虛實整合 創新數位行銷 – O2O 只是個偽命題
虛實整合 創新數位行銷 – O2O 只是個偽命題

**在「快、快、快」的數位世代裡,我們只講求know-how,而遺忘了know-why。**網路上中無盡的資訊不斷的被取用,人與人之間的互聯網只剩下社群網路上的狀態更新。dcplus 特別受邀參與由MMdc關鍵數位行銷所舉辦的數位名人沙龍活動,在2個小時的封閉式交流當中,我們開始感受到取之於互聯網,用之於互聯網的真諦;和平理性的探討why與how,不再是躲藏在鍵盤後的大檸檬,永遠只有破壞而沒有建設。

服飾配件產業面臨的最大成本並不是行銷,而是庫存。
美妝產業最大的挑戰不是通路,而是同質型產品太多。
3C產業最大的痛點是價格策略,而非產品規格。

零售產業這麼廣、品類這麼多、競爭對手更是不勝枚舉,死了一票,還有更多人前仆後繼。
到底對品牌主與高階經理人而言,我們品牌的優勢是什麼?如何將優勢做到極致?戰勝艱鉅的挑戰?
今天我們不只談know-how,更要讓你知道know-why;看透成功背後的契機,因地而制宜;為你的品牌打造創新的火花,用數位思維創造跨界契機!

#別傻了 1+1 不可能大於 2

燦坤3C 營運長 陳顯立 Andy 在數位名人沙龍現場作為創新領袖主題對談的第一位講者,分享在網際網路熱力引爆的年代,從誠品網路書店、摩比家、到與娛樂界名人自創服飾品牌,走到更進一步的資訊交換類型的線上交友與租屋服務平台;直到過去10年轉戰實體零售特力屋與燦坤3C高階經理人的虛實整合實務經驗,與現場的重磅嘉賓一同交流。

從網路原生服務起家,對於消費者有著獨到洞察的Andy直指行銷核心:『掌握「動機」,你才能引導「消費」,消費者只要有了動機,即使購物車系統要7層,他一樣會買單!』;簡單來說,這一切並不分線上或線下、實體或虛擬,消費者無論在哪動機都是相同的。如何透過技術將線下消費者這些習以為常的行為,轉變成數位化這才真正的解決了行銷的困境。

#科技只是要滿足人原本的行為

數位並不是一場「革命」,數位也不是一場「顛覆」,而是如何透過數位思維將過去的know-how,轉變成know-why;將使用者的行為透過數位的工具與方法進行協調與整合,創造品牌的新局面。所以,如果品牌主認為數位行銷只是在網路上開啟一個線上門市,那麼就犯下了數位行銷的謬誤;如此一來1+1>2這件事,永遠都只是個天方夜譚。

那大家為什麼一窩蜂的討論虛實整合這個假議題?消費者行為的改變、世代的更迭,讓所有的企業不得不開始正視數位這件事!消費者在網路上不斷的進行「資訊蒐集與交換」的行為,企業如何在「評估階段」搶先一哩提前在數位上佈局,已經是這個紅海時代最重要的命題。

#從消費者行為,瞭解O2O該有的思維

過去在特力集團,團隊透過技術追蹤網路訪客與會員到店購物的行為進行交叉比對後發現:「行銷團隊利用 5% 的預算在線上虛擬通路進行操作,在線上購物直接影響的銷售雖僅佔集團營業額的5%;但這些網路上接觸到的訪客卻在30天內,間接影響實體門市銷售營業額的21%。」

Andy 說明:透過程式追蹤消費者行為,他們發現非常多的消費者在網站上查詢、評估、收集商品的訊息,但在未來的30天內陸陸續續地出發至各實體門市進行購買;雖這30天內消費者移動至實體賣場的過程中仍有不少耗損,但是整個特力集團卻能透過5%的線上行銷預算,不論線上線下槓桿出了26%的營業額。

圖說:虛實整合上的戰略與佈局 by 燦坤3C 營運長 陳顯立|dcplus 數位行銷實戰家

透過這個實際的案例,我們可以看見虛與實之間,並不存在著1+1的關係

從通路的角度來看,更具體虛實整合關係應該是1 x N 的概念。透過虛擬通路打前鋒,快速在不同管道中接觸各種消費者,利用分析評估技術了解各管道的行銷效益進行調整;讓實體通路與虛擬通路一起收割「消費成果」。虛實整合的戰略思考應該提升至:虛實通路一起出門打群架,而非各自單打獨鬥。如此一來,數位思維的畫面深入企業底層,為共同的目標奮鬥,讓組織與績效同步提升。

編按:陳顯立:圖中的實體通路,會是因為人口成長、市場大小、地點因素等因素而有擴點的限制,但是虛擬通路卻沒有,雖然 1+1<2,但是關鍵是在如何應用後面的那一個1(虛擬通路)的多樣化:1+1xN,讓最後的效益大於2。

#找到產業痛點 化解真實危機

有了完整的虛實整合的概念之後,在行銷層面的操作上 Andy 更進一步地提到, O2O(Online to Offline)關鍵在於「2:to」,而非 online 與 offline。而每個產業都有不同的痛點,以服飾產業為例,「庫存成本」才是你真正要解決的危機。透過跨界的結合與創新應用,利用 2:to 來解決這些真正的危機,才能更有效率地促使產業升級與提升。

透過數位思維的導入,整合利用更多的數位工具與解決方案,如iBeacon、電子票卷,架接起 to 的橋樑;利用 3個C 更進一步的與消費者溝通,並且將消費者轉換為你的通路與媒體,這又是另一個精彩的故事了

延伸閱讀:
陳顯立,O2O:虛實整合的矛盾、衝突與機會

原文出自:dcplus/編輯室

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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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