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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AI 成為企業新基礎設施,勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合
AI 成為企業新基礎設施,勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合

因應生成式 AI、代理式 AI 與實體 AI 的崛起,模型成為企業資訊基礎設施的一環,企業不僅需要算力、還必須具備同時管理多個 AI 模型、優化營運成本,以及確保 AI 基礎設施的安全與穩定;有鑑於此,服務超過 2,000 家企業客戶上雲的勤英科技(ELITE CLOUD)將業務範疇從雲端代理延伸到 AI 基礎設施整合商,協助企業整合多元模型資源、因應不同應用場景彈性調度算力資源,在 AI 新世代建立可規模化的 AI Infra 能力。

「隨著 AI 從單一聊天機器人進化到多模型、多代理協作,企業的核心競爭力不再僅是擁有 AI,而是建立一套可管理、多模型共存、穩定、安全且可持續擴充的 AI Infra 環境。」勤英科技區域總經理黃士培表示,為協助更多企業推進 AI 創新實務,勤英科技從原本的 AWS、Google Cloud、Azure 雲端代理角色,進一步轉型為 AI 基礎設施整合服務商,透過多語言模型平台 MixRoute、代理式 AI 導入與企業資料治理服務,協助企業建立真正可落地、可管理、可擴展的 AI 應用架構。

從 IT Infra 到 AI Infra,企業最大挑戰不是模型、算力而是管理

過去幾年,許多企業透過生成式 AI 實現「問問題」、「摘要文件」、「生成簡報」,提升員工工作績效,而代理式 AI 的崛起與普及,則讓「內嵌 AI 的企業應用」快速成為新常態,從企業資源規劃(ERP)、顧客關係管理(CRM)、人力資源(HR),到客服、研發甚至製造系統,AI 開始深度嵌入各類企業應用,AI 扮演的角色也從單純的輔助工具,逐漸進化為企業營運與決策流程的重要核心。

也因此,企業保持未來競爭力的關鍵,不再是「有沒有導入 AI」,而是「是否具備管理 AI 的能力」,包括如何讓多模型共存、如何控管 Token 成本、如何確保資料品質與一致性、如何依不同部門需求配置 Agent,以及如何避免 AI 成為新的資訊孤島,都是企業導入 AI 後的新挑戰。

「Gemini、Claude、OpenAI、Mistral 等模型快速迭代,意味著企業若只押注單一模型,未來很可能在成本、效能與彈性上失去優勢。」勤英科技區域總經理黃士培表示,企業接下來更需要以「Models as Infrastructure(模型即基礎建設)」的思維,將大型語言模型視為與運算、儲存、網路同等重要的基礎資源來規劃、治理以及進行成本管理,將資訊系統架構重塑為 AI 基礎建設。

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圖/ 數位時代

勤英科技服務的客戶數超過 2,000 家,不少客戶已導入 AI 應用服務,正積極建置 AI Infra 與管理環境,因此,勤英科技自 2025 年積極轉型,將 AI Infra 視為企業長期競爭力的基礎建設來經營,業務範疇從傳統雲端代理擴展至 AI Infra 整合服務商,例如與多模型平台 MixRoute 合作,並開發可支援單一登入(SSO)、彈性調度不同大型語言模型 Token 的管理平台,協助企業簡化模型管理與成本控管,將更多資源與心力聚焦於核心業務與創新應用。

從雲端代理走向 AI Infra 整合,勤英科技從三面向協助企業發揮 AI 綜效

有鑑於 AI 應用與雲端環境息息相關,勤英科技除因應企業客戶的多雲策略協助管理多雲環境、優化成本,以及落實資安治理,更因應不同使用情境推出三種 AI 方案助力企業:

第一:提供開箱即用的 AI 服務。

黃士培以 Google Cloud 的產品為例解釋,透過整合 Gemini 的 Google Workspace,企業可直接在 Gmail、Meet、Docs、Sheets、Slides 中使用 AI 功能,包括會議摘要、文件生成、簡報整理等,快速提升員工生產力,同時,增強企業對 AI 應用的信心,為之後的應用深化做準備。

第二:協助企業規劃、打造與導入代理式 AI 應用服務。

「對於擁有豐沛結構化數據資料、知識庫的企業來說,除以生成式 AI 打造企業大腦,還會透過代理式 AI 提升自動化執行能力,重塑工作效率。」黃士培表示,勤英科技可以基於 Google Gemini Enterprise,提供含括底層雲端架構、AI 模型調度、資料治理與 AI Agent 串接等服務,讓企業員工可以自然語言安全調用企業資料,讓 Agent 進一步執行任務與推動流程。

舉例來說,勤英科技協助在台灣成立超過 50 年的製造業品牌商將 Gemini Enterprise 介接 SAP 與 Salesforce 訓練模型、建立可供 AI 調用的企業知識中樞;另在影音內容生成領域,勤英科技亦協助客戶導入 AI 自動化技術,將內容產製成本縮減達 90%。

第三:提供多模型聚合管理平台,滿足企業以 API 串連各種模型的需求。

勤英科技與新加坡 MixRoute 合作,提供企業客戶多模型管理平台,讓企業可以視需求彈性敏捷的調度 Gemini、Claude、OpenAI 等不同模型,並透過單一帳號、單一帳單與 Budget Alert 機制,管理 token 使用量與 AI 成本。

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圖/ 數位時代

「透過我們提供的多模型管理平台,企業客戶不會被單一模型綁定,可以在模型快速疊代的環境下,更靈活地管理成本與算力資源。」黃士培如是說道。

總的來說,隨著 AI 應用從單點工具走向大規模企業部署,下一波競爭核心將從模型能力延伸至 AI 基礎設施管理能力,而這也是勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合服務商背後的核心原因:當 AI 開始成為企業營運的一部分,企業需要的,已不只是模型供應商,而是能協助串接雲端、資料、Agent 與應用場景的長期技術夥伴。

有關更多勤英科技相關資訊,請查詢網站:https://www.elite.cloud/zh/

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