思科與岱凱運用整合通訊實踐企業社會責任
思科與岱凱運用整合通訊實踐企業社會責任

台灣思科(Cisco)與台灣岱凱(Dimension Data),為了發揮「人飢己飢,人溺己溺」的精神,並響應世界展望會第23屆飢餓三十活動,特別共同舉辦「飢餓12小時體驗營-科技夥伴心手相連,飢餓體驗溫暖送愛」人道救援活動,透過先進的思科網真視訊會議 (TelePresence)技術,兩地連線攜手共同關懷弱勢、溫馨送暖,希望透過1+1大於2的加乘效果,讓愛心活動獲得更大迴響。

此次活動由思科及岱凱共同號召同仁響應飢餓體驗營,禁食12個小時,並於中午舉辦「飢餓12誓師大會」,透過思科網真視訊會議即時傳遞由思科總經理吳增峰及岱凱總經理廖宇帶領同仁共同宣誓的畫面,以及世界展望會會長杜明翰的歡迎短片和飢餓三十活動的緣起介紹影片。除了位於辦公室裡的同仁,包括在外地出差、在家辦公的同事、夥伴們,都運用思科整合通訊解決方案積極參與。本次活動所募得的款項將全數捐贈給世界展望會。

台灣思科總經理吳增峰表示,在思科我們體認到整合通訊、協同運作不只是重要的商業工具,更改變了人們的生活,同時對社區活動、環境保護及社會公益推動帶來許多價值。運用先進的網路科技,我們不但能夠連結同事與合作夥伴,進而實現企業社會責任。

台灣岱凱總經理廖宇表示,資通訊的發達讓在台灣的我們,能透過網路瞭解在國內外,仍有許多遭受天災、疾病而流離失所的老弱婦孺們飽受飢寒之苦,我們希望能藉由這個活動讓同仁們感同身受,從而珍惜所擁有的一切,並且推己及人,發揮同理心關懷需要幫助的人。

思科與岱凱的同仁們對於能參與此活動感到意義非凡,紛紛透過活動留言板分享飢餓感言,同時透過各樣行動裝置,在社群媒體與親朋好友間分享資料,啟發更多迴響。未來,雙方承諾將繼續投入更多關懷弱勢的活動,並以永續經營、服務社會大眾為目標。

 

思科簡介

Cisco為全球網路設備領導廠商,提供全方位的網路解決方案。如需進一步瞭解Cisco相關網路解決方案,請參閱台灣Cisco網站:http://www.cisco.com.tw/

岱凱簡介

岱凱 (Dimension Data) 是全球性資通訊 (ICT) 系統整合服務公司,於全球51個國家設有服務據點,擁有超過一萬二千五百名員工,年營收達五十八億美元。岱凱致力協助企業客戶規劃、建設、支援、管理、改善及創新資通訊科技基礎建設。岱凱融合其在網路、整合通訊、資訊安全、資料中心、微軟作業系統及客服中心技術方面的專業知識,以及專業顧問、維護管理、IT委外、教育訓練等加值服務的豐富經驗,為客戶量身訂製各種資訊及通訊科技方案,協助客戶加速實現其商業雄心。Dimension Data為NTT集團成員之一。如欲獲取更多資訊,請瀏覽公司網站: www.dimensiondata.com/tw

 

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從會員數據到 AI 行銷:Vpon 打造零售業 AI-Ready 數據中台,提升決策效率
從會員數據到 AI 行銷:Vpon 打造零售業 AI-Ready 數據中台,提升決策效率

在 AI 快速進入企業營運核心的時代,數據不再只是被動的分析素材,而是 AI 模型運作與決策優化的重要基礎。

零售品牌積極累積大量第一方數據,例如會員資料、交易紀錄以及線上與線下行為數據,但因這些數據分散於不同系統,缺乏統一的身分識別機制以及明確的元數據(Metadata)定義,導致難以整合與分析,同時,也影響 AI 對這些數據資產的理解與應用。

為解決上述挑戰,Vpon 威朋將累積十餘年的實務經驗轉化為產品與服務,如 Audience Center 與 AI Agent 等解決方案,並透過專業顧問團隊協助企業完成數據收集、清理、整合與分析等關鍵流程,從資料清理到 AI-Ready 再到落地應用,讓行銷與業務團隊能以自然語言將數據查詢與分群受眾逐步自動化,大幅縮短過去仰賴技術與分析團隊溝通需求與開發分析邏輯的時間。

Vpon 助零售業打造 AI-Ready 數據基礎,以 Audience Center 驅動業務商機

如何建立 AI Ready 數據基礎建設?

Vpon 威朋數據科學經理廖宜楷指出,在 AI 驅動的時代,數據的品質決定模型價值。其中四個關鍵分別是:建構標準化的數據採集與處理管線,透過統一的工程規範,確保所有進入系統的數據在格式、維度與質量上具備高度一致性;其次是定義語義清晰的元數據(Metadata)體系,確保數據能夠被 AI 理解與使用,從而產出具備可靠性的產出結果;再來是打破企業內部的「數據孤島」, 透過完整整合線上(Web/App)行為與線下(POS/CRM)會員資訊,建構全方位的會員數據輪廓,精準捕捉消費者的跨通路行為軌跡。最後,數據的價值隨時間遞減,AI 的決策品質取決於數據的「新鮮度」,因此,數據的持續更新與自動化維護,不僅能讓企業在動態市場中保持敏銳,還可進一步深化會員輪廓分析的即時性。

舉例來說,在 Vpon 團隊的協助下,台灣百貨零售龍頭透過整合 Web 與 App 行為資料,並將線上與線下數據集中於數據中台進行分析,將傳統耗時數小時的複雜資料庫分析工作縮短至秒級回應,並基於此高效率基礎,進一步開發不同業務主題的預測與分群模型,提升行銷精準度與營運決策的敏捷性。

扎實數據基礎的價值落實:Audience Center 如何賦能企業實現「數據即戰力」?

有了堅實的數據底座後,下一步是透過 Audience Center 將數據資產轉化為商業動能。

廖宜楷指出,在變化快速的零售與數位行銷市場中,速度就是競爭力。然而,仍有許多企業在數據應用上面臨嚴重的溝通與技術斷層。過去,當行銷或業務人員需要數據支持時,通常得花費繁複的內部流程申請需求、討論需求,才會進到後續的資料清理、建模與分析,最後才能得到想要的分析結果或行銷名單。這種以「週」為單位的進程,不僅拖慢了決策效率,更讓企業在競爭激烈的市場中錯失先機。

Audience Center 的核心價值在於徹底翻轉上述流程,將數據處理轉化為數據服務,透過直覺的介面與背後扎實的數據基礎支撐,讓非技術人員不用編寫程式碼,即可自行組合維度,大幅縮短從需求到執行的距離,將原先需要耗時數週的作業流程優化成秒級產出。

「Audience Center 的導入,不僅有助於提升效率,更賦予企業快速試錯與精準捕獲趨勢的能力,讓數據真正成為驅動業務增長的引擎。」廖宜楷如此總結。

#1 從會員數據到AI行銷:Vpon打造零售業AI-Ready數據中台,提升決策效率
Vpon 威朋數據科學經理 廖宜楷
圖/ 數位時代

以 AI Agent 重塑數據使用方式,讓數據更貼近決策流程

「Vpon 除提供 Audience Center 協助品牌發揮第一方數據資產價值、提供豐沛的第三方數據助品牌深化對客戶輪廓的掌握度,更推出 AI Agent 服務讓品牌與行銷人員能更直覺地使用數據。」Vpon 威朋數據科學資深總監陳文謙表示,在數位轉型的過程中,許多企業面臨的挑戰不僅是數據整合,更包括如何讓不同部門的人員都能更即時協作與應用數據,有鑑於此,Vpon 推出四種 AI Agent 協助企業分析與應用數據,極大化第三方數據成效:

第一,以 Reporting Agent 讓高階主管或行銷人員可以自然語言查詢數據與生成報表,即時掌握市場動態,加速決策下達與決策品質。

第二,透過 Insight Agent 確保數據分析不受分析人員的主觀意識或產業知識侷限,可以輕鬆完成跨領域數據分析、快速挖掘潛在市場機會與消費者洞察。

第三,藉由 Audience Agent 將客戶分群方式從規則導向(Rule-based)轉變為關聯導向,以關聯分析擴大受眾範圍,協助品牌找出更多潛在客群。

第四,推出 Creative Agent 協助行銷人員分析廣告素材表現的根本原因,釐清受眾喜歡的素材跟不喜歡的素材,藉此優化廣告投放內容,持續提升轉換率。

陳文謙表示:「透過 AI Agent 的輔助,品牌不僅能更快完成數據分析,也能將分析結果直接轉化為行銷策略與創意建議,降低跨部門溝通成本,讓數據真正參與決策流程。」

#2 從會員數據到AI行銷:Vpon打造零售業AI-Ready數據中台,提升決策效率
Vpon 威朋數據科學資深總監 陳文謙
圖/ 數位時代

鏈結數據生態夥伴,以跨境數據放大行銷效益

除了協助品牌主建立 AI Ready 的數據基礎環境並提升數據使用效率,Vpon 也持續拓展數據生態圈,協助零售品牌更精準布局海外市場。

Vpon 威朋產品行銷資深經理邱心儒表示,跨境行銷過去多仰賴經驗與市場直覺,但透過數據整合與 AI 分析,品牌能更精準理解海外消費者的旅遊與消費行為。

以 Vpon 與日本 Loyalty Marketing Inc. 合作為例說明,透過雙方的獨家合作,企業可以結合 Ponta 超過一億的會員數據、問卷調查結果以及 Vpon 的七大數據來源,深入分析日本消費者的消費偏好與購買力——包括哪些日本族群對台灣品牌最感興趣、最受歡迎的台灣商品類型,以及不同客群的價格敏感度與回購行為等,將行銷決策從過往的經驗判斷轉變為精準的數據洞察,成為品牌出海的重要工具。

簡言之,對零售品牌而言,跨境數據是理解海外旅客真實樣貌的一大利器,也能進一步優化廣告投放、內容策略與商品布局,讓品牌在拓展國際市場時,可以更有效率地接觸潛在客群,放大行銷效益。

#3 從會員數據到AI行銷:Vpon打造零售業AI-Ready數據中台,提升決策效率
Vpon 威朋產品行銷資深經理 邱心儒
圖/ 數位時代

展望未來,Vpon 將持續擴展數據生態圈並優化產品服務,幫助零售品牌從數據整合、AI 分析到市場決策建立完整的數據應用循環,希望以數據夥伴的角色與品牌共同成長,打造互利共贏的數據生態。

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