別被數字給唬了!七個常見的數位行銷大數據迷思
別被數字給唬了!七個常見的數位行銷大數據迷思

數位行銷的時代來臨,數位行銷大數據幾乎成為行銷人員必要工具,無論是網路流量分析(Google Analytics)、臉書粉絲團經營、關鍵字廣告與臉書廣告,都強調大數據重要性。也因此,各式各樣的KPI被提出來,KPI也成為行銷人員經營的方向。但是,過度相信數據會造成決策判斷的錯誤,為了美化數據也會失去品牌應該堅持的方向。

筆者整理出在實際經營與輔導經驗中,數位行銷大數據常見的七個迷思:

迷思一:粉絲團經營貼文數多,觸及數自然就高

許多小編都知道,貼文數多必然累積較高的觸及數,所以很努力在發文,讓觸及數數字非常漂亮,但這些觸及是品牌要的嗎?例如小編分享了《中國新說唱》的節目片段,造成高觸及數,但這跟粉絲團有關聯嗎?或者小編分享了十二星座本週運勢,這跟粉絲團又有關聯嗎?經營粉絲團必須要有「品牌」的概念,必須深入研究品牌的心價值與目標客群。

粉絲團做為一個品牌必須界定視覺、理念與行為上面的識別規劃,規劃出社群貼文的類型與主題,並符合品牌要傳達的意涵。如果是未經規劃的粉絲團,貼文漫無方向,您所貼的文章固然造就高觸及數,但這是「無意義」的觸及數,不僅不能傳達品牌的意涵,反而可能造成品牌稀釋的負面效果。

與其小編每天貼三篇觸及「無意義」的貼文,不如讓小編用心設計一篇符合品牌價值的貼文,同時也能讓小編工作不再淪為「以量計價」,真正專注在打造以品牌為核心的社群。

迷思二:粉絲人數越多越好

社群的本質在互動,不在人數多寡。粉絲團在經營時不能把粉絲人數視為最重要的指標,許多粉絲團為了衝粉絲人數,透過許多種方法來增加粉絲,有直接透過拍賣網站購買、也有透過粉絲按讚互助社團方式加粉絲,造成許多「假性粉絲」的加入。

假性粉絲會造成觸及率及互動率都較低的情況,也容易高估粉絲團的影響力。筆者曾經幫不少粉絲團進行體檢,發現由於許多公司喜愛將粉絲人數視為重要的KPI,造成小編透過許多手段去提昇粉絲人數。在檢驗粉絲團人數的真實性,初步可以透過洞察報告觀察每日上線人數是否有達到粉絲團人數九成以上比例,以及粉絲組成的國籍及地區比例是否合理來判定。

進一步應該請小編養成寫小編工作日誌的習慣,了解小編開發粉絲的方式,以及對照特定日期是否有大量粉絲加入之異常情況。檢驗粉絲人數時更應區分成「假性粉絲」、「一般粉絲」及「熱情粉絲」(經常互動之粉絲)比例,才能真正計檢驗粉絲人數之成效。

迷思三:取得粉絲成本較低的行銷活動就是好方式

透過舉辦抽獎或票選活動增加粉絲人數是許多粉絲團常用的做法,以抽獎活動為例,獎項有誘因常可以在短時間內吸收到許多粉絲。但在設計獎項時要注意,例如:餐飲業的粉絲團採用送機票或者iPhone的方式來吸引粉絲的加入,但他們加入粉絲團的原因與產品本質無關,或者根本對您的產品不感興趣。票選活動也是相同的道理,新進的粉絲加入粉絲團只是基於對參賽選手的支持,但對你的產品可能也不感興趣。短時間透過這些活動帶進的粉絲,你或許會看到粉絲團人數的成長,但我們仍歸類這群因為脫離品牌本質進來的粉絲絕大多數是「假粉絲」,他們加進粉絲團反而會造成粉絲團的互動率下降,長期而言也會造成粉絲團觸及率的下降。

迷思四:廣告素材點擊率越高越好

以前筆者在行動廣告公司任職時,行銷人員跟我討論有兩個廣告素材在輪播網輪播,A廣告素材點擊率較佳、B廣告素材點擊率較差,後續A廣告素材應該加強投放。我反問他這次廣告的購買方式是CPM或CPC,行銷人員答CPC(按點擊計價)。如果按點擊次數來計價,B廣告素材點擊率較低,但反而有比較高的曝光量,如果這次行銷活動的目的是為了曝光,B廣告素材反而更應該增加播放,單次曝光成本更划算。如果目的是為了造成轉換,那也應該檢視兩個廣告素材最後的轉換率來加以比較,單從點擊率判斷廣告素材好壞並不正確,必須結合廣告計價方式與廣告的目的來綜合考量判斷。

迷思五:廣告投放A/B test一直優化效果就會好

許多人很迷信廣告素材的實驗與優化,也會用轉換率、ROAS等評估廣告效果檢驗指標。一般受眾接觸到一則廣告,他會在一則廣告中至少看見圖片(或影片)、文案、品牌名稱與產品四個因素的影響,而在他點進產品購買頁面時,包含動線安排、網頁設計、產品銷售頁強弱、付款條件與運送條件也會影響到轉換率。

但這時候能顯現於廣告報表中的數字通常是廣告排名、點擊率、相關分數、CPC、CPM、轉換率等數字。許多時候廣告投放手不停的優化廣告素材還是無法造成廣告指標的提昇,這時要檢討的可能是產品力、品牌或付款條件等因素出了問題。

另外有些外部性的原因也可能會造成廣告效果的波動,如季節性、週期性、新聞、氣溫等因素,都不是能在廣告報表中直接可以判斷的。

行銷人員必須有敏感度,好的廣告投放手也應該要保持記錄多種可能影響廣告外部變數的習慣,並學習利用原始數據搭配統計軟體進行分析,才能同時掌握多因素的影響。

例如,我們曾經分析出業者在六月份轉換率一向都偏低,不管做了幾組廣告素材都相同,則廣告投放手可建議業主進行預算的調整,將預算移至轉換率較高的月份,或選擇誠實告知業主。

迷思六:保證的KPI達到就應該滿足

目前許多行銷公司在向客戶提案時都會保證KPI,諸如曝光人數、觸及人數、互動人數等,而在結案時通常也可以提出漂亮的結案數字,這些KPI更可能是原先設定KPI的好幾倍。但我們要問「你有找對人說話嗎?」。

行銷公司提出的結案報告為30萬的觸及數,但這30萬的觸及有特別針對目標客群進行設定嗎?

以臉書廣告為例,受眾越廣,接觸成本就越低,許多行銷公司為了節省成本往往只提供成果指標,卻沒有針對品牌的目標客群進行設定,形同廣告成本的浪費。舉例來說:品牌要的是對投資股票有興趣的商務人士,行銷公司卻是設定18歲至65歲毫無任何興趣設定的人,形成多數都是無效的廣告投放。

迷思七:依賴單一數字指標進行決策

筆者曾經輔導過一家廠商,到達頁的跳出率居高不下,如果根據數據決策應該要優先改善到達頁的跳出率,也就是網頁的設計可能有問題。但這家廠商的轉換率還是相當的理想,在調整過到達頁設計後,跳出率也沒有改善。後來仔細研究後發現,會購買這項產品的通常是重度使用涉入。因為導流方式的關係,網站的造訪者可分為兩群人,一群人是閒逛逛到的,但他們本來就沒有購買這類產品的意圖,所以進來後就通常直接跳出,造成到達頁跳出率高;另一群是有需要的重度涉入者,他們進來後直接轉換成購買可能性高,所以轉換率也相當高。根據研究結果,網頁設計其實並沒有調整的必要,而是應進行使用者研究與調整導流方式,所以行銷人員在進行數據分析時,除了綜合考量多項數據外,也要進行質化研究,才能真正洞察,形成決策依據。

數位行銷大數據絕對是行銷人員必須重視的,但傳統的行銷流程不能避免,品牌的核心精神、正確的目標客群設定、使用者研究、溝通的主軸、廣告素材實驗、轉換的流暢性都環環相扣。對任何數據都抱持懷疑與研究的精神,才能真正掌握正確的大數據運用。

《數位時代》長期徵稿,針對時事科技議題,需要您的獨特觀點,歡迎各類專業人士來稿一起交流。投稿請寄edit@bnext.com.tw,文長至少800字,請附上個人100字內簡介,文章若採用將經編輯潤飾,如需改標會與您討論。

(觀點文章呈現多元意見,不代表《數位時代》的立場。)

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AI Ready成零售入場券!SHOPLINE年度大會:AI流量時代,品牌如何被看見?
AI Ready成零售入場券!SHOPLINE年度大會:AI流量時代,品牌如何被看見?

AI 正快速改變消費者探索商品、接觸品牌的方式,也為零售業帶來新的成長機會。然而,當 AI 從個人使用工具逐步走向企業營運,台灣零售業的轉型腳步仍有落差。財團法人人工智慧科技基金會《2026 台灣產業 AI 化大調查》顯示,台灣零售業的 AI 應用仍存在明顯差距,資源有限的中小企業尤其面臨挑戰。對照全球已有 62% 的企業開始布局 AI Agent、近五成運用 AI 投入高價值決策,如何將 AI 從單點工具導入,真正成為零售成長的助力,已成為品牌必須面對的課題。

全方位零售整合專家 SHOPLINE 於 9 月舉辦「AI-Verse Day 2026」年度大會,以「Where AI Meets Commerce」為主軸,邀集零售與科技業者,從流量獲取、數據應用到會員經營,探討 AI 落地零售場景的實戰路徑。服務全球累計逾 70 萬品牌的 SHOPLINE,也在會中宣布邁向 AI in Retail,推出官方 MCP(Model Context Protocol),進一步串聯零售數據與 AI 應用,協助品牌掌握新興 AI 流量入口,為下一階段的智慧零售布局做好準備。

SHOPLINE 預告:零售下一個流量入口是 AI

2026 年上半年,SHOPLINE 客戶 GMV 年增 20%,是電商大盤成長率的 2.5 倍。「這代表我們與品牌客戶一起把生意做大!」SHOPLINE 台灣總經理葉力維指出,從全球市場來看,尤其是以北美為主的 SHOPLINE 客戶,來自 AI 渠道的流量 PV 較去年同期成長 15 倍,訂單量更成長 35 倍;相較之下,台灣 AI 渠道流量 PV 約成長 2 倍,顯示 AI 導流的商業潛力正逐步浮現,台灣品牌仍有很大的成長空間。

當品牌越做越複雜,從多通路走向全域經營、數據與規模擴大,如何確保資料品質、打通資訊孤島,並兼顧資安與治理,成為 AI 能否真正落地的關鍵。為此,SHOPLINE 提出四大 AI 佈局方向:首先,建立 AI Ready 數據基礎,整合分散的零售資訊,為 AI 應用做好準備;其次,深化 MCP 布局,讓品牌能依照自身需求,自主選擇並串接不同的 AI Agent;第三,成立 AI 轉型委員會,將 AI 導入內部工作流程,推動服務模式從執行任務進一步升級為洞察客戶需求、提供策略建議;最後,擴大 AI 夥伴生態系,開放第三方開發者串接垂直領域的 AI 應用,讓品牌能更靈活地組合所需工具。

#4 SHOPLINE
圖/ 數位時代

「過去十年,SHOPLINE 陪伴品牌走過每一次通路變革。每一次流量入口的改變,其實都代表著品牌經營方式的改變;而下一個入口,就是 AI。」葉力維表示,當 AI 開始影響消費者探索商品、發現品牌與完成購買的路徑,品牌不能只停留在導入單一工具,更需要提前整備數據、串接應用並建立治理能力。接下來,能否做好 AI Ready 的準備,將成為零售品牌掌握下一波成長機會的關鍵。

SHOPLINE 推官方 MCP,助攻品牌落實 Agent Ready

品牌該如何做好 AI Ready 的準備?SHOPLINE 產品副總賴哲文指出:「人、貨、場的接觸點沒有改變,改變的是誰做決定、誰做執行、誰做判斷。」

當 AI 逐步介入零售場景,消費者、員工與企業的角色也隨之改變:做決定的是消費者,當消費者問 AI「我該買哪個品牌」,品牌能否出現在答案裡是第一個挑戰;執行的是員工,員工則可將部分執行工作交由 AI 處理,將更多精力投入判斷與決策;做判斷的是企業,AI 能否提供可靠的洞察與建議,關鍵仍在於數據品質,以及能否有效運用既有數據資產。

要讓品牌被 AI 理解與推薦,品牌經營也必須從傳統 SEO,進一步走向 AIEO(AI Engine Optimization),讓商品與品牌資訊具備良好的結構與可讀性,才能提高被 AI 採用、推薦及導流的機會。對此,SHOPLINE 提出三層 AI Ready 架構:以「AI Ready Data」整合高品質、可供運算的零售數據;透過「AI Ready Commerce」讓商品資訊與交易流程能被 AI 理解和銜接;再以「AI Ready Agents」串接品牌自主選擇的 AI Agent,逐步將數據基礎延伸至實際應用。同時,SHOPLINE 也透過第一方數據歸因,改善消費者身分碎片化、數據時效性不足與成效歸因不清等問題,讓原始數據能進一步支援 AI 分析與決策。

#3 SHOPLINE
圖/ 數位時代

在工具應用上,SHOPLINE 推出官方 MCP,涵蓋流量轉換、數據分析、商品管理與會員經營等場景。品牌可在 Claude 中透過輸入零售 skills,搭配 MCP Tool 的後台相關能力,進一步產出數據洞察報表與執行建議,讓 AI 從資訊整理延伸至實際的零售工作流程。為兼顧應用效率與資料安全,SHOPLINE 也設下三道防護機制,包括涉及資料寫入時須經人工核准、個人資料須取得授權才能存取,以及依照角色與需求進行權限分級。

「Agent Ready 就是入場券。」賴哲文強調,當 AI Agent 開始參與消費者決策與企業營運,品牌不只要讓 AI 看得懂商品,更要讓數據能被安全地運用、讓不同工具能順利協作。

除了產品之外,SHOPLINE 也致力發展 AI 開放生態圈,邀請各領域夥伴分享引流、口碑、營運與顧客經營的應用方向。此次大會邀請數聚國際、Tagnology、BUNNYWORK、beBit TECH 微拓科技,以及女性高效身體保養品牌 HYPHY,攜手展示 AI 如何串聯流量獲取、行銷轉換到顧客經營等零售場景。

Justar 運用真實發票數據,提升廣告投放效率

廣告投放端同樣面臨轉變。「市場愈來愈大,轉換效益卻愈來愈低。」紅門互動及Justar 數聚國際執行長張元溢分析,投放效率下滑,源於成長結構改變:影響消費者的場域更分散,找人的方式從興趣推測走向真實行為,素材也無法一套打完全場。

對此,Justar 運用 AI 結合電子發票數據,以 AI 廣告投放平台結合全台規模領先的雲端發票消費資料庫,涵蓋超過 20 億筆雲端發票、700 萬名消費者及 3,200 萬項商品。其「AI 廣告受眾推薦引擎」可依商品特性生成受眾輪廓(Persona),比對發票資料庫、找出真實買家作為種子受眾,而非僅依賴瀏覽紀錄或興趣標籤,再由 AI 自動擴充相似受眾、生成並優化素材,並依成效動態調整投放策略與預算配置。

張元溢強調,從真實種子到規模化放大,重點在於找到更多相似的人。同時觸及也須走出社群,延伸至 RMN 聯播網、社區 App 廣告與戶外媒體。他以「三人成虎」形容,藉創作者短影音加上跨場域廣告加深印象,才能為品牌實現「線上找到人,線下讓他記住你」的成效。

#2 SHOPLINE
圖/ 數位時代

BUNNYWORK 推 AI 營運特助,主動預警缺貨與滯銷也發掘成長機會

除了行銷之外,AI 也開始深入零售業的日常營運,協助品牌從事後處理走向事前預測。BUNNYWORK 創辦人周于如指出,電商營運常面臨幾大痛點:商品售罄後客戶問了才發現缺貨、補貨數量仰賴 Excel 與個人經驗判斷,滯銷商品也往往要到季末才浮現。「營運方式不同,留下的利潤差很多。營收決定你做多大,營運才決定你能留下多少利潤。」

針對這些痛點,BUNNYWORK 推出定位為「會思考的電商 AI 特助」的解決方案,目標是讓電商營運進入「自動駕駛」。傳統 ERP 只負責被動紀錄營運數據,BUNNYWORK 則讓 AI 24 小時主動盯盤:根據銷售數據提前發出缺貨預警、產出補貨建議單,並每日掃描商品銷售速度,一旦偵測到滯銷風險,即透過 LINE 推播提醒品牌及早規劃促銷、加速庫存去化與資金回流。除了提前規避風險外,AI 也幫助電商看見潛在機會:偵測到爆款潛力的商品,提醒品牌提早加碼備貨、調整廣告資源,把握成長時機。

至於 AI 為什麼能提供可靠的營運建議?背後仍取決於數據基礎。周于如解釋,ERP 串聯商品、銷售與庫存等不同環節的數據,並即時同步多通路的商品與庫存資訊,讓 AI 掌握完整且即時的營運全貌,同時降低超賣風險。「唯有建立乾淨、即時的資料基礎,AI 才能進一步辨識缺貨與滯銷風險、並發掘銷售成長機會,協助品牌提前應對、做出更精準的決策。」目前品牌平均約 7 天即可完成導入。

#1 SHOPLINE
圖/ 數位時代

精兵團隊導入 AI,解決流程瓶頸再創高成長

從流量獲取到營運效率,AI 的價值最終仍須回到顧客經營與商業成效。大會壓軸的高峰沙龍回到會員經營。beBit TECH 商務長譚學凱指出,OmniSegment CDP(顧客數據平台)能整合分散的顧客資料,建立 360 度顧客輪廓,進一步支援跨渠道的精準經營;旗下導購型 AI Agent「AgentBit」,提供對話式分眾,讓使用者與 AI 對話就能快速打包推播受眾,不再需要手動設定篩選條件;商品興趣預測則以 AI 學習客戶的行為軌跡,自動將高相關商品推送給高潛力買家;AI 智慧分析更只需透過問答,即時分析品牌檔期成效與提供優化建議,並能一鍵調整現有顧客旅程。透過 CDP 與 AI 功能加乘,大幅提升行銷團隊協作效率,並支援逾 2,000 種 OMO 跨通路智慧推播,協助品牌更有效地觸及目標客群。

#0 SHOPLINE
圖/ 數位時代

HYPHY 品牌共同創辦人林又立分享,品牌長期透過 LINE 經營千人會員社群,希望在規模化經營的同時,仍保有一對一對談的親切感與即時回覆的能力。導入 AgentBit 後,團隊能透過 AI 對話快速完成受眾分群,並取得具體的行銷優化建議,降低操作門檻。以單檔活動為例,LINE 發送量僅為原先的 15%,點擊率卻提升 227%,EDM ROAS 更提升至原先的 3.3 倍,展現 AI 協助品牌提升溝通效率與行銷效益的潛力。

對於資源有限、希望嘗試 AI 的品牌,林又立也分享了務實的做法:「不要一開始練跑就想著今天要跑全馬,先踏出第一步,把目標定在到達下一個電線桿就夠了。」與其一開始就追求全面轉型,不如從具體的營運需求出發,逐步找到適合 AI 發揮的場景。

活動尾聲,葉力維也提醒,品牌導入 AI 前,應先盤點內部工作流程,找出真正影響效率與成效的瓶頸,再思考如何運用 AI 改善。「那就是你最該導入 AI 的地方。把 AI 放在流程上,才是關鍵。」與其為了導入 AI 而導入 AI,先解決實際問題,才能讓技術真正轉化為營運成果。

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