來談談量化行銷與成長駭客!
來談談量化行銷與成長駭客!
2019.05.09 | 創業

每隔幾年就會有不同的行銷名詞出現,從大學時代行銷學教科書裡的「4P」到後來的「4C」,或是「6P」等等,近幾年很主流(或者說還沒完全退流行)的兩個顯學名詞是 「量化行銷」(Data-Driven Marketing)「成長駭客」(Growth Hacker)

由於筆者自身在科技業領域任職廿載,經歷企業對企業(B2B)的商務品牌的行銷實戰,這次來談談科技公司老闆與行銷主管是如何看待這些不斷翻新的名詞呢?新創公司又能如何運用這些行銷方式呢?

不要落入行銷名詞的理論窠臼

其實,無論是哪一個產業,站在企業主的角度,名詞本身一點也不重要,並不需要聽行銷人員解釋名詞(以前說法是掉書袋)。

企業主在意的點是,行銷人員或是品牌廣告公關代理商提出的計畫是否能成功創造公司的營收(與知名度)。

所以,建議行銷團隊善用「量化行銷」數據指標,提出市場洞察與用戶洞察,向老闆與主管報告具體成效。

千萬不要只是把數字原原本本交出來,誤以為老闆與主管能「心領神會」,一眼就能確認眼神,明白數字背後代表的意義。

尤其,B2B品牌跟終端用戶之間往往隔了千條河與萬重山,產品(或服務)先交付到系統整合廠商,系統整合商再透過加值商或零售商(或網路)提供給最終的用戶。經由系統商進行銷售,原廠很難得知最終用戶的真實樣貌,但是這並不表示無法量測行銷計畫與成效。

最常見的作法就是與系統整合商合作,原廠與經銷商一起聯名行銷,效果最好。B2B公司可以透過各種形式的用戶滿意度調查,取代實際的終端顧客資料庫分析。其次,可以用質化研究的方式找出行銷指標,例如要提升終端用戶對於產品使用手冊的滿意度多少百分比。無論是線上問卷或是座談會,都可以嘗試,定期與不定期都可以。

同時,不要忘記定期或不定期對系統商與通路商進行滿意度調查,了解合作夥伴的想法,獲取他們對於產品的各種反饋。

行銷的科學與藝術

老闆與主管關切行銷計畫與營運績效的關聯,行銷人員可以把行銷預算分門別類,將量化指標納入 ,基礎作法有以下幾種:品牌知名度,用戶忠誠度,展會促銷,社群口碑,市場滲透。在說明預算分配的時候,務必先說明其目的是哪一項。

1. 品牌知名度:

目的是創造品牌資產。 為了將品牌與特定的感覺連結,常用的方式就是廣告。B2B品牌通常會選擇在專業的產業媒體刊登廣告,搭配測試效能報告,或是第三方認證,增強品牌形象。新創公司的資金有限,通常不建議將資金投注在廣告媒體,尤其不建議花錢買版面。自吹自擂的廣告,對於新創品牌的形象沒有實質幫助。

2. 用戶忠誠度:

目的是降低客戶流失率。 對於忠實客戶提供優於競爭對手的服務,例如提供客戶簡便好用的App,運用App回傳產品狀態,進行線上健檢,或是技術支援。建議新創公司聚焦於前一百個客戶,讓先導客戶成為最好的品牌大使。

3. 展會促銷:

目的是短期內增加商務品牌的新客戶或是新訂單。 例如實體展會搭配線上虛擬體驗,並提供限定時間內的促銷方案。新創公司特別適合這一類的方式,一方面可以直接面對潛在客戶了解需求,一方面可以節省逐一陌生拜訪的時間與人力成本。

4. 社群口碑:

新創公司如能善用社群口碑,與意見領袖建立連結,甚至能成為意見領袖,會比任何付費廣告更為有影響力。 這也是影響力行銷的其中一項方式。參與社群活動,主動分享與交流,都可以擴增品牌在社群內的影響力。至於要如何找到正確的社群,這就要回到筆者另一篇文章「價值主張來自設計思考,邁向品牌之路:從城市代言人談起」,思考品牌的價值主張。

5. 市場滲透:

目的是讓企業品牌在生態系獲得市場地位。 有各種方式,常見的做法之一是建立良好的分析師關係,幫助擴散品牌正面形象。例如,以科技業B2B品牌來說,Gartner研究機構的魔力象限(Magic Quadrant)給予排名,如果可以位在右上方象限,意味著品牌的執行力與遠景都是最佳。另一種做法是加入聯盟與產業組織,發表論文或演說,參與論壇或講座,提高企業在特定生態系的聲量。

簡言之,行銷是科學與藝術的綜合體,量化行銷與成長駭客都是科學,講求邏輯與因果推論,但是,最終還是要賦予品牌獨一無二的靈魂,所以前提就是企業主真心想要建立一個值得信賴的品牌。

本文由愛曼妲授權轉載自其Medium

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關鍵字: #成長駭客
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從模型競爭走向算力經濟,INFINITIX 助客戶打造軟體定義 AI 基礎建設
從模型競爭走向算力經濟,INFINITIX 助客戶打造軟體定義 AI 基礎建設

過去兩年,人工智慧技術以史無前例的速度翻轉企業營運與競爭態勢,從客服、知識管理到軟體開發,越來越多企業將大型語言模型(LLM)導入企業營運流程,隨著應用程度的深化與廣化,越來越多發現,真正的挑戰早已不只是「選擇哪個模型」,而是如何管理算力、控制成本、確保資料安全,以及讓不同世代GPU、模型與AI應用可以持續共存與調度。

代理式AI崛起後,AI應用從回答問題進展為執行任務、操作系統以及串接流程,連帶拉升對AI基礎設施的需求與架構複雜度,而這意味著,想要發揮AI綜效,光只有模型與技術尚不夠,必須將整體IT環境逐步升級為AI基礎建設(AI Infra)。

深耕AI管理領域多年的數位無限(INFINITIX),近年積極布局軟體定應AI基礎建設(Software Defined AI Infrastructure)市場,除持續深化與GPU、伺服器與AI硬體生態系的合作關係,如於2021年取得NVIDIA Solution Advisor全球夥伴資格,2025年亦獲AMD GPU生態建設夥伴獎,也因應市場需求推出AI-Stack與ixCSP兩大產品線,協助企業、雲端服務供應商(CSP)與新世代AI雲端業者,更有效率地管理跨世代AI算力資源。

數位無限執行長陳文裕表示:「我們的目標是協助客戶打造軟體定義AI基礎架構,讓其可以視需求向下整合不同世代GPU、儲存與網路設備,同時,向上鏈結模型、Token跟AI應用,加速企業的AI創新轉型腳步。」

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數位無限執行長陳文裕
圖/ 數位時代

從AI模型到AI經濟,企業競爭焦點轉向算力與Token調度能力

過去市場談AI,焦點多半放在模型參數、推論效能與模型能力,但在大型語言模型推論需求暴增的現下,AI Infra早已從單純GPU採購演變成涵蓋機櫃、網路、儲存、散熱與電力的整體工程;企業真正需要的,不是更多GPU、而是如何更有效率地調度與利用算力。

尤其在NVIDIA提出Token Factory概念後,全球AI產業正逐步從模型競賽轉向「AI經濟」,亦即,影響企業AI決策的再也不是使用哪個模型、部署多少GPU,而是消耗多少Token、產生多少AI服務,以及算力是否能被有效共享與調度。

換言之,在AI新世界,算力調度能力的重要水漲船高。對此,陳文裕十分認同的說:「企業想要提升AI競爭力,不僅要掌握模型與應用,還必須進一步思考如何有效切割GPU資源、讓不同部門甚至集團子公司共享算力、延長舊世代GPU的使用壽命,甚至是如何將閒置算力轉變成可交易的資源等。」

事實上,這也是大量AI資料中心(AIDC)跟新世代AI雲端服務(Neo Cloud)業者出現的原因,包括CoreWeave、Nebius、Lambda Labs、GMI Cloud等業者皆試圖以更具彈性的方式,提供企業所需的GPU服務與AI算力平台。

看準這波趨勢,數位無限除透過AI-Stack提供GPU切片、模型部署、模型管理與MLOps等服務,協助客戶提升GPU使用率,更進一步推出ixCSP平台,讓雲端服務供應商與新世代AI雲端業者,能從過去單純販售GPU資源轉型為提供GPU as a Service、Token as a Service與Model as a Service等創新AI服務。

以Software Defined AI Infrastructure助企業以「通用化、鬆耦合」迎戰瞬變AI世代

因應AI新世代帶來的挑戰:模型快速升級、算力需求攀升、GPU世代交替迅速,企業在追逐AI落地的同時,勢必得面臨基礎建設更新速度過快、硬體投資壓力升高,以及資源利用效率難以最佳化等挑戰。

為協助企業在AI快速演進與基礎建設投資之間取得平衡,數位無限的作法是,透過AI-Stack將底層硬體抽象化,以Token或模型服務形式提供,讓企業客戶、AIDC與Neo Cloud業者可以延長不同世代與不同品牌的AI硬體設備的生命週期、創造更高的使用價值、甚至是展開更多元的營收模式。

例如,高雄醫學大學附設中和紀念醫院便透過數位無限的AI-Stack解決GPU資源調度效率不彰問題,加速39項AI模型進入臨床應用階段,成功建立起「從模型開發到臨床落地」的完整生態系統。而日本精密製造大廠–Union Tool Co.–則是透過AI-Stack簡化GPU資源共享、加速AI模型的開發與測試腳步,為提升生產效率做最佳準備。

「如果大型企業或AIDC業者擁有閒置資源,也可以透過ixCSP平台,把算力共享或調度給集團內部團隊、子公司,甚至上下游合作夥伴使用,進一步提升整體資源利用率。」數位無限執行長陳文裕如是說道。

隨著AI從工具演變成企業核心基礎建設,企業真正需要的,也不再只是單一模型,而是一套能持續適應AI快速演進的AI Infra,而這與數位無限近年來的重要轉型方向一致:從AI管理軟體提供者轉型為軟體定義AI基礎建設供應商,更好協助客戶打造具備「通用化」與「鬆耦合」特性的AI基礎建設。

除以AI-Stack與ixCSP協助客戶提升算力使用效率與價值,數位無限亦計畫與硬體合作夥伴推出Agentic AI一體機方案,協助企業快速建立可驗證、可部署、可切割、可共享的AI運算環境,降低企業從PoC走向實際導入的門檻,加速AI落地。

總的來說,隨著AI競爭從模型能力延伸到算力治理,企業比拚的不僅是導入速度,而是能否建立一套足夠彈性、可持續演進的AI Infra,而這與數位無限的發展目標一致,將持續不斷優化產品服務,化身企業搶進AI新世代的關鍵合作夥伴。

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