比不上賈伯斯、比爾蓋茲作為,祖克柏赴歐洲聽證會遭官員慘電
比不上賈伯斯、比爾蓋茲作為,祖克柏赴歐洲聽證會遭官員慘電

上個月,Facebook執行長祖克柏因為劍橋分析(Cambridge Analytica)濫用8700萬用戶個資事件,在美國聽證會上接受44位國會議員連番拷問,因為受影響的用戶中包括270萬名歐盟成員國用戶,道歉大會從美國移師到了歐洲。

不過這場道歉大會顯得有點多餘、浪費時間,因為會議形式設計的非常奇怪,再加上時間限制,讓祖克柏沒能完整回答歐洲議員們的諸多疑問,正因為如此,祖克柏僅回答自己想回答的問題,也被部分議員批評回答避重就輕、內容空泛。

怪異的聽證會設計,讓祖克柏選擇性答題

「我問了你六個問題,但我一個答案都沒得到。」比利時歐洲議會成員Philippe Lamberts在會議接近尾聲時這麼說道。

這場於歐洲登場的會議與六周前美國的聽證會很不同,因為迫於外界壓力,從原本的一場閉門會議,最後臨時改為一場公開透明的網路直播。比利時代表這麼抱怨不是沒有道理,許多人都期待相隔了六周,祖克柏能不能提出更多讓人耳目一新的說詞,但卻被獨特的會議形式破壞了當初的期待。

不同於美國聽證會上長達五個小的輪番提問,歐洲的這場會議,一開始祖克柏先朗讀了事前擬定的聲明,接著在場的12位歐洲議會代表,用了超過一小時的時間,提問了大量的問題,祖克柏同時一邊做筆記紀錄,在所有人提問結束後統一回答,但最後祖克柏回答的時間只剩下七分鐘,且議員們不能在事後追問問題。

除了拷問祖克柏,更像是宣傳GDPR的舞台

「在過去幾年中,我們沒能很好阻止自己開發的工具被用來做壞事,不論是假新聞、國外團體干涉總統選舉,還是開發者濫用用戶數據,我們都沒能履行好自己的職責,這明顯是錯誤的,我在此進行道歉。」會議一開始,祖克柏再度以道歉拉開序幕。

這次的聽證會比起得到祖克柏更多的說法,也許歐盟更想藉由這個機會好好向世界宣傳,三天後將上路的「歐盟通用資料保護規則(GDPR)」,違反的企業將面臨年營業額4%的罰款,藉此向外界傳達「數據隱私是目前歐盟最關注的事項」的訊號,而社群巨頭濫用個資就是一個完美的例子。

European Parliament
不同於美國聽證會上長達五個小的輪番提問,一開始祖克柏先朗讀了事前擬定的聲明,接著在場的12位歐洲議會代表,用了超過一小時的時間,祖克柏再統一回答。

毫無意外的,這次的問題依舊圍繞在隱私,議員們想知道Facebook 可不可以保證劍橋分析事件絕對不會再次發生、要如何遵守GDPR的細則、用戶是不是能掌控自己的資料,也有人問到Facebook是否會開發一項產品,讓用戶可以選擇不要成為廣告投放的目標,另外還有假帳號、假新聞的問題,以及是否能保證不再受到外國勢力操控、WhatsApp及Facebook資料會不會被雙向蒐集。

祖克柏維持他一慣的基調,並沒有逐一回答,他表示公司絕對會遵守將上路的GDPR 規範,為了符合這個精神,Facebook將推出「一鍵清除歷史資料按鈕」功能,允許用戶刪除所有儲存的cookie、瀏覽歷史。

永遠不會完美的Facebook

至於劍橋分析,祖克柏表示公司還必須花上幾個月的時間,才能確保平台上完全沒有惡意第三方App的存在,認為未來一定還會有惡意App出現,但公司絕對會盡全力阻止用戶被惡意侵害,同時也研發更多AI工具,協助揪出不良的內容與帳號,「我們的目標是要讓AI主動審查內容。」祖克柏認為未來的狀況一定會如同貓捉老鼠,因為廣告商也會開始使用AI工具,「在這點上,我們永遠不會完美。」他說。

Mark Zuckerberg
祖克柏特別強調Facebook在歐盟的大舉投資。

至於仇恨言論跟假新聞,他重申公司會聘請數以萬計的審查人員,來解決這項問題,另外還特別強調Facebook在歐盟的大舉投資,目前公司總部設在愛爾蘭、第二大工程團隊在倫敦、AI實驗室在巴黎、數據中心在瑞典和愛爾蘭,2020年還將在丹麥增設一座數據中心,並承諾今年(2018)年底,Facebook會在歐洲增聘1萬名人力、2020年前會為高達100萬名民眾、小企業提供數位技能培訓。

議員們花了一個小時提問,祖克柏只有不到10分鐘時間應答,因此有機會避答定位廣告、WhatsApp資料共享,以及蒐集非Facebook用戶資料等關鍵性問題。歐洲自由民主黨聯盟領導人居伊·伏思達(Guy Verhofstadt)最後說道:

居伊·伏思達(Guy Verhofstadt)
你必須捫心自問,將來會如何被世人銘記,身為與賈伯斯、比爾蓋茲並列的三大網路巨人之一,你會像他們兩人一樣,讓世界變得更豐富?還是製造一個正在毀滅我們社會和民主制度的數位怪物?

資料來源:TechcrunchCNBCEngadget

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不只投廣告!在 AI 時代,無限創意行銷如何從企業營運出發,放大行銷成效?
不只投廣告!在 AI 時代,無限創意行銷如何從企業營運出發,放大行銷成效?

一家連續十年營收 700 萬元的健身業者,如何在一年內將業績推升至 3,500 萬元,成長整整 5 倍?答案可能和多數人想的不一樣。

這家健身品牌不是一開始就加碼投放廣告,而是先從調整組織架構與薪酬制度著手,透過明確分工改善團隊運作,進而建立「全員銷售」文化,這並不是要求每位員工都成為業務員,而是讓團隊理解與認同品牌理念,確保從服務、回覆、教學到售後過程中的每一個顧客接觸點,都能傳遞一致的訊息與體驗,從而建立顧客對品牌的信任感,甚至願意主動購買與持續回購。而規劃這套成長策略的幕後推手,正是無限創意行銷。

AI 讓行銷變簡單,為何行銷公司反而更難做出成效?

雖然公司名稱裡有「行銷」兩個字,但無限創意行銷並非只從行銷工具出發,而是以顧問式行銷的角色,先理解企業經營問題,再決定應採取哪些行銷與營運解方。「我們不會一開始就告訴企業該採用哪些行銷策略,而是根據企業真的需求來提供適合解方」,無限創意行銷創辦人翁小五一語道出公司的獨特定位。

通常,企業在面對營收成長瓶頸時,第一個念頭就是做行銷,然而,翁小五從過往的工作與創業經驗中發現,限制企業營收成長的原因有很多,不一定與行銷有關,背後可能還有其他問題,若沒有釐清真正的問題所在,就急著投入廣告或其他行銷資源,很可能只是治標不治本。

基於這樣的觀察,無限創意行銷決定採取反向思考邏輯:先回到企業經營本身,找出造成「成長趨緩」的真正原因,再據此制定策略、優化營運流程,最後透過行銷放大企業優勢。當每一筆行銷投入都建立在更健康的企業體質與更精準的策略判斷之上,行銷才不只是「有做」,而是真正能為企業帶來成長。

這套「先找問題、再選工具」的服務模式,在生成式 AI 工具普及後,也成為拉開行銷成效差距的關鍵。

過去,行銷公司的價值建立在製作能力、投放技術與媒體資源;但當 AI 逐步降低文案、素材與分析的執行成本,單純提供「做內容、下廣告、做報表」的服務,差異化將快速縮小。此時真正考驗的,反而是行銷人的理解力和判斷力:能否看懂消費者真正需要什麼?能否找出限制企業營收成長的關鍵環節?而這正是無限創意行銷長期深耕企業經營現場、不斷透過數據與市場驗證所累積的核心能力。

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無限創意行銷創辦人 翁小五
圖/ 數位時代

AI 拆解營收黑洞,讓數據為企業成長導航

在無限創意行銷的顧問式服務流程中,數據是相當重要的依據。翁小五進一步說明,無限創意行銷的數據應用可以分為三個層次:從檢視行銷活動成效、拆解顧客旅程中的問題節點,再進一步延伸至年度營運規劃,讓企業不只知道「過去發生了什麼」,更能判斷「下一步該怎麼走」。

首先,是檢視行銷活動成效,其中最重要的原則在於,根據行銷目標去解讀數據。舉例來說,如果目標是增加首購顧客,除了檢視素材吸引力與點擊率,還要持續追蹤到站、詢問、成交、新客占比與首購成本;如果目標是擴大營收規模,則應進一步檢視回購率、客單價與顧客終身價值。

數據應用的第二層價值,是拆解從「廣告投入」到「營收產出」之間的過程,理解每一個節點的數據分別反映什麼問題,再針對問題逐一修正。

至於第三個層次,則是讓數據成為企業經營與資源配置的依據。無限創意行銷會從年度營收目標出發,結合產業特性、淡旺季變化與過往行銷成果,拆解每一季、每個月的業績任務,再將過去有效的策略放大、成效不佳的做法修正,據此安排下一年度的行銷資源與營運節奏。

不急著加碼廣告,從企業體質出發找出 5 倍成長解方

對無限創意行銷來說,數據是找出問題、配置資源與規劃成長路徑的關鍵,文章開頭提到的健身業者,正是此套方法論的最佳印證。當初,翁小五深入診斷後發現,這家企業真正的問題在於組織結構過度扁平,老闆長期忙於處理日常事務,難以專注在營運規劃;此外,組織缺乏真正負責營運管理的中階主管、教練流動過高導致學員缺乏安全感等,皆是影響回購率的因素。

因此,無限創意行銷先從組織架構著手,設立專責店長一職,並重新設計薪酬制度,藉此讓教練、店長與老闆皆可專注在自身工作上。之後,再透過前期廣告數據與顧客洞察,找出消費者選擇品牌的真正原因,並運用行銷活動與口碑經營持續放大。同時,翁小五也在過程中導入「全員銷售」概念,確保顧客在各個接觸點都享有一致的體驗,品牌才能逐步累積顧客信任。

最終,這家企業的營收一年就成長至 3,500 萬元,達到原先的 5 倍。這個案例也說明了無限創意行銷的方法論:行銷不是企業成長的起點,而是放大企業優勢的槓桿;企業體質愈健全,這支槓桿所能放大的成長效益也愈大。

從「會做」到「會判斷」,AI 時代,無限創意行銷正在重新定義行銷公司的價值

隨著 AI 能力越來越強大,下一代行銷公司的價值,不只是比誰更懂得運用 AI,而是行銷人的市場理解力與專業判斷力,知道 AI 產出的內容哪些值得留下、哪些應該捨棄,或是該如何持續修正,才能打造出能夠被消費者感受到的品牌體驗。

因此,無限創意行銷未來將積極建立團隊與 AI 協作的方法論,將過往的專案判斷、提問框架與數據檢核邏輯,轉化為 AI 協作流程。團隊在面對新專案時,不是直接要求 AI 給答案,而是先定義目標、限制條件與判斷標準,再去檢查 AI 產出是否符合商業情境。

對翁小五而言,AI 時代真正稀缺的,不是工具,而是定義問題、理解消費者與判斷品質的能力。未來無限創意行銷的競爭力,也不在於使用多少 AI,而是持續將人的品味、市場理解與產業 Know-how,透過 AI 放大,協助企業打造更精準的品牌體驗與更高品質的決策。

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