P&G一檔廣告刺激銷售成長75%!故事行銷大師拆解敘事的黃金8步驟
P&G一檔廣告刺激銷售成長75%!故事行銷大師拆解敘事的黃金8步驟

2016年寶僑(P&G)旗下洗衣精品牌Ariel在印度拍攝的廣告,放上網路短短50天內累積超過20億次的曝光,觀看次數突破5,000萬次,相當於花費1,100萬美元才能買到的電視廣告曝光率。如此高的曝光率,不僅引來臉書營運長雪柔‧桑德柏格(Sheryl Sandberg)轉貼協助轉發,更讓Ariel在印度的銷售額比前一年同期成長了75%。

這支影片的成功關鍵,是不推銷、不說教,訴諸一個具感染力的故事。

影片以一位印度父親視角開場。某天借宿女兒家時,發現女兒一回到家,就一邊接公司電話,一邊幫兒子脫衣服、準備晚餐、幫老公倒水⋯⋯;反觀女婿只是坐在電視機前,把女兒遞過去的茶水視為理所當然。

「我很驕傲,同時也感到抱歉。我從來沒跟你說過,這不是你一個人的工作,但我要怎麼開口?畢竟我沒幫你母親分擔過⋯⋯不過經過那麼多年,應該把事情導正過來了。」影片以父親的一封手寫信收尾,鏡頭帶回父母親家,當母親伸手要幫父親把髒衣服拿去洗時,父親出手阻止。他決定以後都由他負責洗衣服。最後,影片點出廣告主旨:「一起分擔家務」(Share the Load)。

寶僑(P&G)「一起分擔家務」(Share the Load)廣告。

桑德柏格在分享時提到,「它展示了刻板印象如何形塑我們的生活。這個廣告告訴每個父親、丈夫,你可以踏出一小步,創造更平等的家庭。」

故事行銷公式,設計屬於品牌的情節

《故事行銷聖經》指出,「故事」是最適合人類思維的溝通方式,它以情感為訴求,傳達邏輯清楚的訊息。作者羅伯特‧麥基(Robert McKee)認為,故事不是大事紀,也不是單純的敘事,而是由衝突而起、逐漸變動擴大的一連串事件。真正的故事會讓你聽到全神貫注,如同印度Ariel廣告一樣,讓人想看到結局。

麥基身兼導演、作家、編劇多職,曾指導超過60名奧斯卡得主、200多名艾美獎得主說故事的技巧,其中包括皮克斯創辦人暨創意總監約翰‧拉薩特(John Lasseter)、《魔戒》導演彼得‧傑克森(Peter Jackson)等人。他的「故事學」不只在影視界流行,也漸漸在商業世界打開名聲,如Nike、微軟(Microsoft)、惠普(HP)、西門子(SIEMENS)等企業,都相繼請他授課。

他將故事的鋪成拆解成8個階段。以下用電影《魔球》(Moneyball)為例,教你說個好故事。

第一階段:了解目標受眾,找出能感染情緒的元素

行銷人員在發想故事前,要先了解故事的受眾是誰,並確定作品最後要對受眾的思想和情感產生什麼影響。

《魔球》是真實事件改編的電影,目標受眾是對體育有興趣的成年觀眾。但對體育有興趣的人,其實都已經知道現實中的結局。所以當時的編劇想讓受眾對事件背後的過程和原因更深入了解。

第二階段:故事背景描述

在故事剛開始時,會先點出主角的核心價值,對《魔球》來說,是比利‧比恩(Billy Beane)想把奧克蘭運動家隊打造成冠軍球隊的核心價值。

第三階段:突發事件,讓生活開始失衡

在第三階段,故事會讓核心人物的生活開始失衡,為整個故事揭開序幕。無論是變正面或負面,這個改變都會讓主角備受壓力。

2002年賽季開始時,比恩遇到耶魯大學經濟系畢業生,對方介紹他用賽伯計量學(Sabermetrics)評估球員,這個事件打破比恩的生活平衡,讓他對下一個賽季充滿希望。

然而,這個事件同時帶來副作用:這個分析法違背傳統,讓比恩跟球隊另外兩位重要人士產生摩擦。這也讓他對計量學的看法,迅速從正面扭轉成負面——畢竟他必須為此賭上自己的職涯。

第四階段:想方法重回平穩生活

當故事的核心人物察覺到事件讓自己的生活失衡,自然會努力讓生活重新恢復平穩。為了達成這個目標,就會出現一個「欲望對象」(object of desire),意思是要讓生活重新恢復平衡必須取得的東西。

在《魔球》裡面,比恩把希望寄託在帶領球隊打入職棒大聯盟總冠軍賽。他覺得如果透過計量學分析能讓球隊變更好,就有機會讓自己重回平穩生活。

第五階段:第一個行動

核心人物開始採取行動、朝向欲望對象邁進。比恩採取的行動是利用賽伯計量學,雇用不被其他人看好的球員,用這樣的方法補齊球員。

第六階段:不太有用的第一個回應

通常這個階段會讓核心人物的期望破滅。他採取的第一個行動不但沒有得到正面回應,還會讓他發現對抗的勢力遠遠超過預期。

也就是說,第一個回應通常是「違反預期」。在《魔球》裡,奧克蘭運動家隊重整球員後,在最初46場比賽中輸了26場,球隊經理認為賽伯計量學是一大敗筆,開始不顧比恩反對,編制自己想要的球隊。

第七階段:危機中的選擇

因為第一個回應不如預期,讓主角陷入更大的危機。這時,他要採取第二個行動,通常這個行動會比第一個更艱難、風險更大,但他還是希望這個行動能引發正面回應,讓他如願以償。

比恩跟球隊經理協商,從別的球隊交易到對方想要的明星一壘手,以此換得球隊經理同意使用賽伯計量學的方法經營球隊。

第八階段:高潮反應

主角的第二個行動會讓他獲得欲望對象、生活恢復平衡,故事就在此高潮處收場。

在《魔球》裡,比恩採用賽伯計量學做法激勵球隊,最終取得20場連勝,打破美國職棒聯盟的紀錄。在賽季結束時,球隊戰績為103勝59敗,讓球隊有機會進到季後賽,也讓比恩再度有機會帶領球隊打入職棒大聯盟總冠軍賽。

本文授權轉載自:經理人;作者:林庭安

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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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