【紀念王文璨專題8】品牌策略從3C做起
【紀念王文璨專題8】品牌策略從3C做起
2012.04.04 | 行銷

之前我談的品牌經營多著重在公司的策略,但對一個實際要執行品牌策略的人員來說,也會有一些經常碰到的困難或盲點,其中比較大的挑戰是3C:一是Communicate value(溝通價值),一是Create value(創造價值),最後一個是Capture value(獲取價值)。

溝通是因現在是買方市場,所以企業與消費者間是需要互動溝通來了解需求的,藉此才能知道創新的重點何在。進行溝通之後才能有create value,否則光是裝設一大堆功能、規格,結果使成本、售價變得很高,不見得能真正符合消費者想要的價值。所以要先有communicate value才有carete value,最後真正進到市場裡Capture value。獲取價值的難度也是很高,舉凡通路管理、行銷溝通、品牌整體定位和訂價之間互相的關係,都是行銷學裡實體運作獲取價值的技術面,所以以上三個能力是要做好品牌經營的基本功。

進行溝通有兩種方式,一是從消費者端去詢問,一是從市場趨勢去研究。有些人眼光獨到,所以眼睛一瞄就能清楚社會的脈動,像A公司(指Apple),因此它創造了一個很大的價值,但其實過程中它也有很多的觀察,並不是它就不需要做溝通。有些天生的行銷高手平常就在進行溝通價值,隨時傾聽顧客的聲音,觀察若這代產品做得不好,下一代消費者想要什麼東西,那個過程都是一種溝通價值。

不過就算前面兩個C做得很好,但Capture value不存在,產品好卻沒有通路的話也是個大問題,所以這三塊都是在執行面上的挑戰。

台灣大部分的廠商都自認為創造價值做得很棒,產品一直開發、創新,當然這也是一種經營品牌的方法,但它就變成散彈打鳥,資源就要灑很多,並不是每一個人都能這樣做的。所以品牌經營最好的公司,是一推就會動的。像有的公司是採行機海戰略,但有人卻是一台就能打死所有人,那才叫厲害。

以前雙A公司都面臨過這種情況,但慢慢的user就會比較清楚,要從市場的角度定義回來。以前都是從產品的角度定義過去,但經過行銷能力的提升,現在就不太一樣了。

另外,溝通價值也不只要對消費者進行溝通,很多時候公司內部也要有所共識。本來溝通價值是為了要弄清楚為何產品要這樣規劃、那樣設計?裡頭一定有看到的市場在哪裡、哪些需求是基本的、哪些設計是有效的、哪些又是無效的?當你把這些弄清楚之後,對內的溝通就很容易,共識就會很快凝聚。

但若你是隨便瞎掰,把自己當成user,自認自己喜歡,消費者也會喜歡,或是把主管的意見當作準則,主管說了算,這樣都是比較偏頗的做法。真正的產品行銷高手,是要找到一塊市場,並且真正了解它,然後去檢查是否跟自身的品牌定位相同,這些要素要全部連結在一起,才能稱做稱職的品牌策略執行者。(口述/王文璨  整理/楊欣霖)

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AI代理時代已至!國泰金控以GAIA 2.0框架加速AI應用百花齊放
AI代理時代已至!國泰金控以GAIA 2.0框架加速AI應用百花齊放

AI正以驚人速度重塑世界樣貌,金融產業也不例外。國泰金控作為台灣最大的金融控股公司之一,不僅積極擁抱創新變革,更透過開放分享促進產業共好:在「2025國泰金控技術年會」中分享「GAIA 2.0技術框架」,揭示多代理(Multi-Agent)雲端協作架構,讓AI從知識問答助理進化成可以自主推論、規劃與協作的夥伴,拉開以人為中心的金融科技新世代序幕。

以GAIA 2.0技術框架為基礎,加速集團應用百花齊放

GAIA是國泰金控為實現AI即服務(AI as a Service)提出的關鍵技術框架,歷經一年的發展,不僅成功建立超過200種資料類別的知識庫、彙整50多種生成式AI模型的Model Hub、設有70道安全防護檢查點的AI護欄。

國泰金控
國泰金控副總暨國泰世華銀行數據長梁明喬分享GAIA 2.0技術框架與集團GenAI應用案例
圖/ 數位時代

國泰金控副總經理暨國泰世華銀行數據長梁明喬指出:「隨著代理式AI技術崛起,我們在今年提出GAIA 2.0技術框架,目標是讓AI助理(Assistant)進化成AI Agent,可以跨單位整合工具、數據與分工,實現真正的智慧協作。」

舉例來說,為深化集團員工運用AI提升工作效率,我們打造員工AI助手—Agia,協助同仁進行知識查詢、資料摘要等任務,提升效率與生產力;另外,透過AI自助開發平台—GAIA Studio,讓員工以No Code工具,連結內部知識庫,並以視覺化介面或Prompt快速自主開發,打造業務場景所需的生成式AI服務與工具。GAIA Studio 上線三個月已有28個部門自助開發超過40支內部應用AI服務(包含行銷文案、各類產品知識、趨勢摘要等)。

在技術面,具體作法是透過GAIA 2.0框架下的四個模組,包含負責統籌AI Agent任務分配與協作流程的「Agent Core核心框架」、提供安全自主運作環境的「Agent Workspace可控環境」、連結Agent間共通語言的「Agent Protocol串接協定」,以及集中管理AI工具與元件的「Agent Marketplace整合市集」,以加速AI Agent應用研發與部署。

梁明喬表示:「接下來,我們將以GAIA為引擎,打造通用型、業務型、IT型與服務型AI應用,如Vibe Coding、CUBE Intelligence等服務,一步一腳印擴展集團的AI Agent生態圈,型塑智慧金融新格局。」

舉例來說,隨著生成式AI普及,客戶對於數位(助理)服務的期待更高,國泰世華銀行數位品牌CUBE推出「CUBE Intelligence」兩項新服務,包含「升級版」智能助理–阿發,滿足客戶詢問複雜問題的需求,無論客戶提出什麼問題,都可以完整步驟與適當的情緒價值強化與客戶的連結,讓服務更智慧、貼心且符合期待。

國泰金控
國泰金控副總暨國泰世華銀行數位長陳冠學展示「CUBE Intelligence」兩項新服務
圖/ 數位時代

國泰金控副總經理暨國泰世華銀行數位長陳冠學表示:「除了升級版阿發,另一新服務是我們也在CUBE App新增『對話式功能搜尋(CUBE Search)』,就像把行員放到CUBE App一樣,讓客戶可以用自然語言輕鬆找到想要的服務,讓服務體驗變得更聰明、更人性也更懂你。」兩項CUBE Intelligence新服務即將在年底正式上線。

跨界合作推動台灣大型語言模型落地,加速生成式AI發展

大型語言模型具備強大的語意理解與內容生成能力,是生成式AI快速發展的關鍵推力。國立政治大學金融科技研究中心主任王儷玲指出:「金融產業因為有獨特的金融語境、法規語意以及在地化的繁體中文知識,國際通用模型並不適用,必須建構本土知識庫、標準化模型機制、AI 法規沙盒及在地算力平台,發展台灣企業共同主導與管理的大型語言模型,方能讓更多金融業者透過微調打造適用模型、加速可信賴的AI Agent服務落地。」

國泰金控數數發中心數據暨人工智慧發展部副總經理劉浩翔進一步補充:「本地大型語言模型的成功關鍵,不僅是掌握充足且高品質的數據,還要透過後訓練微調與人類回饋強化學習的訓練方式去微調出適用的AI模型,藉此提升答案的精準度,尤其是需要跨法規、多層邏輯的嚴謹金融專業知識。」

AI要成功,除了應用場景、模型,算力也扮演至關緊要角色,對此,鴻海科技集團亞灣超算執行長姚延宗表示:「本土算力是支持本土大型語言模型落地的關鍵。」不過,他也強調,AI算力快速迭代且進入門檻高,不是每一間企業都可以自建算力,因此,亞灣超算與NVIDIA合作啟用超算中心,讓金融等台灣企業可以按需租賃所需算力,解決資料共享等敏感問題,加速金融AI應用的多元發展。

國泰金控
產業與學界專家於國泰金控技術年會交流生成式AI如何在台落地應用,左起為:國泰金控副總經理施君蘭、政治大學金融科技研究中心主任王儷玲、國泰金控數數發中心副總經理劉浩翔、鴻海科技集團亞灣超算執行長姚延宗
圖/ 數位時代

總的來說,從GAIA 2.0技術框架的推出、生成式AI的落地應用、到積極參與本土大型語言模型建置等行動,可以清楚看到,國泰金控正由內而外推動全面AI創新:強化內部流程效率與治理能力、以智慧化服務提升客戶體驗,並透過技術開放與跨域合作,為金融產業的數位與AI智慧轉型注入新動能。

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