一開始走小米路線的華碩,現在竟然默默超車了
一開始走小米路線的華碩,現在竟然默默超車了
2016.08.17 | 科技

曾經,「專注口碑極致快」這個小米創立的七字心法,斗大的字就貼在華碩的辦公室內,因為小米就是他們的學習對象。現在,身為後進者的華碩,似乎開始有了超車之勢。

中國品牌小米在2011年以「價格破壞者」之姿切入智慧型手機市場,更以價格、社群戰掀起仿效風潮。PC品牌華碩則在2014年推出ZenFone,走的不僅是小米路術,更屢屢宣示2017年將完全轉型為行動公司。

隨著兩家廠商後續在手機、平板等產品的短兵相接,也讓華碩與小米在台灣成為常常被拿來相提並論的兩個品牌。兩者身為各自的國產品牌代表,各有死忠的擁護者;二來,在價位上走的路線也相仿,都著重高性價比的產品特色。

圖說明
(圖說:同樣走高規低價路線的華碩與小米,你比較愛誰?)

日前,這兩家廠商也有許多新產品的消息。例如華碩在今年台北國際電腦展(Computex)發表旗下首款機器人Zenbo以及第三代智慧型手機Zenfone 3系列;小米近年則是積極拓展手機以外產品線,包括台灣民眾熟悉的小米手環,前陣子抵台販售的空氣清淨機,以及外型、名稱都向蘋果「致敬」的小米筆電等。

就品牌的角度而言,究竟誰比較受到台灣消費者的青睞呢?《數位時代》與專精於搜尋、自動語意、網路社群分析的數據分析公司意藍資訊合作,透過意藍資訊的語意分析技術,企圖回答**「華碩、小米,大家比較愛誰?」**這個問題。

透過意藍資訊的語意分析技術,可以計算出網友的正負情緒比(P/N值),機器會自動判別討論內容是好評或負評,並計算出好評及負評的數量比值(positive-negative ratio,簡稱P/N值)。意藍資訊此次搜集2015年5月到2016年7月底的網路數據,爬梳相關新聞回文、社群媒體、討論區、部落格等,分析華碩與小米兩者的網路聲量。

圖說明
(圖說:根據觀測結果得到的競爭分析圖,ZenFone做為國產機,最常被民眾拿來與HTC一同提及、比較。但在中低階品牌中,就最常與小米一同被提起。)

1. 品牌聲量:華碩>小米

就整體品牌聲量而言,可以看到整體來說華碩優於小米。觀測期間,華碩整體滿意度(P/N值=0.97)大於小米(P/N值=0.75)。

華碩的幾個高峰,包括在今年Computex前夕陸續發表新品,成功在展覽期間引起話題;華碩跟小米在沒有發表活動時,每日聲量皆保有一定熱度,但在發表會的回應熱度上,華碩表現較佳。

圖說明

2. 手機產品聲量:華碩>小米

特別就智慧型手機產品來看,華碩兩波高峰分別是在Zenfone 3發布、正式販售。另外,雖然華碩跟小米都保有日討論熱度,但在新機發表的回應力度上,小米明顯無法引起民眾注意力。

圖說明

就手機產品的整體品牌滿意度,華碩(0.94)高於小米(0.86),民眾最在意售價與電池的續航力。但談到缺點,華碩在售後維修評比最差,小米則是在頻段支援比較容易產生負評。

圖說明

小米的智慧型手機產品中,紅米Note 3最受關注,而小米Max的滿意度最高。

圖說明

華碩的ZenFone裡:ZenFone 3系列最受關注,ZenFone Max滿意度高。

圖說明

另外,在華碩與小米的其他產品線,我們同樣可以透過網路聲量來看出消費者的關注重點。

3. 華碩Zenbo:市場討論度高

今年華碩最大的亮點產品之一,非旗下第一款機器人Zenbo莫屬。華碩董事長施崇棠更宣示:「華碩要做一家讓機器人走入千家萬戶的公司」。

就觀測結果,Zenbo在發表後聲量一度衝高,但因尚未正式上市,發表會後無法持續吸引民眾討論。Zenbo觀測期間之平均P/N為1.29,顯示網友正評多於負評,普遍對此產品帶有好感。

網友的好感度主要來自於對外觀的正面評價,但由於尚未正式上市,因此在功能與實用度上受到部分民眾的質疑;主要討論主題依序為:外觀造型(35%)、價錢(24%)、語言支援(17%)、功能實用度(13%)

圖說明

而隨著華碩執行長沈振來日前在法說會上表示,Zenbo機器人將在聖誕節前於台灣開賣,下半年的討論聲度應該也會比較明顯。

4. 小米筆記本:網友最在乎規格跟價格

7月底小米發表首款筆電「小米筆記本Air」,再度掀起市場正反兩方評價。

依據整體品牌趨勢圖,可以發現小米的筆電是目前較能吸引網友討論的商品品項。觀測期間,平均P/N值為0.68,顯示網友對此商品滿意度較低。

小米筆記本Air最大的負面評論來自於對外觀致敬的抨擊,網友觀感較良好的則為性價比。主要討論主題依序為:規格(37%)、價格(30%)、外觀(14%)、品質(7%)。

圖說明

資料來源:意藍資訊、Opview社群口碑資料庫

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不只投廣告!在 AI 時代,無限創意行銷如何從企業營運出發,放大行銷成效?
不只投廣告!在 AI 時代,無限創意行銷如何從企業營運出發,放大行銷成效?

一家連續十年營收 700 萬元的健身業者,如何在一年內將業績推升至 3,500 萬元,成長整整 5 倍?答案可能和多數人想的不一樣。

這家健身品牌不是一開始就加碼投放廣告,而是先從調整組織架構與薪酬制度著手,透過明確分工改善團隊運作,進而建立「全員銷售」文化,這並不是要求每位員工都成為業務員,而是讓團隊理解與認同品牌理念,確保從服務、回覆、教學到售後過程中的每一個顧客接觸點,都能傳遞一致的訊息與體驗,從而建立顧客對品牌的信任感,甚至願意主動購買與持續回購。而規劃這套成長策略的幕後推手,正是無限創意行銷。

AI 讓行銷變簡單,為何行銷公司反而更難做出成效?

雖然公司名稱裡有「行銷」兩個字,但無限創意行銷並非只從行銷工具出發,而是以顧問式行銷的角色,先理解企業經營問題,再決定應採取哪些行銷與營運解方。「我們不會一開始就告訴企業該採用哪些行銷策略,而是根據企業真的需求來提供適合解方」,無限創意行銷創辦人翁小五一語道出公司的獨特定位。

通常,企業在面對營收成長瓶頸時,第一個念頭就是做行銷,然而,翁小五從過往的工作與創業經驗中發現,限制企業營收成長的原因有很多,不一定與行銷有關,背後可能還有其他問題,若沒有釐清真正的問題所在,就急著投入廣告或其他行銷資源,很可能只是治標不治本。

基於這樣的觀察,無限創意行銷決定採取反向思考邏輯:先回到企業經營本身,找出造成「成長趨緩」的真正原因,再據此制定策略、優化營運流程,最後透過行銷放大企業優勢。當每一筆行銷投入都建立在更健康的企業體質與更精準的策略判斷之上,行銷才不只是「有做」,而是真正能為企業帶來成長。

這套「先找問題、再選工具」的服務模式,在生成式 AI 工具普及後,也成為拉開行銷成效差距的關鍵。

過去,行銷公司的價值建立在製作能力、投放技術與媒體資源;但當 AI 逐步降低文案、素材與分析的執行成本,單純提供「做內容、下廣告、做報表」的服務,差異化將快速縮小。此時真正考驗的,反而是行銷人的理解力和判斷力:能否看懂消費者真正需要什麼?能否找出限制企業營收成長的關鍵環節?而這正是無限創意行銷長期深耕企業經營現場、不斷透過數據與市場驗證所累積的核心能力。

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無限創意行銷創辦人 翁小五
圖/ 數位時代

AI 拆解營收黑洞,讓數據為企業成長導航

在無限創意行銷的顧問式服務流程中,數據是相當重要的依據。翁小五進一步說明,無限創意行銷的數據應用可以分為三個層次:從檢視行銷活動成效、拆解顧客旅程中的問題節點,再進一步延伸至年度營運規劃,讓企業不只知道「過去發生了什麼」,更能判斷「下一步該怎麼走」。

首先,是檢視行銷活動成效,其中最重要的原則在於,根據行銷目標去解讀數據。舉例來說,如果目標是增加首購顧客,除了檢視素材吸引力與點擊率,還要持續追蹤到站、詢問、成交、新客占比與首購成本;如果目標是擴大營收規模,則應進一步檢視回購率、客單價與顧客終身價值。

數據應用的第二層價值,是拆解從「廣告投入」到「營收產出」之間的過程,理解每一個節點的數據分別反映什麼問題,再針對問題逐一修正。

至於第三個層次,則是讓數據成為企業經營與資源配置的依據。無限創意行銷會從年度營收目標出發,結合產業特性、淡旺季變化與過往行銷成果,拆解每一季、每個月的業績任務,再將過去有效的策略放大、成效不佳的做法修正,據此安排下一年度的行銷資源與營運節奏。

不急著加碼廣告,從企業體質出發找出 5 倍成長解方

對無限創意行銷來說,數據是找出問題、配置資源與規劃成長路徑的關鍵,文章開頭提到的健身業者,正是此套方法論的最佳印證。當初,翁小五深入診斷後發現,這家企業真正的問題在於組織結構過度扁平,老闆長期忙於處理日常事務,難以專注在營運規劃;此外,組織缺乏真正負責營運管理的中階主管、教練流動過高導致學員缺乏安全感等,皆是影響回購率的因素。

因此,無限創意行銷先從組織架構著手,設立專責店長一職,並重新設計薪酬制度,藉此讓教練、店長與老闆皆可專注在自身工作上。之後,再透過前期廣告數據與顧客洞察,找出消費者選擇品牌的真正原因,並運用行銷活動與口碑經營持續放大。同時,翁小五也在過程中導入「全員銷售」概念,確保顧客在各個接觸點都享有一致的體驗,品牌才能逐步累積顧客信任。

最終,這家企業的營收一年就成長至 3,500 萬元,達到原先的 5 倍。這個案例也說明了無限創意行銷的方法論:行銷不是企業成長的起點,而是放大企業優勢的槓桿;企業體質愈健全,這支槓桿所能放大的成長效益也愈大。

從「會做」到「會判斷」,AI 時代,無限創意行銷正在重新定義行銷公司的價值

隨著 AI 能力越來越強大,下一代行銷公司的價值,不只是比誰更懂得運用 AI,而是行銷人的市場理解力與專業判斷力,知道 AI 產出的內容哪些值得留下、哪些應該捨棄,或是該如何持續修正,才能打造出能夠被消費者感受到的品牌體驗。

因此,無限創意行銷未來將積極建立團隊與 AI 協作的方法論,將過往的專案判斷、提問框架與數據檢核邏輯,轉化為 AI 協作流程。團隊在面對新專案時,不是直接要求 AI 給答案,而是先定義目標、限制條件與判斷標準,再去檢查 AI 產出是否符合商業情境。

對翁小五而言,AI 時代真正稀缺的,不是工具,而是定義問題、理解消費者與判斷品質的能力。未來無限創意行銷的競爭力,也不在於使用多少 AI,而是持續將人的品味、市場理解與產業 Know-how,透過 AI 放大,協助企業打造更精準的品牌體驗與更高品質的決策。

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