與一般人的語言習慣,更可以體會出品牌力無所不在。例如我們在參加同學會時,遇到許多不見的同學,往往會說:「你有msn嗎?給我你的msn吧!我們可以常常msn一下」。當講這句話的時候,其實的意思是:「我們可以在網路上,透過即時通軟體中的msn,來彼此聯絡」,但是我們知道目前可以選擇的即時通軟體,至少有微軟的msn與YAHOO!奇摩即時通這兩種以上,但是我們不會說「用即時通軟體裡面的msn」來溝通,因為我們知道對方知道msn是什麼,而且更重要的是因為在台灣市場裡,msn是即時通軟體市場的領導品牌,佔據大部分的市場,所以在一般人的語言裡,已經潛移默化「用msn來代替即時通」的意涵。這就是品牌力的威力所在!

以上的探討其實touch到一個意涵,那就是當一個領導品牌的品牌力非常明顯時,目標族群可能會養成「以領導品牌作為這種產業的代名詞」的習慣。這種情況發生時,將代表領導品牌的品牌力已經幾乎涵蓋了大部分的目標族群對於此產業的認知,進而形成「領導品牌=產業」。在這種情況下,領導品牌將可能形成其他競品難以拉近的品牌距離。

其實這種情況在許多產業皆可以找到例子。例如當一般人想到打國際電話時,就會想到002(雖然台灣的國際電話選擇還有005、006、007…,但是002仍是一般人最主要使用的號碼);再者,當我們說要去7-11繳個電話費時,其實可能是說要去便利超商繳電話費,甚至最後可能是去全家繳電話費,但是我們不會特別說「要去便利商店繳費」,或者說「要去全家繳電話費」,卻可能會說「要去7-11繳費」,因為7-11是便利超店的第一品牌,幾乎已經成了便利超商的代名詞。(註一)

另外,我們甚至可以發現一個品牌有可能因為太過知名,在消費者的心理層面佔據的品牌空間夠大,因此品牌名成為代表這個產業功能的「動詞」。例如據說在外國,「google」已經變成一個動詞,例如:「待會去google一下」,意指待會去「上網搜尋」。而筆者特別在YAHOO!奇摩字典裏面鍵入「google」,果然也可查出google一詞的動詞使用:「搜索 (利用Google搜索引擎在網路上查找資料)」。(註二)這顯然也是因為Google在搜尋引擎市場的明顯領導地位,使得品牌名(Google)成為產業(搜尋引擎市場)的代名詞,甚至使得「google」成為意指「網路搜尋」的動詞。

上述的例子是因為市場佔有率大,所以導致一般消費者會以「領導品牌名」來替代「產業描述」的特性。但是我們發現其實並非所有產業皆是如此。其實有許多的產業內,並沒有絕對突出的領導品牌,因此並不存在著誰可以代表產業的現象,例如講到國內長途客運,有些人可能會提到國光客運,有些人可能會提到統聯,也有些人可能會提到和欣。而在「行動電話」方面,根據2008年版E-ICP,在「印象最佳的行動電話系統(單選)」方面,雖然「中華電信」有54.1﹪,居於領先地位,但是「台灣大哥大+泛亞」亦有21.9﹪、「遠傳+和信」有19.2﹪,因此在行動電話系統市場內,中華電信僅能是領導品牌,但其品牌力尚未大到「品牌名稱=產業」的境界。

有趣的是有些以前是「產業=品牌名稱」,但是現在卻沒有這種優勢。例如,倘若我們把「台北捷運」視為一個品牌,那麼在高雄捷運未通車之前,講到要去搭捷運,指得一定是「要去搭台北捷運」。但是當高雄捷運出現後,「捷運」不再是台北捷運專屬,因此現在出現「北捷」、「高捷」等名詞,作為更清楚的劃分。

從以上探討發現,消費者的語言習慣正是反映了內心對於品牌力的直接感受,尤其是若以品牌名直接作為一種「行為」或「產業」的連結時,則這個品牌的品牌力就非常顯著。因此,當我們在評估一個品牌的品牌力,或者要找尋一個產業內的領導品牌為何時?或許從消費者(目標族群)口中講出來的話,是最直接的答案,值得我們好好去琢磨。

註一:根據2008年版E-ICP,在「印象最佳的超商品牌(單選)」,「7-11統一超商」比例最高,高達88.2﹪,遠超過「全家便利商店」的6.0﹪。

註二:http://tw.dictionary.yahoo.com/search?ei=UTF-8&p=google

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1973 年,良興從台北光華商場一間 50 坪的電子零件行起家,半個世紀後蛻變為年營收破十億、毛利率 18% 的全通路 3C 品牌。不過,伴隨規模擴張帶來的不只是成長,還有日益加劇的管理摩擦。門市遍布全台、品項高達近萬筆,加上跨部門協作頻繁,行政耗損與知識傳承的缺口,成為這家老字號邁向下一階段的隱形天花板。

良興總經理賴志達回顧,從電子零件跨入電商、從線下擴張到 OMO 全通路、再到會員深度經營,作為 3C 零售業者,良興每一波轉型都走在同業前面。「現在輪到 AI 了。如何做到人機協作、AI 賦能,就是良興第五波轉型的核心命題。」

AI 自動化,從行政細節釋放組織戰力

轉型需要夥伴,而賴志達評估合作夥伴的標準很明確:技術能力是基本,產業知識(Domain Know-how)的深度是關鍵,回饋速度更是最終決定因素。2025 年的未來商務展上,良興選擇攜手 Data-DI,看重的正是其「策略諮詢 + AI 產品 + 落地陪跑」三軌並行的實施能力。

很快的,良興與 Data-DI 合作的第一個專案,就落在最耗費人力、卻最常被忽視的環節:會議記錄。「會議如果沒有產值、沒有效果,對企業很傷!」賴志達說,他每天參加許多會議,但跨單位協作的會議記錄長期依賴人工聆聽與逐字整理,常出現人名誤植、決策遺漏、行動項目無人追蹤,讓會議效果大打折扣。

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良興總經理賴志達
圖/ 數位時代

為了解決會議記錄的痛點,Data-DI 業務副總包威棣指出,在導入工具以前,團隊須先釐清三件事:場景是否具備落地價值、哪些流程節點適合 AI 介入,以及以終為始地掌握客戶真正想要的輸出樣貌。這些看似基本的提問,都決定 AI 能否精準落地。

確認方向後,良興與 Data-DI 成功導入 AI 會議記錄自動化系統,透過模糊比對技術校正語音辨識誤差,並將生成的雙版本報告直接回存至既有資料庫,不僅將行政人員從重複性作業中釋放,也為後續的 AI 應用奠定扎實的系統整合基礎。

賴志達分享,現在他去外部開會也會用這個工具,運用 AI 把錄音轉文字、再整理成簡報,很快就能完成,更令外部夥伴驚艷。「我認為這是很成功的案子!也提醒想做 AI 的老闆們,與其急著搞大架構,不如先從小工具讓公司嘗試 AI,建立理解和認同。」

AI 把資深員工大腦轉化為資產

補完行政效率的缺口後,良興接著切入更深層的營運核心:知識傳承。過去,頂尖銷售經驗長期鎖在少數資深員工身上,新人培訓耗時三個月,員工離職即帶走知識資本。與此同時,網路資訊發達,消費者進店前早已掌握基本規格,3C 通路門市人員要如何發揮更多價值?「我要門市的人不是死背規格,而是面對客人時,能用客人能理解的方式對話。」賴志達說。

為此,Data-DI 協助良興建置 AI 門市教育訓練系統。系統透過六大自動化關卡,串接教材生成、審核上架、AI 銷售對練與成績回報,主管僅需在核心節點審核;員工透過手機語音對練,系統依口吻、專業度、回應力等維度自動評分。賴志達表示,目標是將新人培訓期縮短至一個月,讓數十年累積的銷售智慧轉化為可複製、可傳承的企業資產。

然而,要讓這套系統真正運作,得先解決兩個根本問題:資料從哪裡來?以及訓練如何更準確?

「以前大數據時代,講的是資料要大、全、細、實;現在 AI 要做到的是準(準確)、合(合乎場景)。」包威棣說。良興不同廠商提供的素材品質參差不齊,Data-DI 除了整合內部資料,也補充加入外部市場評測內容以填補空缺,再透過人員審核機制過濾雜訊,搭配 agent 架構的多層步驟與知識限定,確保系統能精準提煉對應品類的訓練素材。

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Data-DI 業務副總包威棣
圖/ 數位時代

賴志達則看得更遠:「這些教育訓練的內容,也將成為公司未來訓練機器人很好的原料。」

Data-DI 陪跑型顧問,帶領企業 AI 轉型

良興與 Data-DI 合作的兩個專案中,雙方共同克服了長提示詞邏輯混亂、AI 幻覺污染知識庫、逐字稿讀取逾時等技術難題。邁向下一步,賴志達表示,公司各部門很早就建置 Power BI 報表,但數據豐富不等於決策清晰。「數據是土壤,如果沒有梳理,就沒有用了。」因此,他的下一個目標是活化數據資本、推動行銷自動流,以精實的人力持續驅動成長。

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良興攜手 Data-DI 推動 AI 落地,以小步快跑模式為企業創造變革。
圖/ 數位時代

包威棣則從顧問視角歸納兩個觀察:AI 導入需要高層認同、由上而下推進,像賴志達這樣持續引領良興走在業界前端的決策者,就是不可或缺的推手;而單點工具的價值,終究要累積成組織體質的轉變才算真正落地。「就像會議記錄改變了會議當責的結構,人員訓練改變了知識傳承的方式。從點狀應用走向企業變革,這種決策思路才是 AI 真正深入落地產生價值的關鍵。」

最後,對於仍在觀望AI應用的企業,他則建議:「未來 AI 導致的落差只會愈來愈大,人會變成超級工作者,企業會變成超級企業。開始做就對了,先做一個三個月的小任務,降低落差、再急起追上。」從痛點切入、小步快跑,讓組織在實作中累積對 AI 的理解與信任,這正是 Data-DI 的陪跑哲學。

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