[史孟康]製造業未來希望 一直近在咫尺
[史孟康]製造業未來希望 一直近在咫尺
2014.07.27 | 行銷

日前一位政府官員接受媒體專訪,一席「台灣適合做代工、做品牌愈做愈累」的說法,重啟產業界對於創建品牌的討論。這不是第一次政府官員或民營企業人士針對台灣製造業轉型方向提出見解,也顯示出台灣在發展多面化經濟所面臨的困境。

 我一直以來相信「品牌」在價格競爭的惡性環境中,可以提供台灣製造業脫離代工模式。但同時,我也能深刻體會台灣企業,尤其是科技類的製造企業,在轉型上面對的挑戰與艱辛。

 在提出台灣製造業應專注做代工而非品牌的見解時,我們應該也提出如何擺脫低利困境的想法。我相信在我們DDG的客戶中,或者任何企業,對3%的利潤充滿熱情的,沒有幾個。所以我針對這個方向,和大家分享想法。

 4年前,我們有幸參與一項政府專案,在全球各地進行訪談,研究台灣如何提升其運動休閒相關品牌的能見度。這個專案提供了難得的機會,讓我們除了從工廠製造端來看品牌,更從市場端來瞭解台灣的運動相關品牌發展。其中有一個發現或許對提供轉型方向有相當價值。

 全球訪談行程的一晚,我坐在一個西雅圖的大型自行車商場的對面,望著那佔地超過250坪,高達3層樓,全玻璃帷幕的空間,展示著上百部自行車。我剛從這家自行車商場訪談結束,所以知道這些自行車並不是我們在大賣場看到的經濟型自行車。這家商場的自行車掛著平均售價1千美元的價格牌,甚至高達1萬美元價格範圍的產品也有相當豐富的選擇。我當時心中就產生一個疑問:為何自行車市場在北美能達到如此的一個規模?在西雅圖或北美其他城市的消費者,為何願意花如此多錢在自行車上?

 這個問題你問美國人,得到的答案會是「因為美國和歐洲的自行車品牌努力創造出這個市場」。在過去的20年,美國和歐洲的自行車品牌以男性消費者為目標,創造出新的而有吸引力的自行車文化。這些品牌同時教育消費者1輛好的自行車值得花費1,500美元。但我生活在台灣這個全球最大的自行車研發及製造基地將近20年,我知道賦予歐美創造這類市場可能性的,其實是台灣在高端材料和製程上的專研,生產出專業級且市場可接受價格範圍內的商品。所以這些品牌得以用與專業級自行車媲美的商品,吸引一般大眾購買。這個過程,我們稱為「專業級產品可消費化」 (Prosumerization)。

 台灣企業在製程的專注,結合歐美品牌的創造市場能力,將消費者 (Consumer) 成功的轉變為專業級產品消費者 (Prosumer),共創有利潤的全新市場。台灣企業針對專業級產品,在製程及材料上做深入調整,在消費市場可接受的成本範圍,製造專業級產品。就等於原先只有職業選手Lance Armstrong的團隊才能負擔的自行車,現在一般消費大眾也能購買擁有了。

 相似的例子,在台灣其他商品的製造業中也隨處可見:平板顯示器、筆記型電腦、平板電腦、健身器材、血壓計、專業汽車零件、甚至著名的iPhone也是台灣專業級產品可消費化下的產物。

 假設台灣製造業的最具價值的能力,就是在為專業級產品的製造,降低製造成本,協助創造專業級產品的消費市場。那我建議我們應該專注于此一能力,以此能力來開展全新市場。目前就我對市場的觀察,有幾個市場可以經由專業級產品可消費化,而開創更大市場:例如專業醫療級家用醫療設備、家用自動化設備。

 台灣製造業對全球市場的主要貢獻為「降低成本製造」,而非「低成本製造」。台灣製造的產品能被全球市場青睞,也是因為我們在降低成本上的努力,提供品牌商更佳的機會,創造原先不可能被創造的市場。

 我們的未來不是只有一個選項。台灣會出現成功的品牌,也持續會有成功的台灣製造商。我同意建立品牌是一條長期的、需要決心的路。但決定將製造業發揮到極致的企業,可以從市場的角度來看看自身。如果你和我一起看著西雅圖的自行車賣場,你就會知道從市場看進來的角度,機會其實是無限的。

(本文為作者授權刊登,未經作者同意,請勿轉載。轉載事宜請與作者聯繫,謝謝。)

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從會員數據到 AI 行銷:Vpon 打造零售業 AI-Ready 數據中台,提升決策效率
從會員數據到 AI 行銷:Vpon 打造零售業 AI-Ready 數據中台,提升決策效率

在 AI 快速進入企業營運核心的時代,數據不再只是被動的分析素材,而是 AI 模型運作與決策優化的重要基礎。

零售品牌積極累積大量第一方數據,例如會員資料、交易紀錄以及線上與線下行為數據,但因這些數據分散於不同系統,缺乏統一的身分識別機制以及明確的元數據(Metadata)定義,導致難以整合與分析,同時,也影響 AI 對這些數據資產的理解與應用。

為解決上述挑戰,Vpon 威朋將累積十餘年的實務經驗轉化為產品與服務,如 Audience Center 與 AI Agent 等解決方案,並透過專業顧問團隊協助企業完成數據收集、清理、整合與分析等關鍵流程,從資料清理到 AI-Ready 再到落地應用,讓行銷與業務團隊能以自然語言將數據查詢與分群受眾逐步自動化,大幅縮短過去仰賴技術與分析團隊溝通需求與開發分析邏輯的時間。

Vpon 助零售業打造 AI-Ready 數據基礎,以 Audience Center 驅動業務商機

如何建立 AI Ready 數據基礎建設?

Vpon 威朋數據科學經理廖宜楷指出,在 AI 驅動的時代,數據的品質決定模型價值。其中四個關鍵分別是:建構標準化的數據採集與處理管線,透過統一的工程規範,確保所有進入系統的數據在格式、維度與質量上具備高度一致性;其次是定義語義清晰的元數據(Metadata)體系,確保數據能夠被 AI 理解與使用,從而產出具備可靠性的產出結果;再來是打破企業內部的「數據孤島」, 透過完整整合線上(Web/App)行為與線下(POS/CRM)會員資訊,建構全方位的會員數據輪廓,精準捕捉消費者的跨通路行為軌跡。最後,數據的價值隨時間遞減,AI 的決策品質取決於數據的「新鮮度」,因此,數據的持續更新與自動化維護,不僅能讓企業在動態市場中保持敏銳,還可進一步深化會員輪廓分析的即時性。

舉例來說,在 Vpon 團隊的協助下,台灣百貨零售龍頭透過整合 Web 與 App 行為資料,並將線上與線下數據集中於數據中台進行分析,將傳統耗時數小時的複雜資料庫分析工作縮短至秒級回應,並基於此高效率基礎,進一步開發不同業務主題的預測與分群模型,提升行銷精準度與營運決策的敏捷性。

扎實數據基礎的價值落實:Audience Center 如何賦能企業實現「數據即戰力」?

有了堅實的數據底座後,下一步是透過 Audience Center 將數據資產轉化為商業動能。

廖宜楷指出,在變化快速的零售與數位行銷市場中,速度就是競爭力。然而,仍有許多企業在數據應用上面臨嚴重的溝通與技術斷層。過去,當行銷或業務人員需要數據支持時,通常得花費繁複的內部流程申請需求、討論需求,才會進到後續的資料清理、建模與分析,最後才能得到想要的分析結果或行銷名單。這種以「週」為單位的進程,不僅拖慢了決策效率,更讓企業在競爭激烈的市場中錯失先機。

Audience Center 的核心價值在於徹底翻轉上述流程,將數據處理轉化為數據服務,透過直覺的介面與背後扎實的數據基礎支撐,讓非技術人員不用編寫程式碼,即可自行組合維度,大幅縮短從需求到執行的距離,將原先需要耗時數週的作業流程優化成秒級產出。

「Audience Center 的導入,不僅有助於提升效率,更賦予企業快速試錯與精準捕獲趨勢的能力,讓數據真正成為驅動業務增長的引擎。」廖宜楷如此總結。

#1 從會員數據到AI行銷:Vpon打造零售業AI-Ready數據中台,提升決策效率
Vpon 威朋數據科學經理 廖宜楷
圖/ 數位時代

以 AI Agent 重塑數據使用方式,讓數據更貼近決策流程

「Vpon 除提供 Audience Center 協助品牌發揮第一方數據資產價值、提供豐沛的第三方數據助品牌深化對客戶輪廓的掌握度,更推出 AI Agent 服務讓品牌與行銷人員能更直覺地使用數據。」Vpon 威朋數據科學資深總監陳文謙表示,在數位轉型的過程中,許多企業面臨的挑戰不僅是數據整合,更包括如何讓不同部門的人員都能更即時協作與應用數據,有鑑於此,Vpon 推出四種 AI Agent 協助企業分析與應用數據,極大化第三方數據成效:

第一,以 Reporting Agent 讓高階主管或行銷人員可以自然語言查詢數據與生成報表,即時掌握市場動態,加速決策下達與決策品質。

第二,透過 Insight Agent 確保數據分析不受分析人員的主觀意識或產業知識侷限,可以輕鬆完成跨領域數據分析、快速挖掘潛在市場機會與消費者洞察。

第三,藉由 Audience Agent 將客戶分群方式從規則導向(Rule-based)轉變為關聯導向,以關聯分析擴大受眾範圍,協助品牌找出更多潛在客群。

第四,推出 Creative Agent 協助行銷人員分析廣告素材表現的根本原因,釐清受眾喜歡的素材跟不喜歡的素材,藉此優化廣告投放內容,持續提升轉換率。

陳文謙表示:「透過 AI Agent 的輔助,品牌不僅能更快完成數據分析,也能將分析結果直接轉化為行銷策略與創意建議,降低跨部門溝通成本,讓數據真正參與決策流程。」

#2 從會員數據到AI行銷:Vpon打造零售業AI-Ready數據中台,提升決策效率
Vpon 威朋數據科學資深總監 陳文謙
圖/ 數位時代

鏈結數據生態夥伴,以跨境數據放大行銷效益

除了協助品牌主建立 AI Ready 的數據基礎環境並提升數據使用效率,Vpon 也持續拓展數據生態圈,協助零售品牌更精準布局海外市場。

Vpon 威朋產品行銷資深經理邱心儒表示,跨境行銷過去多仰賴經驗與市場直覺,但透過數據整合與 AI 分析,品牌能更精準理解海外消費者的旅遊與消費行為。

以 Vpon 與日本 Loyalty Marketing Inc. 合作為例說明,透過雙方的獨家合作,企業可以結合 Ponta 超過一億的會員數據、問卷調查結果以及 Vpon 的七大數據來源,深入分析日本消費者的消費偏好與購買力——包括哪些日本族群對台灣品牌最感興趣、最受歡迎的台灣商品類型,以及不同客群的價格敏感度與回購行為等,將行銷決策從過往的經驗判斷轉變為精準的數據洞察,成為品牌出海的重要工具。

簡言之,對零售品牌而言,跨境數據是理解海外旅客真實樣貌的一大利器,也能進一步優化廣告投放、內容策略與商品布局,讓品牌在拓展國際市場時,可以更有效率地接觸潛在客群,放大行銷效益。

#3 從會員數據到AI行銷:Vpon打造零售業AI-Ready數據中台,提升決策效率
Vpon 威朋產品行銷資深經理 邱心儒
圖/ 數位時代

展望未來,Vpon 將持續擴展數據生態圈並優化產品服務,幫助零售品牌從數據整合、AI 分析到市場決策建立完整的數據應用循環,希望以數據夥伴的角色與品牌共同成長,打造互利共贏的數據生態。

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