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

筆者在上文曾提及,傳統媒體電商的商業模式,不管是B2C、B2B,還是O2O,傳統媒體賺的是快錢(廣告、置入、冠名或廣編稿),而電商賺的則是慢財,需要系統平臺(資訊流)、金流、物流和商流來支撐消費者購買或消費的元素。

而傳統媒體的經營者思維,大多不具備電商平臺的建構知識與經驗,這就形成了「落差」,包括認知的落差、執行的落差、收益的落差、人才的落差與知識的落差等等。這種種的落差,使得大多的傳統媒體佈局電商的腳步顯得有些緩慢;即使有了網站、內容和資源,大多也難以整合,這就是因為種種落差造成傳統媒體電商發展較為緩慢的原因。筆者就自身在電商產業十多年的經驗與這兩年處在傳統電視媒體的實務經營經驗,做出以下觀點與建議:

##怎麼發展媒體電商?
「人、模式、資源和時間」是傳統媒體發展電商時,基本所需要投入的要素,簡單來說,就是要找對人,找出對的商業模式,給相對足夠的資源,等待相對發酵的時間。這個順序很重要,如果一開始沒找對人、沒規劃出對的商業模式,後面即使給很多的資源也不會發酵。但就算找對人,規劃出對的商業模式,倘若沒給予相對足夠的資源,也不會發酵。

顯而易見,其中的「人」是關鍵,而這個負責發展電商的人,可以是從媒體中直接延攬,或是有從事電商經驗的人,但重點在於是否能切身瞭解電商發展模式與媒體所擁有的相對資源?其次重要的是要直接對得到最上層的老闆(不管是總經理還是董事長),這點很重要。因為企業本身經營者如果真的要做電商,就要有決心徹底去執行;換言之,帶頭老闆要親自去盯進度,才不會到了真正要落實的時候,被許多阻力而阻撓了。對人才專業度的信任,會是最後能否開花結果的關鍵。

「電商重打底,媒體重話題」,電商人才善於打底(金流、物流、資訊流與商流),而媒體人善於鋪陳、包裝和操作話題,兩者能融合最好不過,尤其擁有自營媒體對於操作話題更是相對有經驗,最後在於所操作的話題,如何界接到平臺上,也就是「媒體腦」操作話題、引起討論及想要購買的慾望(真正的媒體影響力),「電商腦」承接消費者(使用者)購買的平順流程(使用介面、使用者動線),唯有兩者合作無間,才能創造好的媒體電商模式。

##傳統媒體電商基本觀念

「媒體改變了什麼?」
過去傳統媒體能做到的是兼顧收視率、發行量和觸及消費者(讀者)等,但重點在於媒體影響了消費者什麼?在媒體電商裡,著重的是後面的行為,也就是電商的「轉換率」。媒體在生產內容上,要從好的、優質的、感動人心的、令人省思的與歡笑的目的,加上「行為模式」,也就是看完要讓消費者願意、想要去採取行動。所以,有了媒體腦固然很好,但還得加入電商腦的「轉換率」。

「電商是要賣東西?」
賣東西需要的是電商基本功,常常許多電商人把商品規劃的很完整,把該有的故事、訴求都做到了,但是怎麼正確且一針見血的傳達給對的消費族群,切中族群(觀眾、讀者、收視戶)的心中,觸發族群的需求,是電商腦要加入的「媒體力量」。

#媒體電商的三件事?

##一、資源配置:
擁有自營媒體的人通常會以「賣不掉的廣告來做電商」的思維,是對也不對,因為賣不掉的廣告通常無用,不好的版位/時段/內容,本身影響族群(觀眾/讀者/收視戶)的力量就是薄弱的,如果只以這樣的思維來宣傳,當然力道一定是有限的,甚至是不好的,但賣不掉的廣告該不該拿來做宣傳,當然是可以的,只是好的(版位/時段/內容)廣告(或節目或主題報導)要跟不好的一起搭配,抓出對的宣傳策略,也就是媒體的資源配置很重要。

##二、知識融合:
上述有談過的,「媒體腦」與「電商腦」的思維本來就不同,擅長的操作面也不同,不同時間、不同點的「換腦思考」很重要。人不同,事不同,觀念也不同,要能彼此「知識融合」,找出最佳合作方式,才能發揮媒體電商的絕佳優勢。

##三、專業合作:
萬一媒體業者沒有電商人才怎麼辦?對外找專業的合作夥伴是一個解決方案,然而找對合作夥伴是一件很重要且是否有機會發展成功的關鍵點。就目前許多電商平臺租賃系統公司,筆者並不覺得市場上一般的電商平臺租賃系統公司(開店系統)有媒體腦的思維。建議還是需要客製化系統,才能將自有的媒體資源系統化,或是尋求有經驗的顧問或系統商共同合作,以減少前期摸索的成本及避免走錯路所花費的時間與金錢成本。

以上幾點,是筆者就自身從事電商十多年的經驗與這兩年處在傳統電視媒體的實務經營經驗,所提出來的建議與分享。媒體網路化與電商化,可說是必然的趨勢,而傳統媒體發展電商模式也會是必要的轉型與策略。

傳統媒體要跨界網路或電商,而電商要向媒體取經,學習如何創造影響族群(觀眾、讀者或收視戶)的行為,把「電商腦」與「媒體腦」在不同時間、不同點的「換腦思考」,找出最佳融合方式,就能發揮媒體電商的絕佳優勢。

原文獲得作者授權 彭之偉的臉書授權

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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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