【觀點】Facebook, Twitter行銷值多少?
【觀點】Facebook, Twitter行銷值多少?

隨著Facebook上的用戶數超過六億,Facebook的全世界影響力更加加大,也更吸引了行銷與廣告的注意力。先前Inside有幾篇文章已經談了幾個相關文章,如計算你Facebook粉絲頁面的價值,與facebook粉絲值多少?

最近又看到一些相關評論出爐,首先是PayPal的創辦人Max LevchinFacebook雖然已成為社交第一平台,但是最好別搞Google的關鍵字搜尋這類的廣告,因為他認為這樣的效果不佳。人們社交對話中產生的關鍵字跟他們的需求相關性可能不大,因此來作推薦可能會有反效果。

他更進一步說了,相反的,Twitter在這種target marketing部份的表現可能就會好很多。因為上頭追蹤特定品牌的推客應該都是真心的,在上頭做廣告的效果會比較好。

不過,話說回來,若社交對話中談的話題,交換的訊息剛好就是他們想購買的東西,那又會怎樣哩?照Max的邏輯,這樣的廣告在Facebook上應該會大賣吧~

剛好,1/31的BusinessInside上面刊出了這麼一個有圖表的報導,讓我們一窺Facebook上哪些類別的廣告的點擊率最高,而其CPC的價格又是怎麼樣的價格。果然,媒體娛樂類別及部落格或小報導類別的廣告點擊率超高,高達0.16%,大於最後一名醫療類的十倍。大家在社交平台上喜歡討論的話題,擊中了這些類別的要害。

從上述比較來看,Facebook與Twitter只能說在擅長的廣告類別與使用時間上不同。倒談不出誰比較好。

接著,我們再從團購或電子商務來看,Facebook與Twitter又能有怎樣的幫助呢?

看一下ChompOn這家公司,他是將社交與商務做了緊密的結合。並提供了最佳化的誘因來推動銷量,並提升顧客共鳴。

這家公司肯定是佛心來著,因為他將她們的銷售結果做了資料比對,還分享出來讓大家看。這份報告一定要下載來看看,一方面是沒幾頁;另一方面是他們試著想回答的問題很重要 -”社交活動在線上購物上帶來的價值到底是多少?”

 

他們分析了網站的數據發現:

  1. 若商品在Facebook上被分享,平均一次可帶來14美金的銷售。
  2. 若商品在Facebook上被讚好,平均一次可帶來8美金的銷售。
  3. 若商品在Twitter上被推,平均一則可帶來5美金的銷售。
  4. Twitter跟隨者則平均來說會花2美金在他跟隨的對象上。

這樣的數據談的已經是CPA的角度,點過去就購買!看出來Facebook與電子商務結合的效果比Twitter好太多。

結語

社交平台是趨勢,且勢不可擋。怎樣運用這些每天都在變化的平台為你的產品服務加分?深入瞭解你的目標用戶在哪個平台上,做怎樣的行為,然後配合該平台與產品自身特性搭配,絕對還是成功行銷的不二法門。

本文轉載自Inside部落格

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懂保險的 AI 才有用!國泰人壽數據暨人工智慧發展部如何解開壽險業的 AI 實戰難題
懂保險的 AI 才有用!國泰人壽數據暨人工智慧發展部如何解開壽險業的 AI 實戰難題

金管會調查顯示,國內金融機構與周邊單位已有 33% 導入 AI,其中壽險業導入比例達 67%,僅次於銀行業的 87%。事實上,保險業應用 AI 的難題不在技術,真正的挑戰是要在高度監理、複雜流程與專業領域中,找到可落地的應用場景。國泰人壽數據暨人工智慧發展部走過八年、歷經三次組織定位演進,如何摸索出自己一套的 AI 轉型路徑?

國泰人壽養兵練 AI

國泰人壽數據團隊的起點,可以追溯到 2016 年成立的「客群經營部」。2018 年,隨著公司希望讓 AI 發展更具基礎架構、更具規模地展開,團隊轉型為「數據經營部」;到了 2024 年,正式成立「數據暨人工智慧發展部」,角色也從推廣,轉向更專注的技術發展。

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部目前為一約 65 人的團隊,平均年齡 33 歲。
圖/ 數位時代

八年間,團隊的任務始終圍繞同一件事:深入業務現場,釐清痛點,再與 IT、業務、客服等單位協作,推動 AI 從研究走向實踐。國泰人壽數據暨人工智慧發展部協理莊淑儀形容,這個過程更像是傳教士的工作:「很多數據產品是由我們發想,從核保到理賠,有哪些導入機會?我們要去和各部門溝通,AI 可以協助什麼。」

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部協理莊淑儀。
圖/ 數位時代

這樣的溝通並不容易,因為壽險業的專業門檻極高。國泰人壽數據暨人工智慧發展部首席數據分析師黃喬敬博士指出,一張保單牽涉的關係人本來就複雜:「在保險業,一張保單的銷售,涉及要保人、被保人、受益人,是多方關係,尤其在金管會的要求下,還必須兼顧模型的公平性與可解釋性。」核保邏輯、理賠判斷、業務員培訓,每個環節都有各自的專業門檻與監理要求,通用技術難以直接套用。這也是國泰人壽選擇自己養兵練 AI 的原因,唯有深度理解壽險場景,AI 才有落地的條件。

從真實需求長出來的 AI 實戰力

要讓技術模型真正為前線人員所用,數據暨人工智慧發展部團隊長期觀察業務現場,確保 AI 產出都能有效銜接既有作業流程。去年,團隊面對的挑戰,是在十三個部門提案中,篩選出值得投入的場景。莊淑儀說明,評估標準有三項:「是否能複製到多元場景?對公司有什麼效益?技術可行性?」最終六個案子出線,其中包括「AI Coach」。

AI Coach 以 AI 陪練業務員磨練銷售技巧,同步縮短培訓週期,讓業務員能更快提供專業、貼近保戶需求的服務。看見 AI Coach 的成效後,國泰人壽也將同一套模式延伸至客服中心及直效團隊,評估面向包括禮貌、問題回應、服務要點...等面向,給於評分及建議。黃喬敬博士解釋背後的難度:「以往這些評估指標是由人來判斷,現在則是要做到標準化,讓 AI 系統可以自己判斷。」今年一月上線後,客服新人有超過九成以此作為教育訓練工具,業務端使用率也過半,不僅省下資深人員帶新人的時間,也讓保戶獲得更一致、更高品質的服務體驗。

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部協理莊淑儀(左)與首席數據分析師黃喬敬博士(右)帶領團隊在國泰人壽保險領域驗證 AI 應用。
圖/ 數位時代

另一項落地應用則是「Cathay Eye」,是國泰人壽自行開發的智能風險控管模型。莊淑儀說明:「這最主要是幫案件的複雜度做分級,讓新進同仁處理複雜度低、資深同仁處理複雜度高的案件,一來反映人力價值,二來加速案件處理流程,讓客戶更快獲得所需服務。」

黃喬敬博士也補充背後的機制:「Cathay Eye 是把公司過去數千萬筆資料整合起來,藉此建立一個平均的判斷基準,用來做複雜度分級與派工。」目前,Cathay Eye 的識別能力相較原流程提升一倍精準度,也讓流程的判斷效率明顯加快。

壽險業 AI 應用的新標竿

對國泰人壽而言,讓 AI 發揮作用的關鍵,在於將產業領域知識與技術能力結合,而這仰賴的是兩條並行的人才路徑。對內,是強化已熟悉保險核心業務人才的 AI 素養;對外,則是網羅生成式 AI 工程與系統設計、AI 治理、雲端數據工程...等專業人才,補齊技術深度。莊淑儀強調:「在人才 AI 素養上,以往我們著重精兵制。去年開始,我們要做到全員素養提升,在人人都會用 AI 的時代,如何善用、如何合規,這都是需要教育訓練的。」

黃喬敬博士則從技術端點出下一步的方向,如 Agentic AI 是明確的發展趨勢,但在企業級的應用上,不可能讓它完全自由運作,如何兼顧安全與效益,是關鍵任務。「檢視整個 Workflow,如何建立更好的決策流程,人員的角色和流程都會慢慢轉換。」他也指出,把端到端的自動化流程建置起來,是團隊接下來的重點工程。

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部首席數據分析師黃喬敬博士。
圖/ 數位時代

導入 AI,或許已是壽險業的產業常態;但能不能真正走進核心業務的第一線,關鍵仍是有沒有先搞懂保險本身。從需求出發、從場景驗證,國泰人壽正以這套方法,定義壽險業 AI 應用的新標竿。

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