[痞客邦關鍵報告] 數位浪潮最後一哩-即時在地行銷
[痞客邦關鍵報告] 數位浪潮最後一哩-即時在地行銷

數位媒體、平台近年來如雨後春筍般不斷竄起,不斷地對消費者進行大量的商業行為與媒體廣告的接觸與遞送。但是如何在對的時間與對的地點給予對的內容,成功打通到達消費者的最後一關,一直以來是各大產業、數位媒體與各大平台積極前進的目標!

透過大數據,站在巨人的肩膀上

以全台最大內容平台痞客邦為例,若以每篇內容文章為一張A4紙高度計算,痞客邦目前文章量約為28萬棟的101大樓,並且每天繼續以超過230棟101的速度不斷累積,這些內容以及被瀏覽的行為看似零碎無特定脈絡,但若透過大數據進行分析,將非結構化的資料從資料庫串接到滿足使用者需求的資訊運用,萃取、轉化為可被應用的服務提供給使用者,利用數位創新槓桿大型服務,未來產業結構將重新重組,不再僅是實體交易E化、內容數位化或類比改進等形態改變而已,而是整個產業鏈及生態將會重組。

然而在大數據行銷已內化至各產業,漸漸改變了產品開發、市場行銷等模組,後續數位媒體行銷應用將會如何發展?繼現在最夯的即時競價廣告(RTB)模式後,數位媒體的下一站將由即時在地行銷(LBS)完成到達消費者最後一哩的任務,並結合各產業產品、服務發展,成為 2016 年後的最新趨勢!即時在地行銷(LBS)與即時競價廣告(RTB)的不同,是在於核心理念的差異,前者注重的是使用者情境;後者主要在於清理庫存,兩者在設計與出發點上,就決定了截然不同的走向。

圖說明

(圖註:
若即時在地行銷結合了大數據的龐大資料,就如同站在巨人的肩膀上,可以透過數據與資料站得更高,看的更遠!)

流量來自於需求,工具只是驅動

根據全台最大社群網站痞客邦數據顯示,每天約有 2800 萬的流量,有將近半數來自於手機,透過行動裝置進行瀏覽與閱讀,而這些位於全台各地的閱讀者,無論是透過何種載具,共同的行為動機皆為「需求」!,也就是試圖透過在網路上的搜尋,解決自己在日常生活中產生的需求或問題,像是尋找美食旅遊、搜尋時尚美妝等,皆透過如:東區平價聚餐美食、上班族一週穿搭等自身情境、需求的「情境式搜尋」,進而轉入痞客邦站內產生流量,同時間,使用者在完成搜尋的結果後,不論是透過社群網站或是即時通訊軟體,大多也會再透過社群擴散出去,從使用者需求被滿足後,再透過社群與通訊工具等重新驅動與擴散,讓產業以及品牌行銷人員,可以透過內容與使用者重新且不斷地接觸,形成社群互動的迴路,帶來大量的流量與商機。

(圖二)

搜尋情境決定接廣告好感度

透過痞客邦長期觀察社群及整合數位行銷操作的產業經驗發現,消費者進行搜尋的時候,「時間」與「 情境」這兩大要點,將決定了消費者是否會採取下一步行動。在痞客邦發布的各產業【痞客邦關鍵報告】中,可以明顯的看出週間與週末使用的裝置,有明顯的改變,消費者會在週間的時候透過桌機進行規劃與整理;到週末的時候,多半會改以行動裝置進行搜尋與確認;在搜尋面,消費者也朝向情境式的搜尋蛻變,以夏天為例,透過系統發現消費者不單單只搜尋品牌及品項名稱,如:防曬用品 / 防曬乳等關鍵字,使用者已趨於轉向搜尋海邊注意事項、夏季美白要點等取而代之,且搜尋時的時間、地點也成為了消費者需求的明確指向,因此能否在「對的時間與對的地點」給予目標消費者想要的東西,將是決定行銷成效是否有效的重要關鍵。

【痞客邦關鍵報告】參考文章:

[痞客邦關鍵報告] 年度網路口碑檢測:美妝產業市場分析
[痞客邦關鍵報告] 年度網路口碑檢測:掌握國內旅遊消費市場脈動
[痞客邦關鍵報告]口碑驅動電影票房 2014五大片商黑馬電影

縮小距離,放大商業價值

即時在地行銷( LBS)比起傳統的廣告遞送,除了具備「即時情境」的優勢外,更具備了「精準」的特性,比起過往的簡訊遞送,即時行銷系統精準了 1 萬倍(一般簡訊投遞範圍為 1KM x 1KM)透過LBS 在地化的設定,可以將目標鎖定至 10M X 10M 的位置,透過系統縮小距離,放大了商業價值!達到了讓使用者在經過店家門口的時候,接收到該商家的優惠與訊息,串接線上與線下( O2O)產生商業價值!對於民眾來說,可以簡易的透過行動裝置直接搜尋滿足需求,並且獲得即時的優惠與服務;對於商家來說,可以透過更精準的訊息遞送,接觸到更大量、有意願消費甚至就在門口的消費者,並且提供聯繫的方式,對於整體的生態圈來說,在縮小了距離的同時,也大大的放大了整體的商業價值,締造消費者與商家雙贏局面。

圖說明

即時在地化整合 O2O 創造新契機

隨著電子商務與 O2O 的蓬勃發展,即時在地化行銷更具備巨大的市場潛力,逐漸轉換成新的商業模式,透過 LBS 的規劃,伴隨定位高精度週邊功能的興起,可以整合所在位置的商家,再透過大數據的分析與具象化的呈現方式,把餐廳、加油站、電影院、百貨公司、觀光景點及交通設施等重要地理資訊一一彙整,並且結合廣告的推送,讓找餐廳的消費者可以找到優惠,讓看電影的消費者可以看到折價...另一方面,對於商家來說,也可以反向的把促銷的商品、優惠的訊息、甚至是注意的事項精準的推送至 50 公尺內消費者的手機上,形成了雙贏互惠的正向循環,成為了最後關鍵的推手。

圖說明

透過即時在地行銷平台串起數位浪潮最後一哩

從社群活動到內容行銷再累積成大數據,再藉由大數據的資料分析歸納後,產生了RTB 與 DMP的廣告模式,最後透過 LBS 將 O2O 串起,打開了數位時代中的嶄新的一頁,自 2010 年累積至 2015 年的能量,將協同 LBS 與行動裝置的使用一次爆發,讓行銷走入生活中,預計於 2016 年給予社群行銷全新的體驗。

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健細胞科技攜手中興大學,推出「Cancell Insight」醫療AI 輔助決策平台,消弭醫療數位鴻溝
健細胞科技攜手中興大學,推出「Cancell Insight」醫療AI 輔助決策平台,消弭醫療數位鴻溝

為打破醫療 AI 高昂的算力與人力門檻,健細胞科技與國立中興大學資管系蔡孟勳教授團隊產學合作,正式推出「Cancell Insight 醫療 AI 模型平台」(https://insight.cancell.ai)。該平台以 SaaS(軟體即服務)模式提供一站式託管,讓先進的醫療 AI 資源不再侷限於大型醫學中心,有效消弭基層與城鄉間的醫療數位鴻溝。

軟體硬實力:打通 AI 落地最後一哩路

過去,許多由學術或生技單位開發的優秀模型因缺乏部署工具,往往淪為「實驗室孤兒」;而中小型醫院也常因 IT 建置成本對 AI 望之卻步。

健細胞科技創辦人周子堯Victor憑藉其UIUX規劃、程式開發技術背景,親自領軍AI 模型研發團隊,建構 Cancell Insight 平台。他強調,智慧醫療落地必須具備「無感化部署」、「持續性反覆運算」與「大眾化使用」三大要素。Cancell Insight 包辦了從數據清潔、標註到模型訓練與部署的底層工程,醫療機構僅需提供去識別化數據,繁瑣技術難題全由平台解決,讓 AI 真正回歸醫療「輔助」本質。

專為高壓臨床環境設計,七大核心優勢重新定義臨床運作效率

健細胞科技
Cancell Insight提供涵蓋數據清洗、精準標註、模型訓練至部署託管的一站式解決方案
圖/ 健細胞科技

【行動化與 LINE 整合】 支援 LINE 一鍵登入,醫師可直接透過官方帳號上傳檔案呼叫模型並查閱紀錄,實現真正的醫療行動化。

【隨選模型與高相容性】 提供多元 AI 模型庫供彈性訂閱。每組模型具備獨立 API Key,可無縫串接醫院現有 HIS 系統或 APP。

【團隊協作共享】 首創以「團隊」為服務單位,跨科別成員可同步共享模型權限、數據分析與歷史紀錄,提升研究協調效率。

【自動化數據處理】 支援模板批次上傳,內建自動校準系統,若格式不符將自動轉檔、去識別化與重構,大幅解放 IT 人力。

【雙模態 AI 解析】 深度整合 Dr.Cell AI (Gemini) 多模態能力,不僅輸出預測結果,更提供進階臨床解說與治療準則問答,提升決策參考價值。

堅守醫療嚴謹性,推動醫療平權與永續商業價值

在追求科技創新的同時,Cancell Insight 嚴格把關醫療安全性。平台所有 AI 模型輸出結果均定位為「臨床決策輔助」與「研究檢測輔助」,透過「非直面病患」的機制,確保所有 AI 建議皆由專業醫療人員進行最終判讀。

透過 SaaS 專案訂閱模式,Cancell Insight 成功以合理經費取代了傳統的高額硬體採購,讓中小型醫院與偏鄉診所也能具備同等的診斷實力,落實真正的醫療平權。對研發端而言,平台不僅是加速醫療科技商用化、縮短變現週期的推進器,其高度結合日常工作流的特性,更有效減少了醫護的行政負荷,緩解當前醫療量能短缺的危機。

【進階部署】啟動臨床試驗,Docker 地端部署確保資安與時效

為進一步驗證臨床效益並符合醫療機構對資訊安全的高標準,Cancell Insight 即將與各大醫療機構攜手展開「臨床研究計畫」。針對有高度資安控管需求的醫院,平台提供彈性的 Docker 地端模型部署(On-premise Deployment) 方案。第一線的醫師與護理師可直接在院內本機端快速啟動 AI 模型,安全地注入病患臨床數據後,即可「零時差」取得預測結果。此舉不僅確保了敏感醫療數據「不出院」,完美符合嚴格的醫療法規與病患隱私要求,更能實際驗證 Cancell Insight 在真實高壓的臨床場域中,能即時、有效地提供精準的決策輔助。

健細胞科技
部署輕量化模型於地端,支援離線模式使用模型,完善保護企業敏感資料
圖/ 健細胞科技

展望未來,擴大智慧醫療生態圈

透過 SaaS 模式取代高額硬體採購,Cancell Insight 致力落實醫療平權。未來,健細胞科技將以此平台為樞紐,尋求跨界深度合作:

醫療機構: 提供各級別醫院隨選即用的 AI 助理及地端部署選項。
學術/生技: 協助實驗室模型落地,並優化新藥研發與臨床試驗的數據處理效率。
商業保險: 整合 AI 評估工具,提供更精準的健康管理與風險控管服務。

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