從行動思維反思2019年商業轉型布局
從行動思維反思2019年商業轉型布局

2018歲末在歡慶的跨年氣氛中迎接了2019年新的年度到來,國際間陸續有媒體報導2018年數位電商通路,未必可以獲得較好的利潤甚至虧損;而台灣在2018年間有許多傳統產業移往數位領域,但也還在摸索期間,以下是筆者針對想要跨足行動商務領域的建議,希望2019新的一年可以讓想要轉型的企業主們,能有更明確的方向。

電子商務、APP、O2O和新零售這些專有名詞,在2018遍及各大新聞媒體,但您知道這些的一切串聯來自於行動思維普及化,造成了投入的成本昂貴嗎?要知道消費者在尚未造訪商品/服務之前,就已經開始嘗試體驗,尋找資訊,做出決策,而這就是行動思維!

以下這10個反思你了解多少?

1.新用戶獲取越來越難,舊會員維繫會更加吃重,重視會員、經營口碑、推薦新用戶將是一個新趨勢,從舊會員下手會比新會員加入更有用些,但要切記並非原有多少會員皆可無痛轉移到數位化會員,若想要請思考載具和會員的關聯,和每日開啟所需的誘因,方能讓會員黏著於此。

2.訊息廣告市場會慢慢擴增,數位廣告投放越來越智慧,效果還是取決於是否懂數據化精準利用,以及文案創意吸引消費者。**要懂得虛實之間整合,不是花費過多就可以找到用戶,數據方面可以從GA和CRM分析下手,文案不需過於創意,而是直白易懂,方便在社群媒體中散播較有幫助。

若您是實體店家,請著重於LBS區域範圍的推廣,加重實體體驗;反之若您是數位單位,則建議快閃店或加強實體曝光增加真實性的黏著。

3.由於建置網站和創造內容產生流量入口會越來越多,用戶時間越來越分散,能夠留住用戶的產品,用戶自然會越來越多。

搶消費者眼球關注為最主要的第一步,若已經有會員使用者,建議在系統內置入遊戲機制加深和會員的黏著,或許可以減少消費者被競品吸引走。

4.流量型平台推廣費用會越來越貴,效果也將會越來越弱。

例如入口網站和媒體平台,這類流量適合做品牌、大眾產品(電影票、品牌主或民生所需購物..等);至於小眾產品投放看不到級距效果,反而增加成本預算,但在這些平台上加重會員深度推廣和好康釋放會是一條不錯的路。

5.免費通路一直有,不會因為行為轉移就有所突破,值得思考的是,不同的人去做,所產出的結果必定不同,所用的時間也會不同,所以,我一直相信,能把免費通路做好的人一定能夠做好其他付費通路。

重要的不是費用,重要的是如何面對這些通路的消費者,如何溝通。

6.議題行銷這類操作,再行動商務推廣這類效果很難精準數據,尤其平台數據或會員數不夠大的公司很難變成爆點,能真正創造出互聯網(網際網路)自媒體熱門事件少之又少,但自媒體操作卻是轉型必須走的一條路。

如果行動商務必須推廣議題行銷,建議加深關注Focus(焦點事件) +商務(Online「FB分享」 to offline「通路」)或許會是一條出入。

7.接著上一個話題,可以得出的結論是,大多數的網際網路公司在議題操作上較沒法做熱門議題跟風的能力,所以,不要過分追求議題行銷,畢竟分散預算不是好事,反而加重封閉式社群養成將會有不錯的驚喜或營收提升!

8.不同於品牌廣告、品牌公司的知名度和財力,新創和中小企業不能用成熟品牌的廣告方式,但是,行動商務推廣以效果為導向,可以學習同類產品的推廣方式,要跳出原有的操作模式,因為行動市場看似飽和但還能集中加深。

9.產品至上,做不好產品,所有的營運行銷都必將承擔後果,再次召回流失用戶將會付出更高的代價。

PM(產品經理)和社群媒體要緊密連結,否則將會淪為代工思維,成本墊高,將會對數位產生不信任感,無法真正的從中學習或跨出轉型的一步!

10.行動商務中若有APP的業者,要明白ASO這類的APP優化,由於APP市場趨近於飽和,但也不是無法使消費者不下載使用,前提要明白,隨著市場競爭成本越來越高,ASM大軍開始崛起、一定要記住APP被找到將會是重點,未必沒上榜的沒有人用,若您的APP已經被找尋甚至到下載,相對應的自流量將會是重點,廣告成本或許投入比較能夠回收,而非被廣告平台綁架!

以上10點建議需要走行動商務市場的人,現在行動商務的市場碰到的問題,早從技術面開發或行銷面推廣,演變成如何讓消費者搜尋和願意使用,行動商務第一步,任何一款好的行動商模最需要的是能在平台中被找尋到,才能讓消費者明白您提供的服務。

若要走行動市場,有APP務必思考我以上所說的,若是借勢其他APP推廣行銷,請用直白簡單的話術吸引自己要的族群或新族群,行動的方式在於快速分享、瑣碎時間記憶,至少在競爭激烈的台灣市場是管用的。

營運行銷團隊可以藉由這行為優化和關鍵字主動讓消費者找尋到,而這些動作可以延續不少優點,高安裝率,低移除率,因為這些下載都是消費者自己找尋下載,所以被移除的機率相對更低。

至於行動商務方面必須說要跳出原本的商業模式,一定要有虛實結合的概念 ,老舊媒體和內容平台會是優勢,只是要找對人才行,大筆預算未必能搶下市場,而是「會員服務力」強大的。而新踏入市場的要思考數據會會員操作怎麼用A/B測試找到屬於自己的甜蜜點,至於商業市場若只在意小眾則思考複製流程簡易,若走大市場請思考國際操作的通用性。

以上分享給大家參考,祝福大家2019年都能搶得自己要的方向。

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(觀點文章呈現多元意見,不代表《數位時代》的立場。)

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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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