IBM 及 Marketo 與社群媒體結盟:透過數據整合,提供更精準的個人化廣告
IBM 及 Marketo 與社群媒體結盟:透過數據整合,提供更精準的個人化廣告
2015.05.13 | IBM
**當社群媒體成為民眾生活不可分割的部分,按讚、留言、打卡和動態分享等線上足跡,也代表著重大商業價值和無限商機**,因為這些社群媒體活動數據,包含各種早期難以被完善紀錄甚至分析的消費者資料,像是個人價值觀、商品評價、購買動機和及時商業決定等。因此如何妥善運用這些珍貴的線上原始數據,來幫助品牌企業獲得更好的行銷成果,成了市場分析/顧問公司和社群媒體的共同目標。

這也是為什麼在過去一段時間內,我們頻繁地看見兩者的異業結盟。這一篇文章也介紹近期內三個此類型的合作計畫,仔細一看,可以發現三個計畫都有相似目標:妥善整合「雙方數據」,並且透過數據分析工具,幫助企業製作更為精準的「客製化廣告」。

##IBM 與推特的合作計畫:結合推特數據與 IBM 雲端產品,幫助企業用戶運用推特資訊

在去年十月底時,IBM 和社群媒體推特(Twitter)宣布兩者的數據分析合作關係,最主要的合作內容就是將推特數據納入 IBM 的雲端分析商品,透過加入推特數據的全新資料庫,來幫助客戶做更完善的商業決定。

##合作方向和目標

IBM 表示該項合作計畫有三項重點實施方向和目標:

  • 將推特數據與 IBM 的雲端分析服務像是 IBM Watson Analytics 結合,讓企業顧客能更簡易地使用新數據。
  • 幫助企業透過推特數據來改善商業決定,例如透過推特內容的語意分析與行為數據,業務、行銷和客服人員可以和潛在客戶進行更好且客製化的互動。IBM 也會組成團隊來解決企業和推特相關的特殊商業需求,像是行銷和客戶服務。
  • 針對特定產業(像是銀行業、消費者產品、零售、旅遊和運輸等),推特和 IBM 將合作開發特別解決方案,幫助這些產業內的公司更有效運用推特數據。而 IBM 也預計在全球訓練 1 萬名顧問成為推特平台的專家。

##IBM 與推特的商業考量

推特數據對於 IBM 企業客戶的價值,包括反映社群用戶當下想法、決策動機,甚至對特定類型商品的評價和抱怨,幫助企業更及時了解顧客與合作夥伴,並有效地進行個人化互動,以及提供長期趨勢判讀,協助企業更準確辨別市場未來走向,規劃相應的產品開發計畫。

從 IBM 的角度來看,和推特的合作專案使得 IBM 旗下的雲端分析產品更為完整,並大幅增加他們對顧客的吸引力。IBM 商業分析團隊總經理艾里斯特˙瑞尼(Alistair Rennie)表示「就像所有分析工具應用來源都不是單純為了科技動機,而是為了商業考量一樣」,推特獨有的資料庫將能優化它們的分析工具,幫助客戶更好地解決問題。

推特也表示,它們現階段有許多品牌合作夥伴透過推特平台投放廣告,雖然它們能夠提供這個合作企業非常大筆的「原始數據」,但是這些數據對企業的用處卻十分有限,因此和 IBM 的合作,將能讓推特數據為企業客戶們帶來更多價值。

對推特而言,這項合作計畫除了讓他們既有的合作品牌企業,更有效率地運用平台數據,也能幫助其他企業更了解推特這個平台,甚至讓本來對推特陌生的企業用戶,開始實際在推特平台上進行商業操作和布局。進一步推動企業用戶的推特參與,甚至是鼓勵企業在推特上進行廣告投資,都是推特開啟和 IBM 合作的重要誘因。

##IBM 與臉書的合作計畫:整合臉書數據與 IBM 雲端資訊,製作臉書平台的客製化廣告

繼和推特的合作計畫宣布約半年後,IBM 和臉書也在幾天前宣布全新合作關係。

##合作重點與目標

IBM 與臉書合作計畫有幾項重點,包括:

  • 整合臉書上的龐大線上訊息(像是個人資訊、按讚偏好、分享紀錄、留言內容、打卡紀錄,甚至及時動態牆抱怨),以及 IBM 行銷雲端平台上的線上與線下顧客資訊(包括基本資料、購買歷史、客服紀錄,過往和投放廣告的互動資訊、以及所處地點的訊息等)。
  • 透過 IBM 的數據分析工具(像是 Journey Designer 和 Journey Analytics),幫助企業用戶在臉書上找到更精準的目標客群,了解潛在顧客的想法和期待,製作出專屬且反映當下情境的個人化廣告訊息。
  • IBM 也期待所製作的專屬廣告,和學習到的潛在客戶資訊,能幫助企業用戶在其他平台和管道有效投放廣告。

舉例來說,如果 IBM 的運動裝備零售商客戶希望宣傳長途慢跑鞋,他們將可以利用臉書資料了解潛在客戶背景與掌握地點資訊(像是當地天氣和客戶與零售店的距離),並結合 IBM 行銷雲端的顧客專屬訊息(像是之前的運動鞋購買紀錄及網站瀏覽歷史等)和數據分析工具,來找出他們希望進一步鎖定的目標族群,並製作出個人化加上情境化的宣傳訊息。

##臉書廣告的重要性

IBM 表示許多零售商和消費者品牌客戶,在過去的互動中不斷詢問何時能夠納入臉書數據,因為他們看重臉書龐大的全球觀眾市場,希望能透過 IBM 的分析工具和經驗,來有效地解讀臉書數據,幫助他們更有效地在臉書上和顧客互動。

根據美國皮尤研究中心「2015 年新聞媒體狀態」報告指出,臉書在過去兩年穩佔所有數位顯示廣告營收的第一名,且營收比例高達二成五,而如果只看行動顯示廣告營收,臉書仍居首位,且營收比例增加到三成五,將近是排名第二名 Google 的三倍,而臉書數位顯示廣告營收也成長 5%。這也解釋為什麼 IBM 和臉書的合作方案主要專注在臉書廣告市場,因為臉書不只是現階段最龐大的數位廣告市場,其重要性仍在持續成長中。(延伸閱讀:「2015 年新聞媒體狀態」報告 8 大重點:新聞網站行動裝置流量高,但造訪時間短)

##IBM 與臉書的互利共生

而臉書也是第一個加入 IBM 新的商業 ThinkLab 的公司。IBM 打造 ThinkLab 是希望提供一個讓消費者品牌與零售商客戶,與 IBM 內部企業專家、數據科學家、工程師和設計師直接互動的空間,加速幫助客戶開發新科技產品以及製作廣告商品,來提供客製化的顧客體驗。而臉書內部專家的加入也將豐富 ThinkLab 的團隊組成,幫助 IBM 的合作品牌加強臉書平台上的大規模客製化行銷。

對臉書而言,他們期待透過和 IBM 的合作,幫助企業用戶們製作出表現更好且更有用的廣告,來增加廣告收入;而對 IBM 來說,就像和推特合作一樣,他們希望能為客戶帶來更好的數據服務,並因此為他們的數據商務部門帶來更多收入。

##Marketo 與 LinkedIn 的合作計畫:整合線上資訊,提供內容一致的 B2B 個人化廣告

LinkedIn 在上個月底宣布與行銷軟體公司 Marketo 的合作計畫,目標是希望透過結合顧客與品牌的網頁與社群媒體互動紀錄,以及個人資訊,幫助品牌製作具高整合性的線上個人化廣告。

##LinkedIn 與 Marketo 的個別優勢

LinkedIn 新的「領導加速器」(Lead Accelerator)產品,會整合用戶在 LinkedIn 職涯社群社交網站上的個人資訊,以及用戶的線上行為數據,包括用戶瀏覽特定品牌網站的紀錄,以及在特定網頁上花費的時間;而 Marketo 的產品主要為品牌企業提供橫跨網頁、電子信箱、社群媒體以及行動平台的電子行銷。

透過兩者的合作計畫,Marketo 將能幫助其客戶在多個線上平台上提供內容一致,且和用戶緊密相關的廣告訊息,同時靠著 LinkedIn 大約 3 億 5 千萬的「專業人士」用戶數,Marketo 也將能夠更有效地為品牌客戶鎖定企業客群,投放 B2B 廣告。

##運作方向

而結盟後的第一個品牌企業就是具創新精神的老牌科技公司「奇異」,奇異表示他們一直致力於和顧客以更有意義的方式進行互動,因此很期待透過 Marketo 與 LinkedIn 的結盟,能夠大舉為奇異的專業客戶提供客製化溝通體驗。(延伸閱讀:缺乏操作社群媒體的靈感嗎?不妨參考老牌企業「奇異」的創新)

這邊也舉奇異的例子來介紹該合作計畫可能會如何運作:

如果有一個潛在顧客拜訪奇異公司的官方網頁,花了些時間瀏覽網頁上的產品資訊,因為臨時有事而關掉網站,由於此為訪客並沒有留下任何聯絡訊息,因此奇異公司也不知道該如何繼續追蹤該訪客。但如果該訪客之後登入他的 LinkedIn 個人網頁,LinkedIn 可以透過「領導加速器」,得知該訪客的個人資訊以及先前的瀏覽紀錄(像是專注在哪個類型的產品),而對該訪客投放和奇異相關的客製化廣告。

而這些廣告中會包含鼓勵訪客留下聯絡方式的宣傳內容,像是下載產品說明或參加線下活動,而訪客留下的聯絡資訊則會被建檔在奇異的 Marketo 系統中。接著訪客將會在信箱、網路上顯示廣告或社群媒體廣告中收到和奇異相關的個人化廣告,而這些廣告都是考量個人背景資訊、早前網頁瀏覽紀錄,以及和奇異廣告的互動方式所製作,因此可以說是獨一無二且高度整合的客製化廣告。

值得一提的是,Marketo 早先也已經和 Google AdWords、Google Analytics 以及臉書等進行合作計畫,LinkedIn 可以說是 Marketo 在整合社群媒體資訊策略中最新的一步棋。

這些例子紛紛點出了社群媒體數據對於數位行銷的關鍵地位以及未來趨勢,更重要的是,除了掌握社群媒體數據外,品牌企業還需整合其他線上與線下數據,才能更精準地識別客戶,並為其製作專屬的客製化廣告。行銷顧問公司與社群媒體結盟的戲碼,勢必在未來持續上演。

參考資料:Forbes, Fortune1, 2、IBM News releases、LinkedIn blog、The New York Times, The Wall Street Journal, & Twitter blog

原文出處:新媒體世代

關鍵字: #IBM #LinkedIn
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從切菜到乾燥加工!宜展如何結合桃園市政府創業資源,以AI開拓農產加工第二成長曲線?
從切菜到乾燥加工!宜展如何結合桃園市政府創業資源,以AI開拓農產加工第二成長曲線?

走進蔬果加工廠,同樣是100公斤高麗菜,最後能做出多少成品?答案不見得相同。氣候、產地與品質影響原料條件,客戶要求的切法、重量與交期也各不相同。對曾任科技業研發主管十多年的宜展科技農業執行長林佑澤而言,這是與科技製造截然不同的世界。

「農業部分全部都不一致。」林佑澤以青江菜為例,即使機械手臂已經訓練好辨識特徵,面對形狀各異的蔬菜,仍難以判斷該從哪裡抓取。農產品的天然變數,卻得面對學校團膳、連鎖餐飲、航空空廚等企業客戶對品質與交期的要求。如何讓加工流程穩定運作,成為宜展投入數位轉型的起點。

從紙本、LINE到數據,先把現場經驗留下來

目前宜展一年處理數千噸蔬果、服務超過120家企業客戶,業務涵蓋採購、截切、清洗、包裝與配送。林佑澤觀察,農產加工的關鍵經驗往往掌握在資深員工手中:該買多少菜、原料損耗多少、訂單增加又該安排多少人力,都仰賴現場判斷。

「主要就是把人的經驗變成數據。」林佑澤說。過去客戶透過LINE或紙本下單,現場靠人工整理訂單、對照不同客戶的加工規格;如今宜展利用AI辨識訂單內容並匯入ERP,再依客戶、品項與規格進行標籤化派工。製程則透過QR Code記錄原料投入量與成品產出量,逐步掌握各環節的加工損耗。

接下來是整理現場的判斷依據。林佑澤透過與資深員工對談,了解採購、派工與品管的作業方式,再利用AI協助找出規則、建立SOP。AI整理出的流程仍須由現場人員逐項確認、修正,才能實際執行。

品質管理也在持續改善。傳統金屬檢測器難以辨識菜蟲、橡皮筋等非金屬異物,宜展正與技術夥伴規劃導入AI影像辨識,輔助產線末端檢查。林佑澤表示,每批農產品品質不同,比起單看良率,他更重視客訴是否減少。隨著訂單與製程資訊逐步累積,宜展也希望進一步建立需求預測、採購建議與生產排程模型,減少營運對資深員工個人經驗的依賴。

不只把菜切好,乾燥加工尋找第二成長曲線

除了改善截切本業,宜展也開始發展乾燥加工。學校團膳在寒暑假面臨需求波動,生鮮蔬果則有保存期限短、價格易受產季影響等限制。林佑澤希望藉由乾燥技術延長農產品保存期限,開拓附加價值更高的加工業務。

不過,乾燥同樣有依賴經驗的問題。傳統做法是太乾就降低溫度、縮短時間,不夠乾就反向調整。每批原料的水分與成熟度不同,反覆試做不僅增加成本,也難以維持品質一致。「品質目標沒有設定的話,前面的製程參數就不知道怎麼調整。」林佑澤將過去研發車用面板的思維帶進農產加工:先決定產品希望達到的口感、含水率與水活性,再回頭檢視原料成熟度、截切厚度及乾燥參數等條件。

團隊進一步結合不同乾燥技術、自行改造設備,並接洽桃園的設備業者合作。林佑澤曾比較其他地區的設備,最後選擇設備構造、乾燥均勻度與可靠度較符合需求的桃園業者。宜展也持續累積製程參數,希望未來透過AI找出適合不同原料的乾燥曲線,減少反覆試做。

「我們主要還是要做代工,想要做一個功能性的原料平台。」林佑澤說,果乾目前更像是展示技術能力的產品,未來希望將服務延伸至辛香料、中藥材、太空食品、超級蔬菜及寵物食品等領域。現階段宜展主要營收仍來自蔬果截切本業,乾燥事業尚未形成主要收入。未來若能建立穩定的乾燥製程與代工能力,宜展便有機會從既有蔬果供應鏈,切入附加價值更高的食品原料市場。

從彰化走向桃園,驗證營運方法能否跨區複製

隨著加工流程逐步數位化,宜展也開始思考,這套管理方法能否帶到彰化以外的場域。

參與桃園市政府青年事務局天際線加速器及Meet桃園+後,宜展擴大與桃園產業生態系的連結。林佑澤提到,天際線協助邀集不同局處了解團隊需求,並提供資源媒合機會。宜展也開始與桃園市農會及在地農民合作,增加北部原料來源。這項合作不只拓展了供應來源,更成為宜展因應極端天候、穩定供貨的重要助力。林佑澤回憶,先前中南部連日降雨,蔬菜供應受到影響,宜展便從北部調度蔬菜,以不同產區互相支援,降低天候對供貨的衝擊。此外,團隊也透過天際線資源,獲得參與日本國際伴手禮設計競賽的輔導,並成功榮獲金賞獎肯定,除了展現產品的創新與設計實力,也為宜展拓展海外市場、提升國際能見度創造更多機會。

下一步,宜展規劃以桃園大溪作為第二個驗證場域,將彰化累積的資料、SOP與加工管理經驗,轉化為可複製、可優化的營運管理模式,帶到不同產地、供應鏈及人員條件下驗證。林佑澤指出,未來若要跨區域擴張,不可能每到一個新地方,就把原有團隊整批搬過去。因此,宜展希望將資深員工的實務經驗,轉化為標準化流程與數據模型,結合AI進行生產排程、資源配置及營運決策,讓新場域能依據當地條件快速調整,降低對特定人員經驗的依賴。

從彰化到桃園,宜展接下來要驗證的,是這套從傳統農產加工現場整理出來的管理方法,是能夠跨區域複製、快速部署並持續優化的農產加工營運系統。 長期目標是降低新場域的建置成本與管理複雜度,提升擴張效率,讓傳統農產加工業具備規模化發展的能力。

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