流著一樣的紫色血液!adGeek宣布收購新加坡CtrlShift子公司,進軍東南亞
流著一樣的紫色血液!adGeek宣布收購新加坡CtrlShift子公司,進軍東南亞

數位行銷新創adGeek 22日宣布收購新加坡公司CtrlShift旗下的The Studio,再將版圖延伸到東南亞,直接落地新加坡、馬來西亞、泰國和菲律賓。adGeek創辦人陳建銘曾任Yahoo奇摩台灣區董事總經理,CtrlShift董事長暨共同創辦人Reza Behnam也曾任Yahoo東南亞區的首屆董事總經理,兩位同樣出身Yahoo的創業者一拍即合。

「你知道絕大多數的客戶連埋追蹤碼(tracking code)都埋錯嗎?」adGeek共同創辦人暨執行長陳建銘說,他指的是追蹤行銷成效最基本要在網址上加入的代碼,這一步要是錯了,後面的追蹤跟分析都免談,然而很多行銷人員可能連這個根本的步驟都不熟悉。

adGeek為了把這件事做到有效率,自主開發:自動埋Code、自動偵錯等自主技術,「不是我們天生知道要做這些事,是我們實作以後,我們的工程師痛苦萬分,為了解決自己的痛苦,才把這些東西開發出來。我們的東西是非常貼近客戶需求和實際操作的。」

「貼著客戶需求走」,正是adGeek從創辦之初就緊緊守住的衷旨。

Yahoo奇摩老將攜手創業,每年營收超過兩倍成長

在數位行銷領域超過20年,陳建銘先前曾任Yahoo奇摩台灣區董事總經理,在2014年,因為看見了行動網路崛起帶來的廣告需求,便與同是Yahoo奇摩老戰友的黃英哲、陳韋名一起創辦了adGeek。

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最左為adGeek技術長陳韋名(James)、中為執行長陳建銘(Frank),最右為營運長黃英哲(Stanley)。
圖/ 蔡仁譯/攝影

最初從程序化廣告開始做起,一路緊貼著客戶需求,發展了數據管理平台(Data Management Platform,以下簡稱DMP)、AI引擎,更串接了Google、Facebook、LINE等行銷通路,提供客戶一套完整的解決方案。

從2014年至2018年,每年營收都維持兩倍以上成長,團隊也從10多人的團隊成長到超過百人。更在2017年加入日本FreakOut旗下,成為FreakOut的海外事業戰略夥伴,將觸角延伸到東北亞。

牽手新加坡公司CtrlShift,加速版圖擴張

而今(22)日adGeek更宣布收購了新加坡公司CtrlShift子公司The Studio,再將版圖延伸到東南亞,直接落地新加坡、馬來西亞、泰國和菲律賓。

至於為什麼要用收購的方式?陳建銘表示,就是要「快」,在網路時代就是要先跑在前面才能做大,而要做大,他不是只想在台灣做大,而是想在整個亞洲做大,用併購的方式其實也是在跟時間賽跑。

再者,adGeek也是看準了CtrlShift的人才。事實上,CtrlShift董事長暨共同創辦人Reza Behnam,是Yahoo東南亞區的第一任董事總經理,「我們流著的都是紫色的血,」陳建銘半開玩笑地表示,因為有這段共同的經歷,「大家比較容易有共鳴跟默契,大家都看到這個趨勢,都在往這個方向去做,只是adGeek的規模做得更大,所以是我們去收購他們。」

圖一_adGeek於2017年加入日本上市公司FreakOut旗下,今日再宣布收購新加坡數位行銷公司
左為FreakOut董事總經理Tomohiro Yasukura,右為CtrlShift董事長暨共同創辦人Reza Behnam。
圖/ adGeek

而陳建銘指的「共鳴跟默契」,即是他們專注在以數據、技術驅動行銷的落實上,大力投入開發可以幫助客戶解決問題的工具。

數據、技術系統建置沒那麼容易

這件事談得很多,數據、AI等在2018年也成了行銷熱詞,然而在陳建銘看來,真正在做的人沒多少。「你沒有真的去做,你就不知道它難!」

陳建銘表示,「外面有很多人在賣DMP,市場上這麼多DMP,什麼DMP才真正對客戶有用?那就看你要拿來做什麼?如果你DMP買來只是要在簡報上說我有DMP,那隨便買一套都可以,這目的就達到了,就像是很多人買CRM,但從來沒有真正做客戶關係管理。」

若真的是想透過數據管理、分析,來應用在實際的行銷操作上,那數據除了接廣告主自己的資料外,還要能跟大量的第三方數據接通,才有意義。

「談到這件事,海量永遠是重要的,數據要夠海量才能產生意義,你在小池塘裡比對數據,是沒有用的。」而所謂第三方數據,即是指像是Google、Facebook、LINE等平台的數位足跡,唯有將這些數據結合自家的CRM,整合線上線下的資料、銷售數據等等,全部一起慢慢的比對,才能讓消費者輪廓越來越清晰。

這種數據應用概念,許多廣告主、行銷人都懂,但真的能做出來的人又有多少?「難就難在這裡,把引擎、輪胎、底盤都買來了,你卻未必能自己拼出一台好車。」陳建銘說,目前業界還是有忽視技術難度的傾向,而adGeek則是四年來一步步陪著客戶累積數據,打造平台,「很多技術工在這裡面,」他說。

他舉聯成電腦為例。隨著Google、Facebook等流量價格不斷攀升,品牌、廣告主連連叫苦的今天,從創辦之初就是adGeek客戶的聯成電腦,行銷效果不斷成長,但費用卻不增反降,這就是adGeek說的數據累積後,透過技術與分析達到的效益。

然而談了這麼多技術,陳建銘表示「創意」仍是行銷很重要的一環,「但以數據為核心去驅動創意的這件事,一直是偉大行銷的本質,」而他強調這件事不再只停留在概念,隨著巨頭開源了各種AI工具、平台與數據,「技術力到位了,真的讓品牌主可以跟得上消費者的改變。」

廣告行銷新物種,持續奔跑在自己的賽道上

adGeek像是廣告行銷的新物種,儘管覆蓋的業務或多或少跟其他公司在談、在做的事情重疊,然而懷抱對數據、技術驅動的信仰,他們緊貼著客戶需求在匍伏前行,讓技術深深紮根在行銷決策中。

要說對手是誰?「我也不知道,」陳建銘說,「在拚命往前跑的時候,你不會看隔壁賽道有誰,只能一直衝。」

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懂保險的 AI 才有用!國泰人壽數據暨人工智慧發展部如何解開壽險業的 AI 實戰難題
懂保險的 AI 才有用!國泰人壽數據暨人工智慧發展部如何解開壽險業的 AI 實戰難題

金管會調查顯示,國內金融機構與周邊單位已有 33% 導入 AI,其中壽險業導入比例達 67%,僅次於銀行業的 87%。事實上,保險業應用 AI 的難題不在技術,真正的挑戰是要在高度監理、複雜流程與專業領域中,找到可落地的應用場景。國泰人壽數據暨人工智慧發展部走過八年、歷經三次組織定位演進,如何摸索出自己一套的 AI 轉型路徑?

國泰人壽養兵練 AI

國泰人壽數據團隊的起點,可以追溯到 2016 年成立的「客群經營部」。2018 年,隨著公司希望讓 AI 發展更具基礎架構、更具規模地展開,團隊轉型為「數據經營部」;到了 2024 年,正式成立「數據暨人工智慧發展部」,角色也從推廣,轉向更專注的技術發展。

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部目前為一約 65 人的團隊,平均年齡 33 歲。
圖/ 數位時代

八年間,團隊的任務始終圍繞同一件事:深入業務現場,釐清痛點,再與 IT、業務、客服等單位協作,推動 AI 從研究走向實踐。國泰人壽數據暨人工智慧發展部協理莊淑儀形容,這個過程更像是傳教士的工作:「很多數據產品是由我們發想,從核保到理賠,有哪些導入機會?我們要去和各部門溝通,AI 可以協助什麼。」

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部協理莊淑儀。
圖/ 數位時代

這樣的溝通並不容易,因為壽險業的專業門檻極高。國泰人壽數據暨人工智慧發展部首席數據分析師黃喬敬博士指出,一張保單牽涉的關係人本來就複雜:「在保險業,一張保單的銷售,涉及要保人、被保人、受益人,是多方關係,尤其在金管會的要求下,還必須兼顧模型的公平性與可解釋性。」核保邏輯、理賠判斷、業務員培訓,每個環節都有各自的專業門檻與監理要求,通用技術難以直接套用。這也是國泰人壽選擇自己養兵練 AI 的原因,唯有深度理解壽險場景,AI 才有落地的條件。

從真實需求長出來的 AI 實戰力

要讓技術模型真正為前線人員所用,數據暨人工智慧發展部團隊長期觀察業務現場,確保 AI 產出都能有效銜接既有作業流程。去年,團隊面對的挑戰,是在十三個部門提案中,篩選出值得投入的場景。莊淑儀說明,評估標準有三項:「是否能複製到多元場景?對公司有什麼效益?技術可行性?」最終六個案子出線,其中包括「AI Coach」。

AI Coach 以 AI 陪練業務員磨練銷售技巧,同步縮短培訓週期,讓業務員能更快提供專業、貼近保戶需求的服務。看見 AI Coach 的成效後,國泰人壽也將同一套模式延伸至客服中心及直效團隊,評估面向包括禮貌、問題回應、服務要點...等面向,給於評分及建議。黃喬敬博士解釋背後的難度:「以往這些評估指標是由人來判斷,現在則是要做到標準化,讓 AI 系統可以自己判斷。」今年一月上線後,客服新人有超過九成以此作為教育訓練工具,業務端使用率也過半,不僅省下資深人員帶新人的時間,也讓保戶獲得更一致、更高品質的服務體驗。

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部協理莊淑儀(左)與首席數據分析師黃喬敬博士(右)帶領團隊在國泰人壽保險領域驗證 AI 應用。
圖/ 數位時代

另一項落地應用則是「Cathay Eye」,是國泰人壽自行開發的智能風險控管模型。莊淑儀說明:「這最主要是幫案件的複雜度做分級,讓新進同仁處理複雜度低、資深同仁處理複雜度高的案件,一來反映人力價值,二來加速案件處理流程,讓客戶更快獲得所需服務。」

黃喬敬博士也補充背後的機制:「Cathay Eye 是把公司過去數千萬筆資料整合起來,藉此建立一個平均的判斷基準,用來做複雜度分級與派工。」目前,Cathay Eye 的識別能力相較原流程提升一倍精準度,也讓流程的判斷效率明顯加快。

壽險業 AI 應用的新標竿

對國泰人壽而言,讓 AI 發揮作用的關鍵,在於將產業領域知識與技術能力結合,而這仰賴的是兩條並行的人才路徑。對內,是強化已熟悉保險核心業務人才的 AI 素養;對外,則是網羅生成式 AI 工程與系統設計、AI 治理、雲端數據工程...等專業人才,補齊技術深度。莊淑儀強調:「在人才 AI 素養上,以往我們著重精兵制。去年開始,我們要做到全員素養提升,在人人都會用 AI 的時代,如何善用、如何合規,這都是需要教育訓練的。」

黃喬敬博士則從技術端點出下一步的方向,如 Agentic AI 是明確的發展趨勢,但在企業級的應用上,不可能讓它完全自由運作,如何兼顧安全與效益,是關鍵任務。「檢視整個 Workflow,如何建立更好的決策流程,人員的角色和流程都會慢慢轉換。」他也指出,把端到端的自動化流程建置起來,是團隊接下來的重點工程。

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部首席數據分析師黃喬敬博士。
圖/ 數位時代

導入 AI,或許已是壽險業的產業常態;但能不能真正走進核心業務的第一線,關鍵仍是有沒有先搞懂保險本身。從需求出發、從場景驗證,國泰人壽正以這套方法,定義壽險業 AI 應用的新標竿。

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