行銷經理的秘密 (四)~消費者才是「品牌」的主體
行銷經理的秘密 (四)~消費者才是「品牌」的主體

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

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懂保險的 AI 才有用!國泰人壽數據暨人工智慧發展部如何解開壽險業的 AI 實戰難題
懂保險的 AI 才有用!國泰人壽數據暨人工智慧發展部如何解開壽險業的 AI 實戰難題

金管會調查顯示,國內金融機構與周邊單位已有 33% 導入 AI,其中壽險業導入比例達 67%,僅次於銀行業的 87%。事實上,保險業應用 AI 的難題不在技術,真正的挑戰是要在高度監理、複雜流程與專業領域中,找到可落地的應用場景。國泰人壽數據暨人工智慧發展部走過八年、歷經三次組織定位演進,如何摸索出自己一套的 AI 轉型路徑?

國泰人壽養兵練 AI

國泰人壽數據團隊的起點,可以追溯到 2016 年成立的「客群經營部」。2018 年,隨著公司希望讓 AI 發展更具基礎架構、更具規模地展開,團隊轉型為「數據經營部」;到了 2024 年,正式成立「數據暨人工智慧發展部」,角色也從推廣,轉向更專注的技術發展。

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部目前為一約 65 人的團隊,平均年齡 33 歲。
圖/ 數位時代

八年間,團隊的任務始終圍繞同一件事:深入業務現場,釐清痛點,再與 IT、業務、客服等單位協作,推動 AI 從研究走向實踐。國泰人壽數據暨人工智慧發展部協理莊淑儀形容,這個過程更像是傳教士的工作:「很多數據產品是由我們發想,從核保到理賠,有哪些導入機會?我們要去和各部門溝通,AI 可以協助什麼。」

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部協理莊淑儀。
圖/ 數位時代

這樣的溝通並不容易,因為壽險業的專業門檻極高。國泰人壽數據暨人工智慧發展部首席數據分析師黃喬敬博士指出,一張保單牽涉的關係人本來就複雜:「在保險業,一張保單的銷售,涉及要保人、被保人、受益人,是多方關係,尤其在金管會的要求下,還必須兼顧模型的公平性與可解釋性。」核保邏輯、理賠判斷、業務員培訓,每個環節都有各自的專業門檻與監理要求,通用技術難以直接套用。這也是國泰人壽選擇自己養兵練 AI 的原因,唯有深度理解壽險場景,AI 才有落地的條件。

從真實需求長出來的 AI 實戰力

要讓技術模型真正為前線人員所用,數據暨人工智慧發展部團隊長期觀察業務現場,確保 AI 產出都能有效銜接既有作業流程。去年,團隊面對的挑戰,是在十三個部門提案中,篩選出值得投入的場景。莊淑儀說明,評估標準有三項:「是否能複製到多元場景?對公司有什麼效益?技術可行性?」最終六個案子出線,其中包括「AI Coach」。

AI Coach 以 AI 陪練業務員磨練銷售技巧,同步縮短培訓週期,讓業務員能更快提供專業、貼近保戶需求的服務。看見 AI Coach 的成效後,國泰人壽也將同一套模式延伸至客服中心及直效團隊,評估面向包括禮貌、問題回應、服務要點...等面向,給於評分及建議。黃喬敬博士解釋背後的難度:「以往這些評估指標是由人來判斷,現在則是要做到標準化,讓 AI 系統可以自己判斷。」今年一月上線後,客服新人有超過九成以此作為教育訓練工具,業務端使用率也過半,不僅省下資深人員帶新人的時間,也讓保戶獲得更一致、更高品質的服務體驗。

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部協理莊淑儀(左)與首席數據分析師黃喬敬博士(右)帶領團隊在國泰人壽保險領域驗證 AI 應用。
圖/ 數位時代

另一項落地應用則是「Cathay Eye」,是國泰人壽自行開發的智能風險控管模型。莊淑儀說明:「這最主要是幫案件的複雜度做分級,讓新進同仁處理複雜度低、資深同仁處理複雜度高的案件,一來反映人力價值,二來加速案件處理流程,讓客戶更快獲得所需服務。」

黃喬敬博士也補充背後的機制:「Cathay Eye 是把公司過去數千萬筆資料整合起來,藉此建立一個平均的判斷基準,用來做複雜度分級與派工。」目前,Cathay Eye 的識別能力相較原流程提升一倍精準度,也讓流程的判斷效率明顯加快。

壽險業 AI 應用的新標竿

對國泰人壽而言,讓 AI 發揮作用的關鍵,在於將產業領域知識與技術能力結合,而這仰賴的是兩條並行的人才路徑。對內,是強化已熟悉保險核心業務人才的 AI 素養;對外,則是網羅生成式 AI 工程與系統設計、AI 治理、雲端數據工程...等專業人才,補齊技術深度。莊淑儀強調:「在人才 AI 素養上,以往我們著重精兵制。去年開始,我們要做到全員素養提升,在人人都會用 AI 的時代,如何善用、如何合規,這都是需要教育訓練的。」

黃喬敬博士則從技術端點出下一步的方向,如 Agentic AI 是明確的發展趨勢,但在企業級的應用上,不可能讓它完全自由運作,如何兼顧安全與效益,是關鍵任務。「檢視整個 Workflow,如何建立更好的決策流程,人員的角色和流程都會慢慢轉換。」他也指出,把端到端的自動化流程建置起來,是團隊接下來的重點工程。

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部首席數據分析師黃喬敬博士。
圖/ 數位時代

導入 AI,或許已是壽險業的產業常態;但能不能真正走進核心業務的第一線,關鍵仍是有沒有先搞懂保險本身。從需求出發、從場景驗證,國泰人壽正以這套方法,定義壽險業 AI 應用的新標竿。

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