近100%讀取率發現Chatbot重要性!《博恩夜夜秀》用聊天機器人找到鐵粉
近100%讀取率發現Chatbot重要性!《博恩夜夜秀》用聊天機器人找到鐵粉

《博恩夜夜秀》在去年(2018)推出第一季,以諷刺台灣時事為主要賣點,更用「史上第一個中文美式脫口秀節目」為特色打響名號。同時,也試圖在此YouTube短影片盛行的時代,以現場表演闖出名堂。

在今年4月開跑的第二季現場錄影中,《博恩夜夜秀》由於善用Facebook聊天機器人(Chatbot)達到更好的現場觀眾互動。

《博恩夜夜秀》第二季找到年代與壹電視的攝影棚場地(775個座位)合作,預計要錄製12集;也就是說12集的錄影場次加起來,總共要賣出9,300張門票。「國家戲劇院的人數,差不多1,500人,小巨蛋是13,500人;等於我們要賣到接近小巨蛋的程度,」薩泰爾娛樂社群編輯Sunny這樣說。

因此,《博恩夜夜秀》找上Chatbot平台GoSky合作,在一天之內就將Facebook Chatbot上線,同時,在第二季第二集的售票宣傳階段,做第一次訊息群發。「那時候看到讀取率是99%、點擊率是96%,這真的非常高;因為這個關係,我們才覺得Chatbot是一定要(認真)做的,」Sunny說。在那一次群發訊息中,也創造單日銷售47張票的高轉換率。

《博恩夜夜秀》Chatbot截圖
《博恩夜夜秀》靠Chatbot加強錄影現場互動。
圖/ 《博恩夜夜秀》Chatbot截圖

Chatbot讓錄影現場互動更熱,問卷回收率更高

Sunny由戲劇系畢業的背景,讓她更了解劇場表演、觀賞經驗的獨特之處,她說,「在一個YouTube這麼盛行,大家都已經很習慣看剪接的內容,我們要怎麼珍惜現場的演出,」這是一個大哉問。《博恩夜夜秀》試圖透過Chatbot創造更特別的現場Live Show體驗。

正因如此,在引導觀眾使用Chatbot的過程中,《博恩夜夜秀》一直不斷強調「現場限定」的可貴。像透過Chatbot來發布現場觀看須知、只有現場參加的彩蛋解鎖互動,都是利用Chatbot讓現場表演更加分的新嘗試。

Sunny也分享,在《博恩夜夜秀》第二季現場錄影中,775位觀眾中,有80%透過QR Code進入Chatbot,其中有68%填寫資訊加入社團,算起來共400多位觀眾加入社團。這對於《博恩夜夜秀》維護鐵粉關係的效用非常大。另外,透過Chatbot引導填寫問券的人數,也比第一季時直接用QR Code引導到Google表單填寫觀後問券的人數高許多。

突破撞牆期,Facebook真人小編工作量降低90%

同時,《博恩夜夜秀》也透過Chatbot來做線上客戶服務。Sunny說,在開發、摸索使用的過程中,也曾遇到撞牆期。

「就是我覺得觀眾怎麼都不會用(Chatbot),後來我發現不對,應該是要從觀眾使用的角度去想他們會遇到什麼問題,」她這樣說。

Sunny分享,起初大約每天有10到20則訊息,Chatbot會無法辨認、自動回覆,因此必須呼叫真人小編解決問題。她舉例,有時候Chatbot對觀眾發出需求(例如入場須知),就可能會有觀眾回覆:「好,我知道了。」這時候Chatbot就會找不到對應的回覆,把觀眾需求丟給真人小編。

因此,Sunny再次優化Chatbot設定,在觀眾回覆「好」之後,並不會直接通知真人小編,而是提供對話泡泡,引導觀眾使用Chatbot功能找到想要的答案。直到近期,已經進步到一天只有2到3則訊息需要真人小編解決。也就是說,小編在Facebook客服的工作量降低將近90%。

在《博恩夜夜秀》第二季的現場錄影中,775位觀眾中有54%加入社團。
在《博恩夜夜秀》第二季的現場錄影中,775位觀眾中有54%加入社團。
圖/ 程倚華/攝影

未來期待能和票務系統合作,解決黃牛問題

談到未來還要用Chatbot做什麼事情,Sunny說,「我也期待未來能和票務系統合作。」

若Chatbot能夠綁定票券,就能做到票券記名,並進一步預防黃牛票(大筆購入票券,再高價拋售)亂象。但,目前由於金流法規限制,並無法直接在Chatbot中完成訂單。因此,要透過Facebook Chatbot販售記名票券,恐怕還有一段時間要等待。

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從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路
從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路

「代理式 AI 」(Agentic AI)的創新服務正在重新塑造企業對AI的想像:成為內部實際運行的數位員工,提升關鍵工作流程的效率。代理式AI的技術應用清楚指向一個核心趨勢:2025 年是 AI 邁向「代理式 AI」的起點,讓 AI 擁有決策自主權的技術轉型關鍵,2026 年這股浪潮將持續擴大並邁向規模化部署。

面對這股 AI Agent 浪潮,企業如何加速落地成為關鍵,博弘雲端以雲端與數據整合實力,結合零售、金融等產業經驗,提出 AI 系統整合商定位,協助企業從規劃、導入到維運,降低試錯風險,成為企業佈局 AI 的關鍵夥伴。

避開 AI 轉型冤枉路,企業該如何走對第一步?

博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題、生成內容的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工,應用場景也從單一任務延伸至多代理協作(Multi-Agent)模式。

「儘管 AI 前景看好,但這條導入之路並非一帆風順。」博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲綜合多份市場調查報告指出,到了 2028 年,高達 70% 的重複性工作將被 AI 取代,但同時也有約 40% 的生成式 AI 專案面臨失敗風險;關鍵原因在於,企業常常低估了導入 GenAI 的整體難度——挑戰不僅來自 AI 相關技術的快速更迭,更涉及流程變革與人員適應。

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博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工。面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時加速 AI 落地。
圖/ 數位時代

正因如此,企業在導入 AI 時,其實需要外部專業夥伴的協助,而博弘雲端不僅擁有導入 AI 應用所需的完整技術能力,涵蓋數據、雲端、應用開發、資安防禦與維運,可以一站式滿足企業需求,更能使企業在 AI 轉型過程中少走冤枉路。

宋青雲表示,許多企業在導入 AI 時,往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。

轉換率提升 50% 的關鍵:HAPPY GO 的 AI 落地實戰路徑

博弘雲端這套導入方法論,並非紙上談兵,而是已在多個實際場域中驗證成效;鼎鼎聯合行銷的 HAPPY GO 會員平台的 AI 轉型歷程,正是其最具代表性的案例之一。陳亭竹說明,HAPPY GO 過去曾面臨AI 落地應用的考驗:會員資料散落在不同部門與系統中,無法整合成完整的會員輪廓,亦難以對會員進行精準貼標與分眾行銷。

為此,博弘雲端先協助 HAPPY GO 進行會員資料的邏輯化與規格化,完成建置數據中台後,再依業務情境評估適合的 AI 模型,並且減少人工貼標的時間,逐步發展精準行銷、零售 MLOps(Machine Learning Operations,模型開發與維運管理)平台等 AI 應用。在穩固的數據基礎下,AI 應用成效也開始一一浮現:首先是 AI 市場調查應用,讓資料彙整與分析效率提升約 80%;透過 AI 個性化推薦機制,廣告點擊轉換率提升 50%。

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左、右為博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹及技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲。宋青雲分享企業導入案例,許多企業往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。
圖/ 數位時代

整合 Databricks 與雲端服務,打造彈性高效的數據平台

在協助鼎鼎聯合行銷與其他客戶的實務經驗中,博弘雲端發現,底層數據架構是真正影響 AI 落地速度的關鍵之一,因與 Databricks 合作協助企業打造更具彈性與擴充性的數據平台,作為 AI 長期發展的基礎。

Databricks 以分散式資料處理框架(Apache Spark)為核心,能同時整合結構化與非結構化資料,並支援分散式資料處理、機器學習與進階分析等多元工作負載,讓企業免於在多個平台間反覆搬移資料,省下大量重複開發與系統整合的時間,從而加速 AI 應用從概念驗證、使用者驗收測試(UAT),一路推進到正式上線(Production)的過程,還能確保資料治理策略的一致性,有助於降低資料外洩與合規風險;此對於金融等高度重視資安與法規遵循的產業而言,更顯關鍵。

陳亭竹認為,Databricks 是企業在擴展 AI 應用時「進可攻、退可守」的重要選項。企業可將數據收納在雲端平台,當需要啟動新型 AI 或 Agent 專案時,再切換至 Databricks 進行開發與部署,待服務趨於穩定後,再轉回雲端平台,不僅兼顧開發效率與成本控管,也讓數據平台真正成為 AI 持續放大價值的關鍵基礎。

企業強化 AI 資安防禦的三個維度

隨著 AI 與 Agent 應用逐步深入企業核心流程,資訊安全與治理的重要性也隨之同步提升。對此,宋青雲提出建立完整 AI 資安防禦體系的 3 個維度。第一是資料治理層,企業在導入 AI 應用初期,就應做好資料分級與建立資料治理政策(Policy),明確定義高風險與隱私資料的使用邊界,並規範 AI Agent「能看什麼、說什麼、做什麼」,防止 AI 因執行錯誤而造成的資安風險。

第二是權限管理層,當 AI Agent 角色升級為數位員工時,企業也須比照人員管理方式為其設定明確的職務角色與權限範圍,包括可存取的資料類型與可執行的操作行為,防止因權限過大,讓 AI 成為新的資安破口。

第三為技術應用層,除了導入多重身份驗證、DLP 防制資料外洩、定期修補應用程式漏洞等既有資安防禦措施外,還需導入專為生成式 AI 設計的防禦機制,對 AI 的輸入指令與輸出內容進行雙向管控,降低指令注入攻擊(Prompt Injection)或惡意內容傳遞的風險。

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博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲進一步說明「AI 應用下的資安考驗」,透過完善治理政策與角色權限,並設立專為生成式 AI 設計的防禦機制,降低 AI 安全隱私外洩的風險。
圖/ 數位時代

此外,博弘雲端也透過 MSSP 資安維運託管服務,從底層的 WAF、防火牆與入侵偵測,到針對 AI 模型特有弱點的持續掃描,提供 7×24 不間斷且即時的監控與防護。不僅能在系統出現漏洞時主動識別並修補漏洞,更可以即時監控活動,快速辨識潛在威脅。不僅如此,也能因應法規對 AI 可解釋性與可稽核性的要求,保留完整操作與決策紀錄,協助企業因應法規審查。

「AI Agent 已成為企業未來發展的必然方向,」陳亭竹強調,面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時,加速 AI 落地。在這波變革浪潮中,博弘雲端不只是提供雲端服務技術的領航家,更是企業推動 AI 轉型的策略戰友。透過深厚的雲端與數據技術實力、跨產業的AI導入實務經驗,以及完善的資安維運託管服務,博弘雲端將持續協助企業把數據轉化為行動力,在 AI Agent 時代助企業實踐永續穩健的 AI 落地應用。

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