8月份人氣粉絲團觀測~抓住新聞熱|數位時代 BusinessNext

隨著行動與社群的發展，除了連上新聞網站外，相信很多讀者都有加入新聞媒體的粉絲團；如此便能夠隨時透過塗鴉牆來掌握最新的新聞時事。近期最沸沸揚揚的新聞事件，莫過於因陸軍下士洪仲丘受虐致死事件，也引發社會大眾對於軍中人權的關注與省思。最令人印象深刻的，則是「公民1985行動聯盟」，僅是透過網路進行呼籲與串連，就能短短兩個星期內，兩度成功號召民眾走上街頭來表達訴求。

另一方面，許多粉絲團也紛紛透過發文，對此事件進行悼念或協助活動資訊的宣傳。當然可想而知的，相關偵辦進度的發展與民眾自發性的參與，便成為新聞媒體所持續報導的重要主題；新聞媒體開設粉絲團，由於傳播力大，在每月的排行中，一直也不錯的成績。『Yahoo!奇摩新聞』及『蘋果日報』在本月份依然仍蟬聯粉絲團綜合表現的前二名。也正是因為社會大眾的高度關注，另兩個新聞媒體粉絲團，『ETtoday新聞雲』及『NOWnews.com 今日新聞網』，本月份在三個指標的表現都有進步；特別是『NOWnews.com 今日新聞網』在「參與度」上升21名，綜合分數也進步12名。

不過，除了『Yahoo!奇摩新聞』外，其餘新聞媒體粉絲團單一發文獲得回應最高的新聞，是國內毒物權威林杰樑醫師不幸辭世的消息。林醫師長期捍衛國人的食品衛生安全，特別是近年來如三聚氰氨、塑化劑，乃至於毒澱粉等層出不窮的食品安全風暴中，諄諄向民眾提醒應該注意的事項，同時更不斷地直言提出呼籲政府重視。也因此，林醫師的辭世讓網民表達不捨感念之意，成為新聞媒體粉絲頁中，另一個高度回應的事件。

回動粉絲頁的經營，一般品牌粉絲經營與新聞媒體不太相同，媒體本質是能夠反映社會中形形色色事件，但一般品牌不是，抓住新聞事件，相當是個容易操作的手法，然而，一個粉絲願意跟品牌互動，關鍵不在於這個品牌如何會掌握外界變動，而是這個品牌真的能帶給粉絲的價值感受是什麼，一味地跟著新聞走，反而會失去品牌的特色。相較於上個月排名，本期前十名排名都沒有變動，也透露出粉絲經營強者恆強的趨勢。(本文作者任職於資策會FIND)

8月份人氣粉絲團Top100榜單：https://docs.google.com/spreadsheet/ccc?key=0Ai1iq9d0o3KudFRZODlXcVdUaS1kb1B5R3ZRSEhQZlE#gid=0

本月新進榜粉絲團

粉絲團名稱	本月排名
ａｍａｉ	45
植村秀	65
ButiGle搜尋引擎	70
全聯新聞中心	72
朵朵小語	76
遠見雜誌	78
小阿姨午後咖啡昼間の咖啡粉絲俱樂部	82
T客邦的臉書基地	86
udn買東西	88
Samsung Camera Taiwan	90
樂天市場台灣 (Rakuten Ichiba Taiwan)	91
Uniqlo Taiwan	93
TOYOTA Taiwan	94
台灣啤酒	95
Nike Basketball Taiwan	97
PG美人網	99
Nike Taiwan	100

**前100****強粉絲團進步Top10**

粉絲團名稱	綜合分數排名差異
小阿姨午後咖啡昼間の咖啡粉絲俱樂部	146
朵朵小語	126
台灣啤酒	119
Samsung Camera Taiwan	82
全聯新聞中心	68
ａｍａｉ	59
ButiGle搜尋引擎	55
Nike Basketball Taiwan	55
Nike Taiwan	53
植村秀	45

**前100強粉絲團各產業類別進步No.1**

產業類別	粉絲團	本月排名	進步幅度
食品飲料	小阿姨午後咖啡昼間の咖啡粉絲俱樂部	82	146
資訊科技	Samsung Camera Taiwan	90	82
通路平台	全聯新聞中心	72	68
服飾配件	ａｍａｉ	45	59
美妝時尚	植村秀	65	45
傳播媒體	遠見雜誌	78	40
金融服務	國泰人壽	53	30
交通運輸	TOYOTA Taiwan	94	21
社群服務	shopping99.com	25	5
休閒娛樂	威秀影城粉絲團	24	2

註:部份產業類別因無粉絲團進入前100強，故無列入表格

本期統計區間: 2013/07/11~2013/08/10(一個月)

本期粉絲團數量:513個

資料提供：

資策會創新應用服務研究所

快速展店背後的挑戰　如何降低跨據點管理與維運負擔

對連鎖零售企業而言，展店代表商機與成長，但當門市數量快速增加，營運與管理的複雜度也隨之提升。尤其對便利商店（C-store）、餐飲連鎖與其他高密度展店型態的企業而言，總部需要面對的不只是據點數量增加，更包括不同門市的設備管理、系統維護、日常維運與人力配置等多方面挑戰。

過去多據點門市的設備與資訊管理，往往以單一門市為單位，各據點可能擁有不同的攝影機、錄影設備配置與管理模式。當總部需要掌握事件狀況、確認門市營運情形，或進行跨區域管理時，往往需要投入大量人力逐一確認資訊，不僅增加管理負擔，也提高維運成本。

此外，零售產業本身具有高度變動性。門市可能因應市場策略進行展店、搬遷、改裝，甚至調整營運規模。傳統一次性設備投資模式，容易讓企業在面對據點變化時缺乏彈性，也增加設備重新配置與後續維護的負擔。

因此，現代零售企業所需要的不只是單純記錄事件的設備，而是一套能隨企業成長彈性調整、協助總部有效掌握多據點安全資訊，並支援未來智慧應用發展的智慧化管理架構。

從既有設備開始升級　降低全面汰換設備的轉型負擔

面對智慧化轉型需求，許多企業最大的挑戰並非是否需要升級，而是如何在不中斷現有營運的情況下完成轉型。

對已經投入大量資源建置安全系統的零售企業而言，全面汰換既有架構不僅成本高，也可能影響門市日常運作。因此，能夠兼容既有設備並逐步升級的彈性架構，成為企業導入智慧安全管理的重要關鍵。

透過混合雲架構，企業可以從既有設備開始，逐步整合不同據點的安全資訊與管理需求，同時導入雲端管理能力。相較於一次性重新建置，新一代平台架構能協助企業延續既有投資價值，並依照實際需求逐步導入更集中化、智慧化的管理能力。

此外，訂閱式雲端服務模式和混合雲安防架構，也為零售企業帶來更靈活的資產管理方式。相較於頻繁的硬體汰換、傳統一次性採購或繁瑣的跨品牌安防系統的管理，企業更有彈性的因應門市拓展、搬遷、調整或營運規模調整，精準配置資源，降低一次性投入壓力，也減少因據點變動造成設備閒置的情況。

對快速成長的連鎖零售企業而言，安全管理不再是一套固定且難以調整的架構，而是一個能隨企業規模與需求持續演進的平台。無論是新增門市、跨區域管理，或因應營運策略調整，都能以更彈性的方式完成管理升級。

AI 不只是安防工具　更開始協助零售提升營運效率

隨著 AI 技術快速發展，安全管理的角色也正在改變。過去企業導入影像系統主要用於事件記錄、事後查看與追蹤；如今，智慧雲端安防平台則能進一步從大量影像資訊中辨識人、車與行為，協助企業從「看見發生什麼」進一步「理解正在發生什麼」，甚至主動協助管理者發現與處理事件。對門市數量眾多、人力有限的連鎖零售業者而言，AI 正逐步成為降低管理負擔、提升營運效率的重要工具。

從基本事件偵測到自然語言規則　讓 AI 主動理解更多異常情境。 AI 智慧辨識已能針對跌倒、奔跑、徘徊、跨線等常見事件進行自動偵測，協助門市減少人工查看影像的需求。而進一步透過 Think Alert，管理者更可以直接以自然語言設定客製化的偵測條件，將 AI 應用延伸至傳統事件規則以外。以門市尖峰時段為例，店員往往需要同時處理結帳、補貨與顧客服務，總部也難以持續掌握每個據點的即時狀況。透過 Think Alert，管理者可以直接以自然語言設定「在門店入口抽菸的人」等情境；當符合設定條件的畫面出現時，系統即可主動發出警報，協助管理者即時掌握異常狀況。對於門市數量龐大的企業而言，這代表 AI 不只是協助辨識既定事件，更能依據不同營運需求，讓管理者以更直覺的方式設定希望 AI 主動關注的情境。

從大海撈針到快速完成調查　Think Search 搭配 Case Vault(案例庫) 掌握完整事件脈絡。 當事件發生後，如何從大量、多據點的影像中找到關鍵人物與事件脈絡，往往是最耗費人力的環節。透過 Think Search，管理者可以直接用自然語言描述想尋找的對象與情境，例如，當家長反映孩童可能在門市附近走失時，店員或總部人員不需要逐一查看不同攝影機的錄影畫面，只要在 Think Search 輸入「昨日上午，牽著小女孩的男性」等自然語言描述，系統即可協助從大量影像中篩選相關畫面，快速找到相關人物可能出現的時間與位置。若需要進一步追蹤，還能將不同搜尋階段找到的重要畫面與資訊整理至 Case Vault，建立事件時間線與人物移動路徑，協助管理者更完整掌握事件脈絡。

從安全管理延伸至顧客服務與門市營運　讓既有影像創造更多價值。 AI 的應用也不只限於安全事件。例如在咖啡店、餐飲等場景，若顧客將手機、包包等物品遺留在座位或櫃台附近，遺留物與遺失物偵測可以協助門市人員更快發現異常，主動確認並協助顧客處理失物問題；人流分析則能協助企業掌握不同時段的門市活動趨勢，作為空間配置與人力安排的參考；車牌辨識可應用於停車區域或門市周邊管理，而工安防護裝備辨識則能協助後場、倉儲等區域進行安全規範管理。透過這些應用，企業能在既有設備基礎上，進一步將影像資料延伸至安全、服務與營運等不同場景。

對連鎖零售業而言，AI 的價值已不只是「看得更清楚」，而是讓企業更快發現問題、更快找到資訊，並進一步理解事件脈絡與營運狀況。從基本事件偵測、自然語言設定規則，到 AI 搜尋與事件調查，再延伸至顧客服務與營運分析，雲端安防平台正讓影像從被動的紀錄工具，逐步成為支援多據點安全管理與營運決策的重要資訊來源。