營銷最大化的救星:客戶、流量的成長駭客來了!
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網路用戶的成長曲線,20年來從陡升趨於平緩,近年,又在行動上網的助長下,再次擴大並且瀕臨飽和。當使用者行為在「桌機」與「手機」之間不斷切換,所有的網路服務也開始產生質變。

在這個複雜的數位環境中,網路人口紅利已成往事,用戶呈現碎片化的姿態,散落在各式各樣的網路服務裡,茫茫網海中要找到對的用戶,並持續吸引新用戶、留住舊用戶將變得更加困難。孕育無數網路新創的大搖籃──矽谷,是如何解決這樣的問題?成長駭客(Growth Hacking),是他們的解答之一。

Growth Hacking這個詞彙兩年多前在矽谷開始被廣泛使用,甚至被視為企業營運成長的顯學,包括Facebook、Airbnb、Twitter等知名網路公司都將其奉為圭臬。Growth Hacking的精神告訴我們:成長的秘密不在行銷預算多寡,也不是決策者的全能與智慧,而是我們「真的願意」用數據發現問題、解決問題、傾聽使用者的聲音。

在茫茫網海中,我們都像是漂浮於暗夜中的一座座行動孤島,散落且游移著。

面對這一座座的孤島,網路服務業者得在黑燈瞎火的汪洋中,提著探照燈,才能找到對的用戶。不幸的是,這件事越來越困難了,因為,我們的數位環境變得更加複雜。過去我們習以為常的地域、疆界、族群等一切的分類和中心,都隨著行動網路的應用普及模糊了起來。

為了清楚勾勒這個輪廓,《數位時代》連續十年製作「網路服務100強」調查,今年首度將來自「行動」端的流量納入評比項目。根據過去半年所累積的資料,我們觀察到一些趨勢演變:重視行動網頁、App的體驗與設計,早已是各家網路服務不得不為的手段,而沒有架設網站的純App服務,也可能靠著行動流量強勢上榜。

這代表著,流量來源與型態已經大幅轉變。當整個數位環境變得愈趨複雜、用戶更加分散,大家面臨的共通問題是:我究竟要如何成長?我的使用者在哪裡?流量又在哪裡?而那些不花大錢,不粗暴地砸銀子買流量、下廣告,卻能擁有許多用戶的網路公司,究竟又是如何「既安靜又野蠻地快速茁壯」呢?

成長駭客(Growth Hacking)無疑是這串問題最好的解答之一。

成長駭客「四兩撥千斤」

Growth Hacking這個詞彙起源於矽谷,最早是由「GrowthHackers.com」網站創辦人肖恩.埃利斯(Sean Ellis)於2010年所提出,不過真正使這個詞彙被廣泛地討論,則是因為矽谷知名的新創公司顧問及投資者安德魯.陳(Andrew Chen)。他曾在2013年發表一篇名為〈Growth Hacker is the new VP Marketing〉的文章,讓Growth Hacking一時蔚為矽谷顯學。

Growth Hacking的核心精神是:用最低的成本、捨棄高昂費用的傳統行銷方式,透過各種資料科學、數據分析和技術手段,讓產品高速成長;簡言之,稱職的Growth Hacker總能「四兩撥千斤」,用最少的成本,甚至不花一毛行銷預算,就達到最大的效益。

舉凡更改一個按鈕的圖示、串接一個API、算準時機對用戶推播通知等,這些動作帶來的效益卻遠比花錢買廣告還要高出十倍、百倍,這就是Growth Hacking讓人引頸期盼的魅力。

Growth Hacking之所以會從矽谷崛起,必然與矽谷的產業環境脫不了關係。網路新創成就了今日的矽谷,而當網路環境出現變革,矽谷亦首當其衝,率先其他地區面對各種難題。首先,網路人口紅利消失,用戶成長變得困難,取得單一用戶的平均成本飆漲;然後,大量的第三方工具出現,例如Google Analytics、Mixpanel等,降低了小公司獲取用戶數據的門檻,各種資料模型得以快速建立,不僅為網路新創帶來商業機會,也成了企業躍躍欲試的成長引擎;而網路巨頭為了擴大市占、建立生態系,也開放各種API串接工具,讓開發者取得更廣泛地用戶關係模型、內容數據等資料,進而建構更完整詳實的數據基礎。數據應用因此日新月異,從Growth Hacking乃至於Growth Hacker此起彼落。

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助長Growth Hacking風潮崛起的因素當然很多,技術絕對不是唯一的關鍵。然而,從新創公司的角度來看,他們通常擁有很強的技術,但行銷資源卻相對有限,這樣的情況下,如何以最小行銷資源達到最大營運效益,是能否創造持續性成長的關鍵,Growth Hacking自然是不二法門,因為他們沒有燒錢的能力,必須尋找更有效的突破口。就像Facebook在損益兩平之前,既無力也不想用傳統行銷的方式來爭取用戶,於是便在2007年成立Growth Team,希望能用「技術手段」讓用戶數快速成長。

一切用數據來說話

Growth Hacking常用的技術手段,包含A/B Test、搜尋引擎優化(SEO)、病毒行銷等。例如Twitter大幅更改註冊頁面設計、Facebook的開心農場用病毒傳播方式吸引用戶、Airbnb串接Facebook,打通社交關係鏈、Dropbox使用者只要邀請新用戶就能獲取更多儲存空間,這些都是Growth Hacking的經典案例。

「這些是產品功能,還是行銷?其實兩個都是。」全球下載量破1億次的照片編輯App PicCollage創辦人樊立勳說,傳統的產品開發團隊(PM、設計師、工程師)只專注於產品研發,沒有把行銷、用戶心理這些事放在心上;一般行銷人員則缺乏思考產品、改變產品的能力,他們在乎的是行銷預算、如何包裝產品等事宜;而Growth Hacking則是強調用數據分析、產品開發的方式來達到行銷目標,當所有服務都網路化,變成了網路產業的一分子,就意謂著每個產業都可以用Growth Hacking的概念來帶動成長,「不過,數據分析還是最基礎且最重要的。」樊立勳說。

曾經在矽谷接觸過Growth Hacking的Cubie創辦人馮彥永也強調,「Growth Hacking的重點不在於技術手段」,並不是把Landing Page、註冊轉化率或是任何一項「技巧」做到極致,就叫做Growth Hacking,「重點應該是透過數據分析、資料科學等方法來了解使用者,先找到用戶的需求或問題,再套用這些方法就好,或者不套用,尋找新的方式。」

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沒錯,數據分析與追蹤是一切的基礎,因為Growth Hacking團隊就是一群以數據驅動行銷、從數據發現問題、用技術解決問題,從而貫徹成長目標的人,這個團隊匯集了工程師、行銷、設計、心理學、資料科學家等混血人才,這些不同人才的共通點是:懂數據、信仰數據,把「成長」放在工作事項的第一順位。

舉例來說,他們在決定App介面的顏色、圖片擺放位置、按鈕大小等細節的時候,絕對不是單靠設計師的美感直覺、投票表決或是老闆說了算就拍板定案,必須透過A/B Test做實驗,觀察各種變因之下用戶對產品的反應,像是Airbnb曾將Wish List的「星」形圖案,換成「心」形圖案,就讓用戶使用率提升了30%,看似簡單的微小更動,背後卻是有無數次的實驗和數據結果在支撐。

另外一個更顯著的例子是:Facebook曾經花了半年多開發全新的首頁介面,並開放給少部分用戶使用,然後經過連續三個多月的監測,最後因為各項用戶數據都呈現下滑,導致這個新的版本,不論使用介面多麼簡潔、優美,Facebook都不得不忍痛撤銷這個花費將近一年時間開發的產品。因為他們相信,「面對數據、重視用戶反應」才是吸引用戶青睞的不二法門。

而要做到這些,一套完整的數據追蹤系統是基本配備。馮彥永建議,Growth Hacking團隊最重要的,是要追蹤合理的數據資料,然而大部分台灣公司都只使用大眾化工具,例如Google Analytics來追蹤,沒有自己設定追蹤系統的習慣,相當可惜。

如何知道自己的數據追蹤系統是否做得到位?很簡單,試著回答這個問題:「你知道自己網站的留存率(Retention)是多少嗎?」
如今,瀏覽量、瀏覽人次、下載數,這些指標都可以很輕易地被衡量,但這些流量都並非最重要的,畢竟能夠真正留存下來的使用者,才是流量能否變現的關鍵,然而,要知道用戶的留存率,乃至用戶足跡、不同群體的用戶行為,靠單一的數據分析工具卻是遠遠不足。數據越嚴密,才越能發現問題所在。

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找出你的北極星和Magic Moment

在成長過程中,公司還必須找到自己的「北極星(North Star)」。馮彥永指出,這個北極星必須反映產品的核心價值,數值越高,代表表現越好。例如,Facebook的北極星是月活躍用戶數(MAU)、WhatsApp是訊息發送量、Airbnb是每晚訂房數、eBay則是每月經手拍賣物價的價值總和(Gross Monthly auction value),而如果公司只是將北極星粗淺地定義為「收益」的話,就有可能會模糊產品價值、找不到成長的方向。

當定義好自己的北極星之後,接著就是要找到用戶和產品的「Magic Moment」,也就是讓用戶沉迷、體會到產品優勢的時間點。以Twitter來說,他們發現用戶的Magic Moment不是發文、抒發心情的那一刻,而是發現自己有超過30個追蹤的朋友或頻道後,用戶才明白Twitter帶來的價值;Facebook定義的Magic Moment,則是在一開始註冊的兩星期內新增了十個以上的好友;而Airbnb用戶則是在發現獨特房型的那一瞬間,對這個網站感到驚豔。

馮彥永表示,Growth Hacking團隊要做的,就是透過各種數據分析能力和使用者研究,發現Magic Moment,接著在不同的假設、測試、驗證的來回實驗中,再用數據分析和各種技術,讓更多用戶都能感受到Magic Moment,持續帶動北極星指標的成長。

Growth Hacking是把雙面刃

Growth Hacking聽來神奇,同時也是一把雙面刃,在不對的階段使用,只會帶來負面的結果。只有產品對了,成長才有意義。

Y Combinator執行長山姆.奧特曼(Sam Altman)日前在部落格發表一篇名為〈Before Growth〉的文章,他指出,一間過早設定成長目標的新創公司,通常會做出一個部分使用者有點喜歡,但是「模糊不清」的產品,然後就開始急著Growth Hacking了。諸如此類的產品,一開始可能會因為漂亮的數字暫時混淆投資者的視聽,直到他們開始發現留存率數字不如預期,一切為時已晚。

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奧特曼認為,正確的早期目標應該是:「你是不是做出了一個任何使用者都會愛上的產品,而且他們還會自發性地推薦別人使用?」他指的,是產品與市場的契合度,也就是Product/Market Fit(PMF),在產品達到PMF之前,過度聚焦火力在產品成長是不必要的。

如何判斷自己的產品是否達到PMF階段?樊立勳直言,「當你覺得自己沒有PMF,那就是沒有。」

馮彥永列舉幾項簡易判斷的方式,例如產品已經達到理想的留存率、坐在家裡產品訂單一直來,或是有一群資深用戶每天都很喜歡用。也可以做個用戶調查,透過「你有多喜歡」、「你會願意推薦給別人嗎」、「產品消失時你會不會很失望」等問題來請使用者評分,到達一定分數後才專注在Growth Hacking。

不過,樊立勳也強調,這不代表在PMF之前,團隊都不可以思考「成長」這件事,相反地,Growth Hacking的基本精神應該被納入產品開發流程裡,只是初期重點不是在於「如何增加100萬個使用者」,而是專注在早期使用者的行為,學習如何開發出讓他們願意留下來的好產品。

Growth Hacking沒有SOP

「台灣總是喜歡講SOP,但這個東西沒有SOP,它是一種創意,創意沒有SOP。」樊立勳指出,很多人容易將Growth Hacking誤會為各種「撇步」的集合,網路上也充斥著類似「一個動作,讓這個網站一個月內增加百萬用戶」的文章,有些訣竅很有創意、很好玩,但那都不是重點。

「一個專業級的選手,不可能是靠單一、兩個trick就變成選手。」樊立勳認為,Growth Hacking的精神不在於這些撇步或技巧,應該是「科學家的實驗精神」,是經年累月的實驗過程,是一種思考產品的全新方式,更需要具備靈光一現的創意和天馬行空的假設,並輔以數據佐證,來解決所碰到的問題、驅動成長。

雖然手段不可複製,思路和精神卻可以學習。馮彥永說,唯有透過數據分析和使用者研究,並選擇合適的工具與指標,經由無數次的A/B Test,不斷假設、測試、回饋持之以恆地循環實驗,才是成長的唯一途徑。當然,在此之前,你得先確定自己真的做出了一個好產品。

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關鍵字: #SEO #成長駭客
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從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路
從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路

「代理式 AI 」(Agentic AI)的創新服務正在重新塑造企業對AI的想像:成為內部實際運行的數位員工,提升關鍵工作流程的效率。代理式AI的技術應用清楚指向一個核心趨勢:2025 年是 AI 邁向「代理式 AI」的起點,讓 AI 擁有決策自主權的技術轉型關鍵,2026 年這股浪潮將持續擴大並邁向規模化部署。

面對這股 AI Agent 浪潮,企業如何加速落地成為關鍵,博弘雲端以雲端與數據整合實力,結合零售、金融等產業經驗,提出 AI 系統整合商定位,協助企業從規劃、導入到維運,降低試錯風險,成為企業佈局 AI 的關鍵夥伴。

避開 AI 轉型冤枉路,企業該如何走對第一步?

博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題、生成內容的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工,應用場景也從單一任務延伸至多代理協作(Multi-Agent)模式。

「儘管 AI 前景看好,但這條導入之路並非一帆風順。」博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲綜合多份市場調查報告指出,到了 2028 年,高達 70% 的重複性工作將被 AI 取代,但同時也有約 40% 的生成式 AI 專案面臨失敗風險;關鍵原因在於,企業常常低估了導入 GenAI 的整體難度——挑戰不僅來自 AI 相關技術的快速更迭,更涉及流程變革與人員適應。

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博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工。面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時加速 AI 落地。
圖/ 數位時代

正因如此,企業在導入 AI 時,其實需要外部專業夥伴的協助,而博弘雲端不僅擁有導入 AI 應用所需的完整技術能力,涵蓋數據、雲端、應用開發、資安防禦與維運,可以一站式滿足企業需求,更能使企業在 AI 轉型過程中少走冤枉路。

宋青雲表示,許多企業在導入 AI 時,往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。

轉換率提升 50% 的關鍵:HAPPY GO 的 AI 落地實戰路徑

博弘雲端這套導入方法論,並非紙上談兵,而是已在多個實際場域中驗證成效;鼎鼎聯合行銷的 HAPPY GO 會員平台的 AI 轉型歷程,正是其最具代表性的案例之一。陳亭竹說明,HAPPY GO 過去曾面臨AI 落地應用的考驗:會員資料散落在不同部門與系統中,無法整合成完整的會員輪廓,亦難以對會員進行精準貼標與分眾行銷。

為此,博弘雲端先協助 HAPPY GO 進行會員資料的邏輯化與規格化,完成建置數據中台後,再依業務情境評估適合的 AI 模型,並且減少人工貼標的時間,逐步發展精準行銷、零售 MLOps(Machine Learning Operations,模型開發與維運管理)平台等 AI 應用。在穩固的數據基礎下,AI 應用成效也開始一一浮現:首先是 AI 市場調查應用,讓資料彙整與分析效率提升約 80%;透過 AI 個性化推薦機制,廣告點擊轉換率提升 50%。

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左、右為博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹及技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲。宋青雲分享企業導入案例,許多企業往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。
圖/ 數位時代

整合 Databricks 與雲端服務,打造彈性高效的數據平台

在協助鼎鼎聯合行銷與其他客戶的實務經驗中,博弘雲端發現,底層數據架構是真正影響 AI 落地速度的關鍵之一,因與 Databricks 合作協助企業打造更具彈性與擴充性的數據平台,作為 AI 長期發展的基礎。

Databricks 以分散式資料處理框架(Apache Spark)為核心,能同時整合結構化與非結構化資料,並支援分散式資料處理、機器學習與進階分析等多元工作負載,讓企業免於在多個平台間反覆搬移資料,省下大量重複開發與系統整合的時間,從而加速 AI 應用從概念驗證、使用者驗收測試(UAT),一路推進到正式上線(Production)的過程,還能確保資料治理策略的一致性,有助於降低資料外洩與合規風險;此對於金融等高度重視資安與法規遵循的產業而言,更顯關鍵。

陳亭竹認為,Databricks 是企業在擴展 AI 應用時「進可攻、退可守」的重要選項。企業可將數據收納在雲端平台,當需要啟動新型 AI 或 Agent 專案時,再切換至 Databricks 進行開發與部署,待服務趨於穩定後,再轉回雲端平台,不僅兼顧開發效率與成本控管,也讓數據平台真正成為 AI 持續放大價值的關鍵基礎。

企業強化 AI 資安防禦的三個維度

隨著 AI 與 Agent 應用逐步深入企業核心流程,資訊安全與治理的重要性也隨之同步提升。對此,宋青雲提出建立完整 AI 資安防禦體系的 3 個維度。第一是資料治理層,企業在導入 AI 應用初期,就應做好資料分級與建立資料治理政策(Policy),明確定義高風險與隱私資料的使用邊界,並規範 AI Agent「能看什麼、說什麼、做什麼」,防止 AI 因執行錯誤而造成的資安風險。

第二是權限管理層,當 AI Agent 角色升級為數位員工時,企業也須比照人員管理方式為其設定明確的職務角色與權限範圍,包括可存取的資料類型與可執行的操作行為,防止因權限過大,讓 AI 成為新的資安破口。

第三為技術應用層,除了導入多重身份驗證、DLP 防制資料外洩、定期修補應用程式漏洞等既有資安防禦措施外,還需導入專為生成式 AI 設計的防禦機制,對 AI 的輸入指令與輸出內容進行雙向管控,降低指令注入攻擊(Prompt Injection)或惡意內容傳遞的風險。

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博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲進一步說明「AI 應用下的資安考驗」,透過完善治理政策與角色權限,並設立專為生成式 AI 設計的防禦機制,降低 AI 安全隱私外洩的風險。
圖/ 數位時代

此外,博弘雲端也透過 MSSP 資安維運託管服務,從底層的 WAF、防火牆與入侵偵測,到針對 AI 模型特有弱點的持續掃描,提供 7×24 不間斷且即時的監控與防護。不僅能在系統出現漏洞時主動識別並修補漏洞,更可以即時監控活動,快速辨識潛在威脅。不僅如此,也能因應法規對 AI 可解釋性與可稽核性的要求,保留完整操作與決策紀錄,協助企業因應法規審查。

「AI Agent 已成為企業未來發展的必然方向,」陳亭竹強調,面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時,加速 AI 落地。在這波變革浪潮中,博弘雲端不只是提供雲端服務技術的領航家,更是企業推動 AI 轉型的策略戰友。透過深厚的雲端與數據技術實力、跨產業的AI導入實務經驗,以及完善的資安維運託管服務,博弘雲端將持續協助企業把數據轉化為行動力,在 AI Agent 時代助企業實踐永續穩健的 AI 落地應用。

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