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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AI 同事愈來愈多怎麼管?Going Cloud 用「多代理系統」,助企業打造最強營運大腦
AI 同事愈來愈多怎麼管?Going Cloud 用「多代理系統」,助企業打造最強營運大腦

ChatGPT、Gemini、Claude 等 AI 通用工具問世後,「AI」無疑成了現今全球最熱門的關鍵字。儘管許多企業已經開始導入相關應用,多數卻仍停留在文書輔助、單一聊天機器人(Chatbot)運用等單點階段。但隨著商業環境快速變化、缺工日益嚴峻,企業需要的不再只是一個會回答問題的對話框,而是具備「自主決策與行動執行」能力的「代理式 AI」(Agentic AI)。

Going Cloud 和 IDC 合作發布的《多代理系統崛起 打造敏捷韌性企業》報告便指出,如今「AI First」時代來臨,企業的 AI 應用正從輔助性質走向自主營運,有 80% 的企業期望藉此提升生產力,70% 的企業希望能更輕鬆處理複雜任務,還有 66% 的企業期望透過多模型來提升整體效能。

代理式 AI 愈來愈多,必須納入組織管理

但究竟什麼是「代理式 AI」?

「過去人們使用生成式 AI 時,需要一步步下達明確指令,但現在使用者只要賦予代理式 AI(Agentic AI)明確目標,它就能自己理解前因後果、進行推演,甚至能去呼叫 API 完成任務。」Going Cloud 總經理黃柏淞點出差異。
而當企業內部的代理式 AI 日益增加,比方說,人資部門有專屬 AI、業務部門有報價 AI、法務部門有合約審閱 AI,跨部門協作的複雜度也隨之飆升,「如果你是管理者,你就會意識到,必須把 AI 當成一個人,納入組織裡來管理。」黃柏淞強調,能統籌、指揮多個 AI 代理協作的「多代理系統」(Multi-Agent System, MAS),正是為了解決這個痛點而生。

簡單來說,MAS 就像虛擬的企業總部,負責協調、治理負責不同任務的 AI 代理、工具和功能模組。在讓 AI 自主決策的同時,各個 AI 代理間也能共享資訊、協調分工。MAS 還具備極佳的擴展性和分散性,企業可以依照業務需求,隨時新增、更改 AI 代理,能大幅提升營運韌性。

雖然企業普遍意識到,代理式 AI 已經蔚為風潮,但實際部署時,仍面臨諸多挑戰。《多代理系統崛起 打造敏捷韌性企業》報告便顯示,資安疑慮、預算限制、缺乏 IT 支援分別是企業最擔憂的三大問題,「企業最擔心串聯多個 AI 代理時,要是權限沒控管好,很容易有機敏資料外洩的風險。」黃柏淞提到,在此情形下,Going Cloud 推出了以「分層式多代理架構」為核心的解決方案。系統會由一個「主管代理」(Supervisor Agent)作為主要決策層,底層則串聯了各個負責單一任務的「任務代理」(Task Agents)。

以 Going Cloud 服務的大型金融企業為例,假設一位 VIP 客戶登入銀行 APP,詢問 AI 客服:「我想申請房貸,請問現在利率多少?另外,請幫我評估把我目前的科技股基金贖回當作頭期款適不適合?」如果是傳統的聊天機器人,可能會因為問題太複雜直接轉接人工客服。但在 Going Cloud 的分層式 MAS 架構裡,「主管代理」接收到任務後,會先拆解再指派負責「房貸利率」的「任務代理」,去後台抓取客戶的信用評分和最新房貸專案。同時,這位虛擬主管還會指派「理財分析」的「任務代理」,去檢視客戶最近科技股基金的績效並預測市場。最後,再由「主管代理」統整資訊,一併給出一份完整且客製的財務建議,「分層式 MAS 能確保整個過程的指令被清楚傳遞,而且因為權限分層管理,房貸 Agent 不會碰到不該碰的理財資料,符合金融業的風險控管與合規要求。」黃柏淞說。

目前 Going Cloud 已經協助知名金融機構導入 MAS 架構。以實際成效來看,多代理客服平台能降低 50% 以上的人工客服工作負擔,並讓回覆使用者問題的平均時間減少 60% 以上;FAQ 知識導向與 API 資料調用的正確率,在調用得當的情況下,也都達到9成以上的成功率。黃柏淞指出,金融、製造、顧問等有複雜跨部門協作需求的大型企業,都是亟需採用代理式 AI 的產業。

#0 AI同事愈來愈多怎麼管?Going Cloud用「多代理系統」,助企業打造最強營運大腦
提到目前與台灣領先金融集團的合作進程,黃柏淞表示因為金融機構的特殊性,需要縝密的全方位服務,從前期討論到技術導入,大約需要半年到九個月的時間。
圖/ 數位時代

懂雲也懂企業痛點,助員工無痛升級「AI 小組長」

但為什麼 Going Cloud 能為企業打造出如此高效的代理式 AI 底層架構?一方面,Going Cloud 先前服務過亞洲最大 AI 多媒體科技集團科科科技(KKCompany Technologies),奠定具備理解和服務大型企業的經驗,且自 2022 年創立起,就鎖定服務架構最複雜的大型企業市場。同時,Going Cloud 是全台首家榮獲 AWS 生成式 AI 服務能力認證及 ISO27001、ISO27701 雙重國際驗證的雲端產業專家,此成就彰顯 Going Cloud 在堅實的資訊安全基礎上,深化了對個人資料保護的承諾,為客戶提供符合國際標準的資料保障,強化雲端服務領導地位。另外,Going Cloud 還能為企業量身打造底層 AI 平台,提供 AI 策略方針定調、雲端架構設計、Agent 任務規劃、效能優化等一站式服務。

對於準備跨入「AI 商用階段」的企業,黃柏淞建議,釐清應用場景,比追求最新技術更重要,「唯有清晰定義痛點,才能讓強大的 MAS 平台真正落地。」
他特別提到,導入 MAS 系統不只是 IT 部門的責任,其實更像企業的升級轉型,「未來的知識工作者,不能只是單純『接球就打』,每個人都將成為『小組長』或『專案經理』。」例如員工不必再親自打開 excel 敲公式、解讀報表,應該要學著指派手下的「數位同事」去執行。員工的核心價值,將從過去繁瑣、重複性任務的執行,轉移到前期的目標定義、流程規劃,以及後期的決策判斷和審核把關。

AI 技術飛速推進,企業間的競爭已從「要不要用 AI?」,升級成「如何管理與協作多個 AI?」。透過建構靈活、安全且具高擴展性的多代理系統,企業不僅能解放員工的生產力,更能在瞬息萬變的市場中,打造敏捷、韌性兼具的營運大腦。

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