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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五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承
五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承

1973 年,良興從台北光華商場一間 50 坪的電子零件行起家,半個世紀後蛻變為年營收破十億、毛利率 18% 的全通路 3C 品牌。不過,伴隨規模擴張帶來的不只是成長,還有日益加劇的管理摩擦。門市遍布全台、品項高達近萬筆,加上跨部門協作頻繁,行政耗損與知識傳承的缺口,成為這家老字號邁向下一階段的隱形天花板。

良興總經理賴志達回顧,從電子零件跨入電商、從線下擴張到 OMO 全通路、再到會員深度經營,作為 3C 零售業者,良興每一波轉型都走在同業前面。「現在輪到 AI 了。如何做到人機協作、AI 賦能,就是良興第五波轉型的核心命題。」

AI 自動化,從行政細節釋放組織戰力

轉型需要夥伴,而賴志達評估合作夥伴的標準很明確:技術能力是基本,產業知識(Domain Know-how)的深度是關鍵,回饋速度更是最終決定因素。2025 年的未來商務展上,良興選擇攜手 Data-DI,看重的正是其「策略諮詢 + AI 產品 + 落地陪跑」三軌並行的實施能力。

很快的,良興與 Data-DI 合作的第一個專案,就落在最耗費人力、卻最常被忽視的環節:會議記錄。「會議如果沒有產值、沒有效果,對企業很傷!」賴志達說,他每天參加許多會議,但跨單位協作的會議記錄長期依賴人工聆聽與逐字整理,常出現人名誤植、決策遺漏、行動項目無人追蹤,讓會議效果大打折扣。

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良興總經理賴志達
圖/ 數位時代

為了解決會議記錄的痛點,Data-DI 業務副總包威棣指出,在導入工具以前,團隊須先釐清三件事:場景是否具備落地價值、哪些流程節點適合 AI 介入,以及以終為始地掌握客戶真正想要的輸出樣貌。這些看似基本的提問,都決定 AI 能否精準落地。

確認方向後,良興與 Data-DI 成功導入 AI 會議記錄自動化系統,透過模糊比對技術校正語音辨識誤差,並將生成的雙版本報告直接回存至既有資料庫,不僅將行政人員從重複性作業中釋放,也為後續的 AI 應用奠定扎實的系統整合基礎。

賴志達分享,現在他去外部開會也會用這個工具,運用 AI 把錄音轉文字、再整理成簡報,很快就能完成,更令外部夥伴驚艷。「我認為這是很成功的案子!也提醒想做 AI 的老闆們,與其急著搞大架構,不如先從小工具讓公司嘗試 AI,建立理解和認同。」

AI 把資深員工大腦轉化為資產

補完行政效率的缺口後,良興接著切入更深層的營運核心:知識傳承。過去,頂尖銷售經驗長期鎖在少數資深員工身上,新人培訓耗時三個月,員工離職即帶走知識資本。與此同時,網路資訊發達,消費者進店前早已掌握基本規格,3C 通路門市人員要如何發揮更多價值?「我要門市的人不是死背規格,而是面對客人時,能用客人能理解的方式對話。」賴志達說。

為此,Data-DI 協助良興建置 AI 門市教育訓練系統。系統透過六大自動化關卡,串接教材生成、審核上架、AI 銷售對練與成績回報,主管僅需在核心節點審核;員工透過手機語音對練,系統依口吻、專業度、回應力等維度自動評分。賴志達表示,目標是將新人培訓期縮短至一個月,讓數十年累積的銷售智慧轉化為可複製、可傳承的企業資產。

然而,要讓這套系統真正運作,得先解決兩個根本問題:資料從哪裡來?以及訓練如何更準確?

「以前大數據時代,講的是資料要大、全、細、實;現在 AI 要做到的是準(準確)、合(合乎場景)。」包威棣說。良興不同廠商提供的素材品質參差不齊,Data-DI 除了整合內部資料,也補充加入外部市場評測內容以填補空缺,再透過人員審核機制過濾雜訊,搭配 agent 架構的多層步驟與知識限定,確保系統能精準提煉對應品類的訓練素材。

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Data-DI 業務副總包威棣
圖/ 數位時代

賴志達則看得更遠:「這些教育訓練的內容,也將成為公司未來訓練機器人很好的原料。」

Data-DI 陪跑型顧問,帶領企業 AI 轉型

良興與 Data-DI 合作的兩個專案中,雙方共同克服了長提示詞邏輯混亂、AI 幻覺污染知識庫、逐字稿讀取逾時等技術難題。邁向下一步,賴志達表示,公司各部門很早就建置 Power BI 報表,但數據豐富不等於決策清晰。「數據是土壤,如果沒有梳理,就沒有用了。」因此,他的下一個目標是活化數據資本、推動行銷自動流,以精實的人力持續驅動成長。

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良興攜手 Data-DI 推動 AI 落地,以小步快跑模式為企業創造變革。
圖/ 數位時代

包威棣則從顧問視角歸納兩個觀察:AI 導入需要高層認同、由上而下推進,像賴志達這樣持續引領良興走在業界前端的決策者,就是不可或缺的推手;而單點工具的價值,終究要累積成組織體質的轉變才算真正落地。「就像會議記錄改變了會議當責的結構,人員訓練改變了知識傳承的方式。從點狀應用走向企業變革,這種決策思路才是 AI 真正深入落地產生價值的關鍵。」

最後,對於仍在觀望AI應用的企業,他則建議:「未來 AI 導致的落差只會愈來愈大,人會變成超級工作者,企業會變成超級企業。開始做就對了,先做一個三個月的小任務,降低落差、再急起追上。」從痛點切入、小步快跑,讓組織在實作中累積對 AI 的理解與信任,這正是 Data-DI 的陪跑哲學。

有關更多 Data-DI 相關資訊,請查詢網站:https://www.data-di.com/

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