[彭之偉] 媒體電商的機會與挑戰 (上)
[彭之偉] 媒體電商的機會與挑戰 (上)
2015.08.28 | 創業

筆者觀察這十年來的發展,電商與傳媒剛好呈現相反的趨勢:這十年來,電商產業每年以兩位數的成長率成長,而傳統媒體也以兩位數的流失率快速流失觀眾當中。然而,這不是電商比較厲害,傳媒比較差,而是觀眾(使用者)的行為正在轉移中,就筆者本身處在傳統的電視臺的感受特別明顯。

電視臺內部,上至長官、主管,下至第一線的執行者,無不看到這樣的趨勢,甚至多年來不斷舉行會議檢討,試圖改善、改變與創新,想盡辦法的思索,希望可以找尋、改變,甚至創立新的數位媒體,力圖挽回自己的市場,重新贏回消費者的目光。
筆者謹就自身的營運經驗與業界觀察,提出以下建議與分享:

##傳媒數位化?

何謂「傳媒」?就維基百科的解釋,「傳統媒體是平面媒體,這裡的平面最初起源於廣告界。因為報紙、雜誌上的廣告都是平面廣告。傳統媒體是相對於近幾年興起的網絡媒體而言的,以傳統的大眾傳播方式即通過某種機械裝置定期向社會公眾發布信息或提供教育娛樂的交流活動的媒體,包括電視、報刊、廣播三種傳統媒體。通常我們又把它們稱作『平面媒體』」。

維基百科的這段介紹表述得很清楚,電視、報刊與廣播是三種傳統媒體,沒錯,如果就這三項傳統媒體,在臺灣甚至是世界上已陪伴人們超過20年以上,也幾乎是許多人每天都會接觸的媒體,但近十年來,無論是YouTube的興起或是Facebook的竄起,無庸置疑地改變了人們接觸媒體的習慣,而這也是傳統媒體力求轉型的威脅點。

##如何數位化?

大多數的傳媒,選擇數位化的方式是將**內容數位化。**不管是電視臺將連續劇節目數位化,轉檔上傳至YouTube,以賺取微薄的廣告分潤,或是自行經營粉絲團,衝高粉絲數,但卻只能當作給企業主買廣告時搭贈的宣傳。然而,這些對於長期賺取較高毛利(無商品成本)的傳統媒體來說,無不是椎心之痛。

對於擁有較大資源(也就是口袋比較深)的傳統媒體商而言,內容數位化後卻賺不到數位廣告財(因為都被Yahoo!入口,或YouTube影音入口給賺走了),發展自營媒體平臺或是電商平臺,似乎成為不錯的選擇。但是,建構一個自營媒體平臺(隨選視訊或新聞入口)所要投資的硬體設備價格不斐,加上其中的經營與宣傳都不同於傳統媒體;因此,這個議題也常成為需要再討論、評估,很多公司就因為邊看邊走而長期延宕,於是整體看起來,傳統媒體切入發展電商,似乎成為了不錯的選擇。

##先媒體?先電商?
俗話說:「工欲善其事,必先利其器。」傳統媒體業者要發展電商,而電商平臺業者往往也需要媒體幫襯。聽起來,這是一個不錯的想法。不過,究竟應該是先有電商平臺,再運用媒體?還是先有了媒體,再來建構電商平臺?這似乎是電商業者與媒體經營者不同的兩個切入點。

就筆者的經驗來看,傳統的(現有僅存的)電商平臺業者,大多能快速建構好基礎的系統平臺(資訊流)、金流、物流,然後找到廠商合作(所謂的商流),花錢買流量(廣告),提升轉換率與客單價,進而社群經營、會員經營等。其中,花費最多的大多是:花錢買流量(廣告)這件事。但對於傳統媒體業者,可能會想:我已經自有媒體了,我來建構系統平臺(資訊流),搞定金流,物流問題,是不是就可以開始賺錢了呢?

當然不是,如果這麼好做的話,那大家都賺錢啦!事實上,自有媒體很關鍵,但自有的媒體影響多少人,影響程度有多深,才是真正的關鍵。自有媒體的好處是,別人要花錢買廣告,而你不用!但因為過去都是幫企業主操作,只要做到曝光量(接觸率)、收視率等傳統媒體評估效益的指標,但如果是自營媒體投放廣告時,**KPI自然換成了轉換率、客單價與營業額,那投放的策略與做法就要有不一樣的思維了。**而大多數的傳統媒體經營者,顯然很少具有這樣的經驗。

##商業模式是什麼?

商業模式,對於傳統媒體業者應該都不陌生,簡單來說就是我產生內容(無論是節目、戲劇、主題報導或深入介紹等),然後發行或播送,內容之間或內容裡夾帶產品訊息或廣告,以賺取廣告費用。就以電視臺來說,像是廣告、置入與冠名,是目前的收入項目,而這就是商業模式。

然而對於從事電商業者來說:商業模式是B2C(企業對消費者)、B2B(企業對企業)、B2B2C(企業對企業對消費者)、C2C(消費者對消費者)或是O2O(線下與線上的整合),而這些是兩個經營業者(傳統媒體與電商業者)不同的商業經營模式思維。

對於傳統媒體業者而言,除了原本熟悉的商業模式外,要跨入電商領域,確實是要思考電商的商業模式(B2C、B2B、B2B2C、C2C與O2O),評估自所擁有身的資源(媒體、人才、資金以及用戶數等)後,瞭解自身的資源,才能正確做出有價值性的商業模式評估,進而運用自身資源去實踐這個商業模式。

就自身從事電商十多年的經驗以及這兩年處在傳統電視臺媒體的實務經營經驗而言,**筆者對於傳統媒體發展電商模式其實是看好的,因為媒體網路化與媒體電子商務化是必然的趨勢,這也是面對新媒體的挑戰與市場分食下,必要的應因策略。**業者如果不改變,只能等著被淘汰,市場競爭就是如此,不管是電商還是媒體都是一樣的,傳統媒體為有跨界才有機會轉型。

在下一篇文章中,筆者將提出**「傳統媒體電商基本觀念」,與「傳統媒體怎麼發展媒體電商」及「媒體電商的三件事」**與大家分享。

本文已獲得作者授權。彭之偉臉書網誌

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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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