【觀點】你沒想過的Retargeting行銷技巧，APP應該做給老客戶用而不是給新客戶？|數位時代 BusinessNext

最近一年來，電子商務界、廣告界談過了這個字「Retargeting」（另外一篇請見此，或稱「Remarketing」）。

什麼是Retargeting、Remarketing？

重新瞄準，重新行銷？

意思就是……當一個網站，偵測到你這個客戶曾經來過此站，「差點」買下某一個東西，卻沒買！沒關係，這個網站可以對你繼續進行「Retargeting」的促銷技巧，它用某種方式告訴某大陳列廣告商「這位網友差一點點就買了我們網站的包包」，那麼，陳列廣告商就會開始在它旗下的網站「佈局」，縱使你再也沒有進去那個購物網站，只要你「不小心」進到其他和該廣告商簽約的網站，這些廣告版位就會很神奇的、故意調「包包」給你看，當你點下去，很容易就回到原本的購物網站，終於買下了那個當初沒買的包包！身為一個消費者，你誤中了商家擺出來的「陣」，於是被重新瞄準了一次、又一次、再一次、又一次……，原本沒有完成的購買行為，終究因為這些廣告讓你「終於」買下來，我們可以說，Retargeting的技術就像「熱感追蹤飛彈」，追著你跑，跑到天涯海角！

這類型的公司，都將自己的Retargeting技術講得很「神」，很久以前曾寫一篇文章，討論過幾間類似的新創廣告技術公司。我認為，仔細想想，「Retargeting」就算不要引起隱私權的問題，也無法真正做到「追蹤你到天涯海角」，總是，會斷掉的。

所以，我認為，與其追蹤那些「沒買的」，最近看到一篇報導，反而更有意思。這篇報導提到的Retargeting概念，比之前所知道的還讚！

這個案例，來自於Diapers.com (尿布.com)。以前亦曾寫過這個網站，而這個網站和它的Soap.com、BeautyBar.com，才剛剛被Amazon以五億多美元整個買了下來，而Amazon買公司向來讓它們繼續獨立經營，Diapers.com也的確自己繼續創造新玩意，最新的消息是他們開了Facebook粉絲專頁，粉絲數還好，Diapers.com本身大約四、五萬人，重要的是，它們，開始在Facebook上面賣東西！

在Facebook上面賣東西，沒什麼太了不起！這幾家購物網站，向來以系統優良著稱，我們來看看，當它們來做Facebook的電子商務，會做出怎樣的系統呢？

這就讓人嚇了一跳了！Diapers.com三個網站的粉絲專頁，竟然沒有像其他Facebook商店一樣，直接開一個賣東西的「商店」，應該說，他們確實開了商店，但這個商店，竟然只准從前買過東西的舊客戶『回來買』－－

啥？

他們設計給嵌在Facebook專頁裡的電子商務頁面，稱為「My List」（我的購物清單），你必須要在Quidsi旗下的其中一間購物網站買過東西，無論是Diapers.com、Soap.com還是BeautyBar.com，買過東西，取得了會員帳號和密碼，才能透過Facebook登入，看到這個「My List」頁面。每個人看到的「My List」是不一樣的，上面列的盡是這個人買過的商品！

原來，這三間購物網站，賣的都是「耗損品」，你買了尿布，等到用完了，還是得再買一批！你買了肥皂、買了洗髮精、買了乳液，都是用完了得再買一批。所以，他們大膽的推出這類新型的「My List」購物概念，只服務買過的「舊客人」，目的是讓他們可以輕鬆的「再買一次」。目前在他們的網站上，舊客人大約都是一年來買5~8次，而這樣的購買行為佔了他們網站營收的大宗，這樣來看，只要這些舊客人願意多買兩次，對他們網站就是直接成長幾乎30%的營收！

這提醒了我們一個很有趣的概念：讓既有的客人，多買一點。其實所有商店本來就會去做這種事了，但是，每當到了「IT支出」，大部份的商店，想的還是「吸引所有客人」，很少想到「舊的客人」。

當我們開始思考，要為舊客人、或目前的客人，設計怎樣的APP？這樣的「Retargeting」需要的技術，就不是什麼導彈熱感追蹤的點子了，而是根據舊客戶的習性，設計出不一樣的東西，目的是讓他們「付更多錢」。這三個網站很聰明，他們的策略就是特別選在這些舊客戶「每天出沒」的地點，所以他們特別選在：(1)手機，(2)Facebook上面，就是和他們舊客戶非常接近，他們隨時可以來使用「My List」。

另外，這間總是走在前面的廠商，對於Facebook Commerce有他自己相當獨到的見解，稱為「二分鐘定律」。

什麼叫「二分鐘定律」？他們認為，Facebook並不適合作直接的販售，他們是這樣看的：「我們大概就能吸引這些網友每次二分鐘的時間而已。」他們問自己的問題是，二分鐘而已，可以幹什麼？二分鐘就叫他們買一樣東西，算了啦！時間太短！

但，如果每次兩分鐘，都可以做一點「差事」呢？他們叫做「網路差事」(digital errands)。與其嘗試賣一些新的東西給新的客人，他們的Facebook頁面拿來吸引舊客人，舊客人只要直接點選他們買過的東西，就可以重新再買一次，這樣的客人，至少也有好幾十萬人在Facebook上面，而這個「My List」就是讓這些網友可以看到他們經常在這些網站買的東西，需要再買的時候可以按一下就買。

所以，這間公司對「M-Commerce」（行動商務）的策略也和Facebook一模一樣，他們也不認為應該吸引新的消費者到手機上面買新的東西，同樣的問題，當使用者在手機上，他們的狀況也是：「只有二分鐘，可以幹什麼？」所以他們也是給一個「My List」，讓已經來過的客戶，可以使用，多買一點。

本文轉載自Mr. 6網站

「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。

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%。

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。

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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