為何「想要」按鈕在社群商務起不了作用
為何「想要」按鈕在社群商務起不了作用
2012.10.24 | 創業

當你想要買台新相機,可能會先上Google或Amazon搜尋想要的相機,找看看最便宜的價格,或是參考其他消費者的評價,也可以直接連到相機業者網站,找尋已經鎖定的相機型號。

但是,為什麼你不上社群網站找商品呢?社群商務流程很難像上述流程一樣,你想要的商品或服務不一定會在社群網站上存在,更別說透過社群網站購買了。

衝動購買行為是實體零售業很重要的一部分,根據零售行銷協會POPAI的報告,2011年衝動購買占整體銷售的55%。

所以,問題是該如何優化社群當中由資訊驅動的衝動購買行為呢?大部分網友從社群網站上獲取的資訊,是透過動態時報或對別人文章按讚後的其他人回應訊息,若想要獲得更多資訊,就必須積極發表文章,引發更多人的互動,才有可能藉由發掘資訊的驅動而進行衝動購買。

如果將不同類型的社群參與行為畫成曲線,可以看出最多網友觀看社群資訊時,只是想要看(Listen)就好,並不打算採取任何反應,接著是按讚(Like),和好友分享個人喜好的品牌和產品,再下來才是想要(Want)或擁有(Own)該產品,最後才會想要邀請朋友(Invite friends)共享,只有極少數的網友會進到最後一階段。

由於現今社群的「讚」太過普遍,甚至有時候是無意義的按下讚,導致對商業環境而言是不夠明確的訊號,無法從中得知網友的消費意願。因此開始有業者想要引入新的按鈕,可以比「讚」更具說服力,像是「想要」(Want)。例如網站Lish.com的消費者可以利用笑臉、哭臉、或不好不壞的表情來回應商品,這是比較輕鬆的商品評比方式,但是對於喚起網友的社群參與卻相當有用。

那麼,加入「想要」或「買」(Buy)等按鈕真的有效果嗎?Payvment和eBay都加入了「想要」按鈕在商品清單上,經過幾個月的測試期,發現「想要」按鈕並不引人注目,原因可能是這個按鈕已經和購物過程綁在一起,而不是偶然在社群網站閒逛看到的資訊。

做為一個無障礙的分享按鈕(frictionless sharing button),卻要面臨網友的各種疑慮,像是網友通常不會想在社群網站大肆宣傳自己買了那些商品,還會擔心按下「想要」按鈕就像是間接和別人討禮物的感覺,讓人留下不好的印象。

所以,何種參與機制對社群商務來說是比較有效的呢?根據Payvment的資料,輕鬆的評比方式會比「讚」或「想要」按鈕更有用,調查超過20萬名賣家,透過笑臉或哭臉的評比方式,可以帶來比以往的「讚」多出5倍的點擊率。再者,「想要」按鈕所引發的網友互動效果不佳,平均而言「讚」比「想要」按鈕還要多出3倍點擊率,然而社群資訊串流得仰賴網友的互動參與,才能帶動更多人獲取相關構物資訊。

如果想要透過社群資訊分享成功帶入營收進帳,業者必須讓網友更容易地在社群上互動和對話,像是由笑臉帶動留言,進而和消費者對話,最後才有可能引導到購買行為。「想要」按鈕絕非社群商務的萬靈丹,重新設計在社群網站上的「輕互動機制」(Lightweight engagement mechanisms)才是關鍵。

出自AllThingsD

關鍵字: #社群行銷
往下滑看下一篇文章
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。

登入數位時代會員

開啟專屬自己的主題內容,

每日推播重點文章

閱讀會員專屬文章

請先登入數位時代會員

看更多獨享內容

請先登入數位時代會員

開啟收藏文章功能,

請先登入數位時代會員

開啟訂閱文章分類功能,

請先登入數位時代會員

我還不是會員, 註冊去!
追蹤我們
進擊的機器人
© 2025 Business Next Media Corp. All Rights Reserved. 本網站內容未經允許,不得轉載。
106 台北市大安區光復南路102號9樓