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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決策桌上的虛擬團員:臺大 EiMBA 如何將 AI 從「工具」升級為「共創夥伴」?
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2025.12.09 | 創新創業

「過去我們教育教導學生如何從數據中找出標準答案,但在生成式AI的時代,標準答案往往是最廉價的。」臺大EiMBA執行長李家岩一語道破了這波商業典範轉移的核心。他認為,當資訊獲取邊際成本趨近於零,企業的競爭優勢已不再是單純的「掌握資訊」,而是「如何設計讓 AI 與人共同創造價值的流程」。這不只是一句口號,而是一場正在被驅動的轉型。從課程設計的邏輯重組,到學生創業專題的實戰演練,臺大EiMBA正將校園打造成一個允許失敗、快速驗證的「人機共創實驗場」。

告別標準答案,當教授變成「學習架構師」

「我們不再只是教導知識,而是設計學習。」李家岩指出,臺大EiMBA的課程正在經歷結構性的轉變。現在的教授角色更像是一位「學習架構師(Learning Architect)」,他們的任務不是單向輸出,而是設計出高強度的挑戰與情境,讓學生在解決問題的過程中,自然地將 AI 納入決策迴路 。

以今年新開設的「雙軸轉型與人工智慧」課程為例,這並非傳統的技術概論課,而是場關於商業邏輯的壓力測試。學生不再只是繳交一份靜態的商業計畫書,反而被要求運用生成式 AI 輔助設計商業模式畫布(Business Model Canvas),甚至利用Vibe Coding技術讓不懂程式語言的商管學生,也能透過自然語言與提示工程,快速生成互動式的原型與操作介面來模擬市場反應 。這項技術打破了傳統「文組企劃、理組執行」的藩籬,讓創意能即時轉化為可執行的程式碼。在這個過程中,AI 扮演的角色並非代筆的秘書,而是將概念具現化的加速器,以及最嚴厲的邏輯質疑者。

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寵物百分百用戶體驗暨品牌行銷中心負責人鐘紫瀕
圖/ 數位時代

「這是我在課程中學到最深刻的一課,」臺大EiMBA二年級生、寵物百分百用戶體驗暨品牌行銷中心負責人鐘紫瀕分享道。身處近200人新創組織的高階主管,她坦言最初員工對 AI 充滿敬畏,甚至恐懼被取代。但在 EiMBA 的課堂上,她發現 AI 真正的價值在於「攻防」與「鏡像」。「老師設計了一種『沙漏式』的提問邏輯,迫使我們把策略餵給AI後,必須面對它無情的反問。」鐘紫瀕回憶,「這個市場假設有數據支持嗎?」、「你的競爭壁壘在哪裡?」這種高強度的追問,都是AI在對學員提出的挑戰,迫使她必須思考得比AI更深、更遠。「以前我們忙著找答案,現在我們學會如何設計出『連 AI 都沒想過的好問題』。AI就像一面鏡子,映照出我們思考邏輯上的盲點。」

數位孿生實戰,將「感覺」轉化為「數據決策」

除了策略層面的思維激盪,AI 在營運端的落地應用,更是讓許多直覺型創業者經歷了一場痛苦卻必要的轉型。臺大EiMBA一年級生、赤赤子設計師林宏諭對此感觸良多。

身處傳統服裝產業,過去他的經營模式多仰賴美感與經驗,「以前做決策就是憑感覺,甚至忙不過來時,連縫扣子這種小事我都自己跳下去做。」但在李家岩講授的「雙軸轉型與人工智慧」課堂上,他被迫面對冰冷的數據與流程,而這正是李家岩強調的「數位孿生(Digital Twin)」素養 。

台大EiMBA圖說一
赤赤子設計師林宏諭
圖/ 數位時代

在虛擬世界中建立一個與真實工廠或商業流程一模一樣的模型,利用AI進行模擬與預測,是現代智慧製造的核心。對林宏諭而言這意味著必須將腦中抽象的「職人經驗」轉化為AI讀得懂的 SOP。「那段過程就像是被老師架著刀子往前走,非常痛苦,」林宏諭形容,為了讓 AI 能協助優化流程,他必須把每一個步驟定義清楚,無法再用「大概」、「憑感覺」含糊帶過 。

雖然煎熬但成果是豐碩的。當感性的創意被裝進理性的數據框架後,林宏諭發現自己的決策不再是賭博,而是可被驗證的科學。「現在AI不僅幫我理清思緒,更像是團隊的外掛大腦。我開始能鼓勵員工使用AI釋放重複性勞動,讓大家能準時下班,去做更有價值的事。」這正是課程希望帶給學員的轉變,從「事必躬親的管理者」進化為「善用工具的跨域系統設計者」。

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臺大EiMBA執行長李家岩
圖/ 數位時代

跨域共創,打破同溫層的「破壁效應」

如果說AI是另一位虛擬組團員那麼課堂上原本的同學們,就是來自多重宇宙的戰友。這裡匯聚了醫師、網紅、工程師、律師與傳產二代,如此多元的背景在AI的催化下,產生奇妙的化學反應。

李家岩特別提到了榮獲霍特獎(Hult Prize)肯定的「RiiVERSE」團隊。這個由臺大管院 EiMBA 與 GMBA 學生組成的團隊,成員涵蓋了時尚、行銷與創新創業等不同領域。他們利用舊衣回收再製技術,打造出循環經濟的生態圈。「這就是我們強調的跨域共創。」李家岩解釋,在過去,不同領域的專業人士溝通成本極高,但現在,AI成為了通用的翻譯機與黏著劑。

「AI不僅降低了技術門檻,讓文組生也能做Prototype,更讓理組生也能懂得商業敘事。」在這樣的環境下,創新不再是單打獨鬥,而是像RiiVERSE團隊一樣,結合理性與感性,共同回應全球永續(ESG)的艱鉅挑戰。

為了內心的狂熱,動手去做

然而,隨著AI涉入決策越來越深,一個核心問題浮現:在演算法能預測趨勢、生成文案甚至編寫程式的時代,人類領導者的價值還剩下什麼?「我們教的不是被AI取代,而是擴增智慧。」李家岩眼神堅定地說。他強調,未來的領導者必須具備三項關鍵特質:AI素養、跨域系統設計能力,以及科技人文的反思力 。

其中最關鍵的,是懂得界定「自主邊界(Autonomous Boundary)」。領導者必須清楚判斷:哪些決策該放手讓 AI 自動化?哪些時刻必須保留人類的溫度與價值判斷?「例如在智慧工廠中,AI 可以預測機台何時需要維修保養,但『什麼樣的風險可以接受』、『我們要解決什麼社會問題』,這些涉及價值觀的決策,永遠需要人類來定奪。」李家岩補充道 。

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寵物百分百用戶體驗暨品牌行銷中心負責人鐘紫瀕(左)/臺大EiMBA執行長李家岩(右)
圖/ 數位時代

在李家岩眼中,真正的創新往往不是來自同類型人才的討論,而是從不同背景、不同世界觀的碰撞中誕生。「一個人能看到的只是片段,跨域合作才能讓問題完整。」他再次提到。對他而言,EiMBA 想培養的不是知道最多的人,而是能讓「各種智慧」一起工作的人。在AI與人類智慧並存的年代,領導者最重要的能力,不是掌握所有答案,而是打造一個能讓答案自然生成的組織環境。「未來需要的領導者是能整合技術與人、懂得跨域系統思考、也能『擇人(含機器人)而任勢』的人。」李家岩說,而這群充滿創業創新的管理者也將在未來商業戰場上奏出人機協作的新樂章。

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