【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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一文看懂 AI 電視可以幹嘛?不只有 AI 演算法,頂級硬體帶來高畫質表現
一文看懂 AI 電視可以幹嘛?不只有 AI 演算法,頂級硬體帶來高畫質表現

火熱的 AI 風潮掀起客廳革命,到底 AI 電視可以幹嘛?簡單來說,AI 電視透過 AI 處理器與演算法,即時進行 AI 畫質優化、音效調整、智慧語音搜尋和極致的個人化推薦,全面顛覆傳統智慧電視。在 AI 電視功能中,最讓消費者有感的是 AI 畫質優化,但許多人往往忽略了,畫質提升不只關乎演算法,更取決於底層的背光、色彩與控光技術。Sony BRAVIA True RGB LED 電視,正是將軟體思維與硬體工藝深度結合的最好示範。透過創新的 XR 認知智慧處理器搭配 True RGB 技術,精準呈現 AI 電視的畫質優化能力。

AI 電視是什麼?不只是能上網看串流的智慧電視

要理解 AI 電視可以幹嘛,首先必須釐清 AI 電視與一般智慧電視的差異。傳統智慧電視是為電視接上網路,讓使用者單向觀看連網影音。AI 電視則是在智慧電視的基礎上,導入了 AI 處理器與先進演算法,讓智慧電視具備「主動分析與學習」的能力,可即時判斷每一幀影像的畫質特徵、聲音頻率、觀看環境(如白天強光或夜晚暗光),甚至是家庭成員的使用習慣,進而動態調整視聽呈現。簡單來說,傳統智慧電視解決的是「能不能連網看內容」的問題,而 AI 電視解決的是「如何讓內容呈現得最好」的體驗問題。

但當 AI 演算法分析出最佳的畫面設定後,如果硬體無法精準跟上,優化效果就會大打折扣。這也是為什麼高階顯示技術 True RGB 開始受到市場矚目,確保 AI 算出的極致色彩與對比,能精準落地在觀眾眼前。

傳統電視容易出現暗部發灰或亮處過曝。Sony BRAVIA 9 II 透過 True RGB 三色獨立背光,能將 AI 算出的極致對比與飽和色彩精準落地。
傳統電視容易出現暗部發灰或亮處過曝。Sony BRAVIA 9 II 透過 True RGB 三色獨立背光,能將 AI 算出的極致對比與飽和色彩精準落地。
圖/ 數位時代

AI 電視可以幹嘛?從畫質、場景、音效到個人化推薦的四大核心進化

面對消費者的核心疑問「AI 電視可以幹嘛?」,可從四大 AI 電視功能深入拆解。

AI 畫質升頻與降噪:讓低解析度內容更清晰

透過 AI 升頻與降噪技術,可分析解析度較低或經過壓縮的影音內容,改善線條、紋理與雜訊,使畫面在 4K 螢幕上呈現得更清晰。True RGB 則能協助 AI 優化後的畫面亮度、色彩與對比度精準呈現。不過實際效果仍會受到原始片源解析度與壓縮品質影響。

智慧場景辨識:依電影、球賽、遊戲自動調整畫面

AI 電視能即時辨識播放內容,自動調整畫面呈現,比如看電影時調整為劇院感色溫、看球賽即時插幀消除動態殘影、玩遊戲時自動切換至低延遲模式。在不同場景轉換時,True RGB 讓亮度與色彩對比表現依然精準自然。

左圖為電影模式,右圖為遊戲模式。智慧場景辨識功能會根據電影、球賽或遊戲自動切換最佳模式。搭配 True RGB 技術,即使在動態或暗部場景下,色彩依然自然不失真。
左圖為電影模式,右圖為遊戲模式。智慧場景辨識功能會根據電影、球賽或遊戲自動切換最佳模式。搭配 True RGB 技術,即使在動態或暗部場景下,色彩依然自然不失真。
圖/ 數位時代

AI 音效優化:讓人聲與環境音更清楚

AI 音效演算法能分離出人聲對白與背景音效。看動作大片時,能放大環繞立體感;看新聞時,則優化人聲頻率,甚至能根據客廳結構進行空間音效校正。

除了頂級畫質,Sony 將 AI 音效演算法與機身背部揚聲器深度結合,能根據客廳結構進行空間校正,分離出清晰人聲與震撼環繞音效。
除了頂級畫質,Sony 將 AI 音效演算法與機身背部揚聲器深度結合,能根據客廳結構進行空間校正,分離出清晰人聲與震撼環繞音效。
圖/ 數位時代

語音互動與個人化推薦:減少尋找內容時間

AI 語音互動更能理解複雜語意,當你說出「我想看適合週末晚上的搞笑電影」時,AI 便會結合使用者的觀看偏好推薦清單,真正做到懂你所想。

整體而言,在眾多 AI 電視功能中,消費者最能直觀感受到的是 AI 畫質升頻與場景優化。但不論軟體演算法如何強大,都需要有對應的硬體執行力,而 True RGB 正是讓這些高階 AI 畫質能精準落地的關鍵技術。

AI 畫質優化的關鍵:不只靠演算法,硬體也是決勝點

在討論 AI 電視時,大眾常有一種迷思,認為只要電視內建強大的 AI 處理器和演算法就行,事實上,AI 電視的畫質優化不是靠單一演算法完成,而是包含「AI 判斷」與「硬體呈現」兩大層次:

首先由 AI 負責辨識畫面中的主體物件、人眼焦點、光影分佈及動態物體的移動軌跡等。根據 AI 判斷結果,演算法在底層即時計算出一套優化藍圖,決定哪些區域需要進行 AI 升頻、降噪、提高畫質、調整亮度、對比或色彩飽和度等。而硬體則負責最終畫面呈現,包含電視的背光、面板、控光技術與色彩控制技術,才是真正決定這張優化藍圖能被實現到什麼程度的關鍵。

而 Sony BRAVIA True RGB LED 電視便精準示範,硬體如何賦予 AI 電視極致表現。傳統 LED 電視使用單一藍色 LED,再搭配濾光片混色的方式,容易產生色彩混濁或亮度減損,True RGB 技術則以獨立驅動紅(Red)、綠(Green)、藍(Blue)三原色 LED 作為背光源,當 XR 認知智慧處理器分析影像內容,發出畫面調整指令後,True RGB 能精準響應,讓紅、綠、藍三色背光以極高精度進行獨立控光,將 AI 畫面調整的判斷精準呈現。

一般智慧電視、AI 電視、搭載 True RGB 的 AI 電視差在哪?

跳脫複雜的規格參數,一次搞懂三代智慧電視有何不同。簡單來說,一般 AI 電視可以做到升頻、降噪與場景辨識;搭載 True RGB 的 AI 電視則進一步把 AI 判斷延伸到背光與色彩控制,真實還原亮度、色彩與對比。

一般智慧電視 AI電視 搭載 True RGB 的 AI 電視
核心定位 解決「連網與內容獲取」 解決「基礎畫面自動優化」 解決「極致高階畫質精準執行」
畫質處理能力 支援基本的數位降噪,無法因應訊號源差而改善 具備 AI 升頻技術,能動態辨識場景並優化低解析度影片 結合 XR 認知智慧處理器與硬體優勢,進行深度的 AI 畫面優化
背光技術 傳統常亮背光,容易產生漏光與局部發灰現象 具備區域控光,但演算法與硬體匹配度較為普遍 採用 True RGB 三色獨立背光,控光精準度極高,無溢光與色偏
色彩與亮度表現 色彩表現較為平淡,高亮處易過曝,暗部細節容易丟失 色彩飽和度高,但有時因演算法過度補償而顯得不夠自然 實現豐富飽和的色彩表現層次,精準還原真實色彩
主要適合情境 看第四台、日常追劇 看 4K 串流,希望電視能自動適應不同影音內容 追求劇院級體驗,喜歡高畫質影音、球賽、遊戲的用戶
跳脫傳統電視容易漏光與發灰的痛點,Sony BRAVIA 9 II 結合旗艦級 XR 認知智慧處理器與 True RGB 背光技術,從底座美學到內在核心,皆為追求劇院級體驗的頂級用戶而生。
跳脫傳統電視容易漏光與發灰的痛點,Sony BRAVIA 9 II 結合旗艦級 XR 認知智慧處理器與 True RGB 背光技術,從底座美學到內在核心,皆為追求劇院級體驗的頂級用戶而生。
圖/ 數位時代

買 AI 電視時,真正該看哪些規格?

當你準備為家裡添購 AI 電視時,除了關心它是否支援智慧語音、刷新率有多高、個人化推薦好不好用之外,以下四個核心 AI 電視功能才是決定長期觀看品質的關鍵指標:

AI 處理器

大腦優劣決定電視表現,挑選時認準旗艦級的 AI 處理器,如 Sony 的 XR 認知智慧處理器,不只單純堆疊算力,而能模擬人類大腦的認知方式,打造身歷其境的畫面真實感。

AI 升頻能力

優秀的 AI 升頻能力應能精準區分「影像噪訊」與「畫面原生紋理」,在去除雜訊的同時保留皮膚毛孔、衣服編織等細節,而非一味抹平。

背光與控光技術

若重視高階畫質,True RGB 可作為判斷 AI 畫質能否精準呈現的重要顯示技術,徹底告別傳統畫面暗部發灰、亮部慘白的通病。

色彩與亮度表現

不能只看標榜的 HDR 規格,更要檢視硬體能否真實呈現。True RGB 能賦予 AI 電視更強悍的畫面執行力,銳利呈現 AI 算出的明暗對比與色彩飽和度。

關於 AI 電視與 True RGB 的常見問答

Q1:AI 電視適合哪些人?
AI 電視適合所有對影音品質有追求的人。不論你是愛看高畫質影音的追劇族、追求畫面流暢不殘影的運動迷、重視高刷新率與低延遲的遊戲玩家,AI 電視都能大幅提升觀影體驗。

Q2:AI 升頻會把影片變成 4K 嗎?
無法完全等同原生 4K,但能讓畫面更接近高解析度的觀看效果。AI 升頻利用比對與像素補插,將原本模糊線條變得銳利清晰,結合 True RGB 的高精細控光後,視覺表現會非常接近 4K 原生畫質。

Q3:買 AI 電視時,只看 AI 處理器夠嗎?
絕對不夠。演算法算出的完美畫面需要顯示硬體來執行,電視的背光技術、控光與色彩管理能力(如 True RGB)同樣重要。軟硬完美結合,才是高畫質的保障。

Q4:AI 電視對看球賽或玩遊戲有什麼差別?
AI 電視能根據不同場景優化畫面表現,觀看球賽時,能動態識別高速移動對象,即時插幀消除動態殘影;玩遊戲時,能自動切換至低延遲模式和強化暗部細節。

Q5:白天和晚上看電視,AI 電視會自動切換不同的畫質設定嗎?
Sony 搭載 True RGB 的 AI 電視內建環境光感測器,能根據環境光線變化動態調節畫面呈現,在白天明亮時自動增亮、晚上變暗時調降亮度並柔化對比,省去手動切換的麻煩。

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