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 成為企業新基礎設施,勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合
AI 成為企業新基礎設施,勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合

因應生成式 AI、代理式 AI 與實體 AI 的崛起,模型成為企業資訊基礎設施的一環,企業不僅需要算力、還必須具備同時管理多個 AI 模型、優化營運成本,以及確保 AI 基礎設施的安全與穩定;有鑑於此,服務超過 2,000 家企業客戶上雲的勤英科技(ELITE CLOUD)將業務範疇從雲端代理延伸到 AI 基礎設施整合商,協助企業整合多元模型資源、因應不同應用場景彈性調度算力資源,在 AI 新世代建立可規模化的 AI Infra 能力。

「隨著 AI 從單一聊天機器人進化到多模型、多代理協作,企業的核心競爭力不再僅是擁有 AI,而是建立一套可管理、多模型共存、穩定、安全且可持續擴充的 AI Infra 環境。」勤英科技區域總經理黃士培表示,為協助更多企業推進 AI 創新實務,勤英科技從原本的 AWS、Google Cloud、Azure 雲端代理角色,進一步轉型為 AI 基礎設施整合服務商,透過多語言模型平台 MixRoute、代理式 AI 導入與企業資料治理服務,協助企業建立真正可落地、可管理、可擴展的 AI 應用架構。

從 IT Infra 到 AI Infra,企業最大挑戰不是模型、算力而是管理

過去幾年,許多企業透過生成式 AI 實現「問問題」、「摘要文件」、「生成簡報」,提升員工工作績效,而代理式 AI 的崛起與普及,則讓「內嵌 AI 的企業應用」快速成為新常態,從企業資源規劃(ERP)、顧客關係管理(CRM)、人力資源(HR),到客服、研發甚至製造系統,AI 開始深度嵌入各類企業應用,AI 扮演的角色也從單純的輔助工具,逐漸進化為企業營運與決策流程的重要核心。

也因此,企業保持未來競爭力的關鍵,不再是「有沒有導入 AI」,而是「是否具備管理 AI 的能力」,包括如何讓多模型共存、如何控管 Token 成本、如何確保資料品質與一致性、如何依不同部門需求配置 Agent,以及如何避免 AI 成為新的資訊孤島,都是企業導入 AI 後的新挑戰。

「Gemini、Claude、OpenAI、Mistral 等模型快速迭代,意味著企業若只押注單一模型,未來很可能在成本、效能與彈性上失去優勢。」勤英科技區域總經理黃士培表示,企業接下來更需要以「Models as Infrastructure(模型即基礎建設)」的思維,將大型語言模型視為與運算、儲存、網路同等重要的基礎資源來規劃、治理以及進行成本管理,將資訊系統架構重塑為 AI 基礎建設。

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圖/ 數位時代

勤英科技服務的客戶數超過 2,000 家,不少客戶已導入 AI 應用服務,正積極建置 AI Infra 與管理環境,因此,勤英科技自 2025 年積極轉型,將 AI Infra 視為企業長期競爭力的基礎建設來經營,業務範疇從傳統雲端代理擴展至 AI Infra 整合服務商,例如與多模型平台 MixRoute 合作,並開發可支援單一登入(SSO)、彈性調度不同大型語言模型 Token 的管理平台,協助企業簡化模型管理與成本控管,將更多資源與心力聚焦於核心業務與創新應用。

從雲端代理走向 AI Infra 整合,勤英科技從三面向協助企業發揮 AI 綜效

有鑑於 AI 應用與雲端環境息息相關,勤英科技除因應企業客戶的多雲策略協助管理多雲環境、優化成本,以及落實資安治理,更因應不同使用情境推出三種 AI 方案助力企業:

第一:提供開箱即用的 AI 服務。

黃士培以 Google Cloud 的產品為例解釋,透過整合 Gemini 的 Google Workspace,企業可直接在 Gmail、Meet、Docs、Sheets、Slides 中使用 AI 功能,包括會議摘要、文件生成、簡報整理等,快速提升員工生產力,同時,增強企業對 AI 應用的信心,為之後的應用深化做準備。

第二:協助企業規劃、打造與導入代理式 AI 應用服務。

「對於擁有豐沛結構化數據資料、知識庫的企業來說,除以生成式 AI 打造企業大腦,還會透過代理式 AI 提升自動化執行能力,重塑工作效率。」黃士培表示,勤英科技可以基於 Google Gemini Enterprise,提供含括底層雲端架構、AI 模型調度、資料治理與 AI Agent 串接等服務,讓企業員工可以自然語言安全調用企業資料,讓 Agent 進一步執行任務與推動流程。

舉例來說,勤英科技協助在台灣成立超過 50 年的製造業品牌商將 Gemini Enterprise 介接 SAP 與 Salesforce 訓練模型、建立可供 AI 調用的企業知識中樞;另在影音內容生成領域,勤英科技亦協助客戶導入 AI 自動化技術,將內容產製成本縮減達 90%。

第三:提供多模型聚合管理平台,滿足企業以 API 串連各種模型的需求。

勤英科技與新加坡 MixRoute 合作,提供企業客戶多模型管理平台,讓企業可以視需求彈性敏捷的調度 Gemini、Claude、OpenAI 等不同模型,並透過單一帳號、單一帳單與 Budget Alert 機制,管理 token 使用量與 AI 成本。

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圖/ 數位時代

「透過我們提供的多模型管理平台,企業客戶不會被單一模型綁定,可以在模型快速疊代的環境下,更靈活地管理成本與算力資源。」黃士培如是說道。

總的來說,隨著 AI 應用從單點工具走向大規模企業部署,下一波競爭核心將從模型能力延伸至 AI 基礎設施管理能力,而這也是勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合服務商背後的核心原因:當 AI 開始成為企業營運的一部分,企業需要的,已不只是模型供應商,而是能協助串接雲端、資料、Agent 與應用場景的長期技術夥伴。

有關更多勤英科技相關資訊,請查詢網站:https://www.elite.cloud/zh/

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