行銷是門藝術還是科學?
行銷是門藝術還是科學?
2013.03.11 | 行銷

(圖片來源:getty images

我剛開始工作時,跟別人介紹『我是做行銷的』,話,雖說的很大聲,但其實我心裡並不那麼確定,我真的會行銷!

因為她不像英文也不是程式,會就是會,不會就是不會,還有檢定可以測量你的程度。如果真要比喻,行銷,會是種屬於『贏家說了算』的領域,你要怎麼解釋,都行!有時候一個破爛玩意兒,隨隨便便做,它卻大賣,但有時候明明很看好的產品,用盡全力、使上所有自己會的招數,卻慘遭滑鐵盧,連我自己都搞不清楚為什麼?!所以,私底下常跟朋友說這是個『打嘴泡的行業』。那時候,我覺得行銷是門藝術,需要創意的天份。

工作了幾年後,終於有一種讓人比較踏實、比較科學的方法出現,她叫CRM(顧客關係管理),她畫出了一片美景,她說『她可以了解一個顧客終身價值,根據過去的消費紀錄與往來互動的結果,掌握在最適當的時候,主動提出他最需要的產品,甚至客製化的服務』,而且有一套嚴謹的做法與步驟。

例如:RFM模型,可以將顧客分級,然後區分誰最忠誠、誰是奧客、誰最有潛力、誰可以置之不理,再針對不同的顧客群採取不同的行銷策略,減少行銷預算不必要的浪費。這一切可不是打嘴泡,而是有一堆數據,統計分析的結果。那時候,我覺得行銷也可以是門科學,需要清楚的邏輯思考。

**我以為CRM****上身,從此就天下太平,可以躺著作行銷,原來是我太傻,太天真!

經過這些年網路與科技的演進,光是掌握了顧客的消費記錄與動態還不夠**,他們還會上網,一天到晚掛在社群媒體上對品牌說三道四,偶爾用手機Check in到你店裡一遊,或是拍部影片,在YouTube上Kuso你的品牌…。這些不全然是壞事,如果你有本事,是可以從這些訊息挖掘出下一波趨勢的。只是,面對這些來自四面八方,又快、又多、又雜的資料,誰有那個腦袋可以處理啊!?

**謎之音:Big Data****海量資料,要來解救眾生!

**什麼?!我連CRM這頭怪獸的毛都還沒理順,現在又跑出了一個新物種,而且還自稱自己“很大”!(我們只好拿出『你很大,我不怕』來面對)

Big Data 海量資料是什麼?在維基百科上,她是這樣解釋的:
巨量資料(big data),或稱大數據、海量資料,指的是所涉及的資料量規模巨大到無法透過目前主流軟體工具,在合理時間內達到擷取、管理、處理、並整理成為幫助企業經營決策更積極目的的資訊。 大數據的4V特點:Volume、Velocity、Variety、Veracity。

以上全文照抄,一字不改,連標點符號都沒動。如果你跟我一樣,每個字都認識,但還是看的一頭霧水的話,別擔心,雲端時代的殺手級應用,Big Data海量資料分析這本書,花了很多力氣告訴你,**Big Data****到底能幹嘛。她用大、快、雜、疑來解釋上面的四個V****,還滿好懂的,還有許多案例跟行業可能的應用。

**我不確定Big Data會不會是未來所有行銷的答案,還是只是來亂的,就像小時候看『回到未來』這部電影所描述的美好世界,讓我天真的以為到了21世紀的今天,車子都用飛的,油是不用加的,槍是不裝子彈的。但,現實是…,你知道的。

這些多年的行銷工作,再加上科技、網路、資料分析的加入後,我比較肯定的是,**行銷越來越是門藝術的科學,因為,光有數據是給不了你做法,你還必須有對的策略跟好的創意;而沒有數據支持的創意,就只剩下氣壯,但理不直了。

**資料來源:米卡的行銷放肆
文章出處:http://www.jabamay.com/2013/03/blog-post.html

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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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