【行銷名人講堂】- 新世代行銷術 - 好的資料策略,優化投資成效
【行銷名人講堂】- 新世代行銷術 - 好的資料策略,優化投資成效

口述/奧美互動行銷公司董事總經理 張志浩

整理/數位狂潮 - 行銷長的必修課

 

 

.行銷預算的有效分配取決對消費者的洞察、瞭解需求和媒體使用行為。

.在”All is data”的數位媒體年代,好的資料策略能因應精準行銷的挑戰,把每一分錢都花在刀口上。

.透過end-to-end的溝通過程,企業可以完整記錄消費者的行為資料,透過智慧分析產生洞察,再回饋到未來活動,讓行銷投資獲得最佳結果。

在高度數位化的年代,新媒體的多樣性、多變性和複雜性,徹底改變了人們的媒體使用習慣。想想看,自己的生活中有多少時間花在用手機上網、看訊息,使 用傳統媒體的時間確實越來越少。但,餅就這麼大,當傳統的行銷概念、消費者使用媒體的習慣發生重大改變時,行銷長看到了嗎?知不知道要怎樣因應這個挑戰 呢?又該如何趕得上這個變化的速度?

因為整個媒體生態經歷大劇變,消費者花在每一種媒體的時間更少,造成所有廣告效果都在遞減。那麼該如何在相同的行銷預算下,做出有效的分配呢?有效的關鍵在於精準度,精準的背後則是對消費者有清楚的洞察(insight)、瞭解需求和他們的媒體使用行為。

end-to-end溝通,任何足跡都是資料源

想要做到前述這些事,靠的就是「資料」。舉個例,一個消費者在網頁看到一個活動的橫幅廣告(banner)、點進去活動專屬網頁、按著頁面的導引互動留下資料,接著網站會做一些行動,可能是推薦他去抽獎、購買商品或是成為會員。這個過程中,每一個點擊行動都留下資料。

然而,很多公司在做這類行銷行為時,根本不知道這些過程的資料是可以記錄下來,因而放掉了很多累積資料的機會。當然,有些公司知道也做了資料記錄,卻沒有做 出完整的資料應用計畫,更別說妥善儲存資料的方法。這是當前很多行銷長欠缺的「專業知識(domain know-how)」,他們總以為做行銷嘛,用得著這麼多資料?

永慶的好房網(HouseFun)就是個善用資料的範例。 這個網站訴求滿足你的一切房事需求,消費者經由橫幅廣告或關鍵字進入網站後,任何你在買屋、賣屋、租屋、裝潢到修繕服務頁面留下的瀏覽足跡,好房網的系統 都會詳細記錄。當資料累積到一定程度後,就透過資料探勘技術分析消費者的喜好,主動推播貼近這個喜好的房屋物件給消費者,最終達成買賣屋的交易。

緊扣公司策略與定位,新媒體顯見效益

另外,我也觀察到很多行銷長在看待數位新媒體的大盲點:一窩蜂。往往看到一個新媒體出來,就急著去採用。以臉書為例,台灣有一千萬個會員,當中有六百萬人過 去24小時有使用。試想,台灣有哪一個媒體每天接接觸的閱聽眾可以這麼多呢?就某種行銷操作層面來看,臉書已經是「大眾媒體」了。

那麼,如果你要操作大眾閱聽人,可以直接在臉書做,不需要那些大型入口網站;如果要針對特殊興趣、特定粉絲頁做社群影響力行銷,臉書也是個好選擇。因為它能夠精準地透過科學方式把消費者分群,協助企業做分群精準行銷時,產生更好的投資報酬。

所以企業行銷人真的要先去瞭解每一個新媒體的特性,找出他們長期發展的策略和方向,然後根據自己公司的發展和產品特性,通盤規劃如何使用一個新的媒體。我認為這才是一個負責任的行銷長該做的事。

客製資訊滿足需求,銷售目的才達陣

再說到經營客戶關係。我們前面說到,在數位新媒體中你可以記錄到所有客戶使用行為的資料,包含基本資料和需求資料。但唯有真正找出需求資料,行銷人才能據此提供客製化的產品與服務,讓顧客滿意開心。

像我們的客戶IBM,他們的目標對象是資訊長(IT決策者)和其他IT人員。這兩組人在選購科技方案時,想的事情大不相同。IT人員在意的是產品好不好用、 建置容不容易;而資訊長要看的是新方案對企業未來的營運有多大幫助。他們對時事的關心面向也有差異,IT人員想知道生活周遭的新聞,而資訊長會關心國際經 濟和科技的發展趨勢。

舉個例來說,透過觀察資訊長偏好閱讀的網路資訊中,我們發現「ECFA」這個議題的資訊看得特別多, 因為這項兩岸的商務協定會影響企業的佈局發展。於是,我們從ECFA切入,先提供對企業有哪些影響的資訊,接著端出IBM某個解決方案可以幫助他們因應這 種變動,同時找出類似情況的企業案例佐證。最後,如果有興趣進一步了解IBM方案,我們安排業務人員登門拜訪。

在整個溝通過程中,我們會針對同一個人在不同階段、提供不同的資訊與服務,來達成最終銷售目的。這是很精細的客製資訊,重點是你要挖掘出他的真實需求,並一步步滿足,才有最後的銷售結果。

給行銷人的三個建議

從事行銷工作,一定要開闊心胸。行銷的方法變化太快了,很多傳統的行銷觀念並不是錯,而是改變了。我鼓勵35歲以上的行銷人要做數位的移民者,儘可能去瞭解新媒體的特性和生態。

當你瞭解之後,才會知道何謂「虛實整合」,這可是未來媒體發展很重要的新變革。例如,由AR(Augmented Reality)技術帶動的擴增實境,未來可以在活動現場的螢幕上,把虛擬世界套入現實環境,產生令人驚艷的效果。

最後,再回歸到一開始談到資料議題。在數位媒體時代,「All is data.」──用資料驅動所有活動的發展、優化行銷投資報酬。我建議行銷長要好好思索:「我的資料策略是什麼?」包括建立數位平台、背後的資料庫架構, 資料該怎樣累積、分析,轉換一個優化活動效果的實現者。這件事想得通,就能讓你在精準行銷的挑戰中,把每一分錢都花在刀口上。

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懂保險的 AI 才有用!國泰人壽數據暨人工智慧發展部如何解開壽險業的 AI 實戰難題
懂保險的 AI 才有用!國泰人壽數據暨人工智慧發展部如何解開壽險業的 AI 實戰難題

金管會調查顯示,國內金融機構與周邊單位已有 33% 導入 AI,其中壽險業導入比例達 67%,僅次於銀行業的 87%。事實上,保險業應用 AI 的難題不在技術,真正的挑戰是要在高度監理、複雜流程與專業領域中,找到可落地的應用場景。國泰人壽數據暨人工智慧發展部走過八年、歷經三次組織定位演進,如何摸索出自己一套的 AI 轉型路徑?

國泰人壽養兵練 AI

國泰人壽數據團隊的起點,可以追溯到 2016 年成立的「客群經營部」。2018 年,隨著公司希望讓 AI 發展更具基礎架構、更具規模地展開,團隊轉型為「數據經營部」;到了 2024 年,正式成立「數據暨人工智慧發展部」,角色也從推廣,轉向更專注的技術發展。

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部目前為一約 65 人的團隊,平均年齡 33 歲。
圖/ 數位時代

八年間,團隊的任務始終圍繞同一件事:深入業務現場,釐清痛點,再與 IT、業務、客服等單位協作,推動 AI 從研究走向實踐。國泰人壽數據暨人工智慧發展部協理莊淑儀形容,這個過程更像是傳教士的工作:「很多數據產品是由我們發想,從核保到理賠,有哪些導入機會?我們要去和各部門溝通,AI 可以協助什麼。」

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部協理莊淑儀。
圖/ 數位時代

這樣的溝通並不容易,因為壽險業的專業門檻極高。國泰人壽數據暨人工智慧發展部首席數據分析師黃喬敬博士指出,一張保單牽涉的關係人本來就複雜:「在保險業,一張保單的銷售,涉及要保人、被保人、受益人,是多方關係,尤其在金管會的要求下,還必須兼顧模型的公平性與可解釋性。」核保邏輯、理賠判斷、業務員培訓,每個環節都有各自的專業門檻與監理要求,通用技術難以直接套用。這也是國泰人壽選擇自己養兵練 AI 的原因,唯有深度理解壽險場景,AI 才有落地的條件。

從真實需求長出來的 AI 實戰力

要讓技術模型真正為前線人員所用,數據暨人工智慧發展部團隊長期觀察業務現場,確保 AI 產出都能有效銜接既有作業流程。去年,團隊面對的挑戰,是在十三個部門提案中,篩選出值得投入的場景。莊淑儀說明,評估標準有三項:「是否能複製到多元場景?對公司有什麼效益?技術可行性?」最終六個案子出線,其中包括「AI Coach」。

AI Coach 以 AI 陪練業務員磨練銷售技巧,同步縮短培訓週期,讓業務員能更快提供專業、貼近保戶需求的服務。看見 AI Coach 的成效後,國泰人壽也將同一套模式延伸至客服中心及直效團隊,評估面向包括禮貌、問題回應、服務要點...等面向,給於評分及建議。黃喬敬博士解釋背後的難度:「以往這些評估指標是由人來判斷,現在則是要做到標準化,讓 AI 系統可以自己判斷。」今年一月上線後,客服新人有超過九成以此作為教育訓練工具,業務端使用率也過半,不僅省下資深人員帶新人的時間,也讓保戶獲得更一致、更高品質的服務體驗。

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部協理莊淑儀(左)與首席數據分析師黃喬敬博士(右)帶領團隊在國泰人壽保險領域驗證 AI 應用。
圖/ 數位時代

另一項落地應用則是「Cathay Eye」,是國泰人壽自行開發的智能風險控管模型。莊淑儀說明:「這最主要是幫案件的複雜度做分級,讓新進同仁處理複雜度低、資深同仁處理複雜度高的案件,一來反映人力價值,二來加速案件處理流程,讓客戶更快獲得所需服務。」

黃喬敬博士也補充背後的機制:「Cathay Eye 是把公司過去數千萬筆資料整合起來,藉此建立一個平均的判斷基準,用來做複雜度分級與派工。」目前,Cathay Eye 的識別能力相較原流程提升一倍精準度,也讓流程的判斷效率明顯加快。

壽險業 AI 應用的新標竿

對國泰人壽而言,讓 AI 發揮作用的關鍵,在於將產業領域知識與技術能力結合,而這仰賴的是兩條並行的人才路徑。對內,是強化已熟悉保險核心業務人才的 AI 素養;對外,則是網羅生成式 AI 工程與系統設計、AI 治理、雲端數據工程...等專業人才,補齊技術深度。莊淑儀強調:「在人才 AI 素養上,以往我們著重精兵制。去年開始,我們要做到全員素養提升,在人人都會用 AI 的時代,如何善用、如何合規,這都是需要教育訓練的。」

黃喬敬博士則從技術端點出下一步的方向,如 Agentic AI 是明確的發展趨勢,但在企業級的應用上,不可能讓它完全自由運作,如何兼顧安全與效益,是關鍵任務。「檢視整個 Workflow,如何建立更好的決策流程,人員的角色和流程都會慢慢轉換。」他也指出,把端到端的自動化流程建置起來,是團隊接下來的重點工程。

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部首席數據分析師黃喬敬博士。
圖/ 數位時代

導入 AI,或許已是壽險業的產業常態;但能不能真正走進核心業務的第一線,關鍵仍是有沒有先搞懂保險本身。從需求出發、從場景驗證,國泰人壽正以這套方法,定義壽險業 AI 應用的新標竿。

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