《用大腦行為科學玩行銷》操控潛意識,讓顧客不自覺買單,賣什麼都暢銷!
《用大腦行為科學玩行銷》操控潛意識,讓顧客不自覺買單,賣什麼都暢銷!
2017.03.03 | 廣告創意

你知道蘋果開發iphone,要求只能按三次按鈕就要完成任何一項功能嗎?你知道問卷調查與訪談等市調對於消費者行為解釋十分有限嗎?你知道我們一天當中有意識決定的行為有多少嗎?

日本的腦科學與事業發展專家萩原一平在他的新著作《用大腦行為科學玩行銷》,用深入淺出的文字以及實際案例,說明大腦運作與消費者行為的關係,只要掌握操作顧客記憶與情緒的訣竅,就能創造更好的行銷成果。

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用大腦行為科學玩行銷:操控潛意識,顧客不自覺掏錢買單,賣什麼都暢銷
圖/ 方言文化

人類95%的決定,出自「潛意識」

人的意志或行動,有95%都由潛意識決定。我們通常認為自己是在有意識之下做決定或是採取行動。這是因為人只知道自己有意識的事情,意識層面就是主觀的全部。

大腦在人毫無察覺的情況下不斷處理資訊,它只讓你覺察你少數的事情,然而多數選擇與行為,在意識外就已作出決策,並向身體發出指令。

實驗顯示,人大多時候不知道在購物那一瞬間的選擇理由,事後才賦予意義。因此,企業行銷時,針對消費者喜好做的問卷調查或訪問,其實很難精準察其所好,因為消費者並不清楚自己真正喜好,而是按潛意識做出決定。掌握記憶與情緒的腦科學觀念,掌握消費者的潛意識與行為間的關係,就能讓行銷成果更上一層樓。

製造消費者對商品的「記憶」

顧客回憶起商品,就像用電腦尋找檔案資料,首先我們必須確定它存在長期記憶區,像是硬碟的地方,才能避免記憶一閃即逝;再來,如果沒有輸入清楚的檔案名稱或分類,就無法取出資料,幫記憶貼上標籤也非常重要。

忘不了的回憶,關鍵在情緒刺激

要讓記憶難以忘記,除了反覆記憶外,更有效的方式是讓記憶被情緒標籤。讓大腦感到不愉快或是判斷為危險的負面情緒,或者是大腦感到非常愉快的正面情緒,在記憶瞬間伴隨這兩種情緒讓記憶更牢靠。

各位應該都曾有記憶深受情緒影響的經驗,生日第一次收到男/女友送禮物的愉快情緒,這樣的記憶很難忘;相反地,捲入災害或是犯罪事件的恐怖經驗造成負面情緒或創傷情緒,也會使記憶難以抹滅。

在行銷廣告中利用影片、圖像或文字,創造有趣、溫馨或恐怖等強烈的情緒,都會讓廣告更容易被長期記憶住。

建立記憶標籤,你的商品會是首選

廣告已經被深刻記憶住,但你必須為記憶留下標籤與線索,讓它在消費者腦中容易被聯想、提起;這些線索可能是:形狀、顏色、文字、味道甚至聲音等資訊連結。

因為食物很美味,所以用味道作為記憶線索最佳?那可不一定,美國貝勒醫學院教授Read Montague的研究團隊進行的一項著名實驗,請受試者喝可口可樂與百事可樂並選擇喜好,當用素色杯子喝時,兩邊的喜好人數相當;但換成印有品牌標誌的杯子後,選擇可口可樂較好喝的較多。實驗顯示,即便是飲食類產品,好的品牌標誌比起味道也可能是更好的記憶標籤,而可口可樂的品牌標籤深深刻劃在消費者心中。

消費者「情緒」,對購買行為影響大

情緒對於消費行為的影響,除了上述提到的加強記憶強度外,也從選擇流程影響最終購買行為,及產品服務是否帶給消費者價值,進而決定商品暢銷與否。

巧妙的「選擇流程」,讓顧客高興買單

蘋果在開發iphone時,Steve Jobs要求「不得讓使用者按3次以上按鈕」,來提升手機的易用性,但背後的道理為何?為什麼是3次呢?按三次按鈕,就是需要進行三次畫面的選擇,對大腦來說,選擇是一種「權利」,在完全沒有選項的時候人會感到不滿。另一方面,當選項太多,人又會猶豫,不知道選擇哪一個而感到不悅。

應用在購物流程上,就是「有選項代表自己的自由獲得認同,讓人愉快;但又不能讓選項過多、過於複雜。」美國哥倫比亞大學的Sheena Iyengar博士的研究團隊與德國知名汽車品牌進行的購車行為研究,結果指出:不同的選擇類別有的選項多,有的選項少,讓選項從少的開始,逐漸增多,消費者在購物流程中較不容易疲累,滿意度較高,不容易因猶豫而導致購物行為中斷。

商品要暢銷?先了解「價值評估系統」

人在購買東西時的大腦決策過程,有三種評估架構,它們是三種獨立系統,但也能夠同時發生,以下一一說明:

1.「巴夫洛夫型系統」

餵飢餓的狗吃飼料時,讓牠聽到鈴聲,久而久之,狗聽到鈴聲就會自然流口水,稱為巴夫洛夫反射,因而得名。例如食品或飲料,含有脂肪、糖分、鹽份的美味食物,使消費者看到包裝的圖案或敘述就反射性產生購買行為。

2.「習慣型系統」

這是透過學習而形成習慣的購買過程。像是攝取香菸、咖啡、啤酒等習慣,很多人在初次嘗試的時候都覺得味道很糟,一旦養成習慣,如果不進行這些行為就會感到焦躁;或是有的人早餐一定要喝牛奶或吃麵包,也都是習慣化的購物型態。

3.「目的指向型系統」

是有意識地達成某個目的的模式,前兩項系統是腦部較低階的功能運作,而目的指向型系統則是腦中主要掌控理性的部位負責的模式;像是為了健康每天攝取保健食品,或是為了減脂吃低卡路里的食物。

腦中的三大價值評估系統會大大影響購物決策,每種系統與購物行為會因人產生不同運作方法,共通點是,人氣暢銷商品往往能同時刺激受眾大腦中的這三種價值評估系統,彼此互相影響,交錯運用。

資料來源 / 《用大腦行為科學玩行銷》,方言文化出版
圖片來源 / Shutterstock

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從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路
從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路

「代理式 AI 」(Agentic AI)的創新服務正在重新塑造企業對AI的想像:成為內部實際運行的數位員工,提升關鍵工作流程的效率。代理式AI的技術應用清楚指向一個核心趨勢:2025 年是 AI 邁向「代理式 AI」的起點,讓 AI 擁有決策自主權的技術轉型關鍵,2026 年這股浪潮將持續擴大並邁向規模化部署。

面對這股 AI Agent 浪潮,企業如何加速落地成為關鍵,博弘雲端以雲端與數據整合實力,結合零售、金融等產業經驗,提出 AI 系統整合商定位,協助企業從規劃、導入到維運,降低試錯風險,成為企業佈局 AI 的關鍵夥伴。

避開 AI 轉型冤枉路,企業該如何走對第一步?

博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題、生成內容的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工,應用場景也從單一任務延伸至多代理協作(Multi-Agent)模式。

「儘管 AI 前景看好,但這條導入之路並非一帆風順。」博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲綜合多份市場調查報告指出,到了 2028 年,高達 70% 的重複性工作將被 AI 取代,但同時也有約 40% 的生成式 AI 專案面臨失敗風險;關鍵原因在於,企業常常低估了導入 GenAI 的整體難度——挑戰不僅來自 AI 相關技術的快速更迭,更涉及流程變革與人員適應。

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博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工。面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時加速 AI 落地。
圖/ 數位時代

正因如此,企業在導入 AI 時,其實需要外部專業夥伴的協助,而博弘雲端不僅擁有導入 AI 應用所需的完整技術能力,涵蓋數據、雲端、應用開發、資安防禦與維運,可以一站式滿足企業需求,更能使企業在 AI 轉型過程中少走冤枉路。

宋青雲表示,許多企業在導入 AI 時,往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。

轉換率提升 50% 的關鍵:HAPPY GO 的 AI 落地實戰路徑

博弘雲端這套導入方法論,並非紙上談兵,而是已在多個實際場域中驗證成效;鼎鼎聯合行銷的 HAPPY GO 會員平台的 AI 轉型歷程,正是其最具代表性的案例之一。陳亭竹說明,HAPPY GO 過去曾面臨AI 落地應用的考驗:會員資料散落在不同部門與系統中,無法整合成完整的會員輪廓,亦難以對會員進行精準貼標與分眾行銷。

為此,博弘雲端先協助 HAPPY GO 進行會員資料的邏輯化與規格化,完成建置數據中台後,再依業務情境評估適合的 AI 模型,並且減少人工貼標的時間,逐步發展精準行銷、零售 MLOps(Machine Learning Operations,模型開發與維運管理)平台等 AI 應用。在穩固的數據基礎下,AI 應用成效也開始一一浮現:首先是 AI 市場調查應用,讓資料彙整與分析效率提升約 80%;透過 AI 個性化推薦機制,廣告點擊轉換率提升 50%。

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左、右為博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹及技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲。宋青雲分享企業導入案例,許多企業往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。
圖/ 數位時代

整合 Databricks 與雲端服務,打造彈性高效的數據平台

在協助鼎鼎聯合行銷與其他客戶的實務經驗中,博弘雲端發現,底層數據架構是真正影響 AI 落地速度的關鍵之一,因與 Databricks 合作協助企業打造更具彈性與擴充性的數據平台,作為 AI 長期發展的基礎。

Databricks 以分散式資料處理框架(Apache Spark)為核心,能同時整合結構化與非結構化資料,並支援分散式資料處理、機器學習與進階分析等多元工作負載,讓企業免於在多個平台間反覆搬移資料,省下大量重複開發與系統整合的時間,從而加速 AI 應用從概念驗證、使用者驗收測試(UAT),一路推進到正式上線(Production)的過程,還能確保資料治理策略的一致性,有助於降低資料外洩與合規風險;此對於金融等高度重視資安與法規遵循的產業而言,更顯關鍵。

陳亭竹認為,Databricks 是企業在擴展 AI 應用時「進可攻、退可守」的重要選項。企業可將數據收納在雲端平台,當需要啟動新型 AI 或 Agent 專案時,再切換至 Databricks 進行開發與部署,待服務趨於穩定後,再轉回雲端平台,不僅兼顧開發效率與成本控管,也讓數據平台真正成為 AI 持續放大價值的關鍵基礎。

企業強化 AI 資安防禦的三個維度

隨著 AI 與 Agent 應用逐步深入企業核心流程,資訊安全與治理的重要性也隨之同步提升。對此,宋青雲提出建立完整 AI 資安防禦體系的 3 個維度。第一是資料治理層,企業在導入 AI 應用初期,就應做好資料分級與建立資料治理政策(Policy),明確定義高風險與隱私資料的使用邊界,並規範 AI Agent「能看什麼、說什麼、做什麼」,防止 AI 因執行錯誤而造成的資安風險。

第二是權限管理層,當 AI Agent 角色升級為數位員工時,企業也須比照人員管理方式為其設定明確的職務角色與權限範圍,包括可存取的資料類型與可執行的操作行為,防止因權限過大,讓 AI 成為新的資安破口。

第三為技術應用層,除了導入多重身份驗證、DLP 防制資料外洩、定期修補應用程式漏洞等既有資安防禦措施外,還需導入專為生成式 AI 設計的防禦機制,對 AI 的輸入指令與輸出內容進行雙向管控,降低指令注入攻擊(Prompt Injection)或惡意內容傳遞的風險。

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博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲進一步說明「AI 應用下的資安考驗」,透過完善治理政策與角色權限,並設立專為生成式 AI 設計的防禦機制,降低 AI 安全隱私外洩的風險。
圖/ 數位時代

此外,博弘雲端也透過 MSSP 資安維運託管服務,從底層的 WAF、防火牆與入侵偵測,到針對 AI 模型特有弱點的持續掃描,提供 7×24 不間斷且即時的監控與防護。不僅能在系統出現漏洞時主動識別並修補漏洞,更可以即時監控活動,快速辨識潛在威脅。不僅如此,也能因應法規對 AI 可解釋性與可稽核性的要求,保留完整操作與決策紀錄,協助企業因應法規審查。

「AI Agent 已成為企業未來發展的必然方向,」陳亭竹強調,面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時,加速 AI 落地。在這波變革浪潮中,博弘雲端不只是提供雲端服務技術的領航家,更是企業推動 AI 轉型的策略戰友。透過深厚的雲端與數據技術實力、跨產業的AI導入實務經驗,以及完善的資安維運託管服務,博弘雲端將持續協助企業把數據轉化為行動力,在 AI Agent 時代助企業實踐永續穩健的 AI 落地應用。

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