不怕LINE官方帳號2.0!漸強實驗室推「Deep link」,讓企業提升目標轉換率
不怕LINE官方帳號2.0!漸強實驗室推「Deep link」,讓企業提升目標轉換率

4月18日起,LINE Taiwan宣布整合「LINE@生活」、「LINE官方帳號」,以全新官方帳號2.0計畫推出新的收費機制,此舉也讓許多中小企業不得不改變在LINE@的行銷策略,尤其是發送廣告、優惠訊息時,需要更加精準打中主要客群,因此漸強實驗室為解決所有LINE行銷問題,給予中小企業更有效、客製化的解決方案。

社區阿伯是社區管理員的好朋友

團隊第一個產品就是以LINE聊天機器人為主的「社區阿伯」,負責處理社區住戶的大小事。很多社區習慣在LINE群組上讓住戶溝通交流,但這麼多住戶常常無法有效管理,因此社區阿伯整合常見的郵件收發、訪客管理、報修服務,社區團購等功能,管理員可以在管理介面上設定訊息通知並傳送給特定住戶,如果住戶想要知道有無自己的包裹或訪客,只要在LINE上詢問社區阿伯就能知曉。

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住戶在社區阿伯上可以詢問個人的包裹、訪客資訊,讓社區管理更加方便。
圖/ 漸強實驗室

有了開發社區阿伯的經驗後,團隊繼續深耕LINE相關應用服務。發現到現在多數電商都需要流量、數據分析,但LINE目前還沒有完整的相關服務,這也促使漸強實驗室決定切入這一塊。

追蹤顧客以精準推播訊息

電商想要做好顧客關係管理,需要關注從一開始的獲取顧客、接著追蹤用戶,到最後擁有即時回覆的客服。漸強實驗室從這三方面下手,規劃全方面解決方案,加強企業與用戶的黏著度。

獲取顧客

許多商家獲得顧客流量後,無法得知這些顧客是從哪些管道進來,或是他們是否為商家想要主打的客群,因此漸強實驗室提出類似Facebook Pixel的解決方法,並將此稱之為「Deep Link」,可以回頭追溯用戶是從哪裡得知消息並連結進來,再針對不同用戶貼上標籤以區分受眾,之後就能依照用戶屬性發送客製化訊息

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獲得用戶後,deep link可以協助商家了解用戶來源渠道,接著再發送客製化的訊息給用戶。
圖/ 漸強實驗室

漸強實驗室今年曾和台北觀傳局合作,在2019台北燈節的活動上使用這項功能,當民眾到活動現場可以蒐集不同主題展區的QR Code,集滿十個就可抽獎,結合線上線下活動,增加燈節的趣味性及可看性。對於主辦方來說,deep link可以及時回傳每個主題展區的掃描動態,方便了解哪些區域的人潮較多,這是一般透過QR Code追蹤還無法達成的功能。

如果是網路頁面的平台,漸強實驗室可協助在結帳頁面增加LINE@加好友的訊息視窗,漸強實驗室團隊共同創辦人兼執行長薛覲說,這項功能是他們許多客戶的愛用功能,因為當消費者購物完後,如果立即看到加好友的訊息提示,有很大機會加入並成為往後的忠實顧客。加入好友之後,消費者也可以查詢訂單及在帳號內完成回購,藉由提供實用功能來降低帳號被封鎖的機率。

用戶追蹤

擁有大量客戶後,接下來更重要的是如何維繫關係,分析並了解顧客的喜好及行為習慣。

許多電商平台都設有購物車功能,團隊發現約45%的消費者會將商品遺留在購物車忘記購買,而運用他們的服務後,當系統追蹤到顧客在購物車遺留的商品時,可以發送LINE訊息提醒顧客,做到訊息再行銷。此外,還能追蹤結帳時間、用戶路徑等資訊,讓消費者分析不再只是看到群體行為,更能看到每個用戶單獨的消費傾向。

漸強實驗室購物車再行銷.png
偵測顧客在購物車內遺留的商品,之後再發送line訊息提醒顧客,做到購物車再行銷。
圖/ 漸強實驗室

在廣告發送上,漸強實驗室製作了多種版型可供商家選取,其中還包含動態廣告(Dynamic product ads,簡稱DPA),同樣可以依照顧客喜好及以往購買習慣,推播客製化訊息,協助商家提高轉換率。

一對一客服

當產品交到顧客手上後,客服也成為經營顧客關係很重要的一環。商家處理客服時需要面對龐大的客戶群,因此漸強實驗室會將每位用戶貼上標籤,以此作為分類群眾的依據,之後商家就能對不同屬性的顧客給予回覆,同時進行行銷活動

輕量Solution,中小企業也能搭上數據分析熱潮

在數據分析上,漸強實驗室使用機器學習分群來進行會員活躍度分析,將顧客區分為活躍用戶、一般用戶、非活躍用戶,針對不同客群發送不同訊息,讓商家能鞏固忠實顧客,也有機會喚醒一段時間沒來消費的族群。

除了客製化訊息,每個人使用LINE的習慣也有所不同,會在不同時間點開瀏覽,因此團隊還可以幫商家計算出最佳的LINE訊息發送時間,提高訊息被顧客接收到的機率。

薛覲表示與漸強實驗室合作的客戶,好處在於不需要自建技術團隊,當確認需求後能快速導入服務。運用蒐集到的大筆數據產生用戶畫像,了解消費情況外還能分析出客單價等更多資訊,進而制定專屬的LINE行銷解決方案。

漸強實驗室用戶畫像
電商業者可以在後台看到個別用戶的消費行為,作為客製化訊息發送的依據。
圖/ 漸強實驗室

乘著巨人肩膀 布局海外市場

現在中大型企業都會想要做到數據追蹤,了解個別用戶的消費行為,而中小型企業則是無法得知客戶來源,想要進行自然導流,對於兩者的需求都是漸強實驗室擅長的領域。

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左起:漸強實驗室團隊共同創辦人兼執行長薛覲、共同創辦人兼營運長黃紹航
圖/ 蔡仁譯攝影

現階段漸強實驗室合作的對象大多為電商平台,引導顧客前往購物頁面,實現流量變現。團隊也正積極拓展媒體客戶,將每天都要發布的新聞訊息分類,並發送給已標籤過的用戶,讓新聞可以精準打中對特定議題感興趣的讀者。

而站在巨人的肩膀上,他們也計畫除了台灣市場,下一步將布局同樣為LINE使用大國的日本及泰國,將成功案例複製到這些國家,同時也持續精進消費者數據追蹤與行銷解決方案,替更多企業客戶找到接近顧客的最佳解。

創業快問快答

Q:服務的創意來源,是因為發生甚麼事情而有這樣的想法?
不同於聊天機器人注重創意與客製化的設計,當商家使用 LINE 發送訊息變成每則訊息收費時候,成效型的發送平台就變得很重要。

Q:就目前市場狀況,您認為貴公司服務的競爭優勢為何?
1. 透過 API 和 Data 的應用,能夠實際優化發送成效
2. 與多個關鍵商務夥伴合作 (例如:iKala) ,營造行銷圈生態系

**Q:長遠來看,公司想成為一家何種類型的公司?
目標:數據驅動的行銷科技公司 (Mar-tech) ,短期目標是希望可以增加台灣市占率,中期是擴展海外市場,可以出海 (泰國、日本)。

公司資訊

公司名稱:漸強實驗室/Crescendo Lab
成立時間:2017/5/17
產品名稱:訊息分析及自動化雲端行銷平台
上線時間:2019/4/17
公司人數:15人
官方網站Facebook新創資料庫

本文授權轉載自:創業小聚

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從黑客松到理賠第一線,富邦人壽如何讓 AI 從創新提案變成工作夥伴?
從黑客松到理賠第一線,富邦人壽如何讓 AI 從創新提案變成工作夥伴?

當許多企業還在討論 AI 能做什麼,富邦人壽更關注:AI 如何被第一線同仁使用?而這也是「理賠智慧助理」能從黑客松發想、走進理賠現場,成為真實工作夥伴的原因。

為什麼富邦人壽會選擇從最複雜、也最不易標準化的環節–理賠–切入、嘗試將AI從「回答問題的工具」轉變成進入核心營運流程的「決策輔助夥伴」?

保險理賠為何難以AI化?答案藏在大量非結構化資訊裡

相較於客服問答或行政流程,理賠工作最大的挑戰在於資訊高度分散且缺乏標準格式:從診斷證明、病理報告、手術紀錄到醫療收據,每份文件不同醫院格式都不同,內容還充滿專業醫療術語;理賠人員不僅必須理解文件內容,還需要同步比對保單條款、法規要求以及醫學知識,才能做出適當判斷。

更複雜的是,就算是相同疾病或手術名稱,不同案件背景也可能導致不同理賠結果,因此,理賠長期被視為高度依賴專業經驗與人工判斷的工作,很難透過傳統自動化工具處理。

近年來,隨著理賠案件量持續增加、醫療技術快速演進,以及新舊世代交替帶來的人才培育壓力,如何兼顧理賠品質、作業效率與知識傳承,成為刻不容緩的議題。

富邦人壽開始思考:如果AI無法取代專業判斷,是否能先協助理賠人員更快掌握資訊、縮短搜尋時間,讓專業人才把時間投入在更高價值的分析與決策工作?這個想法在富邦集團導入微軟Copilot Studio並舉辦黑客松活動後獲得實踐機會,理賠團隊將構想轉化為可驗證的AI提案,並在主管支持與跨部門合作下,於2026年1月正式導入理賠現場。

「黑客松讓我們有機會快速驗證想法,也讓AI應用從概念走向實際場景。」富邦人壽理賠部資深襄理郭乃瑀如是說道。

數位時代為此特別專訪富邦人壽黑客松獲獎團隊「ClaimAIngels」的成員,深入了解這項 AI 專案如何從創新提案一路走進理賠第一線,成為同仁日常工作的決策輔助夥伴。

富邦人壽
富邦人壽理賠智慧助理透過黑客松加速落地!數位時代專訪團隊成員郭乃瑀 (左上)、 王羽藍(左下)、陳子聆(右上)、林庭樂(右下),分享過程與收穫。
圖/ 數位時代

AI成功落地的關鍵,不只是模型,還有資料與流程重建

從創意發想到實際上線,最大的挑戰不是技術,而是如何讓AI真正符合第一線需求。

富邦人壽理賠部資深襄理林庭樂指出,團隊一開始便深入訪談理賠同仁,發現大家真正需要的並不是AI幫忙做決定,而是協助整理資訊,因此將理賠智慧助理專案聚焦於三大領域:手術等級建議、病理報告判讀輔助,以及國外醫療文件翻譯與摘要,目標是協助同仁降低資料蒐集與查詢時間,讓理賠同仁可以快速掌握案件重點。

但要做到這一步,必須先建立可信任的資料基礎。

由於醫療資料來源眾多且格式不一,團隊投入大量時間整理歷史案件、建立醫療名詞對應關係、標註資料來源與判斷依據,並透過跨部門討論及醫師顧問協作,逐步建立一致的判讀標準。林庭樂表示:「這項工作看似基礎,卻是AI能否提供可靠建議的關鍵,更重要的是,它讓過去散落在資深同仁腦中的經驗知識,逐漸轉化為可被組織保存與運用的數位資產。」

富邦人壽理賠部專員陳子聆便感受到明顯改變。她說:「過去遇到新的手術名稱,往往需要花費一到兩個小時查閱條款、搜尋歷史案例並向資深同仁請教,現在,透過理賠智慧助理協助,資料搜尋時間縮短50%以上,能將更多心力放在案件分析與專業判斷上。」

理賠部理賠審核科資深襄理王羽藍則形容,理賠智慧助理更像是一位隨身秘書。她說:「它會先幫我們整理案件重點,也能提醒是否遺漏重要資訊。無論是判讀國內外醫療文件、核對醫療收據,或分析病理報告內容,都能快速提供參考依據,讓我們把時間投入更重要的專業決策。」

除了資料基礎建設,金融業導入 AI 的另一個關鍵挑戰是風險與合規。

因應金融監理要求以及個資保護需求,團隊在設計理賠智慧助理時建立多層防護機制與使用護欄,並持續優化提示詞設計,以降低AI幻覺、資料外洩與誤判風險,確保AI始終在可控範圍內運作。

不過,對富邦人壽而言,上線並不代表結束,而是優化的開始。

團隊發現,理賠智慧助理初期使用率表現亮眼,但隨著時間推移逐漸下降,為了找出原因,團隊同仁與第一線理賠同仁召開多場討論會議,讓其了解,生成式 AI 並非一次建置完成就能長期發揮效益,必須持續蒐集使用回饋、改善建議,進而調整功能設計。

郭乃瑀表示:「根據同仁回饋,團隊目前正規劃新增實支實付手術給付比例分析等功能,目標是讓AI更貼近實際工作流程、滿足使用者需求。」

從單一專案到組織能力,理賠智慧助理帶來的真正改變

隨著理賠智慧助理逐步成為理賠同仁的日常工作夥伴,其帶來的影響也不再侷限於效率提升,而是開始擴散至組織文化與創新模式的改變。

郭乃瑀表示,過去AI專案多半由資訊部門主導,但這次經驗讓大家發現,真正了解痛點的人其實是第一線同仁,因為只有其最清楚哪些流程最耗時、哪些資訊最難取得,以及哪些環節最適合導入AI。「隨著理賠智慧助理成果逐漸顯現,愈來愈多部門開始主動詢問專案推動經驗,如資料整理、風險控管、流程設計與使用者導入等做法,加速 AI 創新在組織內部的擴散與落地。」

對富邦人壽而言,理賠智慧助理並不只是單一 AI 工具,而是一次工作方式與文化的改變:從第一線提出需求、跨部門共同打造,到持續優化與回饋機制,AI 不再只是科技部門的工具,而逐漸成為工作現場的一部分,也讓數位轉型成為一種持續發生的創新能力。

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