你的社群策略為何失效?
你的社群策略為何失效?

當Altimeter Group的創辦人Charlene Li跟客戶聊到他們的社群商業策略(social business strategy)是甚麼時,通常得到的回覆是:“噢,我們有用Facebook!”。然後對話迅速地發展如下:

Twitter賬戶?有。
YouTube頻道?有。
我們的人都瞭解在這些社群管道上做甚麼嗎?大概吧。
測量的量度是甚麼?有多少個“讚”啊。

但是,Li 指出,那並不是策略,那充其量只是一系列的手段而已。擁有一個Facebook專頁就像擁有一個電話,那是一個需要“目的”的工具。你**在Facebook上做的任何滿足客戶預期和達成商業目標的事情,才是社群商業策略的核心。

**Li和其夥伴Brian Solis在研究“構成有效的社群商業策略”的過程中發現,在企業的社群戰略的演化過程中,他們所付出的努力,往往與其商業目標是沒有聯繫的。因此,當一些公司在社群媒體上投放的資源增加時,他們的目標和策略重點卻被放在一邊。

Li 指出,社群策略的關鍵是“一致性”;即企業的商業目標、主管支援、社群商業能力、以及由內部和外部社群戰略產生的價值,全部一起和諧地運作。

那麼,如何製定一個“一致”的社群商業策略呢?Li提供了以下的案例:

社群商業策略案例
某公司的主要社群經營資源都放在Facebook上。這家公司很少回答PO在專頁上的問題,也很少與粉絲互動。表面上看來,你可能會認為這家公司“不懂”社群媒體,因為他們沒有積極地參予雙向的對話。

但是,Li 認為,這家公司的做法,在很多方面遠比那些一味地為了參予而參予的公司更一致。因為他們非常清楚他們在Facebook上的目的為何-展現其公司的個性。在享有數以百萬計的粉絲的同時,他們追蹤的主要量度(metric)是“聲譽”;這也是他們在所有商業面上都在測量的量度。每一天,他們會問Facebook和在其它社群管道上的粉絲:“我們在產品的表現上表現如何?”;“我們的做法是否符合環境維護的原則?”。然後他們就可以比對出哪一些是驅策他們改善“聲譽”的有效管道。

小結:**要知道社群策略是否有效,企業必須審視其社群策略的各個元素,確認它們是否互有聯繫,而支援明確的商業目標;其戰略是否與目標一致;有沒有從組織管理的層面上考量,把不同部門的社群戰略統一到共有的企業目標中。

**參考文章:[Why Most Social Strategies Fail

](http://www.charleneli.com/2012/11/why-most-social-strategies-fail/)Photo credit: [adrants

](http://www.flickr.com/photos/adrants/8090510109/)來源:dcplus數位行銷實戰家
網址:www.dcplus.com.tw

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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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