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, 2IBM News releasesLinkedIn blogThe 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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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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