行銷經理的秘密 (四)~消費者才是「品牌」的主體|數位時代 BusinessNext

你以為你在做品牌嗎?****
****其實…****
****今天的消費者才是品牌的主體，不是你。****
****你只是提供工具或服務讓消費者能建立自己的品牌而已。

我們討論了很多如何行銷的議題，現在讓我們換位思考，把主體換成消費者，消費者是如何建立自己的「品牌」？

通常行銷經理的第一步是打造品牌識別，品牌識別有兩個面向一是可以見到的，例如logo、色系、外觀等，二是不可見的，例如品牌個性、故事、印象等等。

讓我們從自有品牌消費者的角度來看，消費者表現在外的是髮型、服裝打扮、表情與行為，而內在的就是個人的性格、學經歷、整體給他人的感受等。

所以你可以發現從這個角度來觀看，你會發現一個全新對商品或服務在行銷上的洞察，也就是所謂的「品牌」其實是屬於消費者的，我們都是協助消費者打造自身品牌的角色。

一家服飾廠商就有如品牌CI的設計師，為自有品牌消費者設計出不同於其他人的風格，也因此並不是你挑選消費者而是消費者選擇你。同樣的，髮型設計、美妝商品、健身、首飾配件等所有的商品都是為了同一個目的，打造一個自有品牌消費者。

自有品牌消費者個人的個性與生活風格就形塑了整體給他人的印象。他常常參觀藝術展覽、喜好古典樂、多數穿著ZARA的服裝......這一切都對外展現了他是「怎麼樣的一個人」。

自有品牌消費者向他人展現自我的「接觸點」幾近無限多個，並不止於外在，也包括自有品牌消費者在那裡吃飯？餐廳或夜市？在那兒消費？法雅客或是燦坤？與那些人交往？社交圈？

我們在行銷上之所以極其困難且無法預測，其原因就在這是一個雙向互動的動態模型。你在做品牌定位的同時，消費者也在做自身的品牌定位。你利用廣告公司、公關公司等行銷手段推銷你的商品或服務的同時，消費者也在利用Facebook、穿著打扮、行為社交來行銷他自己。

所有的行銷與經濟理論都假設99%不變的情況下，討論那1%的變因。但是事實上，現實世界是99%都是變因，而只有1%的因素是確定的。行銷經理們常用結果去推論原因，例如藉由市調結果去推論可能的消費者型態，他30歲、住台北市、從事廣告設計行業五年資歷、未婚、大學畢、月薪落在4-5萬之間......所以他可能會使用蘋果手機或電腦......

這種推論方式就像我觀察他過去三十年都活著，所以我推論他將會永生一樣荒謬。

不是所有消費行為都是有跡可循的，行銷經理們很難認知到「隨機」在人的行為中佔據了相當的份量，並不是所有的行為都有一個「因為......所以......」。

事實上大多數的情況，消費者做出一個決定是因為100項因素相關造成所以的1項結果。行銷經理多數都陷入了因果的陷阱，我想跟你說的是多數的消費行為，我們可以說它與那些因素有相關性，而不能說它們有因果關係。

了解你所經營的品牌，你也同時了解了你的消費者，因為你的品牌定位同時會吸引與你的品牌定位相同的自有品牌消費者。

了解自己，物以類聚。

出自林文傑onsaleking

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。

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。

「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。

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