【Inside】企業如何開始發展社群行銷 -「品牌新行銷 × 社群聯結」論壇重點整理 (之一)
【Inside】企業如何開始發展社群行銷 -「品牌新行銷 × 社群聯結」論壇重點整理 (之一)

上個星期有幸參加由經濟部國貿局委由外貿協會主辦,《數位時代》《經理人月刊》承辦的「 2011年台灣國際品牌論壇 」的「 品牌新行銷 × 社群聯結 」主題討論擔任品牌教練(該場另一位品牌教練是世新大學傳播管理學系系主任蘇建州教授),引導參與本主題的130多位品牌經理人共同討論社群經營如何運用於品牌經營與行銷。

議程的安排是首先由品牌教練對主題進行引言,嘗試先為接下來的討論做個基本的定調,然後就是由在場的各位品牌經理人分組討論,交換彼此的觀點與經驗,最後再由各組將其討論的結論上台進行報告。難得有機會與130位對於社群行銷有高度關注以及經驗的品牌經理一起討論這個主題,我個人的感覺是時間真的不太夠。而我觀察討論的過程的感想是—企業從事社群經營因為同時兼具了「關係經營」與「社群傳播」兩大目的,因此在操作的技巧上有一定的難度。我可以感受到在場的品牌經理們對於此一主題所懷抱的期盼與焦慮,以及彼此分散尚未歸納出共通的經驗與理解。但我想,也許可以把這兩天我所歸納整理的一些記錄先分享出來,透過部落格這個社群媒體可以有的傳播與議題凝聚的效果,讓當天未竟之討論能夠有所延續。

我當天大約25分鐘的引言內容如下:

一、 企業為什麼要開始經營社群行銷

因應網友網路使用行為的變遷 :由瀏覽內容、通訊工具、搜尋資訊演變到自己也成為產生內容的創作者以及透過社群平台發展社交,企業也必須由經營網站與內容,演化至透過社群平台與消費者(潛在消費者)互動的階段。而社群經營中,有兩大效應—顧客關係經營/社群媒體傳播(包括部落格、微網誌、社交網絡),達到行銷的目的 ■ 增加既有網路行銷外另一項流量來源 :在美國前25大新聞網站的統計,由Facebook所導入的流量,已經佔其流量的6~8%。 ■ 中小型企業克服行銷資源之不足 :中小企業在行銷的預算上相對較為儉省,社群行銷會是細水長流持續的行銷方式。 ■ CRM(顧客關係管理)的另一管道 :除了根據顧客的消費記錄以適當的行銷方案來做好顧客關係管理外,透過社群去經營「有價值的顧客」(轉化輕度使用者使其程度加重、熟客關係經營、推出〝推薦得利〞方案)也會是另一個可行的方向。 ■ 品牌溝通 :透過持續不斷的社群對話與〝說故事〞,溝通品牌的精神、個性與特質、優點。 ■ 直接與顧客對話 —行銷的4P/ 4C理論中,如何生產「顧客所需要的產品」是一項重點,而直接與顧客對話,有助於企業發掘顧客的樣貌與需求,進而可以企劃符合顧客需要的產品。另外直接對話也有助於做好客戶服務,改善傳統客服模式所容易產生的誤解或者〝欠缺人味〞的缺點。

二、如何進行社群行銷

描繪出目標對象

  • 你的目標客戶為什麼需要你的產品與服務?
  • 他們會因為什麼而開心?他們憂慮什麼?他們所追求的目標?
  • 他們用什麼方式、語調彼此對話?
  • 他們維繫人際關係和參與社群的方式?
  • 他們信任誰?什麼是他們的挑戰與壓力來源?
  • 你要溝通的是直接顧客還是間接顧客?

■ **** 網路社群也許是方便的工具,但絕非唯一的管道,虛擬與實體的社群互動如何調配?會不會有“分級”的想法?什麼會是有效的Incentive?

■ **** 所謂的社群簡單定義就是「一群有共同愛好或關注主題的人,並且發展出人際關係」,什麼主題與內容會是你所要經營的社群所關注的?有沒有附屬或周邊主題? 舉例– 布商: 手工藝愛好者, 服裝設計師, 家居設計愛好者 高鐵: 商務?旅遊達人?國外背包客?

■ **** 獲知、喜愛、信任、嘗試使用、購買、重複購買、推薦,需要規劃正確的策略與執行方案,成功的發展每個階段的效果以及逐步將顧客轉化至下一個階段。

■ **** 當直接與顧客透過社群產生對話與互動,企業本身準備好了嗎?不只是對話管道的改變,態度、工作流程、內部參與者的層級與範圍都會因而需要因此改變。對話的層級,對話的範圍,因應方式都需要被妥善的規劃。


■ 直接指標 :  實際在社群經營上可以被檢核的指標—社群大小(人數)、頻繁參與者人數、正面參與程度(回應、肯定)、互動比例、轉介率、對流量的影響

■ 延伸指標 :  每一階段的轉化率(漏斗效果)、與既有行銷工具的C/P值比較、銷售額、品牌滿意度、CRM效果

以上是我當天的引言內容,至於現場130位品牌經理人的討論與我的彙整,因為篇幅的關係,留待下一篇再來分享。(待續)

出自 Inside部落格

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五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承
五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承

1973 年,良興從台北光華商場一間 50 坪的電子零件行起家,半個世紀後蛻變為年營收破十億、毛利率 18% 的全通路 3C 品牌。不過,伴隨規模擴張帶來的不只是成長,還有日益加劇的管理摩擦。門市遍布全台、品項高達近萬筆,加上跨部門協作頻繁,行政耗損與知識傳承的缺口,成為這家老字號邁向下一階段的隱形天花板。

良興總經理賴志達回顧,從電子零件跨入電商、從線下擴張到 OMO 全通路、再到會員深度經營,作為 3C 零售業者,良興每一波轉型都走在同業前面。「現在輪到 AI 了。如何做到人機協作、AI 賦能,就是良興第五波轉型的核心命題。」

AI 自動化,從行政細節釋放組織戰力

轉型需要夥伴,而賴志達評估合作夥伴的標準很明確:技術能力是基本,產業知識(Domain Know-how)的深度是關鍵,回饋速度更是最終決定因素。2025 年的未來商務展上,良興選擇攜手 Data-DI,看重的正是其「策略諮詢 + AI 產品 + 落地陪跑」三軌並行的實施能力。

很快的,良興與 Data-DI 合作的第一個專案,就落在最耗費人力、卻最常被忽視的環節:會議記錄。「會議如果沒有產值、沒有效果,對企業很傷!」賴志達說,他每天參加許多會議,但跨單位協作的會議記錄長期依賴人工聆聽與逐字整理,常出現人名誤植、決策遺漏、行動項目無人追蹤,讓會議效果大打折扣。

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良興總經理賴志達
圖/ 數位時代

為了解決會議記錄的痛點,Data-DI 業務副總包威棣指出,在導入工具以前,團隊須先釐清三件事:場景是否具備落地價值、哪些流程節點適合 AI 介入,以及以終為始地掌握客戶真正想要的輸出樣貌。這些看似基本的提問,都決定 AI 能否精準落地。

確認方向後,良興與 Data-DI 成功導入 AI 會議記錄自動化系統,透過模糊比對技術校正語音辨識誤差,並將生成的雙版本報告直接回存至既有資料庫,不僅將行政人員從重複性作業中釋放,也為後續的 AI 應用奠定扎實的系統整合基礎。

賴志達分享,現在他去外部開會也會用這個工具,運用 AI 把錄音轉文字、再整理成簡報,很快就能完成,更令外部夥伴驚艷。「我認為這是很成功的案子!也提醒想做 AI 的老闆們,與其急著搞大架構,不如先從小工具讓公司嘗試 AI,建立理解和認同。」

AI 把資深員工大腦轉化為資產

補完行政效率的缺口後,良興接著切入更深層的營運核心:知識傳承。過去,頂尖銷售經驗長期鎖在少數資深員工身上,新人培訓耗時三個月,員工離職即帶走知識資本。與此同時,網路資訊發達,消費者進店前早已掌握基本規格,3C 通路門市人員要如何發揮更多價值?「我要門市的人不是死背規格,而是面對客人時,能用客人能理解的方式對話。」賴志達說。

為此,Data-DI 協助良興建置 AI 門市教育訓練系統。系統透過六大自動化關卡,串接教材生成、審核上架、AI 銷售對練與成績回報,主管僅需在核心節點審核;員工透過手機語音對練,系統依口吻、專業度、回應力等維度自動評分。賴志達表示,目標是將新人培訓期縮短至一個月,讓數十年累積的銷售智慧轉化為可複製、可傳承的企業資產。

然而,要讓這套系統真正運作,得先解決兩個根本問題:資料從哪裡來?以及訓練如何更準確?

「以前大數據時代,講的是資料要大、全、細、實;現在 AI 要做到的是準(準確)、合(合乎場景)。」包威棣說。良興不同廠商提供的素材品質參差不齊,Data-DI 除了整合內部資料,也補充加入外部市場評測內容以填補空缺,再透過人員審核機制過濾雜訊,搭配 agent 架構的多層步驟與知識限定,確保系統能精準提煉對應品類的訓練素材。

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Data-DI 業務副總包威棣
圖/ 數位時代

賴志達則看得更遠:「這些教育訓練的內容,也將成為公司未來訓練機器人很好的原料。」

Data-DI 陪跑型顧問,帶領企業 AI 轉型

良興與 Data-DI 合作的兩個專案中,雙方共同克服了長提示詞邏輯混亂、AI 幻覺污染知識庫、逐字稿讀取逾時等技術難題。邁向下一步,賴志達表示,公司各部門很早就建置 Power BI 報表,但數據豐富不等於決策清晰。「數據是土壤,如果沒有梳理,就沒有用了。」因此,他的下一個目標是活化數據資本、推動行銷自動流,以精實的人力持續驅動成長。

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良興攜手 Data-DI 推動 AI 落地,以小步快跑模式為企業創造變革。
圖/ 數位時代

包威棣則從顧問視角歸納兩個觀察:AI 導入需要高層認同、由上而下推進,像賴志達這樣持續引領良興走在業界前端的決策者,就是不可或缺的推手;而單點工具的價值,終究要累積成組織體質的轉變才算真正落地。「就像會議記錄改變了會議當責的結構,人員訓練改變了知識傳承的方式。從點狀應用走向企業變革,這種決策思路才是 AI 真正深入落地產生價值的關鍵。」

最後,對於仍在觀望AI應用的企業,他則建議:「未來 AI 導致的落差只會愈來愈大,人會變成超級工作者,企業會變成超級企業。開始做就對了,先做一個三個月的小任務,降低落差、再急起追上。」從痛點切入、小步快跑,讓組織在實作中累積對 AI 的理解與信任,這正是 Data-DI 的陪跑哲學。

有關更多 Data-DI 相關資訊,請查詢網站:https://www.data-di.com/

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