O2O時，你應該注意到的事情|數位時代 BusinessNext

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

若將生成式人工智慧（GenAI）技術視為改變人與資訊互動的重要分水嶺，Physical AI（實體AI）則讓 AI 真正理解並介入真實世界：從機器人、自駕車到智慧製造，AI 正從「理解內容」走向「理解物理世界」，其中，自駕車被公認是 Physical AI 最具代表性的落地場域，也是目前最能驗證 AI 感知、推理與決策能力的應用，因為，不僅要控制車輛，還必須即時與人流、車流、道路設施及各類載具互動，需要極高的 AI 感知、推理與執行能力。

對深耕智慧移動多年的勤崴國際而言，Physical AI不只是 AI 技術演進，而是自駕車產業邁向下一個世代的重要轉折：從依賴規則控制（Rule-based）的自駕系統，逐步升級為具備感知、推理、學習與持續優化能力的智慧移動平台，讓全球自駕車產業競爭從單一技術比拚，走向資料、場域、生態系與 AI 能力的全面競賽。

Physical AI讓自駕車從「照規則開車」走向「理解世界」

過去，自駕車依靠高精地圖、光達（LiDAR）、攝影機等感測器，以及大量預先設定好的規則進行判斷，這種作法能處理相對固定的情境，但一旦遇到複雜且快速變化的交通環境，例如大量機車穿梭、行人突然穿越、不同國家的交通規則，系統很容易受到限制。

勤崴國際認為，Physical AI 的出現正改寫自駕車的發展模式：透過更強大的 GPU 算力，結合世界模型（World Model）、數位孿生（Digital Twin）與模擬器（Simulator），AI 能先在虛擬世界完成大量交通情境模擬，再將學習成果快速部署到真實道路，不僅大幅縮短訓練與驗證時間，也讓自駕系統持續學習與進化。

「在 Physical AI 賦能下，自駕車將從依照規則開車轉變成能理解環境、預測意圖，再做出最佳決策。」勤崴國際副總經理林映帆表示，例如當系統看到路邊有人揮手，不只是辨識動作，而是能推論對方有搭車需求；當機車快速切入車道，也能提前預測可能路徑，而非等事件發生後才反應。

這也意味著，自駕車的競爭已從「規則設計」走向「AI學習能力」的競爭：自駕車不僅是智慧移動的新載具，更是觀察 Physical AI 是否真正成熟的重要指標；換言之，Physical AI比拚的不是演算法，而是誰能持續累積真實場域、建立與完善資料庫，讓 AI 在每一次行駛中不斷學習、持續進化，形成下一波智慧移動競爭的關鍵。

七年累積三十個場域，勤崴國際打造台灣智慧移動新能量

相較於 Waymo、Tesla 的優勢來自數百萬輛車持續累積道路資料，勤崴國際的策略是透過不同場域的長期營運，建立屬於台灣的智慧移動資料庫。

自2019年投入自駕車商業化應用以來，勤崴國際不僅持續深耕高精地圖、自駕系統、車聯網及自駕運輸技術、於全台完成超過30個自駕場域部署，累積自駕行駛里程突破38萬公里、服務超過80萬人次，更逐步建立台灣少數具規模的智慧移動資料庫；為進一步加速自駕車產業價值鏈發展，勤崴國際也攜手車廠、路側設備，感測器、AI 平台、車聯網、客運與場域業者打造完整的自動駕駛生態系。

以台積電南科園區的自駕巴士服務為例，由於路線涵蓋園區內外道路，自駕車不僅要與物流車、叉車及一般車流共存，離開園區後更須面對台灣特有的高密度機車交通環境，對 AI 的感知與決策能力形成高度挑戰；截至今日，該服務已累積超過92,435人次搭乘、自駕行駛里程超過83,542公里，接駁率高達96.7%；此外，勤崴國際也於廠區內導入自駕接駁車與自駕載貨車，累積服務超過216,794人次，驗證自駕技術在智慧工廠場域的落地能力。

除了工業場域，勤崴也將自駕技術延伸至觀光應用，例如今（2026）年6月在南投埔里福興溫泉區推出「啡嚐咖心」觀光自駕車服務；林映帆指出，相較於工業場域重視效率，觀光應用更重視人車互動與乘車體驗，遊客只需一鍵即可啟動自駕接駁，系統除了安全辨識行人與周遭環境，也能透過語音互動提升搭乘安心感，證明自駕車不僅適用於產業應用，更可成為偏鄉觀光與高齡化社會的新一代公共運輸解決方案。

接下來，勤崴國際將憑藉著在南部科學園區、南投與新北市的落地運行經驗，攜手產業夥伴、針對未來對自駕公車有需求的城市，協助客運業者解決公車缺工等議題。

林映帆說：「我們的目標是提供自駕全方位解決方案。」在累積物流、廠區接駁、觀光、無塵室搬運等多元場域經驗後，勤崴逐步發展出「一個平台、多種載具、多種場域」策略：將共通技術平台模組化，再依不同客戶需求進行客製化調整，讓每新增一個場域，都成為下一個場域快速且安全部署的重要養分。

勤崴國際副總經理林映帆表示，將以「一個平台、多種載具、多種場域」策略，攜手自駕車產業鏈夥伴，協助AI自駕車等智慧移動落地應用，以及打造「國家隊」前進海外市場。

圖／數位時代

隨著Physical AI的成熟與落地，未來智慧移動的競爭，不再只是比誰擁有更大的模型，而是比誰能持續累積場域、建立完整資料庫，以及串聯完整生態系；在這個關鍵時刻，勤崴國際除因應不同場域客戶需求提供自駕車解方，也希望攜手更多產業夥伴，共同打造具有國際競爭力的智慧移動國家隊，讓台灣在全球自駕與 Physical AI 的新賽局中，占有一席關鍵位置。