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

過去兩年，人工智慧技術以史無前例的速度翻轉企業營運與競爭態勢，從客服、知識管理到軟體開發，越來越多企業將大型語言模型（LLM）導入企業營運流程，隨著應用程度的深化與廣化，越來越多發現，真正的挑戰早已不只是「選擇哪個模型」，而是如何管理算力、控制成本、確保資料安全，以及讓不同世代GPU、模型與AI應用可以持續共存與調度。

代理式AI崛起後，AI應用從回答問題進展為執行任務、操作系統以及串接流程，連帶拉升對AI基礎設施的需求與架構複雜度，而這意味著，想要發揮AI綜效，光只有模型與技術尚不夠，必須將整體IT環境逐步升級為AI基礎建設（AI Infra）。

深耕AI管理領域多年的數位無限（INFINITIX），近年積極布局軟體定應AI基礎建設（Software Defined AI Infrastructure）市場，除持續深化與GPU、伺服器與AI硬體生態系的合作關係，如於2021年取得NVIDIA Solution Advisor全球夥伴資格，2025年亦獲AMD GPU生態建設夥伴獎，也因應市場需求推出AI-Stack與ixCSP兩大產品線，協助企業、雲端服務供應商（CSP）與新世代AI雲端業者，更有效率地管理跨世代AI算力資源。

數位無限執行長陳文裕表示：「我們的目標是協助客戶打造軟體定義AI基礎架構，讓其可以視需求向下整合不同世代GPU、儲存與網路設備，同時，向上鏈結模型、Token跟AI應用，加速企業的AI創新轉型腳步。」

從AI模型到AI經濟，企業競爭焦點轉向算力與Token調度能力

過去市場談AI，焦點多半放在模型參數、推論效能與模型能力，但在大型語言模型推論需求暴增的現下，AI Infra早已從單純GPU採購演變成涵蓋機櫃、網路、儲存、散熱與電力的整體工程；企業真正需要的，不是更多GPU、而是如何更有效率地調度與利用算力。

尤其在NVIDIA提出Token Factory概念後，全球AI產業正逐步從模型競賽轉向「AI經濟」，亦即，影響企業AI決策的再也不是使用哪個模型、部署多少GPU，而是消耗多少Token、產生多少AI服務，以及算力是否能被有效共享與調度。

換言之，在AI新世界，算力調度能力的重要水漲船高。對此，陳文裕十分認同的說：「企業想要提升AI競爭力，不僅要掌握模型與應用，還必須進一步思考如何有效切割GPU資源、讓不同部門甚至集團子公司共享算力、延長舊世代GPU的使用壽命，甚至是如何將閒置算力轉變成可交易的資源等。」

事實上，這也是大量AI資料中心（AIDC）跟新世代AI雲端服務（Neo Cloud）業者出現的原因，包括CoreWeave、Nebius、Lambda Labs、GMI Cloud等業者皆試圖以更具彈性的方式，提供企業所需的GPU服務與AI算力平台。

看準這波趨勢，數位無限除透過AI-Stack提供GPU切片、模型部署、模型管理與MLOps等服務，協助客戶提升GPU使用率，更進一步推出ixCSP平台，讓雲端服務供應商與新世代AI雲端業者，能從過去單純販售GPU資源轉型為提供GPU as a Service、Token as a Service與Model as a Service等創新AI服務。

以Software Defined AI Infrastructure助企業以「通用化、鬆耦合」迎戰瞬變AI世代

因應AI新世代帶來的挑戰：模型快速升級、算力需求攀升、GPU世代交替迅速，企業在追逐AI落地的同時，勢必得面臨基礎建設更新速度過快、硬體投資壓力升高，以及資源利用效率難以最佳化等挑戰。

為協助企業在AI快速演進與基礎建設投資之間取得平衡，數位無限的作法是，透過AI-Stack將底層硬體抽象化，以Token或模型服務形式提供，讓企業客戶、AIDC與Neo Cloud業者可以延長不同世代與不同品牌的AI硬體設備的生命週期、創造更高的使用價值、甚至是展開更多元的營收模式。

例如，高雄醫學大學附設中和紀念醫院便透過數位無限的AI-Stack解決GPU資源調度效率不彰問題，加速39項AI模型進入臨床應用階段，成功建立起「從模型開發到臨床落地」的完整生態系統。而日本精密製造大廠–Union Tool Co.–則是透過AI-Stack簡化GPU資源共享、加速AI模型的開發與測試腳步，為提升生產效率做最佳準備。

「如果大型企業或AIDC業者擁有閒置資源，也可以透過ixCSP平台，把算力共享或調度給集團內部團隊、子公司，甚至上下游合作夥伴使用，進一步提升整體資源利用率。」數位無限執行長陳文裕如是說道。

隨著AI從工具演變成企業核心基礎建設，企業真正需要的，也不再只是單一模型，而是一套能持續適應AI快速演進的AI Infra，而這與數位無限近年來的重要轉型方向一致：從AI管理軟體提供者轉型為軟體定義AI基礎建設供應商，更好協助客戶打造具備「通用化」與「鬆耦合」特性的AI基礎建設。

除以AI-Stack與ixCSP協助客戶提升算力使用效率與價值，數位無限亦計畫與硬體合作夥伴推出Agentic AI一體機方案，協助企業快速建立可驗證、可部署、可切割、可共享的AI運算環境，降低企業從PoC走向實際導入的門檻，加速AI落地。

總的來說，隨著AI競爭從模型能力延伸到算力治理，企業比拚的不僅是導入速度，而是能否建立一套足夠彈性、可持續演進的AI Infra，而這與數位無限的發展目標一致，將持續不斷優化產品服務，化身企業搶進AI新世代的關鍵合作夥伴。