社群主 — 超低風險起步營運黃金架構 — 社群商務隨意談第一談
社群主 — 超低風險起步營運黃金架構 — 社群商務隨意談第一談

編按:大家好,大概在兩個月前開始把Add.one開始對外推廣以後,就想是不是應該來做點整理分享貢獻社群的事,畢竟大家少流點血少走點冤枉路是好事。今天來分享看看,第一講的前言比較長,大家忍耐一點。

2017年與2018年,雖然電商越來越難做,但還是有人營運依然成長。

還記得筆者之前在2016年分享筆者的Medium「Facebook廣告越來越貴,電商老闆怎麼尋求替代來源?」當時大家如日中天的流量來源臉書已經開始降低自然觸擊率了,大家都在討論怎麼辦,進入這兩年觸擊率降的更低了。

其實在電商營運這條路上,我們永遠在「奪取紅利到自己可控制的CRM管道上」,這條路徑是沒有回頭路的,只是狀況是「現在紅利是什麼?」,2018年筆者遇到了很多在2016年進入FB直播的網路賣家找我聊營運,這些賣家在去年2017年底開始遇到了瓶頸,最大的原因來自於在擁有「直播紅利」跟著讓事業竄起來時,並沒有把這些紅利轉到可控制的CRM工具上,持續仰賴「臉書直播的自然觸擊」,等到臉書直播紅利降低時營運就苦惱了。

抓對時機願意嘗試新紅利,甚至只是運氣好,得到紅利累積了一個小灘頭堡後,要讓事業持續持盈保泰需要真功夫,潮水退了就看誰沒穿褲子了,沒辦法控制住自然發展就困住了。

數位殖民的時代

2012年回台大分享時,學弟問了我一個很有趣的問題「油電雙漲怎麼辦?」,我回答:「油電雙漲不是問題,因為全球都在搶資源,賺錢速度比別人快比較重要,有錢的人與國家還有企業可以用相對稀缺的資源,稀缺資源就是會一直漲嘛。數位殖民比較可怕,因為數位與網路服務是一個全球都需要的服務產業,但我們(台灣)無法參與其中賺到錢,只能當數位服務的消費者。」(2012年中Line使用者大概是全球4000萬人使用/註冊)

6年後,現在我們應該已經進入「數位殖民」狀況了,許多台灣的公司被世界級集團與公司併購了,或是我們甚至都在用國外公司的數位服務了,Apple Music , Spotify , Evernote , Dropbox , Facebook , Messenger , Whatsapp, Instagram , Google , Gmail , Google photos ,Uber , Ubereats , Foodpanda , Line , Slack , 美圖秀秀 , 無他相機 , 蝦皮 , 愛奇藝 ,Telegram , Medium ,大家可以算一下一天你會用到多少的國外公司的數位服務要跟你討錢的,幾乎都不會有台灣的服務,大概除了購物網站跟KKBOX以外,要有台灣的公司服務是比較困難的,對了,要感謝台灣之光Whoscall在生活中天天都會用到辨識詐騙電話。

接下來是一段推導生意與趨勢的思考過程。

有幸在痞客邦服務後,讓我的腦袋啟發了很多,痞客邦的2016年公開數據提到每天大約是800萬UV(還是UU?抱歉我忘了。)2800萬PV,在2016年時Alexa大概是台灣第1名,或是台灣第2名,全球大概是第75名,在香港還能排到第9名。意思是說如果把台灣的流量集合起來,可以排名到全球前100強的網站,也就是說台灣範圍雖小,事實上台灣資源集中起來實力在全球是很驚人的。

既然:

  1. 網友已經習慣每個需求在不同的服務上完成,這些服務也已教育好網友。

  2. 我們應該無法再從零開始重做一個像痞客邦龐大的服務擊敗Facebook , Line , Instagram , Youtube。

  3. 在生意上就嘗試想看看「不要想擊敗他們,想該怎麼樣從他們這些大服務身上取得好處呢?」

  4. 生意要從最小的風險成本開始,降低嘗試成本,降低風險,才能嘗試更多次,快速取得灘頭堡。

  5. 流量越來越散,要想辦法集中流量,也要想辦法散著流量溝通。

經營電商的構成要素

  1. 第一批客戶要怎麼來?以後新客戶要怎麼來?客戶怎麼擴散?累積客戶在哪裡?怎麼行銷客戶?

  2. 如何持續有新的商品?怎麼找到與知道會員要的商品?

  3. 怎麼收單,怎麼付款,怎麼出貨,怎麼讓客戶有信任感?怎麼客服?

  4. 我要怎麼跟社群互動?怎麼攪動社群?怎麼創造回購?

  5. 最重要的問題:我這個生意創造了什麼價值給了誰?是正向循環嗎?
    (回到1.2.3.4.)

社群電商營運架構

基於上面這些想法,就整理成下面的狀況,再歸類可選擇的工具。

  1. 需要對外新流量的來源入口。
    (臉書粉專,搜尋廣告,Instagram,甚至非常強大的個人臉書帳號)持續補入新血新會員,甚至下廣告短時間放量加入新血或直接行銷活動,就是可以用錢增加活人。

  2. 既有會員/客人喚醒,CRM,行銷活動通知。增加與舊客人的各別關係。
    (EDM,簡訊,臉書通知,Line@推播,Messenger機器人推播)新活動,新商品的推播通知。

  3. 培養社群,互動保持熱度。
    (例如Line幾百人的聊天室,臉書社團,進行Web2.0社群大家能看到的互動)執行公關,賣前社群行銷與團員分享心得,迅速回收買後回饋意見。

  4. 收單或變現的工具與入口。
    (蝦皮,商店街,Google表單,轉帳匯款,街口轉帳,Add.one社群商店開團收單等)新商品持續對客人推出,收單統計的方式,收錢確認訂單的工具。

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成本極低的社群商務超低風險營運架構
圖/ 呂元鐘

架構解說

可以選擇的社群工具有很多,只要需要的核心功能是類似的,不見得要照這個架構。重點是要能夠達到效果,完成擔任的「任務」。

  1. 由FB粉絲團擔任「對外公關,對外宣傳,吸納新會員」的工作,並且這個新會員的天花板總量是「封閉的Facebook在台灣1800萬會員」的會員池,初始費用0元,初期可以由自己的FB個人朋友圈,Line聯絡人當初期行銷會員入口,後期生意賺了錢再來下廣告增加新進會員,導入新會員去訂閱Line@與加入FB社團。這邊的訊息傳遞觸擊是1~10%(假設廣告下到極限)

  2. 由Line@ 負責100%訊息傳遞的角色,其實就是免費的會員簡訊通知,能夠100%訊息傳遞,當然也可以擔起每次發團購的訊息角色(初期免費,量大需要付費,起步只要800元/每月),這邊就是負責做最強大的「銷售活動通知」,別怕Line@被退訂,Line@會被退訂狀況是因為服務與商品不夠吸引人,或是訊息太頻繁讓人受不了而封鎖。累積100%的客戶資料在這邊,要去哪裡就去哪裡,觸擊率也是100%。

  3. 由臉書社團等作為團員分享與互動的園地,Web2.0的互動,買前詢問大家的意見想不想買,買完後團員分享心得,也順便放火燒其他團員買。並且長期累積內容,讓新加入的團員都能往回看,增加信任感。臉書社團建置費0元,這邊的觸擊率是10%~30%,人數太大的時候就會降低一點,但比粉專好太多了,而且還可以篩選團員名單,想踢奧客出去就踢出去。

  4. 收單的工具,看是Google表單登記,銀行匯款收單,或是其他收單工具蝦皮,Pchome商店街都可以,當然我最推薦使用「從品牌商開到活動安排,系統信用卡收單,出貨給消費者到幫開電子發票給消費者都解決」史上最輕鬆社群開店平台Add.one, (歡迎註冊社群商店供應商合作)」這邊就是最後負責變現的。以這個架構Google表單登記,銀行匯款收單,或Add.one 商店,初始起步完全0元。

用類似這樣的概念兜起社群商務起步架構,這樣下來就可以輕鬆測試「這個生意可不可行?」「這個商品賣不賣的掉?」「社群反饋是什麼?」嘗試成本非常的低,一個人就能起步社群生意,也能累積數位資產。如果已經有任何一塊的數位資產(FB粉絲團,FB社團,Line@等)之前就做好,當然進入測試變現就更快,不需要重新累積,自然快很多。

今天跟大家隨意談到這邊,這個「社群商務隨意談」會定義在進行社群商務裡「社群主」,「供應商/品牌商」,營運行銷銷售等的分享,接下來可能會討論一些怎麼賣商品,怎麼行銷社群,怎麼讓互動增加,品牌商又該怎麼樣做推廣。

本文由呂元鐘授權轉載自其medium

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(觀點文章呈現多元意見,不代表《數位時代》的立場。)

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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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