史丹佛MBA教你的獲利秘訣:專注忠誠顧客,遠比打響品牌更重要!
史丹佛MBA教你的獲利秘訣:專注忠誠顧客,遠比打響品牌更重要!
2018.03.02 |

你有沒有碰過這樣的問題:公司舉辦試用活動,有很多人詢問你的產品,也都拿了試用品,但真正上門購買的顧客沒有增加。或是公司的網路會員非常多,卻都只是交易一次的短期顧客,並沒有成為長期顧客。明明感興趣的人、會員那麼多,為什麼會有這樣的狀況?

史丹佛大學商學院企管碩士蘿比.凱爾曼.巴克斯特(Robbie Kellman Baxter)在《引爆會員經濟》提到「銷售獲取漏斗」的概念,有助於分析上述的銷售困境:

銷售獲取漏斗:知道→試用→加入→忠誠會員

銷售獲取漏斗將顧客「從路人變成死忠粉絲」的過程步驟化:漏斗的頂端由一群知道品牌卻尚未參與的人組成,在底部是對品牌最忠誠的會員,中間則是潛在顧客,他們經歷過試用和加入(消費過)兩步驟,卻沒有成為忠誠粉絲、重複上門,就像你碰到的問題一樣。

釐清了顧客變成忠誠會員的路徑之後,公司可以計算出銷售獲取漏斗中每個階段的轉換率,觀察宣傳活動是否有效益,並且找出優化轉換率的方法。

舉例來說,你投放廣告邀請大家參加試用活動,發現來的人很多,索取試用包的人卻很少,從「知道」轉往「試用」的轉換率低,就能嘗試分析問題;或是大批潛在顧客索取了試用品,卻沒有人因此而加入會員、開始消費,代表從「試用」到「加入」這個階段有問題:或許是他們在試用後,發現你的產品沒有什麼好處;或許他們喜歡你的產品,但卻覺得加入會員、開始消費的價格太高;或是有些人根本不知道怎麼試用。你可以針對已索取試用包的人進行調查,測試哪些假設是成立的,並加以改善。

許多公司的銷售思維就奠基於這樣的寬口窄底的銷售漏斗,期待盡可能擴大品牌知名度、增加試用機會,就能進一步提升忠誠顧客的數量。不過,漏斗結構中其實隱藏了不少浪費,頂部這麼多的人和你的品牌互動過,實際上卻都不會成為你的忠誠顧客。

如果公司一直花錢讓潛在卻不一定會成為忠誠顧客的人免費試用,這些錢就浪費了。

《引爆會員經濟》建議,經營者應該將銷售漏斗擴展成「沙漏」,除了透過提升品牌知名度來擴大新客群,更該將目標放在忠誠顧客,也就是銷售獲取漏斗的底部,想辦法增加忠誠顧客的購買量,並透過他們帶動新的客群。

1. 聚焦忠誠客戶的需求,提高消費量

想把目標放在最底部的忠誠顧客,公司必須先了解目標會員的需求是什麼,並提供的實質利益,吸引更多人成為忠誠顧客。

美國運通起初只發行一種卡(普卡),全力宣傳他們的品牌意識,搶占市場,結果許多人都知道美國運通,也知道成為他們的卡友可以享受前所未有的服務,卻都因為入會費用太高沒有加入會員。為了解決此難題,他們開始慢慢去了解忠誠顧客的需求,並推出新的產品,鎖定一些和銀行比較沒有往來的消費者,或是較低所得的族群。像是Serve卡,願意服務曾經信用不合格的用戶,放低了加入信用卡的門檻,月費只要一美元,甚至可以免繳,讓本來無法辦信用卡的人也能使用,符合可能成為會員的目標族群的需求。

找到目標會員的需求,才能觸發潛在顧客想要成為會員的可能性,也可以讓忠誠顧客得到他們想要的,更提升會員的忠誠度、增加會員的參與度,發展出「沙漏漏斗」。

2. 提高忠誠顧客參與度,並留住他們

追蹤客人的消費行動,針對重複購買、願意推薦給朋友、時常提出正面評價的顧客,深入了解他們的行動和需求,並計算他們對於公司經營的影響,平均可以換得多少報酬(包含推薦和自主消費)。這個數值會讓你更有動力經營忠誠顧客,也可以根據他們的行為,持續優化公司的服務,找出滿足這群顧客的方法,讓他們愈來愈愛你的公司和品牌。

這下子,銷售獲取漏斗就變成了沙漏漏斗,幫助你思考忠誠顧客可以創造的價值。利用漏斗的結構,觀察每個新會員在初次交易後,對於公司提供的服務有什麼回應,檢視你在沙漏底部所做的目標行銷有沒有效益。

運用銷售獲取漏斗,先藉由每個階段變動的比率找到問題,從漏斗底部下手,找出目標會員的需求,並觀察會員之後的交易行為,隨時監控漏斗結構,才能對症下藥。

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本文授權轉載自:經理人

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製圖 / 楊婷宇

關鍵字: #會員經濟
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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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