[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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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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