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。

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AI NAS 何時才值得部署?QNAP 拆解地端 AI 的成本、算力與資料門檻
AI NAS 何時才值得部署?QNAP 拆解地端 AI 的成本、算力與資料門檻

當資料不能離開企業,運算就得靠近:AI 先改寫儲存架構

AI 帶來的第一個變化,不只是運算能力提高,而是企業必須重新決定資料放在哪裡。

儲存架構大致分為雲端與地端兩塊,QNAP 身為資料安全的守護者,長期發展的是地端網路儲存設備(NAS),並擴展至 25GbE、100GbE 高速網路交換器產品線,提供完整的儲存與高速網路基礎架構。威聯通科技(QNAP)總經理劉文義解釋,當資料因合規要求或敏感度不能上雲,就必須留在靠近使用者與應用的地方;運算需求一旦增加,承接資料的裝置也自然被推向地端 AI。

不能上雲的名單比想像中長。醫療業持有大量醫療個資,金融與保險業受到合規與法規限制,部分大學院校與設計公司也不希望資料被雲端存取。對這些組織而言,問題並不是雲端好不好用,而是一開始就沒有把核心資料全面上雲的選項。

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威聯通科技(QNAP)總經理暨威強電集團(IEI)董事長 劉文義
圖/ 數位時代

真正讓更多企業回頭計算的,則是長期成本。劉文義指出,資料上傳雲端可能免費,下載卻會按流量收費;當企業把一年、兩年、三年的費用加總回推,可能會發現,購買一台同等容量的 NAS,還能使用 7-10 年。資料規模愈大、存取愈頻繁,總持有成本的差距就愈值得評估。

這並不代表雲端與地端只能二選一。雲端仍適合模型訓練、程式開發與波動大的工作負載;地端則較適合高頻存取、對延遲敏感,或不能離開企業邊界的資料。企業真正要回答的,是每一類資料與任務應該放在哪裡。

依 QNAP 觀察,客戶過去關心的是需要幾 TB、幾 PB,或備份速度有多快;現在更常問的是,機器裡的資料要如何被 AI 活用。QNAP 也從 2021 年起,把公司發展定調在 AI 與高速網路的融合,試圖讓 NAS 從資料保存的位置,進一步成為資料被調用的位置。

當資料量持續擴大,搜尋與管理方式也會跟著改變。「在 NAS 裡放入 AI Agent 會越來越不可或缺。」劉文義舉例,當照片累積到 10 萬、20 萬張,要找出其中幾張特定畫面,已不可能只靠人工翻找。此時,能理解內容、接受自然語言指令的 AI 工具,會從加分功能逐漸變成必要條件。

從資料治理到地端推論:AI NAS 如何進入企業工作流?

AI NAS 不是「多了 AI 功能的 NAS」,而是 NAS 在企業工作流裡換了位置。
依 QNAP 觀察,目前客戶大致分布在一條導入光譜上。人數最多的一群,仍在把資料集中、分類、清理與建立權限。這一步看似與 AI 無關,卻決定後續系統能不能找到正確資料、辨識版本,並把答案交給有權限的人。

中間一群開始建置私有的檢索增強生成(RAG)知識庫。RAG 並不是重新訓練一個模型,而是在模型回答前,先從企業的 SOP、合約、法規或技術文件中取回相關內容,再產生附有來源依據的答案。QNAP 以 Qsirch 的語意搜尋能力協助建構這類應用,協助企業建立私有知識庫;而走在最前面的少數企業,則已經嘗試地端推論與 AI Agent。

模型的選擇權,QNAP 刻意留給客戶。知識庫背後採用哪一個模型,可由企業依需求決定,不綁定單一 AI 供應商。QNAP 也以 QuAgent AI 助理與模型情境協定(MCP)相關能力,讓管理者透過自然語言查詢狀態、調整設定,並讓 NAS 成為 AI Agent 可調用的資料節點。

不過,劉文義沒有把這條路說得太容易。他坦言,目前 NAS 硬體的 AI 運算能力仍有限。一般企業期待的應用,可能需要約 300 到 800 TOPS,甚至 1,000 TOPS,因此多數方案會以 NVIDIA 顯示卡補足算力;一張卡約需新台幣 10 萬至 12 萬元,一張算不完,就得配置 2 張或 4 張。

「整體成本可能是過去單獨一台 NAS 的 5 倍到 10 倍,並不是大部分中小企業都能接受。」除了硬體,使用者還需要 AI 應用的 Know-how、程式背景與開發資源,這些都是落地成本。

QNAP 則是透過算力分級讓各規模與需求的企業都可以有適合的解決方案。在 Computex 2026 搶先亮相的 QNAP AI NAS 中,一類是採用含有 iGPU 與專屬 NPU 的處理器平台,以一百多 TOPS 的範圍,可順暢使用 AI 應用程式;另一類機種則可安裝 1 張或 2 張 NVIDIA 顯示卡,處理更大的運算量。

同時 QNAP 也在軟體端也持續開發,目標是讓 NAS 裡的資料更有效率地被 AI 工具調用,讓資料成為有價值的知識。

從規格走到現場:能源公司如何導入私有 LLM?

本地 AI 實際落地部署會是什麼模樣?劉文義舉了一家約 50 多人的能源公司為例。這家公司原本想用 NAS 搭配雲端 AI 建置內部資料庫,但很快遇到兩個瓶頸:一是員工查詢時明顯出現卡頓;二是專利、技術與合約都高度敏感,高層不願上傳至公有雲,擔心機密資料會有外洩的疑慮。

後來,該公司導入 QNAP AI NAS 的旗艦機種 QAI-h1290FX,搭配顯示卡與全快閃 SSD,在地端部署私有大型語言模型,把數十年來封存的靜態檔案交給 AI 調用,進行跨檔案摘要與精準搜尋。員工因此省下翻找合約與報告的時間,核心機密也能留在企業內部。

這個案例說明,若任務範圍明確,有些應用不必動用雲端大型模型,地端運算量就可能足以支應。

但不同企業的資料量、查詢方式與模型大小不同,導入前仍需要概念驗證(POC)與技術人員評估。

而且,資料留在地端並不等於自動安全。企業仍要處理帳號權限、網路隔離、備份復原、漏洞修補與日常維運。地端的價值,是讓資料邊界與控制權回到企業手上;相對地,安全責任也會更直接地回到企業。

哪些企業現在該做,哪些再等?先看重複性與三個條件

能不能導入地端 AI,不只由產業標籤決定,也要看工作是否重複,以及場景能不能被清楚定義。劉文義觀察,第一批走進來的,除了受法規限制的醫療、金融與保險業,也包括利用地端 AI 加速資料處理的科技業,以及會計、律師等有大量重複文書工作的專業服務業,因為效益較容易被看見。

工廠也是可預期的場景。一條生產線可能有 10 台、20 台機器,每台處理與儲存資料的 Protocol 都不同,需要相對應的儲存裝置;生產過程累積的影像與紀錄可能要保存 3 年到 5 年。當企業要跨設備調用這些資料,AI Agent 與地端資料節點就有發揮空間。

「重複性資料處理越多,或重複性動作越多的產業,越容易透過導入 AI 提高工作效率。」反過來說,較傳統、人力密集,或仍高度依賴人工判斷的製造業,短期內未必能快速導入地端 AI。

依 QNAP 提供的資料,企業也可用「高頻、大量、敏感」三個條件做第一輪判斷:資料是否被頻繁調用?規模是否大到雲端傳輸與長期費用開始變得明顯?內容是否涉及個資、法規、智慧財產或商業機密?三個條件愈集中,地端部署愈值得評估;三者都不成立時,使用雲端 API 往往更簡單,也可能更划算。

可以先等的企業,大致也有三種。第一,資料仍分散、版本混亂、權限不清,急著上 AI 只會把混亂放大,先完成集中與治理,效率就可能先提升。第二,找不到一個具體且反覆發生的業務痛點,只因為「別人都在做」而採購,設備很可能變成昂貴的展示品。第三,使用量仍小、需求偶發,現階段雲端的彈性反而更有優勢。

因此,POC 不應只驗證「模型答不答得出來」,還要回答三個問題:資料由誰負責,誰可以存取?導入後能節省多少查找時間、傳輸成本或人工作業?正式上線後,誰負責資料、模型與資安維運?只有當效益與責任都能被量化,才適合從展示走向正式部署。

企業願意把部分資料留在自己的機房,動力最終仍回到資料主權。QNAP 的主要市場分布在歐洲、美洲與亞太,其中歐洲占比將近一半,而歐洲也正是全球推動資料主權的最大動力。

QNAP 的產品已取得 ISO 27001、ISO 27017 與 ISO 27018 等多項認證,並滿足 GDPR、HIPAA 等資料保護與法規遵循需求;累積至今,已售出約數百萬台裝置,協助企業打造智慧、安全的儲存方案。

至於普及時間點,劉文義提出一個明確的價格與效能交會點:地端應用若要順暢運作,運算量可能至少要達到 300 至 600 TOPS,甚至 800 TOPS,同時價格要落在新台幣 5 萬至 8 萬元。目前符合這些條件的硬體方案仍很有限。

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「AI NAS 不是多了 AI 功能,而是改寫了資料在工作流的位置。」威聯通科技總經理劉文義坦言,地端算力成本高昂,QNAP 透過「算力分級」與開放模型架構,助企業逐步建構私有 RAG 知識庫與 AI 團隊。
圖/ 數位時代

「預測約兩、三年後,應該很快會看到符合一般大眾期待、具備合理 CP 值的產品。那個時間點,就會是 AI 落地最蓬勃發展的時候。」在此之前,企業真正能先做的,不是搶著買最大的模型或最昂貴的顯示卡,而是把資料治理、使用權限與高價值場景準備好。

QNAP 以「資料煉油廠」比喻自己的角色:原油再多,沒有整理、提煉與配送的過程,也無法成為可用的能源。這個定位也點出地端 AI 的競賽條件——不是誰先買到算力,而是誰的資料先準備好被調用。模型會持續更換,但企業自己的資料層則會長期存在。

AI NAS 不是把模型塞進儲存設備,而是在資料必須留在企業內時,讓搜尋、推論與管理靠近資料的地端節點。

QNAP World Tour 2026 台北場將於 2026 年 9 月 18 日(五)舉行,現場將聚焦 AI 應用、儲存備份、網通產品、資安與監控,並安排 Live Demo,適合 IT 管理者、系統整合商與企業決策者參加。

活動地點:新板希爾頓酒店|如意 AB 廳

活動時間:09:20–16:00

地址:新北市板橋區民權路 88 號 2F

立即報名:https://bnex.tw/9f7my4

2026 QNAP 台灣企業資安韌性大調查,填問券抽好禮,倒數計時:https://www.surveycake.com/s/q4abw

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