看業務與行銷的合作(二)
看業務與行銷的合作(二)
2012.12.19 | 行銷

笨蛋!問題在擴散,不在顧客是否真的配合演出!
我必須說『業務與行銷、營運(客戶)與創意(代理商)是兩個不同的人種』。業務(營運)很務實,看的是短期的目標,所有作為都要立竿見影,沒有時間等待;行銷(創意)很理想,總是美化現實,期待長期的潛移默化。在工作生涯裡這兩類職務、四種角色我都待過,我沒有要選邊站,證明誰對誰錯、誰有遠見誰是近視,重點是『彼此認同這個方案,然後同心協力執行』。

業務,是一個很怕麻煩的人種,特別是當這些麻煩來自執行行銷活動的時候,再加上在活動的設計中,有一些跟錢有關的稽核時,如果沒有在事前取得共識,就會落得『不是消極抵抗推說執行不易,要不就是大開方便門搞出一堆爛帳』的下場。而行銷,又是群容易忽視阻礙,情緒敏感很容易被撥弄的人種,說好聽叫『很有想像力』,難聽就叫『自我感覺良好』。行銷人有義務要讓執行的人徹底理解,而且打心底認同,所以才會有『辦好活動要掌握KISS原則』這樣的至理名言出現(Keep It Simple and Stupid簡單到連笨蛋都能執行)。

**我相信達美樂沒有要落實稽核這件事,目的只是為了創造一個讓顧客自己玩得很開心的遊戲,因為一旦認真,你就輸了!

** Pizza應該是個一年到頭都在辦促銷的行業,對消費者來說,打折!是一定要的啊,沒打折?反而才是怪事,不是嗎。所以,這個活動明擺著就是要送給消費者的,稽核!那就太煞風景了。對顧客來說,這次的促銷不一樣,是我要來的、選擇的、參與的結果,不是人人都有獎的大放送。再加上臉書及推特分享的必要條件,仿佛創造了一個機會,讓我向朋友間宣告『你看,在生活上我是多麼有趣的人,我打算穿著一件怪T,換來Pizza的優惠』, 如果只是一個平凡到讓人打哈欠的促銷,你會有那麼大的興趣分享嗎?這就是這兩者做法的差別了。如果顧客願意認真的執行,很好,Domino's為顧客的生活創造了一個值得一書的記憶點,也算公德一件,就算消費者不當一回事,沒有盛裝迎接外送員,那又怎麼,達美樂不是也用75折跟顧客交換了他為品牌背書的社交廣告嗎。

促銷,也可以很有意義
是的,好的促銷,是消費者主動的選擇,而不是你塞到他信箱裡無謂的干擾,而且還能夠激發他的想像,讓他的生活更有趣
。

我前面那些吐嘲行銷的話,不是真的對這個活動有意見,而是在模擬兩個不同立場的角色。這種狀況套在客戶與代理商端也適用。代理商提案最怕客戶沒反應,這時候有可能不是客戶沒聽懂,而是你可能真的不在點上,沒有解決客戶的問題;亦或是他真的沒聽懂,那只好想辦法,用客戶的立場跟語言,讓他懂!

最後,套句我前老闆解釋業務與行銷差別『業務,就是把東西賣好;行銷,就是讓東西好賣』,沒什麼學問但很貼切的一句話,大家琢磨琢磨!

資料來源:米卡的行銷放肆
文章出處:http://www.jabamay.com/2012/11/amazing-coupon-festival.html

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OpenAI 重磅講者親臨高雄|掌握前瞻 AI 與產業轉型關鍵趨勢
OpenAI 重磅講者親臨高雄|掌握前瞻 AI 與產業轉型關鍵趨勢

隨著 AI 工具逐漸普及,真正拉開差距的,已不只是技術或算力的強弱,是企業能否整理資料、重新設計流程,並把 AI 融合既有工作方式,持續轉化為營運價值。

Amazon Web Services(AWS)將於10月23日於高雄舉辦「2026 亞馬遜港都 AI 創新日」邀請 OpenAI 與製造、金融、交通、零售及運動育樂等領域的實務代表,從技術趨勢、資料治理、流程設計與組織轉型等面向,拆解 AI 落地前必須處理的現實問題,協助企業重新檢視自身的導入條件與下一步布局。

企業下一步,不只是再導入一套 AI 工具,而是讓 AI 進入日常營運

模型可以採購,系統可以建置,但資料是否整理到位、流程能否重新設計、組織是否清楚由誰負責,才是決定技術能否持續發揮價值的關鍵。

高雄近年推動數位轉型,同樣面對這項核心課題。亞灣周邊聚集扣件、石化、鋼鐵等傳統產業,場域複雜、既有系統眾多,正因如此,更能檢驗一套 AI 導入方法是否具備複製與擴大的條件。城市發展也從建置算力基礎,進一步走向讓技術真正進入產業與治理現場。

AWS 連續六年深耕高雄,今年以「雲騰智慧大南方 齊創 AI 好未來」為主軸,將討論重心從雲端與算力基礎,推進到應用全面升級,協助城市從「有 AI」走向「AI 有感」。

政府治理是否更即時、產業流程是否真正改變、市民與使用者能否感受到服務提升,才是「AI 有感」的具體檢驗。延續「高雄試點、全臺普及、雲端出海國際」的發展路徑,10月 23 日登場的亞馬遜港都 AI 創新日要談的不只是企業「有沒有 AI」,而是導入之後企業的真實改變。

2025 亞馬遜港都 AI 創新日現場,資料照
圖/ AWS

OpenAI 重磅講者親臨高雄,從技術前沿看見企業的關鍵課題

今年活動特別邀請 OpenAI 東南亞暨台灣合作夥伴總監 Mark Jeffrey,以「前瞻 AI 如何助力產業領袖開創新局」為題,分享在 AI 技術快速演進之下,企業應如何重新思考未來布局。

面對 AI 能力邊界持續擴張,哪些應用已具備規模化條件?哪些仍需要更完整的資料、治理與組織準備?這是正在規畫下一階段 AI 投資的企業必須先回答的關鍵課題。

上午議程將從資料、組織與金融三個面向,拆解 AI 落地前必須處理的現實問題。「數據為本,AI 啟航」先回到資料基礎:外部模型跑得再快,若企業自身的欄位定義、存取權限與資料品質尚未整理到位,技術仍難以轉化為可靠判斷。

「打造 AI-Ready 組織的關鍵布局」論壇則聚焦組織當責。AI 專案通常橫跨資訊、營運與管理部門,真正困難的不只是把系統建起來,而是由誰推動流程改造、由誰認列成果,以及當 AI 產出的判斷出現問題時,責任最後應由誰承擔。公部門、製造業與雲端服務業者如何從不同角色處理這些問題,對其他組織同樣具有參考價值。

金融創新論壇將討論 AI、虛擬資產與企業轉型。金融場域對資料安全、合規、風控與可追溯性的高度要求,也提醒企業:效率不能取代治理,AI 更不能成為責任模糊的理由。能否在高監管、高風險環境中建立清楚邊界,將直接影響 AI 應用能不能被長期採用。

2025 年活動論壇現場,資料照
圖/ AWS

從六種產業場景,看 AI 如何走進真實流程

真正具備參考價值的 AI 案例,不只要說明「做了什麼」,還要回答幾個更實際的問題:解決哪一段流程、使用哪些資料、在哪個節點交給 AI、誰負責最後判斷,又如何確認投入確實產生價值。

下午議程規劃橫跨智慧支付、製造、媒體科技、智慧交通、零售製造與運動育樂六種產業場景。每個場景面對的資料條件、即時要求與風險門檻都不相同。

產業場景 議程規劃與關鍵課題
智慧支付 藍新金流運用 AWS AI 自建智能 KYC 與交易監控;處理身份辨識、交易監控與風險判斷
製造 以語意層串接資料孤島,讓 AI Agent 正確理解分散在不同系統的資料
媒體科技 會說台語的 AI Agent:從醫院櫃台到第一線的落地實戰
零售製造 零售製造轉型;把技術接進實際營運與使用者體驗

這些差異進一步說明,AI 沒有一套可以直接複製到所有產業的標準答案。企業真正需要的,不只是更多案例,而是看見不同產業如何依資料條件、即時要求與風險門檻,把 AI 融入實際營運與使用者體驗。

現場同步打造「產業賦能走廊」,邀集超過 15 組雲端生態系夥伴設置展示攤位,聚焦智慧製造、金融科技與城市治理的真實痛點與解法。無論企業目前卡在技術、資料、治理,還是組織協作,不同問題點,都能找到對應的解方。

10 月 23 日,從智慧製造的產線優化、金融科技的風控升級,到運動產業的會員體驗創新,看 AI 如何從概念走進產業現場,成為百工百業轉型升級的實際動能。

10/23高雄展覽館盛大舉行
圖/ AWS

「2026 亞馬遜港都 AI 創新日」,掌握 AI 賦能百工百業、領航產業升級的實務趨勢
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