MTV、Xbox、NBA等頂尖社群品牌數位行銷經驗談(下)|數位時代 BusinessNext

**6. 即時得到回饋
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由於Xbox推文部隊對各種相關評論或抱怨的巧妙回答，他們能提供來自客戶的重要資訊給技術和開發團隊，這對疑難排解相當有用。AmEx也密切監測推文及Facebook佈告的回覆，來讓社群行銷的努力更有效用。AT&T還曾推出一個Facebook軟體活動，結果發現大部分人都不點擊進行到最後步驟，它因此根據從軟體收集而來的即時資料做了一些快速修改，結果在那之後，有超過90%的用戶都進行了完整流程。此外，AT&T的行銷總裁曾經寄出一封觸怒廣大客戶的行銷email，AT&T團隊因此固守在Facebook頁面48小時，10分鐘之內回覆每一則發文，才成功平息眾怒，也根據回饋改善之後的email行銷。

**7. 了解你的群眾
**Xbox的群眾相當多樣化，因此推文部隊在回覆之前，會額外多花個幾秒來檢視對像的檔案，來決定用什麼樣的方式說話。此外AmEx的跟隨者也相當國際化，因此他們做到了地理定位Facebook上的宣傳及競賽發文。

**8. 了解平台
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整體而言，Twitter是一個雙向溝通的平台，Facebook著重的則是社群的經營，因此兩者要以不同的方式來運用。AmEx的Small Business Saturday活動，就選擇主要在Facebook上發生，結果也因為Facebook的廣大用戶數，使其頁面粉絲數已經超過百萬，且在成立初期是其中一個成長最快的頁面；不過若是以發文數量來看，Twitter則因為有@replies功能，使得相較Facebook而言，品牌通常在上面可發出更多訊息，而不會讓跟隨者感到厭煩。NBA則是兩個平台並重，在Twitter和Facebook上分別有超過200和50位球員，其球員及球隊頁面在兩個平台上，總共有將近1億名粉絲及跟隨者。

**9. 創造一個用戶為主的經驗
**傳統的廣告都是單向溝通，但因為社群媒體的出現，品牌現在必須要和消費者進行雙向對談，MTV因此認為最重要的是，確保所有的經驗都是100%以用戶為主。此外，部分的用戶為主經驗可以是致謝或獎勵消費者，所以喜歡或跟隨AmEx的品牌大使，都有機會獨家得到演唱會門票、旅遊贈獎、和特殊折扣等。

出自Mashable

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。

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。」

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。

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。

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。