除了創意,我們還要有邏輯!行銷資料分析競賽嘉義大學奪冠
除了創意,我們還要有邏輯!行銷資料分析競賽嘉義大學奪冠
2009.06.01 | 行銷

在世界陷入無法探底的金融危機之下,企業唯一生存的本領,就是在有限的預算下,精準掌握目標客群並執行良好的行銷計畫。當今全世界最知名的行銷大師之一 -艾爾賴茲(Al Ries)曾經說到:「如何讓企業一開始就避免犯錯?最簡單的答案就是,確定自己的行銷計畫確實遵守行銷法則。」

爲了及早培養行銷實戰人才,加速台灣現今大專院校商學院同學進入企業行銷務實操作領域,隸屬於經濟部商業司的財團法人商業發展研究院於今年(2009年)承辦「98年全國大專院校 行銷資料分析競賽」,特別邀集國內10家知名的服務業業者共襄盛舉,且採用國內知名專業生活型態暨消費市場研究-東方線上E-ICP資料庫,針對企業面臨的「行銷實務問題」,提供以消費者導向的「真實資料庫」進行商業競賽,報名出現熱烈盛況,共計報名隊伍總計282隊,學生人數超過破千人,來自於58間大專院校; 5/23經歷分組冠軍賽與總冠軍賽過關斬將後,冠軍隊伍終於脫穎而出,嘉義大學-NCYU隊奪得錦標並獲得五萬塊獎學金,亞軍為Cream隊由政治大學的企管系,季軍為Lean in Fun 隊由台大、交大及政大三所大學財金企管學生組成。冠軍隊伍NCYU表示,因學校有教導個案分析課程,搭配本競賽方式提供真實案例與真實消費者數據(E-ICP東方消費者行銷資料庫)進行分析,讓他們進一步有接觸企業實況,了解業界所需的人才應具備的條件。

運用真實行銷資料庫,數據分析+邏輯推演 讓行銷價值加倍顯效

目前尚在就學中的學子們,在校吸取各方教授專家的行銷理論,但是卻缺乏實際處理企業問題的經驗,如何帶領這群未來社會的儲備菁英擁有「行銷即戰力」:將「行銷概念」→「數據分析」(E-ICP行銷資料庫)→「邏輯分析」→引發「合理行銷契機」,進一步使商業成功呢?有鑑於此,財團法人商業發展研究院集合了國內包括王品集團、可樂旅遊、巨匠電腦、阿瘦皮鞋、皇家可口、統一超商、麥當勞、晶華酒店、萊爾富、麗嬰房等10家服務業龍頭,並在東方線上E-ICP資料庫的協辦下,此最佳的行銷訓練平台 - 「98年全國大專院校 行銷資料分析競賽」於是誕生。

東方線上E-ICP資料庫開放線上資料庫提供各組參賽同學使用,將針對上述企業,完成如:「平價型餐廳路線的選擇」、「自由行網路購買平台市場初探」、「目標市場的選擇及推廣訴求」、「複合店發展品項規劃」、「異業結盟聯合促銷活動」、「早餐組合推廣重點」、「尋找深夜消費者」、「蘭城晶英酒店形象定位」、「現場調理鮮食的選擇」、「迪士尼授權產品進入平價通路之可行性」等企業本身切身問題,讓同學從生活型態與消費實況等各消費者行為面向,進行周延合理的探討與分析。

點亮商業決勝點,培育行銷即戰力

政治大學企業管理學系別蓮蒂老師表示,在此次競賽中能夠獲得評審青睞的隊伍,多半具「邏輯清晰」的特點,因為業界所想要的行銷決策,不是天馬行空的創意,而是能夠真實可行,並且在比賽過程中能夠清楚陳述推論理由,讓經理人能夠接受這樣的說法,當然,此次的冠軍隊伍就是具備這樣的條件。

在歷經一個多月的初選、決選後,此次冠軍隊伍終於脫穎而出,是由嘉義大學奪得錦標,此隊伍是由管研所與行銷所學生所組成。

亞軍~~Cream   由政治大學的企管系學生所組成,其中王韋程同學還獲得最佳台風獎,其穩健的台風與具創意的報告方式獲得評審一致好評,因此獨得了由可樂旅遊所提供的「台北-香港來回機票」。

季軍~~Lean in Fun  由台灣大學、交通大學及政治大學三所大學的學生所組成,科系涵蓋財金、企管等科系。

冠軍隊伍同學表示,因為學校有個案分析課程,讓他們學習到如何分析並有條理的解讀個案,而這樣的競賽活動讓他們有接觸企業的機會,更了解業界所需的人才應具備的條件。

透過這次比賽可以了解,台灣企業需要的行銷人才,必須具數據分析與邏輯思考的能力,而讓出自校園的年輕朋友們,培養並打造具有數據基礎的行銷方案,能在未來的工作職場發光發熱,正是這項全國性競賽活動舉辦的目標與宗旨。

財團法人商業發展研究院  董事長  司徒達賢
財團法人商業發展研究院  院   長   張光正
個案廠商:王品集團、可樂旅遊、巨匠電腦、阿瘦皮鞋、皇家可口、統一超商、麥當勞、晶華酒店、萊爾富、麗嬰房
資料庫廠商:東方線上股份有限公司
協辦單位:國立政治大學公共行政及企業管理教育中心
國立政治大學商學院品牌研究中心(Brand Research Center)
專案執行指導老師 政大企管系別蓮蒂

新聞聯絡人
財團法人商業發展研究院  研究員        楊少夫  02-7713-1010 #309
財團法人商業發展研究院  研究助理    王詠菲  02-7713-1010 #319
東方線上股份有限公司                        李釧如  02-2706-4865 #808

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五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承
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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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