O2O時,你應該注意到的事情
O2O時,你應該注意到的事情
2012.11.22 | 行銷

O2O(Online to Offline)活動時有幾個重點一定要注意:行銷人不要做本分外的事、活動盡可能不要辦在平日、不要高估了自己低估了任務、不問過程,只求結果。

雖然O2O(Online to Offline)指的是電子商務的一種消費模式,今天就先估且借用一下,把它當成『透過網路活動執行實體活動』的代名詞吧!最近我在幫一家婚紗公司輔導,因為是剛開幕不久的公司,所以急需知名度的曝光。在溝通的過程中,業主希望除了網路活動之外,還希望能夠結合實體的活動一同執行。因此,經過幾番溝通之後,定下了這個活動。

這個活動的KPI設定就是要透過網路號召30對情侶到現場求婚。一開始的時後,我認定,30對情侶的KPI並不難達成,就按照之前的策略執行方式下去執行。粉絲團、活動、關鍵字、置入性行銷等等的行銷策略接連出手,在一個禮拜的時間內,活動的總曝光量已達60萬次,但是,報名的情侶卻只有少少的六對。

這樣的活動成效真是讓我百思不得其解,為什麼同樣的行銷方式卻會有這麼大的成效差異。開始重新思考整個活動的策略、誘因、文案各個環節,就改成下面的內容:

改完活動內容之後,短短五個小時的時間,報名人數已經超過之前的人數了。從這次的活動中,我也體悟到辦O2O活動時有幾個重點一定不能不注意。

1.****行銷人不要做本分外的事
這個活動一開始的規劃並不是以求婚為主題的,但是業主一定會有自己的看法及想法,當業主的想法灌注進活動時,身為行銷人的我們就必需要思考到,這樣的想法及做法在執行層面會不會有難度,達不達的到,若是業主的想法會影響到行銷成果時,就需跟業主進行再溝通,若最後真的還是無法達成協議,那就不要勉強執行,以免賠了夫人又折兵。

2.****活動盡可能不要辦在平日
其實這邊說的是盡可能,不是絕對,有時後活動的族群設定很重要,但是,大部份的活動,還是會以大眾族群為主要目標,當我們的活動目標為大眾族群時,就盡可能不要把活動安排在平日,畢竟上班的上班,、上學的上學,除非活動的誘因有大到可以另上班族請假,學生翹課,媽媽不做家事也要來參加的話,那就可以大膽的挑戰看看將活動辦在平日。

3.****不要高估了自己低估了任務
行銷人往往都會有一個通病,就是數據會說話。過於相信數據,其實是會造成結果的誤判。

此案為例,我認為30對的情侶來求婚這件事並不難達成,為什麼呢?按照之前活動的數據經驗,當實體活動有免費贈品及好康可以領取的時後,點擊轉換率約在0.5%-1.5%左右,名單轉換率大約在5%-10%左右 (視贈品價值的高低決定) 。名單轉換率假設以5%為例,今天我們要30對的情侶,也就是說只要有600次的點擊。點擊轉換率假設以0.5%為例,今天我們要600次的點擊,也就是說只要創造出120000次的曝光即可達成。

但是,我卻低估了"求婚"的門檻,現在是恐婚族世代,時下年青人都是屬於晚婚族,對求婚議題興趣缺缺。高估了誘因,就如上一點所說的,什麼樣的誘因能促使網友在非假日時來參加活動,這是相當重要的一點。

4.****不問過程,只求結果
前面三點若你已經都評估完成,且接了案件,那就沒有任何的理由和籍口說活動辦不成功,KPI指標無法達成,哪怕你的行銷做了再多再好,曝光了上百萬次,甚至在YAHOO奇摩首頁下廣告,業主看的永遠都只是結果,沒有結果一切都是做白工,大部份的業主不會感激你為他所做的事,只會記得你沒做到的事。所以,在接案前,要好好的仔細評估,不要為了接案而接案,很有可能會因小失大的。

來源:dcplus數位行銷實戰家
網址:www.dcplus.com.tw

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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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