#不客氣了!NIKE洞察出你心中的什麼?
#不客氣了!NIKE洞察出你心中的什麼?

不知道大家有沒有注意到,不管在線上還是線下都有不小曝光量的NIKE的8月行銷活動「#不客氣了」?NIKE是願意投入大量資源做品牌理念行銷的龍頭產商之一,而他們的行銷活動「在地化」的細膩度也相當不錯,滿值得大家好好品味一下。

我想從三個部分來談談NIKE的這波行銷活動:

  1. 「#不客氣了」這個Campaign在玩什麼?
  2. 「#不想說晚安」的消費者洞察
  3. 每個品牌都能作NIKE嗎?

第一部分:「#不客氣了」這個Campaign在玩什麼?

NIKE在8月16日「不客氣了」的官方影片正式上線,目前這波行銷我有看到的、已經釋出的內容包括:

  • 在線上,有請到各個知名運動員拍攝的官方影片,這支影片畫面剪輯的節奏感、以及跟音樂的搭配非常精彩,最後還有陳金鋒的小彩蛋。

  • 請到博恩站起來、冏星人、熊仔,從他們的專業領域去談如何忠於自我、勇於面對,做自己想做的事情。

  • NIKE在IG上的操作也非常值得一看,首先他們找了不少運動員和意見領袖在IG上發文並hashtag不客氣了,現在已經有超過600則使用這個標籤的內容在上面擴散,

  • 而在Instagram限時動態中搜尋GIF「Justdoit」就能找到與台灣插畫家合作的不客氣了GIF動態貼圖。

  • 在線下,NIKE一向非常擅長的戶外廣告這次也有特別的創意。在信義區Neo19 NIKE品牌體驗店前插了一支巨大的標槍,靈感就是來自這次NIKE合作的運動員 — 世大運金牌選手鄭兆村。

  • 實體通路的布置都也環繞著同樣的主題。

要看懂一個行銷Campaign,必須先試著去推敲它背後的消費者「insight」。白話地說就是:這個行銷是抓準消費者心裡想的什麼事情?

以「#不客氣了」這波行銷來說,它抓準了一件事情:台灣人因為教育、因為環境而過度重視禮節,常常都太客氣了,不太敢表現自我。大家看NIKE這波釋出的官方影片就可以發現,前面用到了很多台灣運動場上常用的謙虛:像是「抱歉借過」「沒有啦運氣運氣」,而後半段影片節奏加快最後帶出了「上了場,就不客氣了。」的主題,告訴消費者:在場上拚盡全力,才是應有禮儀。

從「台灣人太過謙虛、不敢展現自我」的消費者insight,發展出了「上場,就不客氣了」這個核心concept,最後再延伸出從線上到線下的完整行銷活動idea。insight→concept→idea 這三個階段幾乎是任何行銷規劃中必要的順序。

消費者洞察是行銷的靈魂,如果空有有趣的行銷創意,但背後沒有明確的消費者insight作為基礎,一樣不會是成功的行銷。

第二部分:「#不想說晚安」的消費者洞察

如果一直有在follow台灣行銷案例的朋友,肯定不是第一次看到NIKE用這種方式行銷。比起這次的「#不客氣了」,我個人其實更喜歡NIKE在2013年的Campaign:「#不想說晚安」。

「#不想說晚安」的消費者insight非常清楚:我們白天工作都太忙了,甚至常常會加班到很晚,根本沒什麼時間運動。所以NIKE發展出「那就在深夜運動啊,運動完再去睡覺吧!」也就是「不想說晚安」的核心concept,最後一樣延伸出從線上到線下的campaign。

「#不想說晚安」這波行銷有非常明確目標:創造更多消費者使用產品的情境,如果白天大家都沒有時間運動了,那就說服消費者熬夜運動吧!NIKE也推出了夜跑、有螢光效果的運動鞋、衣服等,去滿足它創造出來的「夜間運動」消費需求。

我還存了不少當時 NIKE 搭配這個主題的廣告文案:「不想留著一絲力氣入睡。」「月亮、我、影子,報一隊。」這些都讓我們不知不覺被洗腦:天啊,晚上運動好像真的很潮!而NIKE也透過了「不想說晚安」的hashtag蒐集到了14,000多筆由消費者主動創造出來的社群內容,讓夜間運動成為一種流行。

第三部分:每個品牌都能作NIKE嗎?

我看到很多人看到創作者的業配後在討論,說「連NIKE logo都沒有放耶!這樣的置入好自然、超強的!」但如果你僅僅是做了一個沒有品牌影子的業配,沒有搭配其他的行銷曝光,那消費者真的完全無法記得你的品牌。NIKE這樣做之所以行得通,不僅僅是因為他們在這波包圍式的行銷活動中從線上到線下都能讓你記得「不客氣了=NIKE」,更因為NIKE長期投入大量的品牌行銷資源,讓你有辦法連結他的理念與品牌。

並不是說沒錢就一定不能玩理念行銷,或是小品牌就不能談理念或議題。我覺得理念行銷要能夠成功至少有兩個重點:

1.行銷訴求是不是能緊密地連結回你的品牌和產品本身?NIKE的品牌核心「Just do it.」是在1988年首次亮相、已經洗腦消費者非常多年的經典,而「#不客氣了」傳遞的「立即行動、展現自我」等等的價值也是在Just do it的基礎上去延伸的。如果沒有這樣的基礎,消費者就算很喜歡這個理念,也不見得會記得、會喜歡你的品牌跟產品。

2.從「理念溝通」到「產品銷售」的路徑會經過更多的消費者考慮環節,你有在每個環節中間建立有效地接觸並影響消費者嗎?路徑越長,確實非常有可能需要花更多行銷資源。NIKE從線上社群、線下戶外看板、到門市,一步一步地包圍消費者,在每一個消費者的決策場景上跟消費者接觸。

社群丼有人留言問我:如果不像NIKE一樣是第一線運動品牌,比方說是Kappa有沒有機會做這樣的Campaign?我覺得是非常有意思的問題,所以就讓我就獻醜一下,試著幫Kappa想想行銷規劃吧。

如果換做是 Kappa 用「#不客氣了」這樣比較廣泛型的理念訴求,可能確實比較吃力,因為並沒有跟它的品牌資產產生緊密的連結。不過Kappa雖然不是消費者認知的第一運動品牌,但Kappa依然有一些消費者認知強烈的品牌元素,比方說:大部分人應該都知道Kappa的logo是兩個人背對背坐著。那有沒有機會從這個很容易聯想到品牌本身的元素去延伸呢?

說不定我們可以用「#做你的靠背」作為主要的行銷訴求。消費者insight是:當我們兩個人一起健身、一起慢跑時,彼此激勵總是會比一個人做運動更有動力,如果你的背後有讓你安心的夥伴,也會讓你運動時更有能量。而這個訴求同時也是在溝通:Kappa的產品是你運動時最好的夥伴,Kappa要做你運動時最好的靠背。

當你有一個清楚的核心概念時,其實要想出圍繞著這個核心去延伸行銷手法就不會太困難了。最困難是先要找出明確的消費者insight、接著想出整個行銷活動的核心概念。讓我們試著想想「#做你的靠背」這個概念還可以怎麼延伸呢?

  • 通路上可以放不同運動員擺出Kappa logo 背對坐姿的人形立牌,這樣大家就可以跟你欣賞的運動員一起背對背坐著合照,讓大家想上傳IG。

  • 請意見領袖業配時,也可以請他們找來工作中的最佳夥伴一起拍攝,讓粉絲們一窺成功的意見領袖背後的重要搭檔是誰。

  • 還可以在電梯門、或是門市的自動門上做廣告,只要門一關,兩個最佳搭檔的背就會靠在一起。

  • 但我覺得真正的關鍵是:如果產品面也能配合推出顏色搭配的夥伴對鞋、或是雙人折扣等針對「雙人」的產品策略,這才會是一個完整的Campaign,讓所有行銷溝通的能量能夠回到產品本身。

大家覺得Kappa如果用這個訴求,會讓你有感覺嗎?我其實沒有認真研究過Kappa的產品線或目標客群,一個細膩的行銷專案必須考慮更多環節才有可能成功,上面只是些粗淺的點子跟大家分享。

最後整理一下三個重點:

  1. insight→concept→idea這三個階段幾乎是任何行銷規劃中必要的順序。任何行銷創意背後都要有明確的消費者insight作為基礎。

  2. 「#不想說晚安」也是抓住了「白天沒時間運動,那就熬夜運動吧」的消費者insight才能成功。

  3. 理念行銷要能夠成功至少有兩個重點:行銷訴求是不是能緊密地連結回你的品牌和產品本身?從「理念溝通」到「產品銷售」的溝通路徑上是不是都能有效接觸消費者?

本文由陳思傑授權轉載自其medium

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關鍵字: #社群行銷 #Nike
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AI NAS 何時才值得部署?QNAP 拆解地端 AI 的成本、算力與資料門檻
AI NAS 何時才值得部署?QNAP 拆解地端 AI 的成本、算力與資料門檻

當資料不能離開企業,運算就得靠近:AI 先改寫儲存架構

AI 帶來的第一個變化,不只是運算能力提高,而是企業必須重新決定資料放在哪裡。

儲存架構大致分為雲端與地端兩塊,QNAP 身為資料安全的守護者,長期發展的是地端網路儲存設備(NAS),並擴展至 25GbE、100GbE 高速網路交換器產品線,提供完整的儲存與高速網路基礎架構。威聯通科技(QNAP)總經理劉文義解釋,當資料因合規要求或敏感度不能上雲,就必須留在靠近使用者與應用的地方;運算需求一旦增加,承接資料的裝置也自然被推向地端 AI。

不能上雲的名單比想像中長。醫療業持有大量醫療個資,金融與保險業受到合規與法規限制,部分大學院校與設計公司也不希望資料被雲端存取。對這些組織而言,問題並不是雲端好不好用,而是一開始就沒有把核心資料全面上雲的選項。

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威聯通科技(QNAP)總經理暨威強電集團(IEI)董事長 劉文義
圖/ 數位時代

真正讓更多企業回頭計算的,則是長期成本。劉文義指出,資料上傳雲端可能免費,下載卻會按流量收費;當企業把一年、兩年、三年的費用加總回推,可能會發現,購買一台同等容量的 NAS,還能使用 7-10 年。資料規模愈大、存取愈頻繁,總持有成本的差距就愈值得評估。

這並不代表雲端與地端只能二選一。雲端仍適合模型訓練、程式開發與波動大的工作負載;地端則較適合高頻存取、對延遲敏感,或不能離開企業邊界的資料。企業真正要回答的,是每一類資料與任務應該放在哪裡。

依 QNAP 觀察,客戶過去關心的是需要幾 TB、幾 PB,或備份速度有多快;現在更常問的是,機器裡的資料要如何被 AI 活用。QNAP 也從 2021 年起,把公司發展定調在 AI 與高速網路的融合,試圖讓 NAS 從資料保存的位置,進一步成為資料被調用的位置。

當資料量持續擴大,搜尋與管理方式也會跟著改變。「在 NAS 裡放入 AI Agent 會越來越不可或缺。」劉文義舉例,當照片累積到 10 萬、20 萬張,要找出其中幾張特定畫面,已不可能只靠人工翻找。此時,能理解內容、接受自然語言指令的 AI 工具,會從加分功能逐漸變成必要條件。

從資料治理到地端推論:AI NAS 如何進入企業工作流?

AI NAS 不是「多了 AI 功能的 NAS」,而是 NAS 在企業工作流裡換了位置。 依 QNAP 觀察,目前客戶大致分布在一條導入光譜上。人數最多的一群,仍在把資料集中、分類、清理與建立權限。這一步看似與 AI 無關,卻決定後續系統能不能找到正確資料、辨識版本,並把答案交給有權限的人。

中間一群開始建置私有的檢索增強生成(RAG)知識庫。RAG 並不是重新訓練一個模型,而是在模型回答前,先從企業的 SOP、合約、法規或技術文件中取回相關內容,再產生附有來源依據的答案。QNAP 以 Qsirch 的語意搜尋能力協助建構這類應用,協助企業建立私有知識庫;而走在最前面的少數企業,則已經嘗試地端推論與 AI Agent。

模型的選擇權,QNAP 刻意留給客戶。知識庫背後採用哪一個模型,可由企業依需求決定,不綁定單一 AI 供應商。QNAP 也以 QuAgent AI 助理與模型情境協定(MCP)相關能力,讓管理者透過自然語言查詢狀態、調整設定,並讓 NAS 成為 AI Agent 可調用的資料節點。

不過,劉文義沒有把這條路說得太容易。他坦言,目前 NAS 硬體的 AI 運算能力仍有限。一般企業期待的應用,可能需要約 300 到 800 TOPS,甚至 1,000 TOPS,因此多數方案會以 NVIDIA 顯示卡補足算力;一張卡約需新台幣 10 萬至 12 萬元,一張算不完,就得配置 2 張或 4 張。

「整體成本可能是過去單獨一台 NAS 的 5 倍到 10 倍,並不是大部分中小企業都能接受。」除了硬體,使用者還需要 AI 應用的 Know-how、程式背景與開發資源,這些都是落地成本。

QNAP 則是透過算力分級讓各規模與需求的企業都可以有適合的解決方案。在 Computex 2026 搶先亮相的 QNAP AI NAS 中,一類是採用含有 iGPU 與專屬 NPU 的處理器平台,以一百多 TOPS 的範圍,可順暢使用 AI 應用程式;另一類機種則可安裝 1 張或 2 張 NVIDIA 顯示卡,處理更大的運算量。

同時 QNAP 也在軟體端也持續開發,目標是讓 NAS 裡的資料更有效率地被 AI 工具調用,讓資料成為有價值的知識。

從規格走到現場:能源公司如何導入私有 LLM?

本地 AI 實際落地部署會是什麼模樣?劉文義舉了一家約 50 多人的能源公司為例。這家公司原本想用 NAS 搭配雲端 AI 建置內部資料庫,但很快遇到兩個瓶頸:一是員工查詢時明顯出現卡頓;二是專利、技術與合約都高度敏感,高層不願上傳至公有雲,擔心機密資料會有外洩的疑慮。

後來,該公司導入 QNAP AI NAS 的旗艦機種 QAI-h1290FX,搭配顯示卡與全快閃 SSD,在地端部署私有大型語言模型,把數十年來封存的靜態檔案交給 AI 調用,進行跨檔案摘要與精準搜尋。員工因此省下翻找合約與報告的時間,核心機密也能留在企業內部。

這個案例說明,若任務範圍明確,有些應用不必動用雲端大型模型,地端運算量就可能足以支應。

但不同企業的資料量、查詢方式與模型大小不同,導入前仍需要概念驗證(POC)與技術人員評估。

而且,資料留在地端並不等於自動安全。企業仍要處理帳號權限、網路隔離、備份復原、漏洞修補與日常維運。地端的價值,是讓資料邊界與控制權回到企業手上;相對地,安全責任也會更直接地回到企業。

哪些企業現在該做,哪些再等?先看重複性與三個條件

能不能導入地端 AI,不只由產業標籤決定,也要看工作是否重複,以及場景能不能被清楚定義。劉文義觀察,第一批走進來的,除了受法規限制的醫療、金融與保險業,也包括利用地端 AI 加速資料處理的科技業,以及會計、律師等有大量重複文書工作的專業服務業,因為效益較容易被看見。

工廠也是可預期的場景。一條生產線可能有 10 台、20 台機器,每台處理與儲存資料的 Protocol 都不同,需要相對應的儲存裝置;生產過程累積的影像與紀錄可能要保存 3 年到 5 年。當企業要跨設備調用這些資料,AI Agent 與地端資料節點就有發揮空間。

「重複性資料處理越多,或重複性動作越多的產業,越容易透過導入 AI 提高工作效率。」反過來說,較傳統、人力密集,或仍高度依賴人工判斷的製造業,短期內未必能快速導入地端 AI。

依 QNAP 提供的資料,企業也可用「高頻、大量、敏感」三個條件做第一輪判斷:資料是否被頻繁調用?規模是否大到雲端傳輸與長期費用開始變得明顯?內容是否涉及個資、法規、智慧財產或商業機密?三個條件愈集中,地端部署愈值得評估;三者都不成立時,使用雲端 API 往往更簡單,也可能更划算。

可以先等的企業,大致也有三種。第一,資料仍分散、版本混亂、權限不清,急著上 AI 只會把混亂放大,先完成集中與治理,效率就可能先提升。第二,找不到一個具體且反覆發生的業務痛點,只因為「別人都在做」而採購,設備很可能變成昂貴的展示品。第三,使用量仍小、需求偶發,現階段雲端的彈性反而更有優勢。

因此,POC 不應只驗證「模型答不答得出來」,還要回答三個問題:資料由誰負責,誰可以存取?導入後能節省多少查找時間、傳輸成本或人工作業?正式上線後,誰負責資料、模型與資安維運?只有當效益與責任都能被量化,才適合從展示走向正式部署。

企業願意把部分資料留在自己的機房,動力最終仍回到資料主權。QNAP 的主要市場分布在歐洲、美洲與亞太,其中歐洲占比將近一半,而歐洲也正是全球推動資料主權的最大動力。

QNAP 的產品已取得 ISO 27001、ISO 27017 與 ISO 27018 等多項認證,並滿足 GDPR、HIPAA 等資料保護與法規遵循需求;累積至今,已售出約數百萬台裝置,協助企業打造智慧、安全的儲存方案。

至於普及時間點,劉文義提出一個明確的價格與效能交會點:地端應用若要順暢運作,運算量可能至少要達到 300 至 600 TOPS,甚至 800 TOPS,同時價格要落在新台幣 5 萬至 8 萬元。目前符合這些條件的硬體方案仍很有限。

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「AI NAS 不是多了 AI 功能,而是改寫了資料在工作流的位置。」威聯通科技總經理劉文義坦言,地端算力成本高昂,QNAP 透過「算力分級」與開放模型架構,助企業逐步建構私有 RAG 知識庫與 AI 團隊。
圖/ 數位時代

「預測約兩、三年後,應該很快會看到符合一般大眾期待、具備合理 CP 值的產品。那個時間點,就會是 AI 落地最蓬勃發展的時候。」在此之前,企業真正能先做的,不是搶著買最大的模型或最昂貴的顯示卡,而是把資料治理、使用權限與高價值場景準備好。

QNAP 以「資料煉油廠」比喻自己的角色:原油再多,沒有整理、提煉與配送的過程,也無法成為可用的能源。這個定位也點出地端 AI 的競賽條件——不是誰先買到算力,而是誰的資料先準備好被調用。模型會持續更換,但企業自己的資料層則會長期存在。

AI NAS 不是把模型塞進儲存設備,而是在資料必須留在企業內時,讓搜尋、推論與管理靠近資料的地端節點。

QNAP World Tour 2026 台北場將於 2026 年 9 月 18 日(五)舉行,現場將聚焦 AI 應用、儲存備份、網通產品、資安與監控,並安排 Live Demo,適合 IT 管理者、系統整合商與企業決策者參加。

活動地點:新板希爾頓酒店|如意 AB 廳

活動時間:09:20–16:00

地址:新北市板橋區民權路 88 號 2F

立即報名:https://bnex.tw/9f7my4

2026 QNAP 台灣企業資安韌性大調查,填問券抽好禮,倒數計時:https://www.surveycake.com/s/q4abw

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