【書摘】4個經典案例,打造量身訂做的推薦
【書摘】4個經典案例,打造量身訂做的推薦
2011.06.03 | 行銷

**  Case 1:把好康投資在推薦的源頭**

奧瑪哈牛排(Omaha Steaks)是一家歷史悠久的郵購肉品販賣商,一直是眾人眼中極富創意的行銷案例,在郵購世界裡尤其如此。他們提供的推薦做法是發送禮券。

基本上,這類推薦優惠的做法是把禮券送給客戶,請客戶再和他們的朋友(也就是被推薦人)分享;但是,推薦方案中還會特別為推薦源頭提供更多誘因,當被推薦人成為客戶時,他們也可以因此贏得點數、現金或是獎品等。在網路協助之下,操作這類方案確實也變得更加輕鬆。

關鍵是要把禮券確實送給你的推薦源頭,他們拿到實際且有價值的東西可以發出去,做出推薦。奧瑪哈牛排的文宣是這樣的:

邀請親朋好友品嚐奧瑪哈牛排,我們就請你吃好多免費漢堡。每有兩位您的親友嘗試我們的產品,我們就會致贈二十美元的電子禮券,下一次您購買金額滿八十美元或以上時就能抵用。

他們用shareomahasteaks.com這個登錄頁面操作整個活動,並以雙管齊下的方式郵寄紙本信件與電子郵件,增加網頁的瀏覽量。根據負責奧瑪哈郵購業務的機構強森郵購(Johnson Direct)編製的案例研究報告,在方案推出的前幾個月內,其中一個月平均訂單成長率就成長了七%。 

   Case 2:從伙伴身上創造推薦

垂直反應公司(Vertical Response),這是一家位在舊金山的電子郵件行銷服務供應商。

垂直反應公司的推薦方案屬於聯合品牌類,著重在從夥伴身上創造推薦。就這一類推薦方案來說,你可以創作珍貴的教育型內容,並用電子書、白皮書、網路研討會或研討會的方式包裝,之後送給夥伴們,讓他們以聯合品牌的方式使用這些內容(在裡面加上他們自己的標誌和連絡資訊),最後用他們自己的客戶群身上。

這套做法的動人之處,在於每個人都都知道自己應該創作這一類的內容,但誰真的有時間去做?藉由為夥伴提供一套跳脫框架的解決方案,你把和你結盟以及推銷你這件事變得容易了,而這正是建立任何推薦夥伴關係的重要關鍵之一。

垂直反應編製了一份報告,名為「新年行銷十願」(10 Marketing Resolutions for the New Year),並且把這份報告送策略聯盟夥伴,讓他們在上面加上自家標誌。

併用多種推薦方案,把重點放在不同的市場區塊和夥伴身上,是打造推薦文化的關鍵。

  Case 3:貼上廣告換油錢

大型廣告商的這套做法已經行之有年:「買我們的產品,您就可以獲得免費的T恤,協助我們宣傳公司。」

我很喜歡這類質樸簡單的行銷手法,而且,我認為,小企業低估了在操作得宜的行銷方案中納入每一位客戶能帶來的威力,這些方案可以變成如潮水一般湧來的口碑和推薦。

工作網(Jobing.com)總部位在美國鳳凰城(Phoenix),員工可以選擇在自己的車子印上公司的廣告,以交換每個月五百美元的油錢補助。這個策略源於老式的「顧客背書,我出錢!」花招,但是,如果你能替客戶做好所有的工作,印製好保險桿貼紙並且提供適當的動機,你就能立即受惠。

事實上,汽車是很好的宣傳載具,因為汽車可以到處移動,就像是小型的移動式廣告招牌一樣;但是,披薩盒、插花展示、房地產廣告、背包和腳踏車這些工具,也全都能派上用場。

重點是,要讓大家有談論的動機;終身免費換機油就可以辦到。針對你的產品和服務提供動機,這樣的話,你就能延續和客戶之間建立的關係,並凸顯出他們可能還不熟悉的企業特色。

  Case 4:口碑爆米花

安迪.塞諾威茲送一本他的著作《讓客戶幫你賣》(Word of Mouth Marketing,中譯本由天下文化出版)的試閱本給我,他交寄時,用了一個非常特別的包裝。我收到這本書時,是包在戴爾與湯瑪斯爆米花公司(Dale and Thomas Popcorn)的禮物樣品小包裝裡。包裝裡有一小袋爆米花、一本書,還有,重點來了,有一本戴爾與湯瑪斯爆米花公司的禮品目錄。我猜(我可能猜錯,不過我的猜測應該很有道理),戴爾與湯瑪斯爆米花公司支付寄書運費,以換得能在多話的目標客戶眼前亮相的機會。

這項推薦夥伴關係對雙方來說都是贏家策略,因為這恰好示範一項絕佳的創造口碑戰術,也正好和《讓客戶幫你賣》這本書的主題有關;而且,讓我到哪裡都會主動分享這個案例。

 

書名:讓顧客主動推薦你--從陌生到狂推的社群行銷7步驟

出版社:經濟新潮社

作者:約翰.詹區

美國中小企業行銷和資訊科技專家,曾榮獲社群媒體出版人獎(Social Media Publisher Award),也是暢銷書《膠帶行銷術》(Duct Tape Marketing)一書的作者與膠帶行銷術創辦人。詹區的部落格被《富比士》雜誌選為駐站部落格,他在iTunes上的播客被《快速企業》(Fast Company)雜誌評為「必聽的行銷類播客」。行銷大師賽斯.高汀(Seth Godin)形容詹區是「中小企業行銷策略領域的彼得.杜拉克。」

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AI NAS 何時才值得部署?QNAP 拆解地端 AI 的成本、算力與資料門檻
AI NAS 何時才值得部署?QNAP 拆解地端 AI 的成本、算力與資料門檻

當資料不能離開企業,運算就得靠近:AI 先改寫儲存架構

AI 帶來的第一個變化,不只是運算能力提高,而是企業必須重新決定資料放在哪裡。

儲存架構大致分為雲端與地端兩塊,QNAP 身為資料安全的守護者,長期發展的是地端網路儲存設備(NAS),並擴展至 25GbE、100GbE 高速網路交換器產品線,提供完整的儲存與高速網路基礎架構。威聯通科技(QNAP)總經理劉文義解釋,當資料因合規要求或敏感度不能上雲,就必須留在靠近使用者與應用的地方;運算需求一旦增加,承接資料的裝置也自然被推向地端 AI。

不能上雲的名單比想像中長。醫療業持有大量醫療個資,金融與保險業受到合規與法規限制,部分大學院校與設計公司也不希望資料被雲端存取。對這些組織而言,問題並不是雲端好不好用,而是一開始就沒有把核心資料全面上雲的選項。

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威聯通科技(QNAP)總經理暨威強電集團(IEI)董事長 劉文義
圖/ 數位時代

真正讓更多企業回頭計算的,則是長期成本。劉文義指出,資料上傳雲端可能免費,下載卻會按流量收費;當企業把一年、兩年、三年的費用加總回推,可能會發現,購買一台同等容量的 NAS,還能使用 7-10 年。資料規模愈大、存取愈頻繁,總持有成本的差距就愈值得評估。

這並不代表雲端與地端只能二選一。雲端仍適合模型訓練、程式開發與波動大的工作負載;地端則較適合高頻存取、對延遲敏感,或不能離開企業邊界的資料。企業真正要回答的,是每一類資料與任務應該放在哪裡。

依 QNAP 觀察,客戶過去關心的是需要幾 TB、幾 PB,或備份速度有多快;現在更常問的是,機器裡的資料要如何被 AI 活用。QNAP 也從 2021 年起,把公司發展定調在 AI 與高速網路的融合,試圖讓 NAS 從資料保存的位置,進一步成為資料被調用的位置。

當資料量持續擴大,搜尋與管理方式也會跟著改變。「在 NAS 裡放入 AI Agent 會越來越不可或缺。」劉文義舉例,當照片累積到 10 萬、20 萬張,要找出其中幾張特定畫面,已不可能只靠人工翻找。此時,能理解內容、接受自然語言指令的 AI 工具,會從加分功能逐漸變成必要條件。

從資料治理到地端推論:AI NAS 如何進入企業工作流?

AI NAS 不是「多了 AI 功能的 NAS」,而是 NAS 在企業工作流裡換了位置。
依 QNAP 觀察,目前客戶大致分布在一條導入光譜上。人數最多的一群,仍在把資料集中、分類、清理與建立權限。這一步看似與 AI 無關,卻決定後續系統能不能找到正確資料、辨識版本,並把答案交給有權限的人。

中間一群開始建置私有的檢索增強生成(RAG)知識庫。RAG 並不是重新訓練一個模型,而是在模型回答前,先從企業的 SOP、合約、法規或技術文件中取回相關內容,再產生附有來源依據的答案。QNAP 以 Qsirch 的語意搜尋能力協助建構這類應用,協助企業建立私有知識庫;而走在最前面的少數企業,則已經嘗試地端推論與 AI Agent。

模型的選擇權,QNAP 刻意留給客戶。知識庫背後採用哪一個模型,可由企業依需求決定,不綁定單一 AI 供應商。QNAP 也以 QuAgent AI 助理與模型情境協定(MCP)相關能力,讓管理者透過自然語言查詢狀態、調整設定,並讓 NAS 成為 AI Agent 可調用的資料節點。

不過,劉文義沒有把這條路說得太容易。他坦言,目前 NAS 硬體的 AI 運算能力仍有限。一般企業期待的應用,可能需要約 300 到 800 TOPS,甚至 1,000 TOPS,因此多數方案會以 NVIDIA 顯示卡補足算力;一張卡約需新台幣 10 萬至 12 萬元,一張算不完,就得配置 2 張或 4 張。

「整體成本可能是過去單獨一台 NAS 的 5 倍到 10 倍,並不是大部分中小企業都能接受。」除了硬體,使用者還需要 AI 應用的 Know-how、程式背景與開發資源,這些都是落地成本。

QNAP 則是透過算力分級讓各規模與需求的企業都可以有適合的解決方案。在 Computex 2026 搶先亮相的 QNAP AI NAS 中,一類是採用含有 iGPU 與專屬 NPU 的處理器平台,以一百多 TOPS 的範圍,可順暢使用 AI 應用程式;另一類機種則可安裝 1 張或 2 張 NVIDIA 顯示卡,處理更大的運算量。

同時 QNAP 也在軟體端也持續開發,目標是讓 NAS 裡的資料更有效率地被 AI 工具調用,讓資料成為有價值的知識。

從規格走到現場:能源公司如何導入私有 LLM?

本地 AI 實際落地部署會是什麼模樣?劉文義舉了一家約 50 多人的能源公司為例。這家公司原本想用 NAS 搭配雲端 AI 建置內部資料庫,但很快遇到兩個瓶頸:一是員工查詢時明顯出現卡頓;二是專利、技術與合約都高度敏感,高層不願上傳至公有雲,擔心機密資料會有外洩的疑慮。

後來,該公司導入 QNAP AI NAS 的旗艦機種 QAI-h1290FX,搭配顯示卡與全快閃 SSD,在地端部署私有大型語言模型,把數十年來封存的靜態檔案交給 AI 調用,進行跨檔案摘要與精準搜尋。員工因此省下翻找合約與報告的時間,核心機密也能留在企業內部。

這個案例說明,若任務範圍明確,有些應用不必動用雲端大型模型,地端運算量就可能足以支應。

但不同企業的資料量、查詢方式與模型大小不同,導入前仍需要概念驗證(POC)與技術人員評估。

而且,資料留在地端並不等於自動安全。企業仍要處理帳號權限、網路隔離、備份復原、漏洞修補與日常維運。地端的價值,是讓資料邊界與控制權回到企業手上;相對地,安全責任也會更直接地回到企業。

哪些企業現在該做,哪些再等?先看重複性與三個條件

能不能導入地端 AI,不只由產業標籤決定,也要看工作是否重複,以及場景能不能被清楚定義。劉文義觀察,第一批走進來的,除了受法規限制的醫療、金融與保險業,也包括利用地端 AI 加速資料處理的科技業,以及會計、律師等有大量重複文書工作的專業服務業,因為效益較容易被看見。

工廠也是可預期的場景。一條生產線可能有 10 台、20 台機器,每台處理與儲存資料的 Protocol 都不同,需要相對應的儲存裝置;生產過程累積的影像與紀錄可能要保存 3 年到 5 年。當企業要跨設備調用這些資料,AI Agent 與地端資料節點就有發揮空間。

「重複性資料處理越多,或重複性動作越多的產業,越容易透過導入 AI 提高工作效率。」反過來說,較傳統、人力密集,或仍高度依賴人工判斷的製造業,短期內未必能快速導入地端 AI。

依 QNAP 提供的資料,企業也可用「高頻、大量、敏感」三個條件做第一輪判斷:資料是否被頻繁調用?規模是否大到雲端傳輸與長期費用開始變得明顯?內容是否涉及個資、法規、智慧財產或商業機密?三個條件愈集中,地端部署愈值得評估;三者都不成立時,使用雲端 API 往往更簡單,也可能更划算。

可以先等的企業,大致也有三種。第一,資料仍分散、版本混亂、權限不清,急著上 AI 只會把混亂放大,先完成集中與治理,效率就可能先提升。第二,找不到一個具體且反覆發生的業務痛點,只因為「別人都在做」而採購,設備很可能變成昂貴的展示品。第三,使用量仍小、需求偶發,現階段雲端的彈性反而更有優勢。

因此,POC 不應只驗證「模型答不答得出來」,還要回答三個問題:資料由誰負責,誰可以存取?導入後能節省多少查找時間、傳輸成本或人工作業?正式上線後,誰負責資料、模型與資安維運?只有當效益與責任都能被量化,才適合從展示走向正式部署。

企業願意把部分資料留在自己的機房,動力最終仍回到資料主權。QNAP 的主要市場分布在歐洲、美洲與亞太,其中歐洲占比將近一半,而歐洲也正是全球推動資料主權的最大動力。

QNAP 的產品已取得 ISO 27001、ISO 27017 與 ISO 27018 等多項認證,並滿足 GDPR、HIPAA 等資料保護與法規遵循需求;累積至今,已售出約數百萬台裝置,協助企業打造智慧、安全的儲存方案。

至於普及時間點,劉文義提出一個明確的價格與效能交會點:地端應用若要順暢運作,運算量可能至少要達到 300 至 600 TOPS,甚至 800 TOPS,同時價格要落在新台幣 5 萬至 8 萬元。目前符合這些條件的硬體方案仍很有限。

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「AI NAS 不是多了 AI 功能,而是改寫了資料在工作流的位置。」威聯通科技總經理劉文義坦言,地端算力成本高昂,QNAP 透過「算力分級」與開放模型架構,助企業逐步建構私有 RAG 知識庫與 AI 團隊。
圖/ 數位時代

「預測約兩、三年後,應該很快會看到符合一般大眾期待、具備合理 CP 值的產品。那個時間點,就會是 AI 落地最蓬勃發展的時候。」在此之前,企業真正能先做的,不是搶著買最大的模型或最昂貴的顯示卡,而是把資料治理、使用權限與高價值場景準備好。

QNAP 以「資料煉油廠」比喻自己的角色:原油再多,沒有整理、提煉與配送的過程,也無法成為可用的能源。這個定位也點出地端 AI 的競賽條件——不是誰先買到算力,而是誰的資料先準備好被調用。模型會持續更換,但企業自己的資料層則會長期存在。

AI NAS 不是把模型塞進儲存設備,而是在資料必須留在企業內時,讓搜尋、推論與管理靠近資料的地端節點。

QNAP World Tour 2026 台北場將於 2026 年 9 月 18 日(五)舉行,現場將聚焦 AI 應用、儲存備份、網通產品、資安與監控,並安排 Live Demo,適合 IT 管理者、系統整合商與企業決策者參加。

活動地點:新板希爾頓酒店|如意 AB 廳

活動時間:09:20–16:00

地址:新北市板橋區民權路 88 號 2F

立即報名:https://bnex.tw/9f7my4

2026 QNAP 台灣企業資安韌性大調查,填問券抽好禮,倒數計時:https://www.surveycake.com/s/q4abw

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