全聯小編究竟有多強?台灣通路業的社群修羅場!
全聯小編究竟有多強?台灣通路業的社群修羅場!

長期關注社群行銷動態的朋友們,一定有聽過「全聯福利中心小編」的威名。團結一塊肌啤酒節農民曆衛生紙狂到不行的中元企劃⋯皆在社群引起大量討論。相信無論你是關注通路業、還是關注社群行銷的朋友,應該跟我一樣在心中浮現了這個問題:傳說級的全聯小編,究竟有多強?

數位時代

圖說:全聯推出「存好心、備好料、做好事」廣告。圖片來源:截自全聯網站。

站上社群之巔,誰是通路最強小編?

為了知道這個答案,我們利用QSearch比較近一個月(2016/7/1~8/2)7家主要超市、量販與CVS通路(全聯、7-11、全家、萊爾富、家樂福、大潤發、愛買,各自Facebook粉絲專頁的社群聲量 (註1))橫軸為粉絲數、縱軸為發文量、圓圈大小越大則代表互動分數越高 (註2)。

圖說明

圖說:7大通路社群的粉絲數、發文量與互動分數。

從上圖我們可以發現,如果只依靠自己的粉絲專頁拳拳到肉的對抗,90萬粉絲的全聯,造成的互動雖然可以輾壓其他量販店,甚至險勝了有140萬粉絲的全家,但在小七240萬粉絲的強大社群面前,也只能光榮惜敗。然而全聯依靠強大的內容,以最少的發文數(平均一天僅1.6篇文)取得大量互動,非常值得肯定。相對的,愛買的互動數量則是靠著大量地發文堆積(看看上圖那精美的離群值),平均一天發17.5篇文!⋯堪稱通路業最血汗的小編,請一起為愛買小編默哀5秒鐘。至於大潤發,就算在實體通路的表現有競爭力,但在社群操作上已被對手們甩了好幾個街區。

小編燒腦一頭熱,不如一隻蛋黃哥?

哀傷的是,雖然我非常推崇用心思考切入點的社群內容,但不難發現「抽獎旅鼠型的貼文」仍然在通路型社群造成最多的互動,這也是7-11、全家除了粉絲數多之外,另一個能維持大量互動的原因。七月此7個通路粉絲專頁表現最佳的貼文 (註3),前四名皆是此類型,冠軍是全家在7/6進行的「蛋黃哥大車隊」,共造成個3.7萬個讚、7000多次分享,容我叫蛋黃一聲大哥。

什麼叫「抽獎旅鼠」?全家、7-11不少熱門貼文,其實網友根本不會因為留言或分享抽到任何東西,但因為一開始有人留言,所有人就盲目複製貼上了!⋯簡直是社群的旅鼠效應。然而,我們該思考的是:這樣的旅鼠貼文,真的能增進目標客群對於該通路的品牌好感、促成該通路的業績成長嗎?

圖說明

圖說:2016/7/1~8/2 通路社群的十大熱門貼文。

隱藏的真正力量!全聯做到了什麼?

或許為了「單篇貼文的成效」,我們可以依靠著抽獎活動造成更多的互動。然而,要讓更多消費者記得你的品牌、討論你的品牌,我們必須把「自有社群外的討論聲量」考慮進來,而這也正是全聯強大的原因。沒錯,全聯真正強大的是:它的內容可以走出全聯自己的社群,它的廣告、貼文會在群眾、意見領袖、媒體社群中被分享、被討論。

這影響力有多大,從對超市和量販通路一整年最重要檔期之一的「中元大檔」這一週的數據就能看出來。透過QSearch我們整理出所有討論到「量販/超市通路 + 中元」的粉絲專頁貼文聲量。

圖說明

圖說:超市、量販店中元社群聲量。

全聯中元「為看不見的朋友們,存好心備好料」企劃 ,造成了蘋果日報、東森新聞、PTT八卦粉絲團、Yahoo奇摩新聞⋯甚至意見領袖聶永真的分享,並在不同的社群中造成了網友們的熱烈討論。這一週內,全聯自身跟中元相關的發文不過才5篇,最後卻造成額外216篇的相關討論!無論全聯是否主動布局這些媒體曝光,全聯的內容的確引起廣大迴響。這些在外部社群造成的聲量總合,遠超過全聯粉絲專頁本身的力量。

有些產業或品牌非常適合這樣有「大局觀」的社群操作:聲量不見得一定要完全發生在自己的社群,而是思考怎麼讓自己在整個社群大環境中造成最大聲量。這些擴散都能在消費者心中留下對品牌的強烈印象,價值最終還是會回到品牌本身。

圖說明

圖說:全聯社群近三波操作皆有被新聞媒體擴散。

最會搞鬼!全聯中元企劃襲捲江湖的秘密?

從7/29全聯上中元「看不見的朋友」影片,到8/1 公開了延續上支影片的RIP互動式網頁,這一氣呵成的操作,絕對不是「我拍了電視廣告,然後把它放到網路上」這樣的落伍觀念。

全聯與操刀的奧美團隊打從一開始就知道「這支作品,將會透過社群以規劃好的方式引爆」。那麼,關鍵是什麼?

你必須融入社群、瞭解社群,針對社群上的目標客群「打造內容」。

而不是將線下的行銷手法、或其他平台的素材,原封不動搬移到社群上。品牌在操作社群時最容易犯下的錯誤就是:只考慮到「我想要跟目標客群講什麼訊息」,而沒有考慮「目標客群在社群上尋求什麼樣貌的資訊」。全聯在內容切入點的規劃、內容素材的準備、小編與網友們互動的細膩度,展現了「讓社群成為品牌重要火力輸出」的覺悟。而你的品牌呢?是否已經有針對社群打造內容了呢?

雖然落落長,但通路的故事可是說不完的...

各大連鎖通路雖然絕大多數已開始經營自己的電商,但實際業績仍然是以實體店面為大宗。「線上社群」的經營或許目前不見得能驗證對於業績的貢獻,但用心經營社群對品牌絕對是加分、加分、加加分。以上簡單的分析跟大家分享,但這並不能代表我們已經看透了臺灣通路社群的全貌,還有更多切入角度和值得討論的主題等我們去思考。而且可別忘了,臺灣通路的社群還有屈臣氏、康是美⋯等隱藏魔王呢!饒了我吧,下次有機會再跟各位分享。

備註:
註1、可惜的是,好市多在臺灣尚未有官方粉絲專頁,不然分析通路肯定不能錯過好市多這一方之霸。
註2、「互動分數」則是QSearch根據讚、留言、分享等互動指標加權計算後得出。
註3、「熱門貼文」是利用QSearch列出互動分數的前十名。

全聯福利中心
7-ELEVEN
全家FamilyMart
萊爾富超商Hi-Life
家樂福 Carrefour Taiwan
大潤發 RT-Mart
愛買a.mart

本文授權轉載自陳思傑臉書網誌。作者簡介:陳思傑 (Szu-Chieh Jesse Chen),現為 臺灣吧 - Taiwan Bar行銷總監、只要有人社群顧問執行長、客家小吵 Hakka Fighter創作者。特別感謝QSearch (App)全力支援並給予諸多建議!

延伸閱讀:全聯廣告創意推手龔大中:要有好創意,得先有嚴謹的邏輯

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關鍵字: #社群行銷 #全聯
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從模型競爭走向算力經濟,INFINITIX 助客戶打造軟體定義 AI 基礎建設
從模型競爭走向算力經濟,INFINITIX 助客戶打造軟體定義 AI 基礎建設

過去兩年,人工智慧技術以史無前例的速度翻轉企業營運與競爭態勢,從客服、知識管理到軟體開發,越來越多企業將大型語言模型(LLM)導入企業營運流程,隨著應用程度的深化與廣化,越來越多發現,真正的挑戰早已不只是「選擇哪個模型」,而是如何管理算力、控制成本、確保資料安全,以及讓不同世代GPU、模型與AI應用可以持續共存與調度。

代理式AI崛起後,AI應用從回答問題進展為執行任務、操作系統以及串接流程,連帶拉升對AI基礎設施的需求與架構複雜度,而這意味著,想要發揮AI綜效,光只有模型與技術尚不夠,必須將整體IT環境逐步升級為AI基礎建設(AI Infra)。

深耕AI管理領域多年的數位無限(INFINITIX),近年積極布局軟體定應AI基礎建設(Software Defined AI Infrastructure)市場,除持續深化與GPU、伺服器與AI硬體生態系的合作關係,如於2021年取得NVIDIA Solution Advisor全球夥伴資格,2025年亦獲AMD GPU生態建設夥伴獎,也因應市場需求推出AI-Stack與ixCSP兩大產品線,協助企業、雲端服務供應商(CSP)與新世代AI雲端業者,更有效率地管理跨世代AI算力資源。

數位無限執行長陳文裕表示:「我們的目標是協助客戶打造軟體定義AI基礎架構,讓其可以視需求向下整合不同世代GPU、儲存與網路設備,同時,向上鏈結模型、Token跟AI應用,加速企業的AI創新轉型腳步。」

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數位無限執行長陳文裕
圖/ 數位時代

從AI模型到AI經濟,企業競爭焦點轉向算力與Token調度能力

過去市場談AI,焦點多半放在模型參數、推論效能與模型能力,但在大型語言模型推論需求暴增的現下,AI Infra早已從單純GPU採購演變成涵蓋機櫃、網路、儲存、散熱與電力的整體工程;企業真正需要的,不是更多GPU、而是如何更有效率地調度與利用算力。

尤其在NVIDIA提出Token Factory概念後,全球AI產業正逐步從模型競賽轉向「AI經濟」,亦即,影響企業AI決策的再也不是使用哪個模型、部署多少GPU,而是消耗多少Token、產生多少AI服務,以及算力是否能被有效共享與調度。

換言之,在AI新世界,算力調度能力的重要水漲船高。對此,陳文裕十分認同的說:「企業想要提升AI競爭力,不僅要掌握模型與應用,還必須進一步思考如何有效切割GPU資源、讓不同部門甚至集團子公司共享算力、延長舊世代GPU的使用壽命,甚至是如何將閒置算力轉變成可交易的資源等。」

事實上,這也是大量AI資料中心(AIDC)跟新世代AI雲端服務(Neo Cloud)業者出現的原因,包括CoreWeave、Nebius、Lambda Labs、GMI Cloud等業者皆試圖以更具彈性的方式,提供企業所需的GPU服務與AI算力平台。

看準這波趨勢,數位無限除透過AI-Stack提供GPU切片、模型部署、模型管理與MLOps等服務,協助客戶提升GPU使用率,更進一步推出ixCSP平台,讓雲端服務供應商與新世代AI雲端業者,能從過去單純販售GPU資源轉型為提供GPU as a Service、Token as a Service與Model as a Service等創新AI服務。

以Software Defined AI Infrastructure助企業以「通用化、鬆耦合」迎戰瞬變AI世代

因應AI新世代帶來的挑戰:模型快速升級、算力需求攀升、GPU世代交替迅速,企業在追逐AI落地的同時,勢必得面臨基礎建設更新速度過快、硬體投資壓力升高,以及資源利用效率難以最佳化等挑戰。

為協助企業在AI快速演進與基礎建設投資之間取得平衡,數位無限的作法是,透過AI-Stack將底層硬體抽象化,以Token或模型服務形式提供,讓企業客戶、AIDC與Neo Cloud業者可以延長不同世代與不同品牌的AI硬體設備的生命週期、創造更高的使用價值、甚至是展開更多元的營收模式。

例如,高雄醫學大學附設中和紀念醫院便透過數位無限的AI-Stack解決GPU資源調度效率不彰問題,加速39項AI模型進入臨床應用階段,成功建立起「從模型開發到臨床落地」的完整生態系統。而日本精密製造大廠–Union Tool Co.–則是透過AI-Stack簡化GPU資源共享、加速AI模型的開發與測試腳步,為提升生產效率做最佳準備。

「如果大型企業或AIDC業者擁有閒置資源,也可以透過ixCSP平台,把算力共享或調度給集團內部團隊、子公司,甚至上下游合作夥伴使用,進一步提升整體資源利用率。」數位無限執行長陳文裕如是說道。

隨著AI從工具演變成企業核心基礎建設,企業真正需要的,也不再只是單一模型,而是一套能持續適應AI快速演進的AI Infra,而這與數位無限近年來的重要轉型方向一致:從AI管理軟體提供者轉型為軟體定義AI基礎建設供應商,更好協助客戶打造具備「通用化」與「鬆耦合」特性的AI基礎建設。

除以AI-Stack與ixCSP協助客戶提升算力使用效率與價值,數位無限亦計畫與硬體合作夥伴推出Agentic AI一體機方案,協助企業快速建立可驗證、可部署、可切割、可共享的AI運算環境,降低企業從PoC走向實際導入的門檻,加速AI落地。

總的來說,隨著AI競爭從模型能力延伸到算力治理,企業比拚的不僅是導入速度,而是能否建立一套足夠彈性、可持續演進的AI Infra,而這與數位無限的發展目標一致,將持續不斷優化產品服務,化身企業搶進AI新世代的關鍵合作夥伴。

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