「爆紅」的秘密武器?靠老用戶帶新用戶,讓公司快速長大!
「爆紅」的秘密武器?靠老用戶帶新用戶,讓公司快速長大!

本文摘自:《打造爆紅集客力:成功新創企業都在用的19種行銷密技》,商業周刊出版

病毒式行銷是指讓現有顧客向他人推薦使用產品的過程。當你見到朋友儲存的Pinterest文章出現在臉書塗鴉牆上,或是從朋友那邊收到關於某產品的自動發送電子郵件,都是在見證這個管道的成效。

在新創公司的定義中,「爆紅」的意思是你獲得的每位用戶都會帶入至少一位新用戶,接著新用戶又會再次邀請至少一位新用戶。雖然這種成長率很難維持,卻是臉書、推特以及WhatsApp等消費性新創公司爆炸性成長背後的動能。

我們訪問了Muzy創辦人安德魯.陳,他是病毒式行銷方面的專家。安德魯指出,在臉書、電子郵件以及應用程式商店聚集成擁有數十億活躍用戶的「超級平台」後, 這個集客管道也顯得更重要,公司爆紅的速度比以往快上許多。Dropbox、Instagram、Snapchat以及Pinterest都是很棒的例子,這些公司都藉由上述超級平台的病毒式散播,在短短幾年內便獲得幾千萬個用戶。

病毒週期愈短愈好

病毒式行銷策略的起點與終點都是病毒式循環,基本上,病毒式循環包含了以下三階段:
1. 顧客接觸到你的產品或服務。
2. 顧客將你的產品或服務介紹給其他潛在顧客。
3. 這些潛在顧客接觸到你的產品或服務,其中一部分也變成你的顧客。

最早期的爆紅模式,是由於你的某項產品實在太過突出,人們自然而然地告訴其他人,也就是純粹的口耳相傳。臉書在開始打造更顯著的病毒式行銷以吸引用戶(寄電子郵件邀請、在通訊錄加入更多好友等等)之前,早期成長是基於大學生之間的口耳相傳。口耳相傳也曾促使許多電影、書籍、減肥法以及電視節目一炮而紅。

當你的產品只有在藉由推廣至其他顧客才能產生商品價值時,就有了內建式病毒性。舉例來說,若是你的朋友都沒有安裝Skype,這個通訊軟體對你來說就毫無價值,Snapchat及WhatsApp也一樣。這種病毒性是「網路效應」的一種好處,換句話說,當更多人使用時,網路的價值也會隨之增加。

其他產品也能藉由鼓勵共用來促進成長。在這種狀況下,產品還是有它的價值,但在你邀請他人加入時會變得更有價值。Google Docs能被單獨使用,但其價值會在大家共同使用的時候大幅成長。若是你的顧客不需要立刻與他人共用,這類型的病毒式循環就需要較長的散播時間。然而,在成功散播後,該項服務會成為促進共用的核心工具,產生強大的網路效應。

產品本身也可以提供誘因,鼓勵顧客進行病毒式循環及推薦該產品給其他朋友。Dropbox會贈送更多使用空間給推薦朋友註冊的用戶,Airbnb、Uber、PayPal 及Gilt,也會以贈送免費點數來鼓勵顧客推薦產品給朋友。

reddit及YouTube等網站,則是藉由內建按鈕及工具來獲得病毒式成長。YouTube會在每個影片頁面上,提供將該影片內建於任何網站所需的短網址。你可能也在許多網頁上看過類似的臉書及推特按鈕:每個按鈕的目的都在於鼓勵分享,讓該產品能觸及更多人。

而另一種病毒式循環,則是借重社群網路吸引更多顧客認識某項產品或服務。在這種情形下,用戶的活動會一而再、再而三地被散播到他的社交圈。如果你用過臉書,你一定會看到朋友按讚的內容,像是其他網站的文章、Spotify播放的音樂或是在Pinterest釘選的內容。

仔細思考以上各種病毒式循環如何用在你的產品或服務,會非常有幫助。你也可以合併使用不同類型的方法。事實上,若能同時使用不同方式,病毒式循環會更加強大。

要完整了解病毒式循環的概念,以及病毒式行銷對你是否有效,必須做一些數學計算。這個病毒式算式能幫你迅速判斷:現在是否透過病毒式行銷獲得集客力,以及要著重的部分。驅動病毒式成長的兩個關鍵因素,就是病毒係數和病毒週期。

病毒係數稱為K,代表能藉由帶入一位顧客所取得的額外顧客數量。病毒係數的公式如下:

K = i * 轉換率百分比

K代表病毒係數,i代表每位用戶寄出的推薦邀請,而轉換率百分比則是收到邀請後確實註冊的新顧客的比率。舉例來說,倘若你的顧客平均寄出三封邀請,而其中兩封經常能轉換成新的顧客,病毒係數就是:

K = 3 * (2/3)=2

若是你在一週內增加了一百位新的顧客,他們就能寄出300封推薦信,邀請更多人造訪你的網站,為你帶來200位註冊的新用戶!這就是病毒式成長!任何超過1的病毒係數都會造成指數式成長,代表了每位新用戶都會為你帶來超過一位額外用戶,造就真正的指數式成長。而超過0.5的病毒係數則有助於公司大幅成長。

病毒係數會受到兩種變數所影響:第一種變數是每位用戶寄出的邀請(i)。若是能增加每位用戶選擇寄出的邀請函平均數量,例如從寄出一封增加到兩封,病毒係數就能獲得倍數成長。為了讓這個數字達到最大,可以考慮增加鼓勵分享的功能,例如張貼至社群網路。

第二個變數則是轉換率百分比。假使你的產品能獲得分享,卻無法帶進新的客源,你就不會爆紅。最佳的註冊流程會藉由讓流程變得更簡單,來降低顧客的不耐,例如減少頁面或註冊時填寫的內容。比如說,在一般網路應用程式的轉換流程中,建立新帳號時,經常需要潛在用戶點擊連結並填一些表格。在這種情況下,你應該將轉換率百分比細分為兩種不同的百分比。

K = i * 轉換率百分比 = i * 點擊率百分比 * 註冊率百分比

使用以上公式來細分點擊率百分比時,就能判斷出最弱的環節並藉此改善。你的點擊率百分比或許很優秀,但註冊率百分比卻可能欠佳。這個公式能讓你更了解該著重哪部分,創造出最大的正面效益。

病毒係數相同、但病毒週期不同的兩個病毒式循環,會造成截然不同的結果,當然,病毒週期愈短愈好。縮短病毒週期,會對公司爆紅的機率帶來顯著影響,倘若你選擇使用這個管道,這也是要注重的第一個要點。要縮短病毒週期,你可以創造時間的緊迫性或提供誘因,來促使顧客完成病毒式循環。此外,註冊流程的每個步驟調整到愈簡單愈好,以增加完成註冊流程的人數。

一開始就要做測試

在想出病毒式循環的初期策略時,請做一個簡單的儀表板來測量那些爆紅所必備的數據。了解新顧客的思考方式能幫你獲得更多新顧客,而大量進行A/B策略(每週進行幾次)也能改善這些數據。

執行測試的最佳方式,便是將病毒式循環的每個階段詳細記錄下來。循環中有幾個階段?人們有哪些進入病毒循環的方式(到達頁面、廣告以及邀請信件)?事實上,你應該完整寫出所有過程,並試著刪除任何不必要的步驟,以及增加現有顧客寄送更多邀請信件的機制。藉由增加寄出的邀請信件及轉換率百分比,將會改善你的病毒式公式。

此外,個人化的誘因更有用。人們總是會收到非常多他們沒使用的商品及服務的資訊,這讓許多人對於註冊尚未體驗過的產品感到猶豫。然而,若是註冊率過低, 你的公司就不可能爆紅,因為你不可能獲得優異的病毒係數。

因此,許多公司會讓人們在尚未成為會員的情況下,使用部分產品,讓潛在顧客不必做出任何承諾,就可以搶先試用產品。潛在顧客因為邀請信件而抵達的連結頁面被稱為轉換頁面。若是轉換頁面能使用與之前的邀請信件相同的行銷訊息,效果是最好的。

以下是一些可以進行測試及最佳化的常見做法:
- 選擇使用按鈕或是文字連結
- 放置行動呼籲
- 行動按鍵的大小、顏色以及對比
- 網頁載入速度
- 增加更多圖片
- 標題
- 網站文案
- 顧客實際見證
- 受到社群歡迎的證明(例如:滿意顧客的照片、案例、媒體報導,以及產品使用率的數據)
- 填寫的表格欄位數量
- 讓用戶在註冊之前就可以試用產品
- 註冊流程的便利性(藉由臉書或推特帳號登入等等)
- 註冊流程的時間長短(時間愈短,轉換率百分比就愈高)

首先,你應該改善那些若能成功,便能讓關鍵數字成長五到十倍的因素。這或許代表你要使用一套全新的自動回覆電子郵件系統、新的網頁設計或是新的報名流程。做了較大的改變後,就可以開始精進那些較小的細節。

幾乎沒有任何最佳化程序是小到無需測試的:就連更換標題中的一個字也可能造成顯著影響。因為病毒式成長會不斷累積,長期下來,就連1%的改善都可能造成很大的差別。

然而,既然大多數的病毒式循環都無法靠自身維持成長,你必須不斷獲得新的顧客加入病毒式循環才能維持,這個過程稱為「播種」。在尋覓新顧客加入病毒式循環(播種)時,你要找的是尚未接觸過產品的目標客群。對於播種而言,SEO和網路廣告都是成本低廉的好管道。

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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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