羽絨衣、關東煮都靠它,全家會員三部曲明年Q2進入行銷加速期
羽絨衣、關東煮都靠它,全家會員三部曲明年Q2進入行銷加速期

不論是一口氣將今(2017)年的羽絨衣備貨量增4倍,還是耗資數千萬元,將關東煮這個品項砍掉重練,全家便利商店每一個看似大膽嘗試的背後,其實都有一個支持的力量,就是會員。

一度要被停賣的關東煮,翻身要靠會員幫一把

全家過去一年多來非常積極推動會員計畫,截至目前為止總會員數已經突破420萬人。這420萬人一方面可以是全家尋找下一個市場爆發點的參考,另一方面也是全家在推廣新品,或是扭轉舊印象的重要工具。

如全家便利商店董事長葉榮廷就提到,自2013年以來,全家關東煮的營收呈現逐年下滑,業績差到他們去年甚至一度考慮要停賣。可以想像在這樣的情況下,當消費者想到關東煮,腦中第一個想到的大概不會是全家。

全家便利商店董事長葉榮廷下達關東煮「砍斷重練」指令,從前端原料、工廠製程,到後端店舖烹煮的機台,甚至
全家便利商店董事長葉榮廷表示,關東煮是便利商店2000個品項中,非常難經營的一個項目。
圖/ 全家便利商店

而今天即便全家找來日本有35年經驗的關東煮師傅、砸大錢換掉所有的關東煮設備,用一年多時間,耗資數千萬元作全面改革,端出了他們認為已經做到最好的產品,但更關鍵還是如何讓消費者重新看見全家的新關東煮,並且願意做出第一次嘗試。

同樣的行銷預算,做出不一樣的價值

全家便利商店商品本部本部長黃君毅表示,過去要想吸引消費者來嘗鮮的手法,可能就是全面降價,但現在透過會員,他們或許可以讓同樣一筆行銷預算花得更有價值。

就像在全家第一波關東煮宣傳中,是透過LINE官方帳號發送試吃序號,再讓消費者透過全家會員App的預售功能換取免費試吃,總共要送出50萬串。而這樣的作法一方面可以為全家招募更多會員、讓會員更熟悉全家App的使用,同時也可以藉此觀察消費者的實際兌換情形、回購表現等等,做為後續行銷和產品策略調整的參考。

不過黃君毅也提到,雖然420萬會員已經可以算是不小的規模,但距離真正要「完成」會員計畫,現在其實才只走到招募會員的第一步而已。如果要想更快速掌握消費者行為,並且針對消費者行為做出更即時也更彈性的反應,則是要進入第二階段,就是幫會員貼標。

招募會員只是第一步,往C2B努力

就像前面提到,過往想要吸引消費者嘗鮮,可能就是推出買一送一、全面六折之類的無差別行銷方案。黃君毅認為,那都是屬於比較傳統的B2C作法,但零售業已經在往C2B的方向轉變,也就是要從個別消費者的需求去做銷售。

他表示,現在要將所有資料蒐集回來再作分析也不是不可以,但需要比較長的時間,而在貼標之後,他們預期所有的行銷反應將會快很多,同時他也預期這個階段應該在明年第二季之前可以完成,然後正式進入第三步,也就是讓每一個消費者都能更即時獲得最需要的訊息。

另外也值得注意的是,在全家會員計畫的發展中,其實還有一個重要的環節,就是支付、紅利積點和會員的整合。一來,三者整合可以提高消費者的使用便利性和使用意願;二者這也才能幫助他們看到消費者的全貌。

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AI 不只搶流量,下一步連交易都要拿走! iKala 程世嘉:AI 不認識你,廣告下再多都沒用
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零點擊只是開始!Agentic Commerce 恐讓 AI 從「導購」變「代購」

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程世嘉指出「零點擊只是剛開始」,AI Agent 正從「幫你找」進化到「幫你買」,加速 Agentic Commerce 時代到來。
圖/ iKala

這場變化真正改寫的,不只是流量入口,而是交易的主導權。當 AI 開始代表消費者採取行動,品牌未來面對的,可能不再只是「如何吸引消費者」,而是如何成為 AI 最終選擇的對象。

AI 不認識你,廣告下再多都沒用!SEO 下一戰:搶進 AI 的「推薦名單」

要被 AI 選中,第一步是先被 AI 認識。程世嘉直言:「如果 AI 連第一步都不認識你,那你在網路上下多少廣告都沒用。」這也讓品牌競爭從 SEO 進一步走向 GEO(Generative Engine Optimization):過去企業搶的是搜尋排名,現在更要掌握 AI 如何描述品牌、引用哪些來源,以及在什麼問題下會提到自己。

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iKala AI Marketing 總監許巧彤指出,品牌不只要「聽人」,也要「聽 AI」。透過 Ontix 掌握社群話題、消費者需求與市場趨勢,協助品牌發掘潛在商機;Kuroma 追蹤品牌在 AI 平台的能見度、推薦情境與引用來源,找出內容布局與 GEO 優化方向;Kolr 則結合創作者數據與行銷執行服務,協助品牌媒合合適的 KOL/KOC,規劃內容合作與媒體投放,將市場洞察轉化為實際行銷行動。

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iKala AI Marketing 總監許巧彤分享,iKala 透過全方位行銷服務,搭配獨家產品賦能,協助品牌成長。
圖/ iKala

對內打通資料,對外洞察市場!程世嘉:老闆要懂 AI,AI 更要懂台灣

外部的搜尋與消費入口正在改變,企業內部也面臨另一場 AI 轉型。

企業 AI 為什麼推不動?程世嘉直指,第一個問題往往是「老闆自己不用 AI」。決策者若連 AI 能做什麼、不能做什麼都不清楚,再大的導入計畫也很難解決真正的企業痛點。iKala 提出「小步快跑、長期陪跑」的轉型策略,從關鍵場景快速驗證,再逐步擴大;同時以 AI Service、AI Marketing 雙軸出擊,讓 AI 不只改善內部工作效率,也能成為企業掌握商機、推動品牌成長的助力。

而當 AI 愈來愈深入企業決策、品牌溝通與消費者選擇,另一個問題也隨之浮現:AI 真的讀得懂台灣嗎?

對 AI 而言,語言相通,不等於真正讀懂一個市場。語言背後還有文化脈絡、在地知識,以及台灣人實際使用語言的方式。iKala 投入 TMMLU+,便是希望透過開源的繁體中文 AI 評測基準,檢驗模型對繁體中文與台灣知識的理解能力,讓「AI 到底懂不懂台灣」不再只是主觀感受,而有一套具體的評測依據。

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TMMLU+ 在九月全新推出 v1.1
圖/ iKala

從 Agentic Commerce、GEO 到企業 AI 落地,背後其實都回到同一件事:AI 應用最終仍建立在人與資料之上。正如許巧彤所說,「先有人才有 AI,因為 AI 終究是要讀資料。」人們創造內容、累積市場訊號,AI 從中學習、理解並影響消費決策,形成相互作用的循環。當 AI 逐漸從輔助工具走向決策與交易入口,企業競爭的關鍵將不再只是如何運用 AI,更在於如何讓 AI 理解企業、讓企業讀懂市場,進而掌握新的成長機會。

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iKala 致力於透過將 AI 與數據嵌入企業經營核心,協助企業做出更精準、更快速的決策。我們透過引導組織從「數據累積」邁向「決策產出」來支援 AI 轉型,並提供完整的 AI 解決方案,將企業的自有數據與 iKala 基於全球數十億社群訊號所建立的智慧模型相結合。

iKala 總部位於台灣,足跡遍布全球,服務超過 1,000 家企業及 50,000 個品牌,版圖橫跨全球 190 多個國家,客戶群包含多家財星 500 強企業(Fortune 500)。

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