感動不必全面,但一定要精準!
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2004.11.15 | 科技

台新銀行的信用卡生意為何獨走市場,很重要的原因是:每張單卡的市場定位犀利無比,而每張單卡的廣告也能準確感動「目標客戶」。
在台灣平均每人手上就有5張信用卡,隨著國內金控的成立,促使各家銀行無不摩拳擦掌搶進消費金融新戰場,企圖卡位:然而在歷經信用卡和現金卡大戰的洗禮後,消費者也變聰明了,要討好這群見多識廣的「刷手」,沒有獨道的行銷策略手法或有效的奇招,就休想抓住他們的注意力與消費力。
金融業這塊市場大餅到底有多大呢?綜觀各家銀行為了切割市場占地為王的行銷策略──切分族群、打免利率到玩卡面等等,一陣廝殺中就能嗅出端倪。面對這五花八門的「卡」戰市場,負責台新銀行廣告製作的聯旭國際執行創意總監曾淑美表示,台新銀行從「認真的女人最美麗」(以女性為訴求對象的玫瑰卡)到「精彩故事我來創造」(story現金卡),早已藉由廣告創造出屬於自我的獨特品牌個性,並獲得消費者的認同感。但在七年級消費勢力大大崛起、和個人化行銷風潮盛行的年代,台新銀行於今年10月底,在推出全亞洲首創的消費者「自行設計卡面」的imake信用卡時,大膽突破往昔的行銷手法,採用代言人來為產品背書,為的無非是搶占年輕族群的市場。
代言人的行銷策略手法極具挑戰性,可能加分也可以帶來負面的影響力,往往取決於代言人本身的明星魅力與形象,「金融業很少採代言人行銷策略,小S是台新銀行有史以來的首位商品代言人,」聯旭國際客戶群總監黃亦珍指出,會邀請小S做產品代言人,除了小S本身的特質符合產品特色外,也是為了降低台新銀行過去目標群眾的年齡層(約25~29歲),積極搶占七年級族群的信用卡市場。
「這支廣告不用nobody當主角來呈現做自己的特質,是因為好的代言人可以為產品加分,並快速累積產品的形象與知名度,」聯旭國際創意總監李秋雲表示,小S很敢於表現自己,不論是面對緋聞時的處理態度,或將戴牙套變成流行事件,她都成功塑造了強烈的個人風格,完全符合產品所要凸顯的特質「做自己,自己做」。
先發品牌如果具有清晰的定位和紮實的品牌基礎,再透過廣告的傳遞往往很容易被消費者記得,並加深消費者對品牌的形象,台新銀行為了分食信用卡這塊大餅,少了過去感性與生活片段的廣告表現手法,多了風格強烈的代言人,能否搶食成功,值得拭目以待。

創意廣告 幕後操盤高手告白 這支廣告拍得很跳、很自然,一點也不作做,把我們所要的效果都呈現出來,除了角色的選取相當成功外,小S在廣告片中完全不具明星架子的真實表現出自我外,導演也為這支廣告加分不少,呈現出有別於過去小S的搞笑風格。
李秋雲在談及拍片的趣事時表示,私底下的小S很可愛,拍片時還把家裡的3隻狗帶來片場同樂,而剛從美國回來後被媒體報導略為發胖的她,還因在片場偷咬一口甜甜圈,斥責自己太「墮落」了,看來,要當一個成功的代言人一點也不容易。

廣告小檔案
廣告主:台新銀行
產品:imake信用卡
廣告篇名:做自己篇
廣告公司:聯旭廣告

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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。

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