內容與顧客的完美契合:製造吸引用戶內容的關鍵六步驟
內容與顧客的完美契合:製造吸引用戶內容的關鍵六步驟

每個創業家、每家公司都希望將自己千辛萬苦設計的產品、服務銷售給消費者。可是你曾想過嗎?到底要如何設計好的文案?如何寫出帶來潛在客戶的文章?只要無法打動顧客心弦,再好的產品都有門可羅雀的可能!

每個產業都可能遇到這個問題,那麼如何做到顧客內容契合呢?首先必須先了解什麼是內容與顧客契合(Content-Customer Fit),內容顧客契合會帶來充沛並且有用的潛在客戶,並進一步帶動銷售量;同時,內容顧客契合並不在乎網站流量的多寡,無論是少於 1000 、或是高於 20000 訪客次數的網站,人數的瀏覽量都不會是核心概念,內容顧客契合的重點,是在這些瀏覽次數當中創造真正有用的潛在客戶。

從產品市場契合到內容顧客契合

產品與市場契合 內容與顧客契合
做不到就沒辦法帶來顧客 做不到就沒辦法帶來潛在客戶名單
創辦人最重要的工作 內容行銷人最重要的工作
得做許多顧客研究 得做許多顧客研究

產品與市場契合(Product-Market Fit)到底與顧客內容契合有什麼差異?他們的確在部分顧客研究是相似的,但很明顯的產品與市場契合是針對產品本身功能與客戶之間的關係,但這裡要強調製作完產品後,內容文案與顧客之間的關係。

那麼要達成顧客內容契合到底有哪些步驟?

第一步:多方面的顧客研究

產品與市場契合的大師Steve Blank最著名的方針就是「離開建築物」,他的意思是一個新創的創辦人再開始建構自己的事業藍圖前,得離開自己的辦公室,進入市場反覆地跟消費者聊天,深入了解消費者,而這個概念也同樣用在顧客內容契合。

改善內容產製流程
內容產製流程應考慮內容與顧客契合,將內容聚焦在最佳客群
圖/ Devesh Khanal 原作,《數位時代》翻譯、製圖

第二步:在同一個空間聚集各種第一線主管

從事內容行銷的 Devesh Khanal 表示,開始幫一間公司做內容與顧客契合時,第一件事情就是花費半天進行緊湊的使用者研究會議。這個使用者研究不是只要邀請行銷部門的人而已,更要請客戶服務、客戶管理、銷售、或商務開發等第一線與客戶接觸的部門主管們(尤其是各種CXO)一同商討。

原因很簡單:通常行銷部門的員工並不會直接接觸顧客,為了避免有不確定的資訊,必須請各部門的員工一同來擬訂策略。

聚集所有主管進行客群研究
內容產製流程首先應聚集所有主管進行客群研究
圖/ Devesh Khanal 原作,《數位時代》翻譯、製圖

第三步:從茫茫人海中識別出最佳客群

為了能夠找出目標客群,質化與量化研究同時進行是最好的方法。在量化方面,從客戶關係管理(CRM)分析三個樣本資料,分別從顧客價值(account value)、銷售週期(sales cycle)、客戶存留率(retention),去瞭解哪一家公司、客戶同時具有較高的的合約價值、較短的銷售週期、以及高存留率;在質化方面,則是列下多個與產品策略相關的問題,詳盡地與客戶規劃、銷售、行銷部門進行溝通,了解產品不同的面向。

找到最佳客群
客群研究的主要目標,是從全部顧客中通過研究篩選出最佳客群
圖/ Devesh Khanal 原作,《數位時代》翻譯、製圖

針對顧客管理、客戶成功部門的範例問題如下:
- 哪些客戶看到我們產品或服務的最大價值?
- 哪些客戶從沒發生問題?
- 你覺得哪些客戶最適合我們公司?

針對業務團隊的範例問題如下:
- 在最近六個月內,哪些客戶最容易買單?為什麼?
- 我們的產品或服務直接解決了哪些客戶的大量痛點?
- 客戶的具體痛點為何?

針對行銷團隊的範例問題如下:
- 哪些潛在客戶名單最有可能轉化為實際的機會?

透過上述問題,仔細地重新釐清客戶需求。

第四步:統整與分析資料

在完成量化與質化研究後,將研究資料圖表化開始分析,並列下名單上的哪些人是最佳客群。為了能夠找出最理想的目標客戶群,就必須從圖表的資料當中,找出好的客戶群相似處是哪些?例如這些人大多來自哪個行業、他們有什麼相似背景?明白客戶群的特色後,就能有效將消費群標示出來,也能捕捉具有潛力的客戶群。

第五步:學習找出理想的消費者痛點

在做客戶調查時,關鍵就是問卷的「問題」,好的問題能夠讓你從問卷中找到正確的消費者痛點,那麼如何問好問題呢?

承接上個步驟,在找到正確的客戶群後,針對這些人進一步調查,了解在使用產品前他們遇到了什麼樣的問題?而產品又是如何解決問題的?除此之外,還有什麼樣的問題沒有被解決?這些問題都能幫助內容行銷員更了解市場客戶的想法,而不是藉由行銷人員憑空預設顧客會遇到的問題。

事實上,問卷的問題包羅幻象,沒有限定哪些問題必須要問,不同產業要問的問題也有所不同。然而,做問卷時的確需要一些創意,才能夠真正了解到客戶群的想法,Devesh Khanal 直言「做為一個行銷人員,這就是你的工作,你得找出如何辦到這件事情的方法!」無論是什麼樣的問卷問題,只要能夠瞭解理想客戶群的想法,並直搗黃龍找到消費者痛點,就是好的問卷設計。

Customer-Content Fit
Customer-Content Fit

最後的步驟:就是創造一個吸引顧客的內容

為了要能夠創造吸引人、並且達到消費者痛點的內容,拔尖策略、部落格式介紹、對應銷售漏斗(Sales Funnel)都缺一不可。

  • 拔尖策略:別讓單一文章的內容太廣泛。
  • 部落格式介紹:不要讓文章流於一般無順序形式的介紹
  • 對應銷售漏斗:針對於不同購買決策流程的顧客,策略性製造特別的內容。

範例:內容顧客契合可以如何扭轉 Fundersclub 的內容策略?

Devesh Khanal 曾經幫矽谷著名的風險投資 Fundersclub (主要投早期、種子和 A 輪)舉辦內容工作坊,與會者有來自 Instacart、Coinbase、Teespring、LeadGenius、RankScience 的創辦人和 Fubdersclub 的員工。Devesh Khanal 使用了上述步驟的顧客研究,他們發現是否是連續創業家、或是否曾經參加過 YCombinator、500 Startups、Techstar 等、重要的交易紀錄,都是股東們決定是否投資的重要因素。

於是 Fundersclub 在公司部落格裡準備的內容,就會出現一種「莫名其妙內容」,標題像是:「Fundersclub A 輪投資的檢查項目表」。

拜託!有參加過 YC、500、Techstar 的連續創業家,誰會不知道 A 輪募資的財務報告的內容要準備些什麼?誰會不知道 A 輪募資應該要有些機構投資人?他們怎麼可能沒有不斷修正自己的 pitch?

透過這個工作坊,Fundersclub 重新調整了內容策略,做出例如「產品或技術創辦人如何同時兼顧銷售成功?」這篇文章點出技術導向創辦人常見的問題,並給予兼顧初期新創公司銷售的實體建議,文章內容由訪談產生,而不只是 Google 完一大堆資訊後整理而已。

對科技新創來說,雇用工程師並使他們感到開心是橫在心頭上的要事。Fundersclub 的這篇文章「與工程師開心互動至為關鍵!該怎麼做?」透過訪談創辦人與學術研究者來給予創辦人實質建議作法。

Customer-Content Fit
Customer-Content Fit

乍看之下,有時很難斷定內容行銷的好與壞,畢竟每個產業都有不同的內容行銷方式,但最重要的仍是必須與顧客具有「相關性」的內容,沒有做到這點內容行銷將會很難繼續運作。內容策略是否吸引了公司最理想的客戶?若答案為否,不妨試試運作「內容顧客契合」的關鍵六步驟吧!

本文譯自:Devesh KhanalCustomer-Content Fit: A Framework for Producing Content That Attracts Customers。《數位時代》獲得授權進行中文翻譯並刊登。

往下滑看下一篇文章
從會員數據到 AI 行銷:Vpon 打造零售業 AI-Ready 數據中台,提升決策效率
從會員數據到 AI 行銷:Vpon 打造零售業 AI-Ready 數據中台,提升決策效率

在 AI 快速進入企業營運核心的時代,數據不再只是被動的分析素材,而是 AI 模型運作與決策優化的重要基礎。

零售品牌積極累積大量第一方數據,例如會員資料、交易紀錄以及線上與線下行為數據,但因這些數據分散於不同系統,缺乏統一的身分識別機制以及明確的元數據(Metadata)定義,導致難以整合與分析,同時,也影響 AI 對這些數據資產的理解與應用。

為解決上述挑戰,Vpon 威朋將累積十餘年的實務經驗轉化為產品與服務,如 Audience Center 與 AI Agent 等解決方案,並透過專業顧問團隊協助企業完成數據收集、清理、整合與分析等關鍵流程,從資料清理到 AI-Ready 再到落地應用,讓行銷與業務團隊能以自然語言將數據查詢與分群受眾逐步自動化,大幅縮短過去仰賴技術與分析團隊溝通需求與開發分析邏輯的時間。

Vpon 助零售業打造 AI-Ready 數據基礎,以 Audience Center 驅動業務商機

如何建立 AI Ready 數據基礎建設?

Vpon 威朋數據科學經理廖宜楷指出,在 AI 驅動的時代,數據的品質決定模型價值。其中四個關鍵分別是:建構標準化的數據採集與處理管線,透過統一的工程規範,確保所有進入系統的數據在格式、維度與質量上具備高度一致性;其次是定義語義清晰的元數據(Metadata)體系,確保數據能夠被 AI 理解與使用,從而產出具備可靠性的產出結果;再來是打破企業內部的「數據孤島」, 透過完整整合線上(Web/App)行為與線下(POS/CRM)會員資訊,建構全方位的會員數據輪廓,精準捕捉消費者的跨通路行為軌跡。最後,數據的價值隨時間遞減,AI 的決策品質取決於數據的「新鮮度」,因此,數據的持續更新與自動化維護,不僅能讓企業在動態市場中保持敏銳,還可進一步深化會員輪廓分析的即時性。

舉例來說,在 Vpon 團隊的協助下,台灣百貨零售龍頭透過整合 Web 與 App 行為資料,並將線上與線下數據集中於數據中台進行分析,將傳統耗時數小時的複雜資料庫分析工作縮短至秒級回應,並基於此高效率基礎,進一步開發不同業務主題的預測與分群模型,提升行銷精準度與營運決策的敏捷性。

扎實數據基礎的價值落實:Audience Center 如何賦能企業實現「數據即戰力」?

有了堅實的數據底座後,下一步是透過 Audience Center 將數據資產轉化為商業動能。

廖宜楷指出,在變化快速的零售與數位行銷市場中,速度就是競爭力。然而,仍有許多企業在數據應用上面臨嚴重的溝通與技術斷層。過去,當行銷或業務人員需要數據支持時,通常得花費繁複的內部流程申請需求、討論需求,才會進到後續的資料清理、建模與分析,最後才能得到想要的分析結果或行銷名單。這種以「週」為單位的進程,不僅拖慢了決策效率,更讓企業在競爭激烈的市場中錯失先機。

Audience Center 的核心價值在於徹底翻轉上述流程,將數據處理轉化為數據服務,透過直覺的介面與背後扎實的數據基礎支撐,讓非技術人員不用編寫程式碼,即可自行組合維度,大幅縮短從需求到執行的距離,將原先需要耗時數週的作業流程優化成秒級產出。

「Audience Center 的導入,不僅有助於提升效率,更賦予企業快速試錯與精準捕獲趨勢的能力,讓數據真正成為驅動業務增長的引擎。」廖宜楷如此總結。

#1 從會員數據到AI行銷:Vpon打造零售業AI-Ready數據中台,提升決策效率
Vpon 威朋數據科學經理 廖宜楷
圖/ 數位時代

以 AI Agent 重塑數據使用方式,讓數據更貼近決策流程

「Vpon 除提供 Audience Center 協助品牌發揮第一方數據資產價值、提供豐沛的第三方數據助品牌深化對客戶輪廓的掌握度,更推出 AI Agent 服務讓品牌與行銷人員能更直覺地使用數據。」Vpon 威朋數據科學資深總監陳文謙表示,在數位轉型的過程中,許多企業面臨的挑戰不僅是數據整合,更包括如何讓不同部門的人員都能更即時協作與應用數據,有鑑於此,Vpon 推出四種 AI Agent 協助企業分析與應用數據,極大化第三方數據成效:

第一,以 Reporting Agent 讓高階主管或行銷人員可以自然語言查詢數據與生成報表,即時掌握市場動態,加速決策下達與決策品質。

第二,透過 Insight Agent 確保數據分析不受分析人員的主觀意識或產業知識侷限,可以輕鬆完成跨領域數據分析、快速挖掘潛在市場機會與消費者洞察。

第三,藉由 Audience Agent 將客戶分群方式從規則導向(Rule-based)轉變為關聯導向,以關聯分析擴大受眾範圍,協助品牌找出更多潛在客群。

第四,推出 Creative Agent 協助行銷人員分析廣告素材表現的根本原因,釐清受眾喜歡的素材跟不喜歡的素材,藉此優化廣告投放內容,持續提升轉換率。

陳文謙表示:「透過 AI Agent 的輔助,品牌不僅能更快完成數據分析,也能將分析結果直接轉化為行銷策略與創意建議,降低跨部門溝通成本,讓數據真正參與決策流程。」

#2 從會員數據到AI行銷:Vpon打造零售業AI-Ready數據中台,提升決策效率
Vpon 威朋數據科學資深總監 陳文謙
圖/ 數位時代

鏈結數據生態夥伴,以跨境數據放大行銷效益

除了協助品牌主建立 AI Ready 的數據基礎環境並提升數據使用效率,Vpon 也持續拓展數據生態圈,協助零售品牌更精準布局海外市場。

Vpon 威朋產品行銷資深經理邱心儒表示,跨境行銷過去多仰賴經驗與市場直覺,但透過數據整合與 AI 分析,品牌能更精準理解海外消費者的旅遊與消費行為。

以 Vpon 與日本 Loyalty Marketing Inc. 合作為例說明,透過雙方的獨家合作,企業可以結合 Ponta 超過一億的會員數據、問卷調查結果以及 Vpon 的七大數據來源,深入分析日本消費者的消費偏好與購買力——包括哪些日本族群對台灣品牌最感興趣、最受歡迎的台灣商品類型,以及不同客群的價格敏感度與回購行為等,將行銷決策從過往的經驗判斷轉變為精準的數據洞察,成為品牌出海的重要工具。

簡言之,對零售品牌而言,跨境數據是理解海外旅客真實樣貌的一大利器,也能進一步優化廣告投放、內容策略與商品布局,讓品牌在拓展國際市場時,可以更有效率地接觸潛在客群,放大行銷效益。

#3 從會員數據到AI行銷:Vpon打造零售業AI-Ready數據中台,提升決策效率
Vpon 威朋產品行銷資深經理 邱心儒
圖/ 數位時代

展望未來,Vpon 將持續擴展數據生態圈並優化產品服務,幫助零售品牌從數據整合、AI 分析到市場決策建立完整的數據應用循環,希望以數據夥伴的角色與品牌共同成長,打造互利共贏的數據生態。

登入數位時代會員

開啟專屬自己的主題內容,

每日推播重點文章

閱讀會員專屬文章

請先登入數位時代會員

看更多獨享內容

請先登入數位時代會員

開啟收藏文章功能,

請先登入數位時代會員

開啟訂閱文章分類功能,

請先登入數位時代會員

我還不是會員, 註冊去!
追蹤我們
AI全球100+台灣20
© 2026 Business Next Media Corp. All Rights Reserved. 本網站內容未經允許,不得轉載。
106 台北市大安區光復南路102號9樓