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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從會員數據到 AI 行銷:Vpon 打造零售業 AI-Ready 數據中台,提升決策效率
從會員數據到 AI 行銷:Vpon 打造零售業 AI-Ready 數據中台,提升決策效率

在 AI 快速進入企業營運核心的時代,數據不再只是被動的分析素材,而是 AI 模型運作與決策優化的重要基礎。

零售品牌積極累積大量第一方數據,例如會員資料、交易紀錄以及線上與線下行為數據,但因這些數據分散於不同系統,缺乏統一的身分識別機制以及明確的元數據(Metadata)定義,導致難以整合與分析,同時,也影響 AI 對這些數據資產的理解與應用。

為解決上述挑戰,Vpon 威朋將累積十餘年的實務經驗轉化為產品與服務,如 Audience Center 與 AI Agent 等解決方案,並透過專業顧問團隊協助企業完成數據收集、清理、整合與分析等關鍵流程,從資料清理到 AI-Ready 再到落地應用,讓行銷與業務團隊能以自然語言將數據查詢與分群受眾逐步自動化,大幅縮短過去仰賴技術與分析團隊溝通需求與開發分析邏輯的時間。

Vpon 助零售業打造 AI-Ready 數據基礎,以 Audience Center 驅動業務商機

如何建立 AI Ready 數據基礎建設?

Vpon 威朋數據科學經理廖宜楷指出,在 AI 驅動的時代,數據的品質決定模型價值。其中四個關鍵分別是:建構標準化的數據採集與處理管線,透過統一的工程規範,確保所有進入系統的數據在格式、維度與質量上具備高度一致性;其次是定義語義清晰的元數據(Metadata)體系,確保數據能夠被 AI 理解與使用,從而產出具備可靠性的產出結果;再來是打破企業內部的「數據孤島」, 透過完整整合線上(Web/App)行為與線下(POS/CRM)會員資訊,建構全方位的會員數據輪廓,精準捕捉消費者的跨通路行為軌跡。最後,數據的價值隨時間遞減,AI 的決策品質取決於數據的「新鮮度」,因此,數據的持續更新與自動化維護,不僅能讓企業在動態市場中保持敏銳,還可進一步深化會員輪廓分析的即時性。

舉例來說,在 Vpon 團隊的協助下,台灣百貨零售龍頭透過整合 Web 與 App 行為資料,並將線上與線下數據集中於數據中台進行分析,將傳統耗時數小時的複雜資料庫分析工作縮短至秒級回應,並基於此高效率基礎,進一步開發不同業務主題的預測與分群模型,提升行銷精準度與營運決策的敏捷性。

扎實數據基礎的價值落實:Audience Center 如何賦能企業實現「數據即戰力」?

有了堅實的數據底座後,下一步是透過 Audience Center 將數據資產轉化為商業動能。

廖宜楷指出,在變化快速的零售與數位行銷市場中,速度就是競爭力。然而,仍有許多企業在數據應用上面臨嚴重的溝通與技術斷層。過去,當行銷或業務人員需要數據支持時,通常得花費繁複的內部流程申請需求、討論需求,才會進到後續的資料清理、建模與分析,最後才能得到想要的分析結果或行銷名單。這種以「週」為單位的進程,不僅拖慢了決策效率,更讓企業在競爭激烈的市場中錯失先機。

Audience Center 的核心價值在於徹底翻轉上述流程,將數據處理轉化為數據服務,透過直覺的介面與背後扎實的數據基礎支撐,讓非技術人員不用編寫程式碼,即可自行組合維度,大幅縮短從需求到執行的距離,將原先需要耗時數週的作業流程優化成秒級產出。

「Audience Center 的導入,不僅有助於提升效率,更賦予企業快速試錯與精準捕獲趨勢的能力,讓數據真正成為驅動業務增長的引擎。」廖宜楷如此總結。

#1 從會員數據到AI行銷:Vpon打造零售業AI-Ready數據中台,提升決策效率
Vpon 威朋數據科學經理 廖宜楷
圖/ 數位時代

以 AI Agent 重塑數據使用方式,讓數據更貼近決策流程

「Vpon 除提供 Audience Center 協助品牌發揮第一方數據資產價值、提供豐沛的第三方數據助品牌深化對客戶輪廓的掌握度,更推出 AI Agent 服務讓品牌與行銷人員能更直覺地使用數據。」Vpon 威朋數據科學資深總監陳文謙表示,在數位轉型的過程中,許多企業面臨的挑戰不僅是數據整合,更包括如何讓不同部門的人員都能更即時協作與應用數據,有鑑於此,Vpon 推出四種 AI Agent 協助企業分析與應用數據,極大化第三方數據成效:

第一,以 Reporting Agent 讓高階主管或行銷人員可以自然語言查詢數據與生成報表,即時掌握市場動態,加速決策下達與決策品質。

第二,透過 Insight Agent 確保數據分析不受分析人員的主觀意識或產業知識侷限,可以輕鬆完成跨領域數據分析、快速挖掘潛在市場機會與消費者洞察。

第三,藉由 Audience Agent 將客戶分群方式從規則導向(Rule-based)轉變為關聯導向,以關聯分析擴大受眾範圍,協助品牌找出更多潛在客群。

第四,推出 Creative Agent 協助行銷人員分析廣告素材表現的根本原因,釐清受眾喜歡的素材跟不喜歡的素材,藉此優化廣告投放內容,持續提升轉換率。

陳文謙表示:「透過 AI Agent 的輔助,品牌不僅能更快完成數據分析,也能將分析結果直接轉化為行銷策略與創意建議,降低跨部門溝通成本,讓數據真正參與決策流程。」

#2 從會員數據到AI行銷:Vpon打造零售業AI-Ready數據中台,提升決策效率
Vpon 威朋數據科學資深總監 陳文謙
圖/ 數位時代

鏈結數據生態夥伴,以跨境數據放大行銷效益

除了協助品牌主建立 AI Ready 的數據基礎環境並提升數據使用效率,Vpon 也持續拓展數據生態圈,協助零售品牌更精準布局海外市場。

Vpon 威朋產品行銷資深經理邱心儒表示,跨境行銷過去多仰賴經驗與市場直覺,但透過數據整合與 AI 分析,品牌能更精準理解海外消費者的旅遊與消費行為。

以 Vpon 與日本 Loyalty Marketing Inc. 合作為例說明,透過雙方的獨家合作,企業可以結合 Ponta 超過一億的會員數據、問卷調查結果以及 Vpon 的七大數據來源,深入分析日本消費者的消費偏好與購買力——包括哪些日本族群對台灣品牌最感興趣、最受歡迎的台灣商品類型,以及不同客群的價格敏感度與回購行為等,將行銷決策從過往的經驗判斷轉變為精準的數據洞察,成為品牌出海的重要工具。

簡言之,對零售品牌而言,跨境數據是理解海外旅客真實樣貌的一大利器,也能進一步優化廣告投放、內容策略與商品布局,讓品牌在拓展國際市場時,可以更有效率地接觸潛在客群,放大行銷效益。

#3 從會員數據到AI行銷:Vpon打造零售業AI-Ready數據中台,提升決策效率
Vpon 威朋產品行銷資深經理 邱心儒
圖/ 數位時代

展望未來,Vpon 將持續擴展數據生態圈並優化產品服務,幫助零售品牌從數據整合、AI 分析到市場決策建立完整的數據應用循環,希望以數據夥伴的角色與品牌共同成長,打造互利共贏的數據生態。

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