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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從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路
從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路

「代理式 AI 」(Agentic AI)的創新服務正在重新塑造企業對AI的想像:成為內部實際運行的數位員工,提升關鍵工作流程的效率。代理式AI的技術應用清楚指向一個核心趨勢:2025 年是 AI 邁向「代理式 AI」的起點,讓 AI 擁有決策自主權的技術轉型關鍵,2026 年這股浪潮將持續擴大並邁向規模化部署。

面對這股 AI Agent 浪潮,企業如何加速落地成為關鍵,博弘雲端以雲端與數據整合實力,結合零售、金融等產業經驗,提出 AI 系統整合商定位,協助企業從規劃、導入到維運,降低試錯風險,成為企業佈局 AI 的關鍵夥伴。

避開 AI 轉型冤枉路,企業該如何走對第一步?

博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題、生成內容的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工,應用場景也從單一任務延伸至多代理協作(Multi-Agent)模式。

「儘管 AI 前景看好,但這條導入之路並非一帆風順。」博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲綜合多份市場調查報告指出,到了 2028 年,高達 70% 的重複性工作將被 AI 取代,但同時也有約 40% 的生成式 AI 專案面臨失敗風險;關鍵原因在於,企業常常低估了導入 GenAI 的整體難度——挑戰不僅來自 AI 相關技術的快速更迭,更涉及流程變革與人員適應。

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博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工。面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時加速 AI 落地。
圖/ 數位時代

正因如此,企業在導入 AI 時,其實需要外部專業夥伴的協助,而博弘雲端不僅擁有導入 AI 應用所需的完整技術能力,涵蓋數據、雲端、應用開發、資安防禦與維運,可以一站式滿足企業需求,更能使企業在 AI 轉型過程中少走冤枉路。

宋青雲表示,許多企業在導入 AI 時,往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。

轉換率提升 50% 的關鍵:HAPPY GO 的 AI 落地實戰路徑

博弘雲端這套導入方法論,並非紙上談兵,而是已在多個實際場域中驗證成效;鼎鼎聯合行銷的 HAPPY GO 會員平台的 AI 轉型歷程,正是其最具代表性的案例之一。陳亭竹說明,HAPPY GO 過去曾面臨AI 落地應用的考驗:會員資料散落在不同部門與系統中,無法整合成完整的會員輪廓,亦難以對會員進行精準貼標與分眾行銷。

為此,博弘雲端先協助 HAPPY GO 進行會員資料的邏輯化與規格化,完成建置數據中台後,再依業務情境評估適合的 AI 模型,並且減少人工貼標的時間,逐步發展精準行銷、零售 MLOps(Machine Learning Operations,模型開發與維運管理)平台等 AI 應用。在穩固的數據基礎下,AI 應用成效也開始一一浮現:首先是 AI 市場調查應用,讓資料彙整與分析效率提升約 80%;透過 AI 個性化推薦機制,廣告點擊轉換率提升 50%。

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左、右為博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹及技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲。宋青雲分享企業導入案例,許多企業往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。
圖/ 數位時代

整合 Databricks 與雲端服務,打造彈性高效的數據平台

在協助鼎鼎聯合行銷與其他客戶的實務經驗中,博弘雲端發現,底層數據架構是真正影響 AI 落地速度的關鍵之一,因與 Databricks 合作協助企業打造更具彈性與擴充性的數據平台,作為 AI 長期發展的基礎。

Databricks 以分散式資料處理框架(Apache Spark)為核心,能同時整合結構化與非結構化資料,並支援分散式資料處理、機器學習與進階分析等多元工作負載,讓企業免於在多個平台間反覆搬移資料,省下大量重複開發與系統整合的時間,從而加速 AI 應用從概念驗證、使用者驗收測試(UAT),一路推進到正式上線(Production)的過程,還能確保資料治理策略的一致性,有助於降低資料外洩與合規風險;此對於金融等高度重視資安與法規遵循的產業而言,更顯關鍵。

陳亭竹認為,Databricks 是企業在擴展 AI 應用時「進可攻、退可守」的重要選項。企業可將數據收納在雲端平台,當需要啟動新型 AI 或 Agent 專案時,再切換至 Databricks 進行開發與部署,待服務趨於穩定後,再轉回雲端平台,不僅兼顧開發效率與成本控管,也讓數據平台真正成為 AI 持續放大價值的關鍵基礎。

企業強化 AI 資安防禦的三個維度

隨著 AI 與 Agent 應用逐步深入企業核心流程,資訊安全與治理的重要性也隨之同步提升。對此,宋青雲提出建立完整 AI 資安防禦體系的 3 個維度。第一是資料治理層,企業在導入 AI 應用初期,就應做好資料分級與建立資料治理政策(Policy),明確定義高風險與隱私資料的使用邊界,並規範 AI Agent「能看什麼、說什麼、做什麼」,防止 AI 因執行錯誤而造成的資安風險。

第二是權限管理層,當 AI Agent 角色升級為數位員工時,企業也須比照人員管理方式為其設定明確的職務角色與權限範圍,包括可存取的資料類型與可執行的操作行為,防止因權限過大,讓 AI 成為新的資安破口。

第三為技術應用層,除了導入多重身份驗證、DLP 防制資料外洩、定期修補應用程式漏洞等既有資安防禦措施外,還需導入專為生成式 AI 設計的防禦機制,對 AI 的輸入指令與輸出內容進行雙向管控,降低指令注入攻擊(Prompt Injection)或惡意內容傳遞的風險。

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博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲進一步說明「AI 應用下的資安考驗」,透過完善治理政策與角色權限,並設立專為生成式 AI 設計的防禦機制,降低 AI 安全隱私外洩的風險。
圖/ 數位時代

此外,博弘雲端也透過 MSSP 資安維運託管服務,從底層的 WAF、防火牆與入侵偵測,到針對 AI 模型特有弱點的持續掃描,提供 7×24 不間斷且即時的監控與防護。不僅能在系統出現漏洞時主動識別並修補漏洞,更可以即時監控活動,快速辨識潛在威脅。不僅如此,也能因應法規對 AI 可解釋性與可稽核性的要求,保留完整操作與決策紀錄,協助企業因應法規審查。

「AI Agent 已成為企業未來發展的必然方向,」陳亭竹強調,面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時,加速 AI 落地。在這波變革浪潮中,博弘雲端不只是提供雲端服務技術的領航家,更是企業推動 AI 轉型的策略戰友。透過深厚的雲端與數據技術實力、跨產業的AI導入實務經驗,以及完善的資安維運託管服務,博弘雲端將持續協助企業把數據轉化為行動力,在 AI Agent 時代助企業實踐永續穩健的 AI 落地應用。

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