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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懂保險的 AI 才有用!國泰人壽數據暨人工智慧發展部如何解開壽險業的 AI 實戰難題
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金管會調查顯示,國內金融機構與周邊單位已有 33% 導入 AI,其中壽險業導入比例達 67%,僅次於銀行業的 87%。事實上,保險業應用 AI 的難題不在技術,真正的挑戰是要在高度監理、複雜流程與專業領域中,找到可落地的應用場景。國泰人壽數據暨人工智慧發展部走過八年、歷經三次組織定位演進,如何摸索出自己一套的 AI 轉型路徑?

國泰人壽養兵練 AI

國泰人壽數據團隊的起點,可以追溯到 2016 年成立的「客群經營部」。2018 年,隨著公司希望讓 AI 發展更具基礎架構、更具規模地展開,團隊轉型為「數據經營部」;到了 2024 年,正式成立「數據暨人工智慧發展部」,角色也從推廣,轉向更專注的技術發展。

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部目前為一約 65 人的團隊,平均年齡 33 歲。
圖/ 數位時代

八年間,團隊的任務始終圍繞同一件事:深入業務現場,釐清痛點,再與 IT、業務、客服等單位協作,推動 AI 從研究走向實踐。國泰人壽數據暨人工智慧發展部協理莊淑儀形容,這個過程更像是傳教士的工作:「很多數據產品是由我們發想,從核保到理賠,有哪些導入機會?我們要去和各部門溝通,AI 可以協助什麼。」

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部協理莊淑儀。
圖/ 數位時代

這樣的溝通並不容易,因為壽險業的專業門檻極高。國泰人壽數據暨人工智慧發展部首席數據分析師黃喬敬博士指出,一張保單牽涉的關係人本來就複雜:「在保險業,一張保單的銷售,涉及要保人、被保人、受益人,是多方關係,尤其在金管會的要求下,還必須兼顧模型的公平性與可解釋性。」核保邏輯、理賠判斷、業務員培訓,每個環節都有各自的專業門檻與監理要求,通用技術難以直接套用。這也是國泰人壽選擇自己養兵練 AI 的原因,唯有深度理解壽險場景,AI 才有落地的條件。

從真實需求長出來的 AI 實戰力

要讓技術模型真正為前線人員所用,數據暨人工智慧發展部團隊長期觀察業務現場,確保 AI 產出都能有效銜接既有作業流程。去年,團隊面對的挑戰,是在十三個部門提案中,篩選出值得投入的場景。莊淑儀說明,評估標準有三項:「是否能複製到多元場景?對公司有什麼效益?技術可行性?」最終六個案子出線,其中包括「AI Coach」。

AI Coach 以 AI 陪練業務員磨練銷售技巧,同步縮短培訓週期,讓業務員能更快提供專業、貼近保戶需求的服務。看見 AI Coach 的成效後,國泰人壽也將同一套模式延伸至客服中心及直效團隊,評估面向包括禮貌、問題回應、服務要點...等面向,給於評分及建議。黃喬敬博士解釋背後的難度:「以往這些評估指標是由人來判斷,現在則是要做到標準化,讓 AI 系統可以自己判斷。」今年一月上線後,客服新人有超過九成以此作為教育訓練工具,業務端使用率也過半,不僅省下資深人員帶新人的時間,也讓保戶獲得更一致、更高品質的服務體驗。

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部協理莊淑儀(左)與首席數據分析師黃喬敬博士(右)帶領團隊在國泰人壽保險領域驗證 AI 應用。
圖/ 數位時代

另一項落地應用則是「Cathay Eye」,是國泰人壽自行開發的智能風險控管模型。莊淑儀說明:「這最主要是幫案件的複雜度做分級,讓新進同仁處理複雜度低、資深同仁處理複雜度高的案件,一來反映人力價值,二來加速案件處理流程,讓客戶更快獲得所需服務。」

黃喬敬博士也補充背後的機制:「Cathay Eye 是把公司過去數千萬筆資料整合起來,藉此建立一個平均的判斷基準,用來做複雜度分級與派工。」目前,Cathay Eye 的識別能力相較原流程提升一倍精準度,也讓流程的判斷效率明顯加快。

壽險業 AI 應用的新標竿

對國泰人壽而言,讓 AI 發揮作用的關鍵,在於將產業領域知識與技術能力結合,而這仰賴的是兩條並行的人才路徑。對內,是強化已熟悉保險核心業務人才的 AI 素養;對外,則是網羅生成式 AI 工程與系統設計、AI 治理、雲端數據工程...等專業人才,補齊技術深度。莊淑儀強調:「在人才 AI 素養上,以往我們著重精兵制。去年開始,我們要做到全員素養提升,在人人都會用 AI 的時代,如何善用、如何合規,這都是需要教育訓練的。」

黃喬敬博士則從技術端點出下一步的方向,如 Agentic AI 是明確的發展趨勢,但在企業級的應用上,不可能讓它完全自由運作,如何兼顧安全與效益,是關鍵任務。「檢視整個 Workflow,如何建立更好的決策流程,人員的角色和流程都會慢慢轉換。」他也指出,把端到端的自動化流程建置起來,是團隊接下來的重點工程。

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部首席數據分析師黃喬敬博士。
圖/ 數位時代

導入 AI,或許已是壽險業的產業常態;但能不能真正走進核心業務的第一線,關鍵仍是有沒有先搞懂保險本身。從需求出發、從場景驗證,國泰人壽正以這套方法,定義壽險業 AI 應用的新標竿。

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