【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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從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路
從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路

「代理式 AI 」(Agentic AI)的創新服務正在重新塑造企業對AI的想像:成為內部實際運行的數位員工,提升關鍵工作流程的效率。代理式AI的技術應用清楚指向一個核心趨勢:2025 年是 AI 邁向「代理式 AI」的起點,讓 AI 擁有決策自主權的技術轉型關鍵,2026 年這股浪潮將持續擴大並邁向規模化部署。

面對這股 AI Agent 浪潮,企業如何加速落地成為關鍵,博弘雲端以雲端與數據整合實力,結合零售、金融等產業經驗,提出 AI 系統整合商定位,協助企業從規劃、導入到維運,降低試錯風險,成為企業佈局 AI 的關鍵夥伴。

避開 AI 轉型冤枉路,企業該如何走對第一步?

博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題、生成內容的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工,應用場景也從單一任務延伸至多代理協作(Multi-Agent)模式。

「儘管 AI 前景看好,但這條導入之路並非一帆風順。」博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲綜合多份市場調查報告指出,到了 2028 年,高達 70% 的重複性工作將被 AI 取代,但同時也有約 40% 的生成式 AI 專案面臨失敗風險;關鍵原因在於,企業常常低估了導入 GenAI 的整體難度——挑戰不僅來自 AI 相關技術的快速更迭,更涉及流程變革與人員適應。

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博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工。面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時加速 AI 落地。
圖/ 數位時代

正因如此,企業在導入 AI 時,其實需要外部專業夥伴的協助,而博弘雲端不僅擁有導入 AI 應用所需的完整技術能力,涵蓋數據、雲端、應用開發、資安防禦與維運,可以一站式滿足企業需求,更能使企業在 AI 轉型過程中少走冤枉路。

宋青雲表示,許多企業在導入 AI 時,往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。

轉換率提升 50% 的關鍵:HAPPY GO 的 AI 落地實戰路徑

博弘雲端這套導入方法論,並非紙上談兵,而是已在多個實際場域中驗證成效;鼎鼎聯合行銷的 HAPPY GO 會員平台的 AI 轉型歷程,正是其最具代表性的案例之一。陳亭竹說明,HAPPY GO 過去曾面臨AI 落地應用的考驗:會員資料散落在不同部門與系統中,無法整合成完整的會員輪廓,亦難以對會員進行精準貼標與分眾行銷。

為此,博弘雲端先協助 HAPPY GO 進行會員資料的邏輯化與規格化,完成建置數據中台後,再依業務情境評估適合的 AI 模型,並且減少人工貼標的時間,逐步發展精準行銷、零售 MLOps(Machine Learning Operations,模型開發與維運管理)平台等 AI 應用。在穩固的數據基礎下,AI 應用成效也開始一一浮現:首先是 AI 市場調查應用,讓資料彙整與分析效率提升約 80%;透過 AI 個性化推薦機制,廣告點擊轉換率提升 50%。

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左、右為博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹及技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲。宋青雲分享企業導入案例,許多企業往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。
圖/ 數位時代

整合 Databricks 與雲端服務,打造彈性高效的數據平台

在協助鼎鼎聯合行銷與其他客戶的實務經驗中,博弘雲端發現,底層數據架構是真正影響 AI 落地速度的關鍵之一,因與 Databricks 合作協助企業打造更具彈性與擴充性的數據平台,作為 AI 長期發展的基礎。

Databricks 以分散式資料處理框架(Apache Spark)為核心,能同時整合結構化與非結構化資料,並支援分散式資料處理、機器學習與進階分析等多元工作負載,讓企業免於在多個平台間反覆搬移資料,省下大量重複開發與系統整合的時間,從而加速 AI 應用從概念驗證、使用者驗收測試(UAT),一路推進到正式上線(Production)的過程,還能確保資料治理策略的一致性,有助於降低資料外洩與合規風險;此對於金融等高度重視資安與法規遵循的產業而言,更顯關鍵。

陳亭竹認為,Databricks 是企業在擴展 AI 應用時「進可攻、退可守」的重要選項。企業可將數據收納在雲端平台,當需要啟動新型 AI 或 Agent 專案時,再切換至 Databricks 進行開發與部署,待服務趨於穩定後,再轉回雲端平台,不僅兼顧開發效率與成本控管,也讓數據平台真正成為 AI 持續放大價值的關鍵基礎。

企業強化 AI 資安防禦的三個維度

隨著 AI 與 Agent 應用逐步深入企業核心流程,資訊安全與治理的重要性也隨之同步提升。對此,宋青雲提出建立完整 AI 資安防禦體系的 3 個維度。第一是資料治理層,企業在導入 AI 應用初期,就應做好資料分級與建立資料治理政策(Policy),明確定義高風險與隱私資料的使用邊界,並規範 AI Agent「能看什麼、說什麼、做什麼」,防止 AI 因執行錯誤而造成的資安風險。

第二是權限管理層,當 AI Agent 角色升級為數位員工時,企業也須比照人員管理方式為其設定明確的職務角色與權限範圍,包括可存取的資料類型與可執行的操作行為,防止因權限過大,讓 AI 成為新的資安破口。

第三為技術應用層,除了導入多重身份驗證、DLP 防制資料外洩、定期修補應用程式漏洞等既有資安防禦措施外,還需導入專為生成式 AI 設計的防禦機制,對 AI 的輸入指令與輸出內容進行雙向管控,降低指令注入攻擊(Prompt Injection)或惡意內容傳遞的風險。

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博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲進一步說明「AI 應用下的資安考驗」,透過完善治理政策與角色權限,並設立專為生成式 AI 設計的防禦機制,降低 AI 安全隱私外洩的風險。
圖/ 數位時代

此外,博弘雲端也透過 MSSP 資安維運託管服務,從底層的 WAF、防火牆與入侵偵測,到針對 AI 模型特有弱點的持續掃描,提供 7×24 不間斷且即時的監控與防護。不僅能在系統出現漏洞時主動識別並修補漏洞,更可以即時監控活動,快速辨識潛在威脅。不僅如此,也能因應法規對 AI 可解釋性與可稽核性的要求,保留完整操作與決策紀錄,協助企業因應法規審查。

「AI Agent 已成為企業未來發展的必然方向,」陳亭竹強調,面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時,加速 AI 落地。在這波變革浪潮中,博弘雲端不只是提供雲端服務技術的領航家,更是企業推動 AI 轉型的策略戰友。透過深厚的雲端與數據技術實力、跨產業的AI導入實務經驗,以及完善的資安維運託管服務,博弘雲端將持續協助企業把數據轉化為行動力,在 AI Agent 時代助企業實踐永續穩健的 AI 落地應用。

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