運動行銷入門四招式
運動行銷入門四招式
2004.10.01 | 科技

兩年前,台灣電通成立台灣第一個專業的運動行銷部門,在積極推廣下,運動行銷的概念已逐漸在企業行銷規劃中占有一席之地,只是現在會主動想要做運動行銷的的企業還是少數,尤其小型企業根本不了解運動行銷能夠創造的效益。
運動行銷屬於非商業性的投資,和傳統的行銷活動相比,運動行銷是在特定的場地、針對目標族群、進行一段期間的聚焦行銷,這種處處採取置入式行銷的操作方式,花費的預算不大,但卻可以帶動相當驚人的效果。

**STEP1:
從最熱門的運動著手

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有些企業把運動行銷看成流行的宣傳方式,抱著姑且做做看的心態,這樣的出發點是不正確的,因為企業一定要知道做運動行銷的目的是什麼。再加上,運動行銷的風氣才剛起步,在企業行銷預算中所佔的比例並不高,因此運動行銷都是用極有限的資源,創造出大效益。
選擇最熱門的運動,是切入運動行銷的基本原則,最熱門的運動才能夠引起話題,例如,在台灣,棒球跟籃球永遠是運動迷重要的話題。反之,冷門運動能夠引起小眾的、短暫的討論,被關注的持續力有限。
選擇賽事另一個重要原則就是「因地制宜」,很多國際重要的賽事像是賽車與足球,在台灣則被歸類於冷門運動,在歐美卻是熱門運動,因此企業在尋找贊助賽事時,應該以市場發展策略為主軸,找當地最熱中的運動,這也是為什麼積極進軍歐美的宏碁會贊助F1賽車,明基會在世足賽砸大錢的原因。

**STEP2:
做最穩健的操作

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運動行銷有兩種途徑,一是贊助賽事運動,二是找運動明星當代言人。但是要選擇哪一種途徑,企業都會考量預算與效果的問題。但是,不論是哪一種方式,企業應該先釐清自己的行銷訴求是什麼,不同的產品適用的方式也不同,如果是主打單一產品,例如現金卡,就要找形象具有說服力的代言人,但是,如果是要塑造消費金融業務的活潑形象,就適合從年輕人喜愛的籃球聯賽、職棒切入。
從我們的角度來看,運動賽事的正面意義大於代言人,因為代言人會有「紅不紅」以及「能紅多久」的問題,因此贊助賽事,只要沒有遇上天災,整體而言,風險因素相對較低。
賽事在我們的眼中就像一個商品,在說服企業的過程中,一定要點出這個比賽的「關鍵度」是什麼,能否與客戶的行銷目標一致,其次才是關心有沒有球星加持,提高賽事的重要性。

**STEP3:
最自然地置入性行銷

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真正的運動行銷,絕對不是只有在賽場上占據一塊廣告看板,企業可以發揮的空間很大,以棒球賽為例,從本壘板、賽場周圍背板、選手身上臂章都可以有技巧地露出,甚至比賽中場休息,還可以跟現場球迷進行互動遊戲,利用加油棒、現場的加油口號,都可以把企業名稱帶入,達到與球迷黏性更高、更聚焦的效果。
正式的國際性比賽,對於贊助廠商的限制較多,因此就需要更有創意的方式,達到行銷的目的,例如建議贊助廠商把名稱大大地印在毛巾上,提供運動員擦汗,「巧妙地」露出商標,或是在場外製作關於賽事的歷史看板,代替互動式加油。
對於沒有運動行銷經驗的企業而言,可以從比較小型的比賽切入,雖然賽事規模小,但是只要是有計畫地、採取「包場」的方式,往往可以創造出還不錯的行銷效益。
反之,參與大型的賽事,像是四年一度的奧運,很多企業都會編列廣告預算, 但是奧運的賽事項目就但是多達數十種,廠商的贊助心態絕不能以為沾上邊就度有效果,為了更能夠凸顯奧運與台灣廠商的關連,就必需「創造主題」,例如今年主打的「台灣好棒」的口號,就吸引了想要做台灣在地最大銀行的玉山銀行的全力贊助。
企業一定要找運動精神跟企業形象最符合的賽事,才會因為兩者緊密的關連性,才能夠順勢拉台知名度。

**STEP4:
持續做形象,行銷機會隨增加

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運動行銷通常會經歷兩個階段,第一個階段是做形象,慢慢建立企業與運動的關係,像是手機廠商對於高中籃球賽興趣高昂,因為這是讓廠商直接走入封閉的高中校園最好的宣傳機會;很多大型銀行持續贊助常態性的棒球賽,同時提供信用卡、網路購票等優惠活動,順勢把服務帶進比賽,漸漸地就能從做形象走向另闢獲利管道。
有效的運動行銷,與媒體的互動是最重要的,如果要將有效的行銷效益發揮到最大,那現場轉播是不可少的,因為現場接觸的民眾畢竟有限,透過轉播才能把效果散播出去。最近寬頻網路媒體在這方面也愈來愈積極,像是中華電信為了取得賽事的網路或MOD的轉播權,也開始重視運動行銷。
雖然很多企業對於運動行銷還是抱著被動的態度,其實這種行銷模式的創意空間很大,而且在操作過程中,如果能以球迷的心態去掌握比賽精神,往往可以發揮意想不到的加分效果。

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從模型競爭走向算力經濟,INFINITIX 助客戶打造軟體定義 AI 基礎建設
從模型競爭走向算力經濟,INFINITIX 助客戶打造軟體定義 AI 基礎建設

過去兩年,人工智慧技術以史無前例的速度翻轉企業營運與競爭態勢,從客服、知識管理到軟體開發,越來越多企業將大型語言模型(LLM)導入企業營運流程,隨著應用程度的深化與廣化,越來越多發現,真正的挑戰早已不只是「選擇哪個模型」,而是如何管理算力、控制成本、確保資料安全,以及讓不同世代GPU、模型與AI應用可以持續共存與調度。

代理式AI崛起後,AI應用從回答問題進展為執行任務、操作系統以及串接流程,連帶拉升對AI基礎設施的需求與架構複雜度,而這意味著,想要發揮AI綜效,光只有模型與技術尚不夠,必須將整體IT環境逐步升級為AI基礎建設(AI Infra)。

深耕AI管理領域多年的數位無限(INFINITIX),近年積極布局軟體定應AI基礎建設(Software Defined AI Infrastructure)市場,除持續深化與GPU、伺服器與AI硬體生態系的合作關係,如於2021年取得NVIDIA Solution Advisor全球夥伴資格,2025年亦獲AMD GPU生態建設夥伴獎,也因應市場需求推出AI-Stack與ixCSP兩大產品線,協助企業、雲端服務供應商(CSP)與新世代AI雲端業者,更有效率地管理跨世代AI算力資源。

數位無限執行長陳文裕表示:「我們的目標是協助客戶打造軟體定義AI基礎架構,讓其可以視需求向下整合不同世代GPU、儲存與網路設備,同時,向上鏈結模型、Token跟AI應用,加速企業的AI創新轉型腳步。」

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數位無限執行長陳文裕
圖/ 數位時代

從AI模型到AI經濟,企業競爭焦點轉向算力與Token調度能力

過去市場談AI,焦點多半放在模型參數、推論效能與模型能力,但在大型語言模型推論需求暴增的現下,AI Infra早已從單純GPU採購演變成涵蓋機櫃、網路、儲存、散熱與電力的整體工程;企業真正需要的,不是更多GPU、而是如何更有效率地調度與利用算力。

尤其在NVIDIA提出Token Factory概念後,全球AI產業正逐步從模型競賽轉向「AI經濟」,亦即,影響企業AI決策的再也不是使用哪個模型、部署多少GPU,而是消耗多少Token、產生多少AI服務,以及算力是否能被有效共享與調度。

換言之,在AI新世界,算力調度能力的重要水漲船高。對此,陳文裕十分認同的說:「企業想要提升AI競爭力,不僅要掌握模型與應用,還必須進一步思考如何有效切割GPU資源、讓不同部門甚至集團子公司共享算力、延長舊世代GPU的使用壽命,甚至是如何將閒置算力轉變成可交易的資源等。」

事實上,這也是大量AI資料中心(AIDC)跟新世代AI雲端服務(Neo Cloud)業者出現的原因,包括CoreWeave、Nebius、Lambda Labs、GMI Cloud等業者皆試圖以更具彈性的方式,提供企業所需的GPU服務與AI算力平台。

看準這波趨勢,數位無限除透過AI-Stack提供GPU切片、模型部署、模型管理與MLOps等服務,協助客戶提升GPU使用率,更進一步推出ixCSP平台,讓雲端服務供應商與新世代AI雲端業者,能從過去單純販售GPU資源轉型為提供GPU as a Service、Token as a Service與Model as a Service等創新AI服務。

以Software Defined AI Infrastructure助企業以「通用化、鬆耦合」迎戰瞬變AI世代

因應AI新世代帶來的挑戰:模型快速升級、算力需求攀升、GPU世代交替迅速,企業在追逐AI落地的同時,勢必得面臨基礎建設更新速度過快、硬體投資壓力升高,以及資源利用效率難以最佳化等挑戰。

為協助企業在AI快速演進與基礎建設投資之間取得平衡,數位無限的作法是,透過AI-Stack將底層硬體抽象化,以Token或模型服務形式提供,讓企業客戶、AIDC與Neo Cloud業者可以延長不同世代與不同品牌的AI硬體設備的生命週期、創造更高的使用價值、甚至是展開更多元的營收模式。

例如,高雄醫學大學附設中和紀念醫院便透過數位無限的AI-Stack解決GPU資源調度效率不彰問題,加速39項AI模型進入臨床應用階段,成功建立起「從模型開發到臨床落地」的完整生態系統。而日本精密製造大廠–Union Tool Co.–則是透過AI-Stack簡化GPU資源共享、加速AI模型的開發與測試腳步,為提升生產效率做最佳準備。

「如果大型企業或AIDC業者擁有閒置資源,也可以透過ixCSP平台,把算力共享或調度給集團內部團隊、子公司,甚至上下游合作夥伴使用,進一步提升整體資源利用率。」數位無限執行長陳文裕如是說道。

隨著AI從工具演變成企業核心基礎建設,企業真正需要的,也不再只是單一模型,而是一套能持續適應AI快速演進的AI Infra,而這與數位無限近年來的重要轉型方向一致:從AI管理軟體提供者轉型為軟體定義AI基礎建設供應商,更好協助客戶打造具備「通用化」與「鬆耦合」特性的AI基礎建設。

除以AI-Stack與ixCSP協助客戶提升算力使用效率與價值,數位無限亦計畫與硬體合作夥伴推出Agentic AI一體機方案,協助企業快速建立可驗證、可部署、可切割、可共享的AI運算環境,降低企業從PoC走向實際導入的門檻,加速AI落地。

總的來說,隨著AI競爭從模型能力延伸到算力治理,企業比拚的不僅是導入速度,而是能否建立一套足夠彈性、可持續演進的AI Infra,而這與數位無限的發展目標一致,將持續不斷優化產品服務,化身企業搶進AI新世代的關鍵合作夥伴。

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