Facebook二十萬人粉絲專頁秒殺1000包尿布,接下來?
Facebook二十萬人粉絲專頁秒殺1000包尿布,接下來?
2010.03.03 | 創業

昨天在Business Insider再次提到facebook ,這次是朝著它即將躍躍欲試的電子商務的部份而來,最重要的是,它再次提到最近在facebook上面開商店的另一個網站,而且這次有很明確的銷售數字

這是寶鹼(ProcterGamble)的「Pampers」。Pampers是紙尿褲,在facebook上面賣應該是比較狹窄的族群、難賣?不,它的粉絲專頁共有20萬人 ,而它是在它的粉絲專頁中,除了給資訊,還多了一個「頁籤」叫做「Shop Now」,結果在短短一小時,它就賣掉了1000包的Cruiser尿布

其實這不是facebook上第一次聽到這樣的量化成績了,據文章指出,這套系統來自一間叫「Resource Interactive」的公司,它有一套「Off the Wall」技術,之前已有一間公司The Limited曾用同樣的平台在賣「圍巾」;另外,之前也聽過另一個案例是來自於Nine West,它做了一個「只有粉絲才能買」的大促銷,它的電子商務並不在facebook上,必須回到官網去購買,得到85折;另一個品牌Rachel Roy也曾經在短短6小時內就賣光首飾。相較之下,算是最先出來的為1-800花店賣花的Alvenda就比較慢一點,但後來它也推出了一個「朋友賣朋 友」的電子商務機制給雅芳的次品牌Mark使用。

這種「秒殺」,你可以視facebook為另一個「大賣場」,好處在哪?

尤其, 只賣1萬美元而已?

對啊!對於寶鹼而言,這1萬美元似乎並不是很了不起,金額太小了,可以塞牙縫嗎?不用說塞牙縫了,恐怕……連招待全部員工去參加尾牙的巴士錢都出不起啦!

那麼至於一小時內就賣掉1萬美元,有很了不起嗎?想想全世界的大賣場的消費者是以多快的速度將Pampers尿布丟到他們的購物車然後刷卡買出去,1萬美元的業績可能只要…5分鐘就達成了,那……這1萬美元有何意義?

想這個問題,而這個問題的答案還算簡單──

看看,若賣了1萬美元,等於 每個粉絲貢獻了20美元(640元台幣) , 換句話說,如果每一個粉絲的平均取得成本是60元台幣好了(這已經有點高了!),那麼這一場拉粉絲的活動就創造了高達成本之10倍的營收(利潤是多少還不 知道),而這股回收還只是第一次回收,以後這一群粉絲永遠都在那邊,它可以再辦下一個,這一次,就是完完全全是百分之百的回收了!即使這次Pampers 是「賤價飆售」,應該也有相當大的空間可以賤價賣,甚至這一次賣算是賠本的,下一次也可以再循著一樣的管道去「賺回來」。

我們以為一個電子商務網站,開了以後,就在那邊等著客人上門就好,事實上因為競爭等等,加上「房租」(電子商務網站也是要房租),這些網站仍然必須付出一筆不小的宣傳費才能吸引這些消費者過來他們家買東西;而且,這些 宣傳費用是持續的、持續的付出去的 , 每個月都要出去的,這時候,Facebook粉絲專頁的粉絲更顯可貴。更廣義的來說,「訂閱」的這件事情,對於電子商務來說,真的是非常可貴。從前所謂的 「訂閱」就是你在某家商店買過東西,留下email住址,從此以後就固定收到他們寄來的電子報宣揚一些促銷訊息,但和facebook比起來,這樣的「訂 閱」太弱了,那宣傳單只寄到你家信箱,卻沒有寄到你的腦袋裡。

而Facebook, 有機會寄到你的腦袋裡 ,至少以目前facebook的設計,動態資訊以「條列式」列出來, 它讓你必須一則一則看,而且絕不只email的標題,連內文至少100字加上圖片一起都可以看得到,等於強迫性的讓DM出現在你的面前。另外它可以策動朋 友傳朋友,比較明確的來說,許多動態資訊是在賣Pampers尿布,但「PO文者」已經不是寶鹼或幫寶適, 而是你的朋友 。你的朋友在PO文,PO的儘管是宣傳文,也是朋友好康一起相報,或許他已經買了,你就「跟風」,你也買了。

但麻煩的是,同一篇文章也認為(這是大家都這樣認為的),Facebook可能 即將開始對這些行為「收費」 。事實上,它已經開始對它這個平台帶來的「訂閱」的好處,收取一個費用!上星期Facebook才剛剛宣布,將對所有透過「Facebook Credits」去買東西的客戶進行收費的動作,這是在APP裡面的付費系統,而facebook 抽成的%數將高達30% , 換句話說,之前說Zynga單靠遊戲就賺了1億美元,若減掉當時它受爭議的靠AP賺錢的部份,Facebook單單從Zynga身上(當時規模的 Zynga)就可以賺到至少1000萬美元(3億台幣),想想還有多少家小遊戲在那邊,每個都賺一點點、一點點給facebook?相較於Google只 靠企業搶它無限的廣告版位收費,Facebook既有無限的廣告版位,也有小遊戲的虛擬寶物潛力,我看,明年我們可能看到Facebook的 市值大於Google

大者恆大,最後facebook掌握了全球唯一最有效率的通路,但以facebook的習慣,這種通路也將是完全的公開、大家都來發展,人人各顯神通,都有錢可賺。現在不是我們有沒有跟上最新行銷趨勢,而是我們有沒有跟上「Facebook眼中的最新行銷趨勢」了。

(原文轉載自 Mr.6部落格

關鍵字: #Facebook
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從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路
從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路

「代理式 AI 」(Agentic AI)的創新服務正在重新塑造企業對AI的想像:成為內部實際運行的數位員工,提升關鍵工作流程的效率。代理式AI的技術應用清楚指向一個核心趨勢:2025 年是 AI 邁向「代理式 AI」的起點,讓 AI 擁有決策自主權的技術轉型關鍵,2026 年這股浪潮將持續擴大並邁向規模化部署。

面對這股 AI Agent 浪潮,企業如何加速落地成為關鍵,博弘雲端以雲端與數據整合實力,結合零售、金融等產業經驗,提出 AI 系統整合商定位,協助企業從規劃、導入到維運,降低試錯風險,成為企業佈局 AI 的關鍵夥伴。

避開 AI 轉型冤枉路,企業該如何走對第一步?

博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題、生成內容的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工,應用場景也從單一任務延伸至多代理協作(Multi-Agent)模式。

「儘管 AI 前景看好,但這條導入之路並非一帆風順。」博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲綜合多份市場調查報告指出,到了 2028 年,高達 70% 的重複性工作將被 AI 取代,但同時也有約 40% 的生成式 AI 專案面臨失敗風險;關鍵原因在於,企業常常低估了導入 GenAI 的整體難度——挑戰不僅來自 AI 相關技術的快速更迭,更涉及流程變革與人員適應。

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博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工。面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時加速 AI 落地。
圖/ 數位時代

正因如此,企業在導入 AI 時,其實需要外部專業夥伴的協助,而博弘雲端不僅擁有導入 AI 應用所需的完整技術能力,涵蓋數據、雲端、應用開發、資安防禦與維運,可以一站式滿足企業需求,更能使企業在 AI 轉型過程中少走冤枉路。

宋青雲表示,許多企業在導入 AI 時,往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。

轉換率提升 50% 的關鍵:HAPPY GO 的 AI 落地實戰路徑

博弘雲端這套導入方法論,並非紙上談兵,而是已在多個實際場域中驗證成效;鼎鼎聯合行銷的 HAPPY GO 會員平台的 AI 轉型歷程,正是其最具代表性的案例之一。陳亭竹說明,HAPPY GO 過去曾面臨AI 落地應用的考驗:會員資料散落在不同部門與系統中,無法整合成完整的會員輪廓,亦難以對會員進行精準貼標與分眾行銷。

為此,博弘雲端先協助 HAPPY GO 進行會員資料的邏輯化與規格化,完成建置數據中台後,再依業務情境評估適合的 AI 模型,並且減少人工貼標的時間,逐步發展精準行銷、零售 MLOps(Machine Learning Operations,模型開發與維運管理)平台等 AI 應用。在穩固的數據基礎下,AI 應用成效也開始一一浮現:首先是 AI 市場調查應用,讓資料彙整與分析效率提升約 80%;透過 AI 個性化推薦機制,廣告點擊轉換率提升 50%。

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左、右為博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹及技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲。宋青雲分享企業導入案例,許多企業往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。
圖/ 數位時代

整合 Databricks 與雲端服務,打造彈性高效的數據平台

在協助鼎鼎聯合行銷與其他客戶的實務經驗中,博弘雲端發現,底層數據架構是真正影響 AI 落地速度的關鍵之一,因與 Databricks 合作協助企業打造更具彈性與擴充性的數據平台,作為 AI 長期發展的基礎。

Databricks 以分散式資料處理框架(Apache Spark)為核心,能同時整合結構化與非結構化資料,並支援分散式資料處理、機器學習與進階分析等多元工作負載,讓企業免於在多個平台間反覆搬移資料,省下大量重複開發與系統整合的時間,從而加速 AI 應用從概念驗證、使用者驗收測試(UAT),一路推進到正式上線(Production)的過程,還能確保資料治理策略的一致性,有助於降低資料外洩與合規風險;此對於金融等高度重視資安與法規遵循的產業而言,更顯關鍵。

陳亭竹認為,Databricks 是企業在擴展 AI 應用時「進可攻、退可守」的重要選項。企業可將數據收納在雲端平台,當需要啟動新型 AI 或 Agent 專案時,再切換至 Databricks 進行開發與部署,待服務趨於穩定後,再轉回雲端平台,不僅兼顧開發效率與成本控管,也讓數據平台真正成為 AI 持續放大價值的關鍵基礎。

企業強化 AI 資安防禦的三個維度

隨著 AI 與 Agent 應用逐步深入企業核心流程,資訊安全與治理的重要性也隨之同步提升。對此,宋青雲提出建立完整 AI 資安防禦體系的 3 個維度。第一是資料治理層,企業在導入 AI 應用初期,就應做好資料分級與建立資料治理政策(Policy),明確定義高風險與隱私資料的使用邊界,並規範 AI Agent「能看什麼、說什麼、做什麼」,防止 AI 因執行錯誤而造成的資安風險。

第二是權限管理層,當 AI Agent 角色升級為數位員工時,企業也須比照人員管理方式為其設定明確的職務角色與權限範圍,包括可存取的資料類型與可執行的操作行為,防止因權限過大,讓 AI 成為新的資安破口。

第三為技術應用層,除了導入多重身份驗證、DLP 防制資料外洩、定期修補應用程式漏洞等既有資安防禦措施外,還需導入專為生成式 AI 設計的防禦機制,對 AI 的輸入指令與輸出內容進行雙向管控,降低指令注入攻擊(Prompt Injection)或惡意內容傳遞的風險。

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博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲進一步說明「AI 應用下的資安考驗」,透過完善治理政策與角色權限,並設立專為生成式 AI 設計的防禦機制,降低 AI 安全隱私外洩的風險。
圖/ 數位時代

此外,博弘雲端也透過 MSSP 資安維運託管服務,從底層的 WAF、防火牆與入侵偵測,到針對 AI 模型特有弱點的持續掃描,提供 7×24 不間斷且即時的監控與防護。不僅能在系統出現漏洞時主動識別並修補漏洞,更可以即時監控活動,快速辨識潛在威脅。不僅如此,也能因應法規對 AI 可解釋性與可稽核性的要求,保留完整操作與決策紀錄,協助企業因應法規審查。

「AI Agent 已成為企業未來發展的必然方向,」陳亭竹強調,面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時,加速 AI 落地。在這波變革浪潮中,博弘雲端不只是提供雲端服務技術的領航家,更是企業推動 AI 轉型的策略戰友。透過深厚的雲端與數據技術實力、跨產業的AI導入實務經驗,以及完善的資安維運託管服務,博弘雲端將持續協助企業把數據轉化為行動力,在 AI Agent 時代助企業實踐永續穩健的 AI 落地應用。

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