加拿大人風雪天照樣開車,一檔數位廣告成功呼喚民眾改搭火車
加拿大人風雪天照樣開車,一檔數位廣告成功呼喚民眾改搭火車

隨著行動網路、智慧手機成為現代人的基本配備,人們的目光和注意力,四散在茫茫網海之中,隨時、隨地都在接觸各種內容,即便是小眾,在網路世界也都可以找到一方天地。

「這是行銷人的痛點。」P&G香港品牌市場總監洪今軾在昨(5)日的數據行銷趨勢大會上說,現今已經不能做一檔廣告就想打所有人,不過內容遍地開花,行銷人到底該怎麼做?此次數據行銷趨勢大會上,除了探討數位廣告的未來,似乎也回應了這個問題。

加拿大人愛自駕,如何提高火車搭乘量?

此次活動,集結了各方代表,包括品牌主P&G、技術商The Trade Desk、媒體Pixnet、代理商安納特,其中,代表品牌方的洪今軾分享了一個有趣的例子,是加拿大國營企業維亞鐵路的成功案例。

加拿大幅員遼闊,人們習慣自駕,根據加拿大官方數據顯示,2017年約有2,600萬人擁有汽車駕照,高達全國人口約70%。那該如何提高火車搭乘意願?

他們發現在天候不佳,如風雪天、大暴雨的日子,搭乘火車會比自駕快速與便利,而且還比較安全。於是他們決定講一個在惡劣天氣中堅持開車出門,最後感到後悔的故事。

過去這樣的概念可能就轉化成一支影片,但在程序化廣告技術的協助下,廣告可以更接地氣、更貼近生活。

怎麼做?在旅途前,他們鎖定搜尋「非所在地」天氣的使用者,以此判定可能準備出行,直接推送廣告:為什麼不搭火車呢?

在旅途中,有可能卡在車陣中,或是因風雪而難以前行,這時道路旁的電子戶外廣告顯示你還有近五個小時的路程,彷彿是在問你:還要開多久?

手機
路邊的大電子看板告訴你,距離目的地還有多久距離,為什麼不搭火車呢?
圖/ VIA

最後,當他好不容易抵達目的地,可能在飯店滑手機時,再跳出:怎麼樣?很累吧?還是坐火車好吧?

手機
一趟旅程累了半天,終於到達目的地,這時手機又再次跳出,揶揄一番:「怎麼樣,路程很瘋狂吧?為什麼不搭火車呢?」
圖/ VIA

結果這檔廣告效果極佳,火車乘客數成長11.7%,營收較去年同期成長13.9%。其中運用到了Google Maps與天氣查詢服務的數據,並結合了展示廣告、行動廣告以及戶外電子廣告的版位。這中間程序化廣告技術,就發揮了透過數據精準行銷的作用,將故事講得更即時、更立體、更有說服力。

「與其把媒體當載體,不如當作是故事的一部分,」洪今軾說。

程序化廣告是數位行銷的未來?

上述的案例是數據與廣告串接後能做出的成果,而這中間複雜的細節,若透過程序化廣告技術就可以簡化。先談談什麼是程序化廣告(programmatic advertising)?

簡單來說,程序化廣告就是將數位廣告「完全數位化」的廣告形式。目前的數位廣告有各種交易方式,儘管全面網路化,中間仍有許多工作仰賴人力,包含版位的串接、出價、選擇受眾、成效分析等等許多細節。

而程序化廣告最終目標,就是做到將整個售賣、採購流程自動化、數位化,並且提供以「人」為本的定向技術,也就是讓廣告主可以選擇在什麼樣的情境、地點、時間推送給什麼樣的人。用一句話總結,就如同廣告科技商The Trade Desk的執行長傑夫 葛林(Jeff Green)所說:「程序化廣告只是另一個數據驅動的方法。」

所以,回應到最初的問題,茫茫網海中,人們在網路上尋找各自感興趣的內容,行銷該如何突圍?每個人興趣都不一樣,難道意味著寫不完的文案和做不完的素材嗎?

「數據的價值來自客戶的價值,要掌握的是顧客價值,」Pixnet廣告管理部總監廖重榮說,他指的關鍵是找到對的那群人,了解消費者的意圖,針對「人」去做行銷,而非數據。

隨著技術逐步到位,數據的串連越來越多元、緊密,消費者的輪廓在網路上也越來越清晰,這個時候站在數據的基礎上,創意可能會有更多發揮空間。

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五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承
五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承

1973 年,良興從台北光華商場一間 50 坪的電子零件行起家,半個世紀後蛻變為年營收破十億、毛利率 18% 的全通路 3C 品牌。不過,伴隨規模擴張帶來的不只是成長,還有日益加劇的管理摩擦。門市遍布全台、品項高達近萬筆,加上跨部門協作頻繁,行政耗損與知識傳承的缺口,成為這家老字號邁向下一階段的隱形天花板。

良興總經理賴志達回顧,從電子零件跨入電商、從線下擴張到 OMO 全通路、再到會員深度經營,作為 3C 零售業者,良興每一波轉型都走在同業前面。「現在輪到 AI 了。如何做到人機協作、AI 賦能,就是良興第五波轉型的核心命題。」

AI 自動化,從行政細節釋放組織戰力

轉型需要夥伴,而賴志達評估合作夥伴的標準很明確:技術能力是基本,產業知識(Domain Know-how)的深度是關鍵,回饋速度更是最終決定因素。2025 年的未來商務展上,良興選擇攜手 Data-DI,看重的正是其「策略諮詢 + AI 產品 + 落地陪跑」三軌並行的實施能力。

很快的,良興與 Data-DI 合作的第一個專案,就落在最耗費人力、卻最常被忽視的環節:會議記錄。「會議如果沒有產值、沒有效果,對企業很傷!」賴志達說,他每天參加許多會議,但跨單位協作的會議記錄長期依賴人工聆聽與逐字整理,常出現人名誤植、決策遺漏、行動項目無人追蹤,讓會議效果大打折扣。

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良興總經理賴志達
圖/ 數位時代

為了解決會議記錄的痛點,Data-DI 業務副總包威棣指出,在導入工具以前,團隊須先釐清三件事:場景是否具備落地價值、哪些流程節點適合 AI 介入,以及以終為始地掌握客戶真正想要的輸出樣貌。這些看似基本的提問,都決定 AI 能否精準落地。

確認方向後,良興與 Data-DI 成功導入 AI 會議記錄自動化系統,透過模糊比對技術校正語音辨識誤差,並將生成的雙版本報告直接回存至既有資料庫,不僅將行政人員從重複性作業中釋放,也為後續的 AI 應用奠定扎實的系統整合基礎。

賴志達分享,現在他去外部開會也會用這個工具,運用 AI 把錄音轉文字、再整理成簡報,很快就能完成,更令外部夥伴驚艷。「我認為這是很成功的案子!也提醒想做 AI 的老闆們,與其急著搞大架構,不如先從小工具讓公司嘗試 AI,建立理解和認同。」

AI 把資深員工大腦轉化為資產

補完行政效率的缺口後,良興接著切入更深層的營運核心:知識傳承。過去,頂尖銷售經驗長期鎖在少數資深員工身上,新人培訓耗時三個月,員工離職即帶走知識資本。與此同時,網路資訊發達,消費者進店前早已掌握基本規格,3C 通路門市人員要如何發揮更多價值?「我要門市的人不是死背規格,而是面對客人時,能用客人能理解的方式對話。」賴志達說。

為此,Data-DI 協助良興建置 AI 門市教育訓練系統。系統透過六大自動化關卡,串接教材生成、審核上架、AI 銷售對練與成績回報,主管僅需在核心節點審核;員工透過手機語音對練,系統依口吻、專業度、回應力等維度自動評分。賴志達表示,目標是將新人培訓期縮短至一個月,讓數十年累積的銷售智慧轉化為可複製、可傳承的企業資產。

然而,要讓這套系統真正運作,得先解決兩個根本問題:資料從哪裡來?以及訓練如何更準確?

「以前大數據時代,講的是資料要大、全、細、實;現在 AI 要做到的是準(準確)、合(合乎場景)。」包威棣說。良興不同廠商提供的素材品質參差不齊,Data-DI 除了整合內部資料,也補充加入外部市場評測內容以填補空缺,再透過人員審核機制過濾雜訊,搭配 agent 架構的多層步驟與知識限定,確保系統能精準提煉對應品類的訓練素材。

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Data-DI 業務副總包威棣
圖/ 數位時代

賴志達則看得更遠:「這些教育訓練的內容,也將成為公司未來訓練機器人很好的原料。」

Data-DI 陪跑型顧問,帶領企業 AI 轉型

良興與 Data-DI 合作的兩個專案中,雙方共同克服了長提示詞邏輯混亂、AI 幻覺污染知識庫、逐字稿讀取逾時等技術難題。邁向下一步,賴志達表示,公司各部門很早就建置 Power BI 報表,但數據豐富不等於決策清晰。「數據是土壤,如果沒有梳理,就沒有用了。」因此,他的下一個目標是活化數據資本、推動行銷自動流,以精實的人力持續驅動成長。

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良興攜手 Data-DI 推動 AI 落地,以小步快跑模式為企業創造變革。
圖/ 數位時代

包威棣則從顧問視角歸納兩個觀察:AI 導入需要高層認同、由上而下推進,像賴志達這樣持續引領良興走在業界前端的決策者,就是不可或缺的推手;而單點工具的價值,終究要累積成組織體質的轉變才算真正落地。「就像會議記錄改變了會議當責的結構,人員訓練改變了知識傳承的方式。從點狀應用走向企業變革,這種決策思路才是 AI 真正深入落地產生價值的關鍵。」

最後,對於仍在觀望AI應用的企業,他則建議:「未來 AI 導致的落差只會愈來愈大,人會變成超級工作者,企業會變成超級企業。開始做就對了,先做一個三個月的小任務,降低落差、再急起追上。」從痛點切入、小步快跑,讓組織在實作中累積對 AI 的理解與信任,這正是 Data-DI 的陪跑哲學。

有關更多 Data-DI 相關資訊,請查詢網站:https://www.data-di.com/

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