藍黑還是白金?把握「病毒式傳播事件」做品牌行銷
藍黑還是白金?把握「病毒式傳播事件」做品牌行銷

洋裝顏色錯覺的相關討論熱潮如同一陣旋風,在上週橫掃各大社群媒體。當網民熱烈地和親朋好友爭論著洋裝是藍黑色還是白金色時,許多聰明的品牌和組織則從這場瘋狂討論中受惠。

許多公司和組織也把握這波病毒式傳播,宣導理念或推廣品牌。這邊為大家整理在洋裝猜色討論討論爆發之際,幾個大品牌與組織的公關及行銷表現:

當「病毒式傳播事件」在社群媒體快速蔓延時

許多反應快速的美國知名廠商,藉著民眾對洋裝的瘋狂熱度,在社群平台上做品牌經營。透過觀察,可以發現這場社群媒體行銷戰中,各大品牌公關都把握了下面四種策略:

1.快速發布訊息,掌握話題潮流。
2.將熱門話題與品牌創造連結。
3.善用幽默感,增加觀眾對品牌好感並加深印象。
4.善用標籤,發文搭配熱門關鍵字「#洋裝」、「#藍與黑」或「#白與金」,增加品牌曝光機會。

看看下面的推特發文,有沒有哪個會讓你會心一笑,提高對品牌的好感度呢?

  • 樂高積木

樂高積木放了兩張穿著白金/藍黑洋裝的人偶,寫著:「#白與金 還是 #藍與黑?我們發現一種科學的方法讓你兩種顏色一次擁有!#洋裝 #洋裝門」

  • 電信業者AT&T

美國電信業者AT&T貼出自己的招牌標誌:「讓我們一次解決這個爭議討論吧,(看到的顏色)就只有藍與白。#不費吹灰之力 #洋裝」

  • 汰漬清潔品牌

美國汰漬貼上兩件洋裝圖案,幽默地說:「看來當你沒有使用汰漬強效顏色保護潔劑時,你就容易遇上這個(洋裝猜色)問題。#洋裝 #洋裝門」

  • XBOX電玩

知名電玩廠商XBOX分享了他們的藍黑色控制器,並反問粉絲:「所以你也認為這是#白與金嗎?」

把握「病毒式傳播事件」的強勁後勢

如何延續「病毒式傳播事件」的熱潮,為自己的品牌或理念創造話題呢?南非救世軍組織(The Salvation Army)和洋裝廠商 Roman Originals 結合網民對「洋裝顏色錯覺事件」的高關注度,以及網路媒體平台的快速訊息傳遞性質,成功創造品牌行銷高峰。

  • 南非救世軍組織:防治家暴宣導系列廣告

南非救世軍組織近期發布的宣導廣告,是張女子穿著白金條紋洋裝,但眼睛周圍和腿上卻有著黑青色瘀青的照片。這樣強烈對比的圖案旁附有一段非常震撼的文字:「為什麼看見黑色和藍色這麼困難呢?」(註:在英文中黑色與藍色(black and blue)常用來比喻瘀青)

圖片也提到「唯一的錯覺就是你以為(受暴)是她的抉擇。每六個婦女就有一個受到虐待。 停止暴力對待婦女。」

南非救世軍組織先把廣告圖案刊登在南非日報(Cape Times),隨後分享在自己的推特頁面上。這則廣告受到廣大迴響,南非救世軍組織的推特文章在十二個小時內就受到近一萬次分享,目前則累積大約兩萬次轉錄。

南非救世軍組織同時也推出另一仍以洋裝議題為主的廣告。廣告主體是張手上拿著粉撲,試著掩蓋嘴角周圍瘀青的時尚女性照片。照片文案依然十分震撼:「(為什麼看不到藍與黑呢?)因為她們用白色和金色(粉底)遮住了。」

主標題下方也呼籲大眾參與,寫道:「大部分受暴的女性從來不會通報。如果你有需求,或是認識任何有需求的女性,請撥打我們的專線。」而在推特上表布之後,也獲得近兩萬次的轉錄分享。

大部分的慈善組織,都不擅長把握病毒式議題所創造的關注度,但南非救世軍組織做了很好的示範,更重要的是成功喚起全球社會重視婦女家暴的議題。

  • 英國服裝零售商Roman Originals:後續行銷與形象建立

不過總體來說,洋裝猜色事件中直接受惠的應該就是英國服裝零售商Roman Originals,他們生產的藍黑條紋洋裝因為全球關注,銷售量在討論爆發當天就上升了三倍

聰明的他們在這波熱潮下,也決定順勢「限量」生產白金色洋裝,希望繼續推動對品牌的關注與熱潮(註:雖然藍黑和白金色各有擁護者,但其實原始洋裝只有藍黑、白黑、粉紅黑和紅黑這四個色系,並沒有白金色喔!)

圖片來源:Roman Originals官網截圖。

他們在上週四將其中一件限量款白金色洋裝在ebay上做慈善拍賣,目前已經有四十四個下標者,金額是650英鎊(約三萬美金),該拍賣將在三月十五日截止。Roman Originals表示拍賣所得將捐給英國喜劇慈善(Comic Relief)籌款活動。

圖片來源:Roman Originals ebay白金洋裝拍賣截圖。

如何把握網路病毒式傳播內容推動品牌行銷,並做好公關建立品牌形象,英國服裝零售商Roman Originals是個值得參考的例子。

創造病毒式傳播內容往往十分困難,但是如果能在關鍵時刻,適時把握病毒式傳播帶來的討論熱潮,各大公司或組織就有機會為自己的品牌與理念帶來高關注度。

參考資料:品牌推特頁面或官網、華盛頓郵報英國每日郵報

本文出自新媒體世代What's Next for New Media

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五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承
五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承

1973 年,良興從台北光華商場一間 50 坪的電子零件行起家,半個世紀後蛻變為年營收破十億、毛利率 18% 的全通路 3C 品牌。不過,伴隨規模擴張帶來的不只是成長,還有日益加劇的管理摩擦。門市遍布全台、品項高達近萬筆,加上跨部門協作頻繁,行政耗損與知識傳承的缺口,成為這家老字號邁向下一階段的隱形天花板。

良興總經理賴志達回顧,從電子零件跨入電商、從線下擴張到 OMO 全通路、再到會員深度經營,作為 3C 零售業者,良興每一波轉型都走在同業前面。「現在輪到 AI 了。如何做到人機協作、AI 賦能,就是良興第五波轉型的核心命題。」

AI 自動化,從行政細節釋放組織戰力

轉型需要夥伴,而賴志達評估合作夥伴的標準很明確:技術能力是基本,產業知識(Domain Know-how)的深度是關鍵,回饋速度更是最終決定因素。2025 年的未來商務展上,良興選擇攜手 Data-DI,看重的正是其「策略諮詢 + AI 產品 + 落地陪跑」三軌並行的實施能力。

很快的,良興與 Data-DI 合作的第一個專案,就落在最耗費人力、卻最常被忽視的環節:會議記錄。「會議如果沒有產值、沒有效果,對企業很傷!」賴志達說,他每天參加許多會議,但跨單位協作的會議記錄長期依賴人工聆聽與逐字整理,常出現人名誤植、決策遺漏、行動項目無人追蹤,讓會議效果大打折扣。

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良興總經理賴志達
圖/ 數位時代

為了解決會議記錄的痛點,Data-DI 業務副總包威棣指出,在導入工具以前,團隊須先釐清三件事:場景是否具備落地價值、哪些流程節點適合 AI 介入,以及以終為始地掌握客戶真正想要的輸出樣貌。這些看似基本的提問,都決定 AI 能否精準落地。

確認方向後,良興與 Data-DI 成功導入 AI 會議記錄自動化系統,透過模糊比對技術校正語音辨識誤差,並將生成的雙版本報告直接回存至既有資料庫,不僅將行政人員從重複性作業中釋放,也為後續的 AI 應用奠定扎實的系統整合基礎。

賴志達分享,現在他去外部開會也會用這個工具,運用 AI 把錄音轉文字、再整理成簡報,很快就能完成,更令外部夥伴驚艷。「我認為這是很成功的案子!也提醒想做 AI 的老闆們,與其急著搞大架構,不如先從小工具讓公司嘗試 AI,建立理解和認同。」

AI 把資深員工大腦轉化為資產

補完行政效率的缺口後,良興接著切入更深層的營運核心:知識傳承。過去,頂尖銷售經驗長期鎖在少數資深員工身上,新人培訓耗時三個月,員工離職即帶走知識資本。與此同時,網路資訊發達,消費者進店前早已掌握基本規格,3C 通路門市人員要如何發揮更多價值?「我要門市的人不是死背規格,而是面對客人時,能用客人能理解的方式對話。」賴志達說。

為此,Data-DI 協助良興建置 AI 門市教育訓練系統。系統透過六大自動化關卡,串接教材生成、審核上架、AI 銷售對練與成績回報,主管僅需在核心節點審核;員工透過手機語音對練,系統依口吻、專業度、回應力等維度自動評分。賴志達表示,目標是將新人培訓期縮短至一個月,讓數十年累積的銷售智慧轉化為可複製、可傳承的企業資產。

然而,要讓這套系統真正運作,得先解決兩個根本問題:資料從哪裡來?以及訓練如何更準確?

「以前大數據時代,講的是資料要大、全、細、實;現在 AI 要做到的是準(準確)、合(合乎場景)。」包威棣說。良興不同廠商提供的素材品質參差不齊,Data-DI 除了整合內部資料,也補充加入外部市場評測內容以填補空缺,再透過人員審核機制過濾雜訊,搭配 agent 架構的多層步驟與知識限定,確保系統能精準提煉對應品類的訓練素材。

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Data-DI 業務副總包威棣
圖/ 數位時代

賴志達則看得更遠:「這些教育訓練的內容,也將成為公司未來訓練機器人很好的原料。」

Data-DI 陪跑型顧問,帶領企業 AI 轉型

良興與 Data-DI 合作的兩個專案中,雙方共同克服了長提示詞邏輯混亂、AI 幻覺污染知識庫、逐字稿讀取逾時等技術難題。邁向下一步,賴志達表示,公司各部門很早就建置 Power BI 報表,但數據豐富不等於決策清晰。「數據是土壤,如果沒有梳理,就沒有用了。」因此,他的下一個目標是活化數據資本、推動行銷自動流,以精實的人力持續驅動成長。

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良興攜手 Data-DI 推動 AI 落地,以小步快跑模式為企業創造變革。
圖/ 數位時代

包威棣則從顧問視角歸納兩個觀察:AI 導入需要高層認同、由上而下推進,像賴志達這樣持續引領良興走在業界前端的決策者,就是不可或缺的推手;而單點工具的價值,終究要累積成組織體質的轉變才算真正落地。「就像會議記錄改變了會議當責的結構,人員訓練改變了知識傳承的方式。從點狀應用走向企業變革,這種決策思路才是 AI 真正深入落地產生價值的關鍵。」

最後,對於仍在觀望AI應用的企業,他則建議:「未來 AI 導致的落差只會愈來愈大,人會變成超級工作者,企業會變成超級企業。開始做就對了,先做一個三個月的小任務,降低落差、再急起追上。」從痛點切入、小步快跑,讓組織在實作中累積對 AI 的理解與信任,這正是 Data-DI 的陪跑哲學。

有關更多 Data-DI 相關資訊,請查詢網站:https://www.data-di.com/

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