缺乏清晰的價值論述,就是行銷困難的原因
缺乏清晰的價值論述,就是行銷困難的原因
2016.11.12 | 創業

前幾日,一個非營利組織的執行長帶團隊來找我,提到他們成立約莫一年的社會企業。會談中,執行長相當熱情地分享企業的成立動機、目的、使命,以及他們現在所做的事。說實話,我對任何願意投入社會企業的朋友都充滿敬意,特別是他們挑的題目確實是很值得關注又不好解決的社會問題,因此我相當專注聽取他們的簡報。

聊著聊著,執行長跟我提到,這一年來,他們做了許多事,但最大的困難是不知道該怎麼行銷。他們嘗試過一些方式,但就是不見起色,不知道哪裡有問題,所以才特地帶團隊來找我聊聊。

對他而言似乎是很困擾的事,但在我來看,問題卻是明顯不過,這從他們的簡報內容就可以看得一清二楚。原因就出在他們對自己的價值定位不明確,而他們卻覺得自己的服務內容「豐富完整」。

或許是因為他們過去做的就是非營利組織的事,因此很樂意針對他們的服務對象,提供各種大大小小甚至是非常瑣碎的需求,是一種以人為本的精神。

然而,什麼都想做,什麼論述都想說,最後就變成什麼內容都讓人記不住,這就是他們行銷時遇到的難處。

很多人都以為,行銷談的是產品,其實是不精確的說法,更精確的說法是「談價值」,而不是談產品本身。

談產品,容易流於介紹功能與資訊, 卻忽略產品本身能提供給消費者什麼價值?能解決什麼痛點?能滿足什麼樣的需求? 甚至進一步說,傳遞價值的媒介與內容本身,也是重點之一,因為這關乎接收者是否準確接收到你想傳達的訊息,若誤解了或看不懂,也無法把完整的價值呈現出去讓消費大眾知道。

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圖/ shutterstock

那麼,什麼是價值?

說手機有64G儲存空間是資訊,說64G儲存空間可以讓你儲存5萬首歌是價值。形容洋裝外型性感、可愛是資訊,告訴女性消費者「穿上它可以成為宴會中最美的焦點」是價值。說牛奶裡加入鎂鋅銅錳是資訊,告訴練健身的消費者可以長肌肉是價值。

行銷學大師菲利普·科特勒(Philip Kotler)曾說過:「行銷並不是一門找出聰明方式把產品賣掉的藝術,而是一門幫助顧客創造價值的藝術」。

已逝的蘋果前執行長賈伯斯,在蘋果最低迷時回任公司也曾說過:

蘋果前執行長賈伯斯
行銷的世界充滿雜音,我們很難被消費者記住,因此我們必須更精確地表達我們想被記住的方式。

是的,沒有價值論述還不是最糟的,最糟的其實是混亂的價值論述,因為後者比前者多了很多成本,卻無法吸引你想要的消費者,也無法被他們記住。

我們身處在一個廣告爆炸的世代,每天每人無時無刻都會看到不同廣告,不同的行銷手法,每一種手法都隱含著不同的價值論述。

換言之,若你沒有足夠精確且具高度差異的論述方式,你的行銷訊息就會被淹沒,而無法讓你想要的對象接收到,自然就不會產生好的行銷效果。

價值可以是一般常見的功能價值,卻也可以是情感價值、商業價值,或是社會價值。Nike提出來的價值標語叫「Just Do It」,跟鞋子無關,卻用許多廣告手法不斷呈現那種奮勇的、即知即行的大無畏精神,藉此吸引認同這層價值的消費者,甚至可以說是說服更多消費者去接受這層價值,而引發對Nike品牌的認同。

當你被某個品牌說服某種價值感受,你就會連同該品牌一起認同。這些頂尖的品牌公司深知一件簡單的道理,價值的提倡有時候未必與產品有直接的關聯性,只要能說服你接受,你就會充滿熱情的擁護他們的產品。

正如黃金圈理論的提倡者西奈克(Simon Sinek)也說:「消費者會買你的為什麼,卻不會買你做了什麼」,也是相同的道理。

所以,當你碰到行銷問題時,請你回頭想想自己:

我是不是太重視產品功能而忽略提倡某種價值?
我是不是只關注在描述產品而忘了傳達產品的精神與價值?
我是否提供了太紛雜的價值主張而沒有聚焦在某個範圍?

或許就能幫助你找到行銷困難的癥結點。

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懂保險的 AI 才有用!國泰人壽數據暨人工智慧發展部如何解開壽險業的 AI 實戰難題
懂保險的 AI 才有用!國泰人壽數據暨人工智慧發展部如何解開壽險業的 AI 實戰難題

金管會調查顯示,國內金融機構與周邊單位已有 33% 導入 AI,其中壽險業導入比例達 67%,僅次於銀行業的 87%。事實上,保險業應用 AI 的難題不在技術,真正的挑戰是要在高度監理、複雜流程與專業領域中,找到可落地的應用場景。國泰人壽數據暨人工智慧發展部走過八年、歷經三次組織定位演進,如何摸索出自己一套的 AI 轉型路徑?

國泰人壽養兵練 AI

國泰人壽數據團隊的起點,可以追溯到 2016 年成立的「客群經營部」。2018 年,隨著公司希望讓 AI 發展更具基礎架構、更具規模地展開,團隊轉型為「數據經營部」;到了 2024 年,正式成立「數據暨人工智慧發展部」,角色也從推廣,轉向更專注的技術發展。

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部目前為一約 65 人的團隊,平均年齡 33 歲。
圖/ 數位時代

八年間,團隊的任務始終圍繞同一件事:深入業務現場,釐清痛點,再與 IT、業務、客服等單位協作,推動 AI 從研究走向實踐。國泰人壽數據暨人工智慧發展部協理莊淑儀形容,這個過程更像是傳教士的工作:「很多數據產品是由我們發想,從核保到理賠,有哪些導入機會?我們要去和各部門溝通,AI 可以協助什麼。」

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部協理莊淑儀。
圖/ 數位時代

這樣的溝通並不容易,因為壽險業的專業門檻極高。國泰人壽數據暨人工智慧發展部首席數據分析師黃喬敬博士指出,一張保單牽涉的關係人本來就複雜:「在保險業,一張保單的銷售,涉及要保人、被保人、受益人,是多方關係,尤其在金管會的要求下,還必須兼顧模型的公平性與可解釋性。」核保邏輯、理賠判斷、業務員培訓,每個環節都有各自的專業門檻與監理要求,通用技術難以直接套用。這也是國泰人壽選擇自己養兵練 AI 的原因,唯有深度理解壽險場景,AI 才有落地的條件。

從真實需求長出來的 AI 實戰力

要讓技術模型真正為前線人員所用,數據暨人工智慧發展部團隊長期觀察業務現場,確保 AI 產出都能有效銜接既有作業流程。去年,團隊面對的挑戰,是在十三個部門提案中,篩選出值得投入的場景。莊淑儀說明,評估標準有三項:「是否能複製到多元場景?對公司有什麼效益?技術可行性?」最終六個案子出線,其中包括「AI Coach」。

AI Coach 以 AI 陪練業務員磨練銷售技巧,同步縮短培訓週期,讓業務員能更快提供專業、貼近保戶需求的服務。看見 AI Coach 的成效後,國泰人壽也將同一套模式延伸至客服中心及直效團隊,評估面向包括禮貌、問題回應、服務要點...等面向,給於評分及建議。黃喬敬博士解釋背後的難度:「以往這些評估指標是由人來判斷,現在則是要做到標準化,讓 AI 系統可以自己判斷。」今年一月上線後,客服新人有超過九成以此作為教育訓練工具,業務端使用率也過半,不僅省下資深人員帶新人的時間,也讓保戶獲得更一致、更高品質的服務體驗。

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部協理莊淑儀(左)與首席數據分析師黃喬敬博士(右)帶領團隊在國泰人壽保險領域驗證 AI 應用。
圖/ 數位時代

另一項落地應用則是「Cathay Eye」,是國泰人壽自行開發的智能風險控管模型。莊淑儀說明:「這最主要是幫案件的複雜度做分級,讓新進同仁處理複雜度低、資深同仁處理複雜度高的案件,一來反映人力價值,二來加速案件處理流程,讓客戶更快獲得所需服務。」

黃喬敬博士也補充背後的機制:「Cathay Eye 是把公司過去數千萬筆資料整合起來,藉此建立一個平均的判斷基準,用來做複雜度分級與派工。」目前,Cathay Eye 的識別能力相較原流程提升一倍精準度,也讓流程的判斷效率明顯加快。

壽險業 AI 應用的新標竿

對國泰人壽而言,讓 AI 發揮作用的關鍵,在於將產業領域知識與技術能力結合,而這仰賴的是兩條並行的人才路徑。對內,是強化已熟悉保險核心業務人才的 AI 素養;對外,則是網羅生成式 AI 工程與系統設計、AI 治理、雲端數據工程...等專業人才,補齊技術深度。莊淑儀強調:「在人才 AI 素養上,以往我們著重精兵制。去年開始,我們要做到全員素養提升,在人人都會用 AI 的時代,如何善用、如何合規,這都是需要教育訓練的。」

黃喬敬博士則從技術端點出下一步的方向,如 Agentic AI 是明確的發展趨勢,但在企業級的應用上,不可能讓它完全自由運作,如何兼顧安全與效益,是關鍵任務。「檢視整個 Workflow,如何建立更好的決策流程,人員的角色和流程都會慢慢轉換。」他也指出,把端到端的自動化流程建置起來,是團隊接下來的重點工程。

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部首席數據分析師黃喬敬博士。
圖/ 數位時代

導入 AI,或許已是壽險業的產業常態;但能不能真正走進核心業務的第一線,關鍵仍是有沒有先搞懂保險本身。從需求出發、從場景驗證,國泰人壽正以這套方法,定義壽險業 AI 應用的新標竿。

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