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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關鍵字: #電子商務
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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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