3D品牌電商營運公式示意圖——整合引流屬性、溝通管道、與客群關係之探討
3D品牌電商營運公式示意圖——整合引流屬性、溝通管道、與客群關係之探討

先前將電商營運公式以融入溝通管道與引流屬性做一段新的解構。然後,實際在品牌電商營運上,我們常需要思考「 客群關係 」來因應行銷的可能。也就是在品牌電商的流量策略上,往往會以不同互動深淺的用戶,進行不同的行銷溝通。

本文將考量三個維度: 溝通管道、引流屬性、與客群關係 ,延展原本電商營運公式並以圖示解釋。

引流屬性與溝通管道的『2D示意圖』

首先在前文《流量池下的省思!重新解構你所認知的電商營運公式後再出發》,延展出的電商營運公式可以用『 引流屬性與溝通管道 』作解構。同時,針對流量來源可獨立拉出來成為品牌電商的『 流量矩陣 』,如下:

流量矩陣.png
圖/ 江仕超

現在我們可以將此矩陣的行與列以圖示作表現。將 引流屬性溝通管道 來繪製成2D示意圖,如下:

引流與溝通管道之圖示.png
引流與溝通管道之圖示
圖/ 江仕超

客群關係與溝通管道的「2D示意圖」

考量現實面上, 客群關係經營 在品牌電商扮演相當重要的商業策略。經營會員(M)的轉換效益往往是陌生客(S)的數倍。另外,考量有些客戶在購買流程上猶豫期長,在幾次互動下才可能產生購買。因此,我們在客群關係上簡單切成三個部份: 陌生(S)、互動(E)、會員(M) 來解構。

補充:深度討論的話,像會員的部份可再引入CRM的觀念來延展,如:RFM模型:最近一次消費(Recency)、消費頻率(Frequency)、消費金額(Monetary)。

客群關係溝通管道 來繪製成2D示意圖,如下:

客群與溝通管道.png
客群與溝通管道
圖/ 江仕超

從上圖可知,當我們溝通管道(Social,Search,Others)有所延展時,將能持續保持彈性作延展。試想未來Line系統更加成熟,我們將能拓展新的區塊來思考Line與客群關係的佈局。或者IG對於部份產業已經有明顯效益,也能對此做展延與思考。

每塊區塊,我們可以個別思考行銷效益。舉例來說,針對運用臉書進行會員(M)的溝通,效益已不像早期這麼好。在捉取自訂受眾的量體有限下,與之溝通的CPM偏高。觸及會員(M)也不是百分之百,還有競價搶版位的問題。因此,運用Facebook廣告做會員溝通,效益可能就不好。此時,尋找替代方案就是勢在必行。

以拓展新客而言,透過搜尋行為而來的流量,具有明確的消費意圖,往往銷售轉換表現上較佳。運用關鍵字廣告或SEO,來拓展新客就是一個不錯的方式。然而,某些品類可能偏上須要主動刺激市場來帶動銷售轉換時,選擇運用線上社群(Instagram,Facebook)鎖定興趣受眾便是不錯的方法。

客群關係與引流屬性的『2D示意圖』

客群關係與引流屬性_江仕超.png
客群關係與引流屬性
圖/ 江仕超

同理,我們若想思考客群關係與引流屬性也能用此繪製出相關的2D示意圖。依此圖可以探討,我們在品牌電商上引流的比例與貢獻。

值得一提的是,陌生客的引流,是互動(E)、會員(M)的基底!若營運重心只放在會員經營上,必然會因時間與客戶忠誠度…等關係,限縮企業營收。

因此,在這裡想跟大家分享的是,陌生客的引流是十分重要的。就算流量紅利沒有的時候,把付費廣告限縮而減少陌生引流的貢獻,對互動(E)、會員(M)兩層是有所影響的。因為就算是會員(M)也可能面臨到會員流失率問題。

另外,針對互動客群的經營上,該如何提昇轉換的效益也是一個重要的課題。這邊先簡單分享一個實際心得是,大多用戶在線上接觸互動到實際產生轉換,跟互動後的天數有密切關係。通常 1–7天內產生轉換的效益是最佳的。可以稱它為:最佳轉換時限。

換句話說,過了最佳轉換時限,往往轉換的效益很弱。投入的成本與產出大多偏差。也就是轉換率其實很低。推估原因可能是,需求被競品滿足、我方解決方案與活動誘因不足…等。

類似這種情況,建議不宜過短的時間內以高頻率的方式窮追猛打。很可能就會被消費者隱藏廣告了。或者,在Line@封鎖你的官方帳號。

封鎖官方帳號_江仕超.png
圖/ 江仕超

另外,高頻曝光廣告的反效果,也可能產生知名度很高但好感度很差的現象。千萬別為了記憶度讓你的市場好感度變差!品牌心佔率最重要的決勝是與心的共鳴度與好感度,記憶只是門檻而已。經營品牌電商的同時,務必別為了曝光與流量,犧牲市場對你的好感度了。

整合引流、通路、與客群建構『3D品牌電商營運示意圖』

現在我們可以把『溝通管道、引流屬性、與客群關係』以三個維度做X,Y,Z軸做展開了。X 軸:溝通管道;Y 軸:引流屬性;Z軸:客群關係,整合出的示意圖如下:

3D品牌電商營運示意圖_江仕超.png
3D品牌電商營運示意圖
圖/ 江仕超

若以立體圖示,如下:

3D品牌電商營運公式超展開_江仕超.png
3D品牌電商營運公式超展開
圖/ 江仕超

以上,3D圖示即電商營運公式超展開的示意圖。每個區塊都有屬於自己的流量 F、轉換率 R、與對應的平均客單價 V。

更多動態表現可參考如下:

這表示在『溝通管道、引流屬性、與客群關係』思考下有3✕2✕3=18種情況。每一種情況都有屬於自己的FRV,總計18個 FRV 的總和即品牌電商整體營收。

註:

  • F:流量:指的是各媒體引流而來的 流量 Flow
  • R:轉換率:引流後所對應的轉換率,這裡指得是 平均轉換率 CR
  • V:客單價:同上,這裡指得是 平均客單價 ATV

3D品牌電商營運示意圖,顯示營收來源與客群關係密不可分。從客群關係的引入,提醒著我們業績的成長與客群經營息息相關。

其中,客群與我們的關係,是有段生命周期的呈現。他們可能會對我們沉睡、可能會對我們流失,因此進而延伸對應的行銷策略: 拉新 Acquisition、促活 Activation、留存Retention、轉換 Revenue、推薦 Referral

最後,品牌電商營運公式從原本簡單一條公式,演化出可以用3D思維模式來展示18種電商情境。溝通管道、引流屬性、與客群關係全展開!同時,因應時代變遷,每個軸線上亦能彈性調整與增加座標點來做更貼切現況的思考。另外,考量時間 T 的變數下,將更能接近市場瞬息萬變的戰局。

本篇將3D品牌電商營運公式的「示意圖」先進行說明,以利讀者理解電商營收的背後有三大面向,即溝通管道、引流屬性、與客群關係可以思考行銷策略。後續將再把3D電商營運公式做一個完整的數學展示。

本文由江仕超授權轉載自其Medium

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Physical AI應用崛起,勤崴國際如何打造台灣智慧移動國家隊?
Physical AI應用崛起,勤崴國際如何打造台灣智慧移動國家隊?

若將生成式人工智慧(GenAI)技術視為改變人與資訊互動的重要分水嶺,Physical AI(實體AI)則讓 AI 真正理解並介入真實世界:從機器人、自駕車到智慧製造,AI 正從「理解內容」走向「理解物理世界」,其中,自駕車被公認是 Physical AI 最具代表性的落地場域,也是目前最能驗證 AI 感知、推理與決策能力的應用,因為,不僅要控制車輛,還必須即時與人流、車流、道路設施及各類載具互動,需要極高的 AI 感知、推理與執行能力。

對深耕智慧移動多年的勤崴國際而言,Physical AI不只是 AI 技術演進,而是自駕車產業邁向下一個世代的重要轉折:從依賴規則控制(Rule-based)的自駕系統,逐步升級為具備感知、推理、學習與持續優化能力的智慧移動平台,讓全球自駕車產業競爭從單一技術比拚,走向資料、場域、生態系與 AI 能力的全面競賽。

Physical AI讓自駕車從「照規則開車」走向「理解世界」

過去,自駕車依靠高精地圖、光達(LiDAR)、攝影機等感測器,以及大量預先設定好的規則進行判斷,這種作法能處理相對固定的情境,但一旦遇到複雜且快速變化的交通環境,例如大量機車穿梭、行人突然穿越、不同國家的交通規則,系統很容易受到限制。

勤崴國際認為,Physical AI 的出現正改寫自駕車的發展模式:透過更強大的 GPU 算力,結合世界模型(World Model)、數位孿生(Digital Twin)與模擬器(Simulator),AI 能先在虛擬世界完成大量交通情境模擬,再將學習成果快速部署到真實道路,不僅大幅縮短訓練與驗證時間,也讓自駕系統持續學習與進化。

#2 Physical AI應用崛起,勤崴國際如何打造台灣智慧移動國家隊?
勤崴國際以廠區自駕接駁車與自駕載貨車服務,協助製造業者實現智慧工廠願景。
圖/ 勤崴國際

「在 Physical AI 賦能下,自駕車將從依照規則開車轉變成能理解環境、預測意圖,再做出最佳決策。」勤崴國際副總經理林映帆表示,例如當系統看到路邊有人揮手,不只是辨識動作,而是能推論對方有搭車需求;當機車快速切入車道,也能提前預測可能路徑,而非等事件發生後才反應。

這也意味著,自駕車的競爭已從「規則設計」走向「AI學習能力」的競爭:自駕車不僅是智慧移動的新載具,更是觀察 Physical AI 是否真正成熟的重要指標;換言之,Physical AI比拚的不是演算法,而是誰能持續累積真實場域、建立與完善資料庫,讓 AI 在每一次行駛中不斷學習、持續進化,形成下一波智慧移動競爭的關鍵。

七年累積三十個場域,勤崴國際打造台灣智慧移動新能量

相較於 Waymo、Tesla 的優勢來自數百萬輛車持續累積道路資料,勤崴國際的策略是透過不同場域的長期營運,建立屬於台灣的智慧移動資料庫。

自2019年投入自駕車商業化應用以來,勤崴國際不僅持續深耕高精地圖、自駕系統、車聯網及自駕運輸技術、於全台完成超過30個自駕場域部署,累積自駕行駛里程突破38萬公里、服務超過80萬人次,更逐步建立台灣少數具規模的智慧移動資料庫;為進一步加速自駕車產業價值鏈發展,勤崴國際也攜手車廠、路側設備,感測器、AI 平台、車聯網、客運與場域業者打造完整的自動駕駛生態系。

以台積電南科園區的自駕巴士服務為例,由於路線涵蓋園區內外道路,自駕車不僅要與物流車、叉車及一般車流共存,離開園區後更須面對台灣特有的高密度機車交通環境,對 AI 的感知與決策能力形成高度挑戰;截至今日,該服務已累積超過92,435人次搭乘、自駕行駛里程超過83,542公里,接駁率高達96.7%;此外,勤崴國際也於廠區內導入自駕接駁車與自駕載貨車,累積服務超過216,794人次,驗證自駕技術在智慧工廠場域的落地能力。

除了工業場域,勤崴也將自駕技術延伸至觀光應用,例如今(2026)年6月在南投埔里福興溫泉區推出「啡嚐咖心」觀光自駕車服務;林映帆指出,相較於工業場域重視效率,觀光應用更重視人車互動與乘車體驗,遊客只需一鍵即可啟動自駕接駁,系統除了安全辨識行人與周遭環境,也能透過語音互動提升搭乘安心感,證明自駕車不僅適用於產業應用,更可成為偏鄉觀光與高齡化社會的新一代公共運輸解決方案。

#3 Physical AI應用崛起,勤崴國際如何打造台灣智慧移動國家隊?
勤崴國際在南投埔里福興溫泉區推出「啡嚐咖心」觀光自駕車服務。
圖/ 勤崴國際

接下來,勤崴國際將憑藉著在南部科學園區、南投與新北市的落地運行經驗,攜手產業夥伴、針對未來對自駕公車有需求的城市,協助客運業者解決公車缺工等議題。

林映帆說:「我們的目標是提供自駕全方位解決方案。」在累積物流、廠區接駁、觀光、無塵室搬運等多元場域經驗後,勤崴逐步發展出「一個平台、多種載具、多種場域」策略:將共通技術平台模組化,再依不同客戶需求進行客製化調整,讓每新增一個場域,都成為下一個場域快速且安全部署的重要養分。

#0 Physical AI應用崛起,勤崴國際如何打造台灣智慧移動國家隊?
勤崴國際副總經理林映帆表示,將以「一個平台、多種載具、多種場域」策略,攜手自駕車產業鏈夥伴,協助AI自駕車等智慧移動落地應用,以及打造「國家隊」前進海外市場。
圖/ 數位時代

隨著Physical AI的成熟與落地,未來智慧移動的競爭,不再只是比誰擁有更大的模型,而是比誰能持續累積場域、建立完整資料庫,以及串聯完整生態系;在這個關鍵時刻,勤崴國際除因應不同場域客戶需求提供自駕車解方,也希望攜手更多產業夥伴,共同打造具有國際競爭力的智慧移動國家隊,讓台灣在全球自駕與 Physical AI 的新賽局中,占有一席關鍵位置。

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