數位行銷沒有SOP,「用戶導向」是最佳解
數位行銷沒有SOP,「用戶導向」是最佳解
2016.09.28 | 流量數據

作為企業發展的助推者,行銷人員必須真正懂得產品的核心價值,能用最簡單的語言描述這個產品是什麼、解決什麼問題,並在此基礎上清晰定位有關「成長」的問題,再尋求解答,達成最終的商業目的。

如果我們更深入將其拆分開來看,「成長」指的就是產品成長這一核心目標:成長的對象不僅包含使用者量的累加,更囊括了產品生命週期中各個階段的重要指標。

「以用戶為中心」的精準行銷流程:AARRR

美國矽谷的工作團隊,試圖用更聰明的方式解答產品得以成長的奧秘,並使之成為產品成長的長效機制。為了找出背後的工作機制,他們根據使用者的行為,將這些目標歸為一套工作流程,稱之為「AARRR」漏斗模型,更可以細分為:Acquisition(獲取用戶)、Activation(提高活躍度)、Retention(提高留存率)、Revenue(增加收入)、Referral(傳播推薦)。

在這個漏斗中,被導入的一部分用戶會在某個環節流失,而剩下的那部分使用者則在繼續使用中抵達下一環節,在層層深入中提升轉換率。

推動企業成長的2個引擎:減少資源耗損、不斷的數據優化

圖說明

「AARRR」轉化漏斗模型共有5個重要環節:

1. 獲取用戶(Acquisition):

指讓潛在使用者首次接觸到產品,或者可以更寬泛地理解為「吸引流量」、「用戶量成長」。其來源途徑可能多種多樣,如藉由搜尋引擎發現、點擊網站廣告進入、看到媒體報導下載等。如果以開一家餐廳為例,那麼這就像是餐廳在確定了選址、開張營業後,需要努力招徠熙熙攘攘的過往人群進店一樣,既可以在店門口散發傳單,也可以開展免費試吃活動,或者邀請當地的美食節目拍攝一期宣傳特輯。不同的推廣方式,投入的成本各不相同,吸引到顧客的原因也千差萬別。有的人不遠千里慕名而來,有的人純粹是想換換口味,還有的人剛好被「免費」二字所吸引。無論出於何種原因,只要有人肯一腳踏進店門,這就算是良好的開端。

2. 提高活躍度(Activation):

獲取到用戶後下一步是引導用戶完成某些「指定動作」,使之成為長期活躍的忠實用戶。這裡的「指定動作」可以是填寫一份表單、下載一個軟體、發表一篇內容、上傳一張照片,或是任何促使他們正確而高效使用產品的行為。如同餐廳吸引來顧客,但如果顧客只是傻站在裡面無所事事,那麼就無法給餐廳帶來實際生意。正確的做法是藉由店內陳設佈置和服務生主動引導,讓顧客馬上明白:哪裡有空位可以就座,從何處獲取功能表,如何使用優惠券,怎樣辦理會員卡,以及跟別人拼桌時如何相處等。

3. 提高留存率(Retention):

在解決了用戶的活躍度問題後,另一個問題又冒了出來。用戶來得快,走得也快。產品缺乏黏性,導致的結果是,一方面新用戶不斷湧入,另一方面他們又迅速流失。我們都知道,通常留住一個老用戶的成本要遠遠低於獲取一個新用戶的成本。因此提高使用者留存,是維持產品價值、延長生命週期的重要手段。一家餐廳,如果物美價廉、獨具特色,或者在某方面有別人難以複製的核心優勢,那麼顧客就願意反覆光臨,成為老主顧。「一次性買賣」在市場上難以立足,而真正的可取之道是成為一家百年老店。

4. 增加收入(Revenue):

商業主體都是逐利的,很少有人創業只是純粹出於興趣,絕大多數創業者最關心的就是收入。即使是互聯網時代的免費產品,也應該有其獲利模式。在一家客源穩定的餐廳裡,增加收入可以透過制定行銷策略、拓展外送業務、提高用餐高峰期翻桌率等途徑達成。而在互聯網行業,除了直接向用戶收費,還可以透過廣告展示、業務分紅等方式向其他利益方收取費用。

5. 傳播推薦(Referral):

社交網路的興起促成了基於使用者關係的病毒傳播,這是低成本推廣產品的全新方式,運用妥當將可能引發奇妙的鏈式成長。這就如同檢驗一家餐廳是否足夠有人氣,就看有多少顧客願意主動向身邊的朋友推薦。口碑的力量是無窮的,來自熟人的好評往往比高高在上的權威評鑒更具說服力。

從獲取用戶到傳播推薦,整個AARRR 轉化漏斗構成了一條螺旋上升的產品使用週期閉環。成長價值正是透過不斷地「腦力激盪→排定優先順序→測試→分析→常態化部署」來優化產品策略,減少這當中每個環節的不必要損耗,提高轉化效率,從而不斷擴大自己用戶群體的數量和品質。

(本文改編自《成長駭客》,高寶出版)

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五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承
五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承

1973 年,良興從台北光華商場一間 50 坪的電子零件行起家,半個世紀後蛻變為年營收破十億、毛利率 18% 的全通路 3C 品牌。不過,伴隨規模擴張帶來的不只是成長,還有日益加劇的管理摩擦。門市遍布全台、品項高達近萬筆,加上跨部門協作頻繁,行政耗損與知識傳承的缺口,成為這家老字號邁向下一階段的隱形天花板。

良興總經理賴志達回顧,從電子零件跨入電商、從線下擴張到 OMO 全通路、再到會員深度經營,作為 3C 零售業者,良興每一波轉型都走在同業前面。「現在輪到 AI 了。如何做到人機協作、AI 賦能,就是良興第五波轉型的核心命題。」

AI 自動化,從行政細節釋放組織戰力

轉型需要夥伴,而賴志達評估合作夥伴的標準很明確:技術能力是基本,產業知識(Domain Know-how)的深度是關鍵,回饋速度更是最終決定因素。2025 年的未來商務展上,良興選擇攜手 Data-DI,看重的正是其「策略諮詢 + AI 產品 + 落地陪跑」三軌並行的實施能力。

很快的,良興與 Data-DI 合作的第一個專案,就落在最耗費人力、卻最常被忽視的環節:會議記錄。「會議如果沒有產值、沒有效果,對企業很傷!」賴志達說,他每天參加許多會議,但跨單位協作的會議記錄長期依賴人工聆聽與逐字整理,常出現人名誤植、決策遺漏、行動項目無人追蹤,讓會議效果大打折扣。

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良興總經理賴志達
圖/ 數位時代

為了解決會議記錄的痛點,Data-DI 業務副總包威棣指出,在導入工具以前,團隊須先釐清三件事:場景是否具備落地價值、哪些流程節點適合 AI 介入,以及以終為始地掌握客戶真正想要的輸出樣貌。這些看似基本的提問,都決定 AI 能否精準落地。

確認方向後,良興與 Data-DI 成功導入 AI 會議記錄自動化系統,透過模糊比對技術校正語音辨識誤差,並將生成的雙版本報告直接回存至既有資料庫,不僅將行政人員從重複性作業中釋放,也為後續的 AI 應用奠定扎實的系統整合基礎。

賴志達分享,現在他去外部開會也會用這個工具,運用 AI 把錄音轉文字、再整理成簡報,很快就能完成,更令外部夥伴驚艷。「我認為這是很成功的案子!也提醒想做 AI 的老闆們,與其急著搞大架構,不如先從小工具讓公司嘗試 AI,建立理解和認同。」

AI 把資深員工大腦轉化為資產

補完行政效率的缺口後,良興接著切入更深層的營運核心:知識傳承。過去,頂尖銷售經驗長期鎖在少數資深員工身上,新人培訓耗時三個月,員工離職即帶走知識資本。與此同時,網路資訊發達,消費者進店前早已掌握基本規格,3C 通路門市人員要如何發揮更多價值?「我要門市的人不是死背規格,而是面對客人時,能用客人能理解的方式對話。」賴志達說。

為此,Data-DI 協助良興建置 AI 門市教育訓練系統。系統透過六大自動化關卡,串接教材生成、審核上架、AI 銷售對練與成績回報,主管僅需在核心節點審核;員工透過手機語音對練,系統依口吻、專業度、回應力等維度自動評分。賴志達表示,目標是將新人培訓期縮短至一個月,讓數十年累積的銷售智慧轉化為可複製、可傳承的企業資產。

然而,要讓這套系統真正運作,得先解決兩個根本問題:資料從哪裡來?以及訓練如何更準確?

「以前大數據時代,講的是資料要大、全、細、實;現在 AI 要做到的是準(準確)、合(合乎場景)。」包威棣說。良興不同廠商提供的素材品質參差不齊,Data-DI 除了整合內部資料,也補充加入外部市場評測內容以填補空缺,再透過人員審核機制過濾雜訊,搭配 agent 架構的多層步驟與知識限定,確保系統能精準提煉對應品類的訓練素材。

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Data-DI 業務副總包威棣
圖/ 數位時代

賴志達則看得更遠:「這些教育訓練的內容,也將成為公司未來訓練機器人很好的原料。」

Data-DI 陪跑型顧問,帶領企業 AI 轉型

良興與 Data-DI 合作的兩個專案中,雙方共同克服了長提示詞邏輯混亂、AI 幻覺污染知識庫、逐字稿讀取逾時等技術難題。邁向下一步,賴志達表示,公司各部門很早就建置 Power BI 報表,但數據豐富不等於決策清晰。「數據是土壤,如果沒有梳理,就沒有用了。」因此,他的下一個目標是活化數據資本、推動行銷自動流,以精實的人力持續驅動成長。

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良興攜手 Data-DI 推動 AI 落地,以小步快跑模式為企業創造變革。
圖/ 數位時代

包威棣則從顧問視角歸納兩個觀察:AI 導入需要高層認同、由上而下推進,像賴志達這樣持續引領良興走在業界前端的決策者,就是不可或缺的推手;而單點工具的價值,終究要累積成組織體質的轉變才算真正落地。「就像會議記錄改變了會議當責的結構,人員訓練改變了知識傳承的方式。從點狀應用走向企業變革,這種決策思路才是 AI 真正深入落地產生價值的關鍵。」

最後,對於仍在觀望AI應用的企業,他則建議:「未來 AI 導致的落差只會愈來愈大,人會變成超級工作者,企業會變成超級企業。開始做就對了,先做一個三個月的小任務,降低落差、再急起追上。」從痛點切入、小步快跑,讓組織在實作中累積對 AI 的理解與信任,這正是 Data-DI 的陪跑哲學。

有關更多 Data-DI 相關資訊,請查詢網站:https://www.data-di.com/

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