【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 (之二)
【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 (之二)

(續前篇)經過我與蘇建州教授的引言後,現場的130位品牌經理人分成10組,進行當天的討論。當天的討論分成三個題目:

■ 議題1:社群行銷的關鍵要素為何?
■ 議題2:企業品牌要執行能成功連結社群,該從何處著手
■ 議題3:企業品牌該如何結合社群行銷及品牌形象,並將效益最大化?

題目希望能夠涵蓋到元素、方法、效果評量三個範圍,讓討論不至於遺漏或偏向某部份。而我與蘇教授的角色則是觀照全場的每一組討論,並且在適當的時候提供思考的引導或是補充。

而在討論的過程中,我發現以下的問題算是幾乎每一組都有人提出的—

■ 我的企業/產品/服務適合運用社群行銷嗎?
**■ 
如何透過社群連結到正確的族群?需要先做個市場分析調查嗎?
■ 需要外包給公關公司或者網路行銷代理商、部落客寫手來執行嗎?還是組織裡要安排負責的人?又該由哪個部門負責?
■ 要怎樣炒熱社群話題?怎樣的經營方式才會讓人產生興趣?
■ 需要經營哪些社群服務?只有粉絲團夠不夠?
■ 經營的過程裡會不會遇到什麼狀況?萬一碰到該怎麼辦?
■ 社群行銷的效果怎麼具體的評估?需要跟銷售結合嗎?還是單純做形象而已?**

而以下則是我針對上述的問題,所提供參考的建議—

■ 產品或服務直接面對消費者的企業基本上應該都可以發展社群行銷。而「企業對企業」形態的業者可以考慮幾件事—終端消費者是否有購買決策權?如果有,仍然可以透過社群直接與消費者溝通。或是你的企業顧客是否有專業的社群可以與其產生連結?甚至不一定只透過網路社群,有實體的社群或活動可以連接到他們嗎?

■ 我個人的意見是,不需要先做市場調查,因為最直接應該連結的就是既有的顧客與會員,而透過對既有的顧客的了解,以及設法讓既有的顧客透過其社群行為產生散佈與推薦,將會成為經營社群初始的第一股成長動力。

■ 不論是否會委託公關公司或者行銷顧問協助經營,企業內仍然要有負責社群行銷的人,因為只有內部人員最了解顧客以及自身產品與服務、企業本身的特質與組織文化。這些很難在短期內讓委外單位深入了解。

■ 企業必須透過持續的「內容經營」、「長期議題經營」以及適時的「連結當下時事或社群中熱門話題」,來維持與社群成員、粉絲間的互動與傳布效果。

■ 雖然Facebook可以說是目前最熱門的社群平台,但仍無法取代部落格可以作為多元內容聚合工具的角色,以及微網誌因為容易產生“單向關注“模式所帶來的訊息傳播效果。因此企業可以思考本身所需,安排不同社群工具的經營比重。

■ 企業在直接透過社群工具與消費者互動的過程中,自然難免有可能會遇到溝通上的誤解或者產品、服務出狀況而產生的危機。但是唯有及早開始經營社群關係,以及累積對顧客社群的了解與信任,在危機來臨時才有足夠的「信任資本」以及過往的互動所累積的溝通技巧可以做更妥善的危機處理。

■ l   在上一篇中有提到,可以透過直接指標如社群大小(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,以及延伸指標如轉化率(漏斗)、與既有行銷工具的C/P值比較、銷售額、品牌滿意度、CRM效果等去評估效益,其中除了有量化的,也有質化的。

在經過了熱烈的討論之後,每一組的組長輪流上台報告所歸納整理的討論結果,而在逐一仔細聽完美一組的報告之後,我個人的感覺是,可以發現雖然已經有一些企業開始佈局進行社群行銷,現有已經累積的經驗仍然不夠完整,但是品牌經理人們也已經感受到「社群行銷」所蘊藏的可能性與力量,因此可以這麼說,對於品牌經理人而言,目前所處的狀況“需求與焦慮是巨大的,但經驗與知識是片段零碎的“。對此我可以提供的建議仍然是“及早開始社群經營,透過實際的執行與不斷調整策略與累積經驗,設法找出最適合自家企業的社群行銷模式“。

筆者仍將持續在Inside上發表對於「社群經營」此一主題的觀察與思考,因為對於我來說,這也是一個不斷在發展與變化的媒介。也歡迎對此有想法與見解的朋友不吝分享您的看法。

出自Inside部落格

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從模型競爭走向算力經濟,INFINITIX 助客戶打造軟體定義 AI 基礎建設
從模型競爭走向算力經濟,INFINITIX 助客戶打造軟體定義 AI 基礎建設

過去兩年,人工智慧技術以史無前例的速度翻轉企業營運與競爭態勢,從客服、知識管理到軟體開發,越來越多企業將大型語言模型(LLM)導入企業營運流程,隨著應用程度的深化與廣化,越來越多發現,真正的挑戰早已不只是「選擇哪個模型」,而是如何管理算力、控制成本、確保資料安全,以及讓不同世代GPU、模型與AI應用可以持續共存與調度。

代理式AI崛起後,AI應用從回答問題進展為執行任務、操作系統以及串接流程,連帶拉升對AI基礎設施的需求與架構複雜度,而這意味著,想要發揮AI綜效,光只有模型與技術尚不夠,必須將整體IT環境逐步升級為AI基礎建設(AI Infra)。

深耕AI管理領域多年的數位無限(INFINITIX),近年積極布局軟體定應AI基礎建設(Software Defined AI Infrastructure)市場,除持續深化與GPU、伺服器與AI硬體生態系的合作關係,如於2021年取得NVIDIA Solution Advisor全球夥伴資格,2025年亦獲AMD GPU生態建設夥伴獎,也因應市場需求推出AI-Stack與ixCSP兩大產品線,協助企業、雲端服務供應商(CSP)與新世代AI雲端業者,更有效率地管理跨世代AI算力資源。

數位無限執行長陳文裕表示:「我們的目標是協助客戶打造軟體定義AI基礎架構,讓其可以視需求向下整合不同世代GPU、儲存與網路設備,同時,向上鏈結模型、Token跟AI應用,加速企業的AI創新轉型腳步。」

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數位無限執行長陳文裕
圖/ 數位時代

從AI模型到AI經濟,企業競爭焦點轉向算力與Token調度能力

過去市場談AI,焦點多半放在模型參數、推論效能與模型能力,但在大型語言模型推論需求暴增的現下,AI Infra早已從單純GPU採購演變成涵蓋機櫃、網路、儲存、散熱與電力的整體工程;企業真正需要的,不是更多GPU、而是如何更有效率地調度與利用算力。

尤其在NVIDIA提出Token Factory概念後,全球AI產業正逐步從模型競賽轉向「AI經濟」,亦即,影響企業AI決策的再也不是使用哪個模型、部署多少GPU,而是消耗多少Token、產生多少AI服務,以及算力是否能被有效共享與調度。

換言之,在AI新世界,算力調度能力的重要水漲船高。對此,陳文裕十分認同的說:「企業想要提升AI競爭力,不僅要掌握模型與應用,還必須進一步思考如何有效切割GPU資源、讓不同部門甚至集團子公司共享算力、延長舊世代GPU的使用壽命,甚至是如何將閒置算力轉變成可交易的資源等。」

事實上,這也是大量AI資料中心(AIDC)跟新世代AI雲端服務(Neo Cloud)業者出現的原因,包括CoreWeave、Nebius、Lambda Labs、GMI Cloud等業者皆試圖以更具彈性的方式,提供企業所需的GPU服務與AI算力平台。

看準這波趨勢,數位無限除透過AI-Stack提供GPU切片、模型部署、模型管理與MLOps等服務,協助客戶提升GPU使用率,更進一步推出ixCSP平台,讓雲端服務供應商與新世代AI雲端業者,能從過去單純販售GPU資源轉型為提供GPU as a Service、Token as a Service與Model as a Service等創新AI服務。

以Software Defined AI Infrastructure助企業以「通用化、鬆耦合」迎戰瞬變AI世代

因應AI新世代帶來的挑戰:模型快速升級、算力需求攀升、GPU世代交替迅速,企業在追逐AI落地的同時,勢必得面臨基礎建設更新速度過快、硬體投資壓力升高,以及資源利用效率難以最佳化等挑戰。

為協助企業在AI快速演進與基礎建設投資之間取得平衡,數位無限的作法是,透過AI-Stack將底層硬體抽象化,以Token或模型服務形式提供,讓企業客戶、AIDC與Neo Cloud業者可以延長不同世代與不同品牌的AI硬體設備的生命週期、創造更高的使用價值、甚至是展開更多元的營收模式。

例如,高雄醫學大學附設中和紀念醫院便透過數位無限的AI-Stack解決GPU資源調度效率不彰問題,加速39項AI模型進入臨床應用階段,成功建立起「從模型開發到臨床落地」的完整生態系統。而日本精密製造大廠–Union Tool Co.–則是透過AI-Stack簡化GPU資源共享、加速AI模型的開發與測試腳步,為提升生產效率做最佳準備。

「如果大型企業或AIDC業者擁有閒置資源,也可以透過ixCSP平台,把算力共享或調度給集團內部團隊、子公司,甚至上下游合作夥伴使用,進一步提升整體資源利用率。」數位無限執行長陳文裕如是說道。

隨著AI從工具演變成企業核心基礎建設,企業真正需要的,也不再只是單一模型,而是一套能持續適應AI快速演進的AI Infra,而這與數位無限近年來的重要轉型方向一致:從AI管理軟體提供者轉型為軟體定義AI基礎建設供應商,更好協助客戶打造具備「通用化」與「鬆耦合」特性的AI基礎建設。

除以AI-Stack與ixCSP協助客戶提升算力使用效率與價值,數位無限亦計畫與硬體合作夥伴推出Agentic AI一體機方案,協助企業快速建立可驗證、可部署、可切割、可共享的AI運算環境,降低企業從PoC走向實際導入的門檻,加速AI落地。

總的來說,隨著AI競爭從模型能力延伸到算力治理,企業比拚的不僅是導入速度,而是能否建立一套足夠彈性、可持續演進的AI Infra,而這與數位無限的發展目標一致,將持續不斷優化產品服務,化身企業搶進AI新世代的關鍵合作夥伴。

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