「HiNet 2009網路擂台大賽」激戰
「HiNet 2009網路擂台大賽」激戰
2009.06.15 |

HiNet連續9年以寓教於樂的多元競賽項目鼓勵民眾上網參賽,報名人數年年攀升;今年特邀當紅節目「百萬小學堂」的明星小學生擔任代言,成功吸睛,報名人數突破20萬,刷新歷屆紀錄。

「學習擂台」首度與國立臺灣師範大學合作開發「成語接龍」項目,創新賽事亦獲教育部電子計算機中心支持,特發函全國各中小學校鼓勵參與,目前已有近1,900所學校報名參賽,其中735所由校長領軍、全校報名參與。

搭上歌唱選秀熱潮,HiNet期發掘更多喜愛歌唱的素人好手,「音樂擂台」除「KKBOX猜歌王」比賽,更將隆重舉辦2009 「HiNet KOD K歌王」比賽,凡參與本項比賽者,除優勝獎金外,還有機會獲得總價值百萬的獎項。

HiNet鼓勵數位學習 全台學校熱烈響應
「孩子的學習需要聲光刺激,」北投國小校長邢小萍指出,教學若輔以視覺影像、聲音等,學習效果會更好、更能激發學習興趣。「HiNet網路擂台大賽讓學習趣味化、互動化,且拉近了城鄉差距,用網路解決偏遠地區學習資源不足的困境。」

苗栗烏眉國小將「成語接龍」競賽視為全校課題,在老師的鼓勵下,學生自遊戲中學習正確運用成語、增強寫作力。全國家長團體聯盟副理事長林文虎指出:「近年國中小學不斷強調數位學習的重要,HiNet網路擂台大賽是數位學習寓教於樂的最佳展現。『成語接龍』的增設,更是HiNet送給師生和家長的一份大禮。」
「HiNet網路擂台大賽」基於鼓勵數位學習之出發點,持續辦理競賽長達9年,HiNet副總經理陳祥義表示:「發展數位學習是HiNet長期努力的方向,我們樂見賽事大受好評,也期待國人能從競賽中享受數位生活帶來的便利與樂趣。」

**網路版百萬小學堂正夯 小西瓜、大力、威力等你來挑戰
**今年HiNet首度與時下當紅電視節目「百萬小學堂」合作,希望兩者的超人氣相互拉抬,邀集更多人參與。明星小學生威力、小西瓜和大力,藉著上網挑戰學習擂台充實答題實力,怪不得上節目答題支援率百分百!記者會現場,威力獻出主持處女秀,偕同小西瓜、大力與HiNet、師大派出的代表PK一較高下。小明星們表示:「HiNet學習擂台的比賽超好玩,希望能與更多小學生們線上過招,大家一起搶攻擂台主!」

**歌唱選秀大賽夯!各路好手摩拳擦掌,搶攻2009「HiNet KOD K歌王」
**除學習擂台外,音樂擂台的2009「HiNet KOD K歌王」歌唱比賽,將於6/20開賽,最終將透過網路票選和現場決賽,揭曉K歌王,歡迎歌唱好手齊聚較勁。另「KKBOX猜歌王」,設華語組、西洋組、日韓組及全能組,目前有逾15,000名高手參與激戰。

「HiNet 2009網路擂台大賽」線上初賽如火如荼進行中,目前報名人數逾 20萬,預計KOD加入戰局後,參賽人數可望再掀高潮;暑假期間將有北、中、南區決賽登場。
詳情請上活動官網查詢:http://hifun.hinet.net/
 

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從會員數據到 AI 行銷:Vpon 打造零售業 AI-Ready 數據中台,提升決策效率
從會員數據到 AI 行銷:Vpon 打造零售業 AI-Ready 數據中台,提升決策效率

在 AI 快速進入企業營運核心的時代,數據不再只是被動的分析素材,而是 AI 模型運作與決策優化的重要基礎。

零售品牌積極累積大量第一方數據,例如會員資料、交易紀錄以及線上與線下行為數據,但因這些數據分散於不同系統,缺乏統一的身分識別機制以及明確的元數據(Metadata)定義,導致難以整合與分析,同時,也影響 AI 對這些數據資產的理解與應用。

為解決上述挑戰,Vpon 威朋將累積十餘年的實務經驗轉化為產品與服務,如 Audience Center 與 AI Agent 等解決方案,並透過專業顧問團隊協助企業完成數據收集、清理、整合與分析等關鍵流程,從資料清理到 AI-Ready 再到落地應用,讓行銷與業務團隊能以自然語言將數據查詢與分群受眾逐步自動化,大幅縮短過去仰賴技術與分析團隊溝通需求與開發分析邏輯的時間。

Vpon 助零售業打造 AI-Ready 數據基礎,以 Audience Center 驅動業務商機

如何建立 AI Ready 數據基礎建設?

Vpon 威朋數據科學經理廖宜楷指出,在 AI 驅動的時代,數據的品質決定模型價值。其中四個關鍵分別是:建構標準化的數據採集與處理管線,透過統一的工程規範,確保所有進入系統的數據在格式、維度與質量上具備高度一致性;其次是定義語義清晰的元數據(Metadata)體系,確保數據能夠被 AI 理解與使用,從而產出具備可靠性的產出結果;再來是打破企業內部的「數據孤島」, 透過完整整合線上(Web/App)行為與線下(POS/CRM)會員資訊,建構全方位的會員數據輪廓,精準捕捉消費者的跨通路行為軌跡。最後,數據的價值隨時間遞減,AI 的決策品質取決於數據的「新鮮度」,因此,數據的持續更新與自動化維護,不僅能讓企業在動態市場中保持敏銳,還可進一步深化會員輪廓分析的即時性。

舉例來說,在 Vpon 團隊的協助下,台灣百貨零售龍頭透過整合 Web 與 App 行為資料,並將線上與線下數據集中於數據中台進行分析,將傳統耗時數小時的複雜資料庫分析工作縮短至秒級回應,並基於此高效率基礎,進一步開發不同業務主題的預測與分群模型,提升行銷精準度與營運決策的敏捷性。

扎實數據基礎的價值落實:Audience Center 如何賦能企業實現「數據即戰力」?

有了堅實的數據底座後,下一步是透過 Audience Center 將數據資產轉化為商業動能。

廖宜楷指出,在變化快速的零售與數位行銷市場中,速度就是競爭力。然而,仍有許多企業在數據應用上面臨嚴重的溝通與技術斷層。過去,當行銷或業務人員需要數據支持時,通常得花費繁複的內部流程申請需求、討論需求,才會進到後續的資料清理、建模與分析,最後才能得到想要的分析結果或行銷名單。這種以「週」為單位的進程,不僅拖慢了決策效率,更讓企業在競爭激烈的市場中錯失先機。

Audience Center 的核心價值在於徹底翻轉上述流程,將數據處理轉化為數據服務,透過直覺的介面與背後扎實的數據基礎支撐,讓非技術人員不用編寫程式碼,即可自行組合維度,大幅縮短從需求到執行的距離,將原先需要耗時數週的作業流程優化成秒級產出。

「Audience Center 的導入,不僅有助於提升效率,更賦予企業快速試錯與精準捕獲趨勢的能力,讓數據真正成為驅動業務增長的引擎。」廖宜楷如此總結。

#1 從會員數據到AI行銷:Vpon打造零售業AI-Ready數據中台,提升決策效率
Vpon 威朋數據科學經理 廖宜楷
圖/ 數位時代

以 AI Agent 重塑數據使用方式,讓數據更貼近決策流程

「Vpon 除提供 Audience Center 協助品牌發揮第一方數據資產價值、提供豐沛的第三方數據助品牌深化對客戶輪廓的掌握度,更推出 AI Agent 服務讓品牌與行銷人員能更直覺地使用數據。」Vpon 威朋數據科學資深總監陳文謙表示,在數位轉型的過程中,許多企業面臨的挑戰不僅是數據整合,更包括如何讓不同部門的人員都能更即時協作與應用數據,有鑑於此,Vpon 推出四種 AI Agent 協助企業分析與應用數據,極大化第三方數據成效:

第一,以 Reporting Agent 讓高階主管或行銷人員可以自然語言查詢數據與生成報表,即時掌握市場動態,加速決策下達與決策品質。

第二,透過 Insight Agent 確保數據分析不受分析人員的主觀意識或產業知識侷限,可以輕鬆完成跨領域數據分析、快速挖掘潛在市場機會與消費者洞察。

第三,藉由 Audience Agent 將客戶分群方式從規則導向(Rule-based)轉變為關聯導向,以關聯分析擴大受眾範圍,協助品牌找出更多潛在客群。

第四,推出 Creative Agent 協助行銷人員分析廣告素材表現的根本原因,釐清受眾喜歡的素材跟不喜歡的素材,藉此優化廣告投放內容,持續提升轉換率。

陳文謙表示:「透過 AI Agent 的輔助,品牌不僅能更快完成數據分析,也能將分析結果直接轉化為行銷策略與創意建議,降低跨部門溝通成本,讓數據真正參與決策流程。」

#2 從會員數據到AI行銷:Vpon打造零售業AI-Ready數據中台,提升決策效率
Vpon 威朋數據科學資深總監 陳文謙
圖/ 數位時代

鏈結數據生態夥伴,以跨境數據放大行銷效益

除了協助品牌主建立 AI Ready 的數據基礎環境並提升數據使用效率,Vpon 也持續拓展數據生態圈,協助零售品牌更精準布局海外市場。

Vpon 威朋產品行銷資深經理邱心儒表示,跨境行銷過去多仰賴經驗與市場直覺,但透過數據整合與 AI 分析,品牌能更精準理解海外消費者的旅遊與消費行為。

以 Vpon 與日本 Loyalty Marketing Inc. 合作為例說明,透過雙方的獨家合作,企業可以結合 Ponta 超過一億的會員數據、問卷調查結果以及 Vpon 的七大數據來源,深入分析日本消費者的消費偏好與購買力——包括哪些日本族群對台灣品牌最感興趣、最受歡迎的台灣商品類型,以及不同客群的價格敏感度與回購行為等,將行銷決策從過往的經驗判斷轉變為精準的數據洞察,成為品牌出海的重要工具。

簡言之,對零售品牌而言,跨境數據是理解海外旅客真實樣貌的一大利器,也能進一步優化廣告投放、內容策略與商品布局,讓品牌在拓展國際市場時,可以更有效率地接觸潛在客群,放大行銷效益。

#3 從會員數據到AI行銷:Vpon打造零售業AI-Ready數據中台,提升決策效率
Vpon 威朋產品行銷資深經理 邱心儒
圖/ 數位時代

展望未來,Vpon 將持續擴展數據生態圈並優化產品服務,幫助零售品牌從數據整合、AI 分析到市場決策建立完整的數據應用循環,希望以數據夥伴的角色與品牌共同成長,打造互利共贏的數據生態。

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