五個步驟,洞悉消費者歷程、建立品牌忠誠度
五個步驟,洞悉消費者歷程、建立品牌忠誠度

在理想狀況下,消費者成為品牌忠實客戶的流程應該是一路順暢:看見商品、掏出荷包購買、使用商品,然後一直重複這樣的過程。

但在現實中,這個流程往往比較像是坐車出遊,消費者會在沿途各個「景點」佇足、探索及討論,而行銷人必須抓住這段期間的每一個時刻,說服消費者繼續選擇你的品牌,避免他們看到競爭對手後變心。

想抓住所有的關鍵時刻似乎相當困難,但行銷人可以藉由對應出消費者的完整歷程來辦到:行銷團隊不但能藉此深入瞭解消費者目前和品牌交流互動的情形,還可以洞悉產品與服務如何融入消費者的生活、日常行程以及人生中的長短期目標。

對應消費者歷程該如何進行?行銷人可以採用以下五個步驟:

1. 發掘品牌和消費者目標交會的甜蜜點

著手對應出消費者歷程前,行銷人必須先確立品牌目標;在消費者歷程中所做的任何行銷活動與溝通,都應該以協助自家品牌達成這些目標為目的。

但別忘了,消費者的目標可能和你不一樣。舉例來說,假設品牌的目標是賣出更多新款太陽眼鏡,因為這種採用改良鏡片的款式,利潤更高;然而消費者最在意的可能卻是找到最符合個人穿搭風格的太陽眼鏡,鏡片的護眼功能或許只是第二或第三順位的考量。

因此擬定行銷和溝通策略時,行銷人需要考慮如何一邊朝自己的目標邁進,一邊幫助消費者達成他們的目標。

2. 找出消費者歷程中所有的訊息接觸點

你的品牌通常會在哪些時刻與消費者溝通互動?請將這些時刻列成一份清單,並根據在流程中的發生階段,分為「購物前」、「購物當時」和「購物後」幾組。

接著,找出你可能遺漏的訊息散播接觸點,並追蹤各個「購物前」、「購物當時」與「購物後」階段前後,品牌與消費者之間發生了哪些動作與互動。

比方說,你可能會判定「購物當時」階段中的一個關鍵時刻,是消費者在網站引導下實際購買了放進購物車的商品。但你或許會發現這個時刻發生前,還有其他訊息接觸點,例如品牌網站向消費者跳出確認將某商品放進購物車的訊息,並接著推薦相關產品。

在尋找這類接觸點時需要處理大量細節與細微互動,分析過程中可能會因此佔用行銷團隊許多時間和資源。為避免這種情況,請優先從那些有助達成業務目標的時刻開始發掘。

3. 辨別消費者的滿意時刻或痛點

除了接觸點,瞭解消費者在「購物前」、「購物當時」與「購物後」這幾個階段嘗試達成目標時有什麼感受,也是一個關鍵;比方說,消費者可能瀏覽網站的過程相當順暢愉快,但複雜的購物方式卻讓他們在結帳時沮喪卻步。

請找出可能導致消費者不悅的時刻,還有團隊中負責這些接觸點的成員 (例如網頁設計師、行銷團隊或文案寫手),以及其他或許能協同改善問題的人。

假設某位消費者被品牌線上廣告裡的產品描述打動,但到實體店面購物時,銷售人員卻以全然不同的說詞介紹產品,消費者很可能會因此覺得莫名其妙。這時文案寫手和銷售人員就需要相互配合,以更一致的口吻與用語來推銷商品。

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圖/ Think with Google

4. 親自體驗消費者歷程

除了想像消費者在流程中可能有的感受外,行銷人不妨親身體驗消費者的完整歷程來發掘更多深入洞察。

如果你是一家網路商店,不妨打開瀏覽器,從消費者角度使用網站;實體商店經營者,也可以實際到銷售產品的店面走走。親身體驗後,請針對遇到的主要訊息接觸點思考幾個問題:這些接觸點是否發揮了作用?它們能不能協助我完成流程?有沒有需要加強之處?

此外,可別忘了競爭對手:建議行銷人也要從消費者的角度體驗對手打造的流程,並思考相同問題。

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圖/ Think with Google

5. 將消費者歷程清楚視覺化

比起寫下客戶流程與訊息接觸點,更好的做法是製作整個歷程的示意圖。這個圖不需要設計得非常精美,可以把每個接觸點分別寫在便條紙或便利貼,然後按順序貼在牆上就好。

這樣整個消費者歷程就一覽無遺,行銷團隊的成員也能根據這份示意圖更清楚地整理想法,一同腦力激盪找出新點子,試著進一步調整歷程或增加向消費者溝通的接觸點。

請務必清楚假設出為什麼新接觸點能改善消費歷程的原因,並實際執行來測試新方法。要是新方法的效果不理想,就回頭審視歷程示意圖,重新評估、調整及改善。

對應消費者歷程的過程可能相當繁雜,但它對品牌將會有顯著的正面影響,所以這件事不應該只做一次。消費者的喜好會改變、新科技或許會誕生,你的品牌也會不斷成長進化,所以建議行銷人每年至少要重新對應一次消費者歷程,來評估哪些訊息接觸點仍然有效,又有哪些需要重新審視。

(本文轉載自Think with Google

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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
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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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