全聯不只有臉書小編夯，LINE官方帳號經營心法大公開|數位時代 BusinessNext

連鎖零售業者全聯的Facebook粉絲專頁操作出色，被稱為「社群之王」，但全聯厲害的可不只有Facebook，還有LINE官方帳號。目前LINE官方帳號中，只有三個品牌的好友數突破千萬人，全聯就是其一；同時，全聯也寫下2016年LINE企業贊助貼圖單月下載量537萬次，和總傳送量逾2億次的最高紀錄。

「我們真的花蠻多錢在LINE身上。」全聯行銷部協理劉鴻徵說，「但就是因為有效。」而且他認為如果一個花費三、四百萬元的貼圖就可以創造出和消費者兩億多次構通的成效來看，其實非常便宜。

不要只把企業貼圖當作掃流量的工具

而劉鴻徵今天在LINE「O2O行銷策略分享會」的活動上，也公開分享全聯的LINE操作心法：第一步，就是透過企業貼圖累積好友數。

不過他提醒，衝好友數雖然是重要的目的，但不要只把企業貼圖當作掃流量的工具，在他看來，這其實也是一個跟消費者生活最親近的媒介。而這就是為什麼他們要設計自己的「福利熊」貼圖的原因。

他直言，如果今天請人氣插畫家來代勞，或許流量表現很好，但因為缺乏和企業品牌的深度連結，流量掃完也就沒了，無法將貼圖的效益再更進一步發揮。

劉鴻徵回憶，過去在超商工作，要砸大錢打電視廣告和舉辦非常多的活動才可以做出一個和消費者產生連結的代表圖像，但現在只要三、四百萬元就可以達到兩億次溝通。「我們那時最不能理解的是，熊大比OPEN將晚誕生，人氣卻更高。」他認為這就是因為熊大貼圖和消費者生活更緊密，「既然LINE這麼貴都花了，為什麼不多花點錢在自己的角色上？」他認為一旦花費資源心力打造出這樣一個資產後，自然就會更用心去推廣你的品牌，也能發展得更長久。

Facebook做社群；LINE官方帳號做直接行銷

而聚集人氣才只是第一步，他說，「好友數就是觸及率的保證。」接下來要做的是傳遞訊息。以全聯來看，主要做兩件事，一是發送促銷訊息，二是做實體店的優惠提醒。當然，還有一個前提是，不能讓封鎖率飆得太高。

其實初期在LINE官方帳號的經營上，全聯也有過掙扎，到底應該做社群式的內容？還是做直接行銷？而他們最後的決定是直接行銷。

劉鴻徵解釋，不同於Facebook可以留言互動，今天在LINE官方帳號如果發出一個笑話，你也無法知道消費者的反應，但LINE的特色是可以達到快速宣傳的效果，和銷售也可以產生更直接的連結。對他們來說，這兩個工具各有用途。

不過原本他們也很擔心發送優惠訊息會不會讓消費者覺得受干擾而被封鎖，但實際上卻發現消費者喜歡這樣的訊息。另外他們也還是會不時搭配一些內容，可以說把LINE官方帳號當成福利熊的官方網站經營。「LINE告訴我們，我們的官方帳號被封鎖率低於平均。」他說。

不過到這裡也還沒完，更進一步，透過定期的優惠訊息傳遞，例如每週三傳送家庭日生鮮特賣訊息，就是在培養消費者的習慣；或是在特定節日、時機點，他們也會做到店提醒，將人流引進實體門市。

總行銷預算不變，只是板塊移動

劉鴻徵表示，有人覺得全聯的行銷好像做得愈來愈多，但實際上他們的總行銷預算沒有改變，只是重新分配，如原本花費最多的紙本DM，現在已經降到一個月約400萬份。而可能也會讓人感到意外的是，目前全聯花費在數位廣告的比例其實也不高，大約只有10%；另外，負責Facebook和LINE的經營團隊人數也不過三個人。

劉鴻徵表示，雖然全聯在LINE的成效看起來很不錯，他們其實也還在學習中，如目前在會員串接、Beacon應用等等，很多技術都還沒導入，是未來要繼續努力的方向。

生成式 AI 帶動企業數位轉型浪潮持續升溫，各界不再滿足單一任務型的 AI 應用，而是期盼 AI 能真正成為具備主動決策與多工能力的「智慧代理人」（Agentic AI），在最少人為干預的情況下，自主推進工作流程、完成複雜任務。

但企業導入AI並非一蹴可幾，而是需要對AI有正確認識，並制訂循序漸進的導入流程，才能真正發揮AI功效。在2025台灣人工智慧年會中，cacaFly 聖洋科技技術副總吳振和提出三大導入關鍵階段，深入剖析企業如何從概念驗證（PoC）階段，逐步推進到實際上線（Production），並分享實務經驗與觀察。

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解鎖 Agentic AI，企業邁向多任務智慧代理

「很多公司會問，One AI 要做什麼事？但實際上，若要讓 AI 回答公司內部政策或新法條的相關問題，僅靠基礎模型並不足夠。」吳振和指出，要讓 AI 真正成為能「做事」的智慧代理人，前提是它必須理解企業內部的脈絡與知識，並即時掌握外部變動的資訊。

企業必須先釐清內部規範是否與最新法規相符，這意味著系統必須具備持續爬取與解析最新資料的能力。為此，企業必須先截取與整理內容，再建構成專屬的知識庫（Knowledge Base），確保資料品質達到可用標準後，再透過檢索增強生成（Retrieval-Augmented Generation, RAG）技術，使 AI 能夠即時動態查詢並生成符合企業語境的回答。

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吳振和強調，這是一個動態循環的過程：從資料蒐集、品質控管、知識庫建構到生成應用，每一環節都息息相關，任何一處鬆動都會影響最終產出的準確性與可信度。

破除「一次到位」迷思，從驗證到落地的三大關鍵階段

許多企業對 AI 寄予厚望，因此常將 PoC 視為年度計畫的重點，希望能「一次到位」做出具體成果。但吳振和提醒，若缺乏清楚的系統工程思維，PoC 容易淪為「概念展示」，難以真正走入組織的日常營運。

他將導入 Agentic 系統工程的歷程，分為三個關鍵階段：

1.第一階段：可行性評估（Feasibility Study）
企業必須在投入資源前，先明確界定「最需要被 AI 解決的關鍵問題」是什麼，並進一步設計可量化的驗證指標。這不僅包括評估技術實作的可行性，更要從商業目標出發，釐清導入 AI 的具體使用情境、預期成效與風險邊界，如此才能確保後續模型選型與資料蒐集方向正確對齊業務需求。

2.第二階段：系統設計與驗證（Design & PoC）
在確定導入方向後，必須規劃清楚資料蒐集與整理流程，確保知識庫的內容具備正確性、完整性與時效性。吳振和特別強調，這個階段不能只追求展示效果，而應以「產品化思維」來構築 PoC，使其具備可擴充性、可維護性及安全性，才能為後續上線打下基礎。

3.第三階段：產品化與營運（Production & Operation）
當 PoC 驗證完成後，進入正式上線階段，挑戰也隨之而來。除了需要整合企業內部系統與流程，還必須建立持續監控與維運機制，確保模型表現隨時間演進不會劣化，並能快速回應法規變動或資料更新的需求。吳振和指出，這往往是最容易被低估、但也是最考驗企業組織能力的關鍵環節。

建立模型優化根基，打造高品質的黃金資料集

吳振和特別強調，要讓 Agentic 系統工程真正發揮效益，企業必須先建立一套高品質的「黃金資料集」（Golden Dataset），作為模型評估與優化根基。他指出，黃金資料集的價值在於能為模型選擇與前測提供客觀依據，讓團隊能針對不同任務挑選最適合的模型，避免導入初期就誤踩方向。

同時，黃金資料集也能協助團隊辨識模型的常見錯誤與脆弱點，進而快速回應「模型飄移」（Model Drift）的風險。吳振和說明，所謂模型飄移，指的是即使模型本身未經改版，效能也可能隨著環境與資料變動而突然下降，導致原本表現良好的模型出現偏差。透過持續比對模型預測與黃金資料集結果，團隊才能即時察覺效能衰退，並進行迭代更新，確保系統長期穩定運作。

從小規模應用起步，漸進擴展至核心業務

吳振和分享，在實際輔導企業導入 AI 的經驗中，最常見的挑戰來自於「期待落差」。許多企業誤認為概念驗證（PoC）階段即可呈現完整的產品原型，然而實際情況顯示，若企業未能建立完善的資料架構與流程基礎設施，即使短期內展現亮眼成效，也難以確保長期營運的穩定性與可持續性。

也因此他建議企業在規劃 AI 導入時，應採取漸進式策略，從小規模應用場景著手，逐步擴展至核心業務領域。企業應將 PoC 定位為整體產品開發生命週期的重要環節，而非獨立的一次性專案。

AI 的導入不僅是一場技術升級，更是企業組織文化與決策流程的轉型工程。唯有從資料治理、流程優化到人才培訓同步布局，才能確保 AI 能在企業內部真正「落地生根」，創造長期商業價值，成為真正的智慧代理人。

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