[陳俊廷]行銷4p再見！了解程序化購買，掌握大數據時代數位行銷|數位時代 BusinessNext

數位行銷並非新的名詞，早於21世紀初期開始問世。然而近期隨著大數據時代來臨，行銷模式開始劇變，像是最近火熱的即時競價數位廣告投放方案（Real-Time Bidding；簡稱RTB），顛覆以往統包採購版位與時間的廣告購買模式，掀起一場數位行銷革命。

台灣數位廣告或行銷一直存在的問題，就是幾乎都使用狂撒策略，反而變成大家都不想看廣告，應該要了解使用者的需求。網路蓬勃發展，新生出許多媒體，網路使用者的瀏覽行為越趨破碎化。使用者要看很多內容，必須要了解消費者的需求，學會從中看到多訊息與活動，好的廣告必須掌握運用對的時間、訊息、媒體，不是過去4P（product、price、place、promotion）。

從去年開始，RTB成為台灣數位廣告產業熱門的關鍵字，像是Facebook、Google和Yahoo!陸續提供即時競價數位廣告投放方案。

雖然大家都談RTB，從Google角度來看, 大家只談 RTB 其實有點詭異，不應該只談RTB，更大的議題應該是『程序化購買（Programmatic Buying）』，在台灣大家聽到程序化就怕，認為是很科技面向的概念，但其實不是。

「程序化購買」是一種新型態廣告購買方式，結合RTB與「精準行銷（Audience Targeting）」所發展出的新型態廣告購買方式。過去廣告都包採購版位與時間的廣告購買模式，這樣卻容易沒辦法讓廣告有投放的實效，在數位行銷中購買目標群眾的眼球才是重點。

程序化購買以自動化與即時性（real time）為重點，用流量的觀念去買賣廣告，廣告主以競價的方式採買目標群眾，而非綁在廣告板位與固定時段上。作為廣告主或是行銷最重要的是懂得如何操作、了解使用者的需求，有效的購買、呈現廣告才能發揮實際成效。

隨著行銷模式的轉變，欲得知如何有效的購買群眾，必須了解數位行銷分眾的定義，台灣廠商目前知道要用分眾的概念，但是分眾的概念必須再度革新。過去大家都知道目標群眾具有性別、年齡、興趣，**但現在觀眾必須加上duration（停留多久）、recency（最近訪問時間/行為）、search（搜尋），尤其是recency的概念很重要，了解現在目標群眾的意圖（Intent）抓到他近期的目的，才能抓住目標群眾近期最迫切的需求。**數位行銷中的主要核心就是了解目標群眾，這些分眾特質都必須從數據上洞悉，因此最近才會出現數位行銷人才缺口。

##新的行銷市場生態

大數據時代來臨，過去購買廣告透過各種廣告聯播網購買，但這樣的方式會容易出現消費者重疊的情況，於是產業開始變化，出現新的生態。程序化購買的廣告購買方式也催生出許多廣告平台DSP（Demand-Side Platform），也出現數據管理平台DMP（Data Management Platform），廣告主與代理公司成立Trading desk。

圖說明
(程序化購買的廣告催生出許多新的市場需求及商機/資料提供：Google)

廣告平台DSP最主要是可以和Google這類大平台SSP（Supply-Side Platform）作連結，隨著技術上數位化、自動化，現在透過DSP廣告購買已經可以做到一對一、一對多、多對多的即時。數據管理平台DMP（Data Management Platform）簡單來說負責管理分析數據，像是把cookie整理優化成高價值的數據，將海量資料管理和即時分析，因此DMP就像是數位廣告的基石。

台灣有很多公司想變成程序化購買平台，希望可以掌握市場的生態環境，但現在台灣並不是每一個平台可以達到程序化購買。因為這樣的技術不是每個平台做得到。要熟悉程序化購買，第一步必須了解程序化購買五大關鍵：

**第一，organize（組織）：**整理消費者資訊了解甚麼是你要的消費者，從第一方資料加上第三方資料，大量數據該如何判讀成為數位行銷的關鍵。
**第二，Design（設計）：**內容需要創意，沒有好的內容，無法吸引
到群眾眼球。
**第三，Execute（執行）：**要懂得執行相關技術，分析資訊與數據。
**第四，Reach（觸及）：**了解媒體的特性，電腦或是行動終端都要加以考量，觸及多螢幕群眾。
**第五，Measure（衡量改善）：**平台的策略很重要，要有評估反饋機制，了解錯誤修正錯誤後，才能成功。

面對數位行銷越來越蓬勃發展，台灣數位行銷景觀是很樂觀，但是隨著資料膨脹，需要花更多時間了解消費者要什麼。所以數位行銷第一步，還是要回歸到先理解程序化購買的概念。大鍋菜、統包購買的時代過去了，了解不同的消費者需要甚麼才是重點。

隨著分眾概念的革新，了解消費者的「微時刻（micro-moment）」也是數位行銷應有的認知；**「micro-moment」指涉像在網路上表達 “我想知道更多 (I want to know)”, “我想做某件事 (I want to do)”, “我想購買 (I want to buy)”, “我想到某個地方 (I want to go)”的時候, 廣告主能即時提供消費者最想要的資訊及內容。**台灣容易將重點放在技術層面，但是「心理學層面」思考消費者需求更為重要，必須要有敏銳的洞察力剖析消費者心底到底要什麼。

延伸閱讀：大數據時代的廣告神器RTB

近年談 AI 轉型的金融業者不少，多半從技術切入，闡述架構藍圖與導入策略。富邦人壽則選擇從行政端著手，先問哪個場景最攸關保戶，再決定 AI 該往哪裡導入。「關鍵在於回歸以人為本的核心，專注於客戶體驗。」保單行政處處主管蔡佳蓉副總經理指出，核保、理賠與客服，是服務價值鏈中與保戶互動最直接的三大關鍵，自然成為富邦人壽 AI 布局的起點。

以 AI 賦能核保，審查時間省六成

開始一張保單的旅程，核保是第一步，攸關保戶是否能儘速取得保障。投保過程中，若涉及既有病史或體況，核保便須介入評估，綜合審視商品條款、投保規則與法律規範，以決定是否承保，可說是一項高度專業的決策工程。

「以一份新契約為例，客戶的病歷資料可能厚達百頁。核保員得逐頁翻找診斷紀錄、用藥史與手術紀錄，判斷其對承保的影響。但大多數核保人員並不具備醫護背景，這方面的專業判斷力全靠長期經驗積累，導致傳統作業十分耗時。」蔡佳蓉解釋。

為此，富邦人壽建構「核保智能助理」，運用生成式 AI 摘要病歷，解決過往判讀大量專業英文病歷的痛點。這可不是把資料丟進 AI 資料庫就好——蔡佳蓉分享，導入過程中的挑戰之一，是為特種個資去識別化，需先透過個資遮罩工具處理病歷；此外，針對 AI 常見的「幻覺」風險，團隊也反覆調校提示詞，讓摘要報告力求精準正確。

她強調， AI 定位為「初篩與重點整理」的助手，最終決策權仍歸於核保員。透過 AI 摘要、核保員決策的人機協作模式，體況審查平均作業時間成功從 40 分鐘縮短至 15 分鐘，核保效率提升六成，讓核保同仁能將心力集中於高風險案件與例外處理。

以 AI 輔助判讀，加速理賠條款今昔對照

同樣面對大量資料判讀挑戰的，還有理賠。理賠是保險公司實踐承諾、展現服務價值的重要時刻，但隨著醫療技術不斷進步，許多保單條款當年訂定的手術項目，到了今天可能已發展出全新的治療方式。理賠人員需要從大量醫療資料中，判斷新技術是否符合條款約定，過程相當耗時，也需要高度的醫療專業知識。

對此，富邦人壽導入「理賠智能助理」，整合醫療資訊與內部顧問醫師的專業意見，協助理賠人員快速比對保單條款與客戶所接受治療的對應關係。例如，當醫療科技演進產生新的手術方式時，AI 可協助理賠人員快速了解該疾病與手術的進行方式，並檢索相關條款與內部規則，提供理賠判斷建議，縮短過去需逐一查找資料的時間。此外，系統亦能協助摘錄擷取診斷書、病理報告及醫療費用單據等理賠文件審核重點，大幅縮短人工判讀比對時間，讓理賠人員更專注於專業判斷與保戶溝通，加速理賠服務效率與一致性。

客戶服務處處主管張婉茹指出：「AI 除了加速理賠作業，也能將資深理賠人員的專業經驗與判斷邏輯濃縮為高效吸收的知識庫，協助新進同仁快速掌握案件重點與判斷依據，縮短學習曲線，並提升理賠判斷的一致性與品質。」透過 AI 助理減輕資料整理的負擔，理賠人員得以將精力回歸專業決策與客戶溝通。

以 AI 客服加速分流，前線服務更到位

在核保與理賠之外，最大量的服務場景是客服。張婉茹表示，隨著數位原生世代逐漸成為保戶主力，客戶傾向先自主操作解決問題，不會直接撥打電話；一旦選擇撥打電話，就代表問題已超出自助服務能處理的範圍。

對此，AI 客服的導入，不只是回答問題，更是協助客戶找到最適合服務管道的「智慧導航員」。「我們是第一線面對客戶，因此 AI 客服最重要的不是回答得多，而是回答得正確。」張婉茹表示，富邦人壽在設計上特別重視回答來源的可信度，透過既有知識庫與 FAQ 資料治理機制，讓 AI 優先扮演「理解需求、引導服務」的角色，確保保戶獲得正確且一致的資訊。

事實上，富邦人壽的文字客服早於大型語言模型盛行前便已上線，目前文字客服平均每月處理超過六萬則訊息，智能助理能即時理解客戶需求，將保單查詢、資料變更等簡易服務導引至 App 或線上平台快速完成；面對理賠、保單變更或保障內容等較複雜的需求，則由真人客服接手提供專業協助。讓簡單問題快速解決、複雜問題由專人服務，將有限的人力資源投入最需要專業與溫度的服務情境，讓分流機制發揮實際成效。

從核保員手中的病歷、理賠人員桌上的單據，到線上客服的迅速回應，富邦人壽的 AI 布局，始終緊貼第一線作業現場。張婉茹表示，科技發展不一定要一次 end to end 全到位，應該是不停小步快跑，慢慢把應用場景擴大。去年底推出的全新富邦人壽 App，將「簡單、貼心、隨行」的理念落實在使用者介面體驗上，就是一次階段性集大成的成果。

但無論 AI 如何加速資料判讀、優化流程，專業判斷與服務溫度仍是機器無法取代的核心。「要有專業，才能判斷 AI 的產出品質。」富邦人壽兩位主管也強調，科技迅速發展下，富邦人壽導入 AI，不是要取代核保員、理賠人員或客服人員，而是希望讓每一位同仁把時間花在最有價值的地方。當AI承接了流程中繁瑣的資料負荷，人員就能更專注在判斷、溝通與服務，讓同仁的專業與心力回歸到最需要判斷力與人情味的溝通之上，這才是真正以客戶為中心的 AI 轉型。也是富邦人壽實現「AI Everywhere」的旅途上不忘的目標。