數位行銷的未來,跟你想得不一樣!
數位行銷的未來,跟你想得不一樣!

今天來跟大家一起探討「數位行銷」(Digital Marketing)的未來幾年後的樣貌。

鑑古才能知今,讓我們快速回顧,在1990年代個人電腦逐步普及化,網際網路(Internet)出現之後,行銷人員除了傳統的廣告行銷,進入到網路行銷(Web Marketing),以及整合行銷傳播(Integrated Marketing Communications)。

網路行銷從架設一個官方網站就代表有做網路行銷,一路走來卅年光景,伴隨著結合CRM資料庫的網路行銷工具,以及Google與臉書(Facebook)等全球廣告巨擘興起,以及各種數位看板及手持行動裝置的普及化,數位行銷用關鍵字廣告的精準行銷與再行銷(Re-Targeting),某部分取代了傳統電子報的亂槍打鳥,演進到大數據(Big Data)時代,開始採用人工智慧(AI)嘗試預測消費者或用戶的喜好等等,行銷的世界,精彩有趣。

而與此同時,近十年來,除了以電腦伺服器運算串起的網際網路,人類社會又逐漸邁入一個新的里程碑,也就是物聯網(Internet of Things) 時代,未來十年後(或更早發生)甚至是會是一個萬物聯網(Internet of Everything) 的世界。

什麼是「萬物聯網」?這跟行銷有什麼關係?

萬物聯網指的是,

所有機器設備與行動裝置除具備數位化連結網路功能,本身還帶有身份識別(ID),形成M2M(機器對機器)的機器經濟(Machine Economy)系統。而使用者的數位足跡(Digital Footprint)成為數位資產( Digital Asset),使用者亦須具備數位化的身份識別,以將資產歸戶,進行資料賦權,讓各種資料成為數位行銷的資料市集(Data Marketplace)。

行銷人員可以將此理解為:

物聯網的世界由於自動化機器與數位裝置的即時跨域聯網溝通,將會有巨量的資料被產出,被儲存,被分析,因此會有更多商機,也會有讓企業與個人彼此互利的行銷模型。

Gartner公布2018至2023年引領數位企業創新的十大物聯網策略技術趨勢,未來十年,物聯網將持續帶動企業(包含數位行銷與數位廣告)創新的商機,其中有許多將來自全新或改良的技術。Gartner的物聯網專案調查顯示,35%的受訪者正在銷售或打算銷售其產品與服務所蒐集的數據,資訊經濟學(Infonomics)理論將這種「資料變現」的作法,視為應納入公司帳冊的策略性商業資產。

2023年,買賣物聯網數據資料,將成為許多物聯網系統必要的一環,現有的行銷與廣告方式,乃至於媒體型態,都將會因為萬物聯網(例如智慧電表,智慧路燈,車聯網,智慧家庭,智慧城市等)發生急遽的改變。

對於數位行銷人員來說,所有的行銷策略與廣告內容都將會有翻天覆地的創新。媒體代理商與廣告代理商將會首當其衝,開始面臨企業對於企劃與執行各種物聯網廣告(載體是物聯網裝置或機器)的需求與挑戰。

想像一下,你的車作為一個資訊產生者與載體,它有一個全球共通的身份識別,你本身也有一個全球共通的身份識別,於是你開車的駕駛行為數據都會是你的數位資產,你可以選擇是否放在資料市集進行價值交換,價值可能是點數,是紅利,是代幣,是虛擬貨幣,或折價卷,或服務交換等。

更進一步的運用場景就是,企業可以將你需要的廣告訊息,在你同意的狀態下,推送到你會使用的物聯網裝置,供你讀取。

至於資料市集有哪些「買家」會想買單這些數據與其中的市場洞察(Market Insight)?這就是未來「數位行銷」的專業可大力發揮之處,也是媒體代理商與廣告代理商的潛商機,充滿未知,也正意味著各種行銷策略與內容的可能性。

2025年全球的物聯網裝置將超過750億,我們可以大膽預測,未來的數位行銷,將不再是一種出現在個人電腦瀏覽器,手機螢幕或是電子看板的廣告方式,將會是融合在生活中各種自動化設備,包含智慧零售販賣機,也包含各種創新服務,例如因為你的優良駕駛行為,讓你享有更好的個人化保險費率設計方案。且讓我們開始盡情發揮想像力吧!也期待會有更多台灣本地新創,加入到這個新興的市場!

《數位時代》長期徵稿,針對時事科技議題,需要您的獨特觀點,歡迎各類專業人士來稿一起交流。投稿請寄edit@bnext.com.tw,文長至少800字,請附上個人100字內簡介,文章若採用將經編輯潤飾,如需改標會與您討論。

(觀點文章呈現多元意見,不代表《數位時代》的立場。)

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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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