LINE訊息費用化後,品牌該如何「賴」以為生?
LINE訊息費用化後,品牌該如何「賴」以為生?

隨LINE@升級Line Official Account 2.0(簡稱Line OA 2.0)後,品牌在推廣溝通上又面臨一次的嚴竣挑戰。當年,許多品牌正因為臉書獲客成本走揚,而將客群導入 到「聊天機器人」或「可免費群發訊息」的LINE@,希望能持續取得流量紅利。然而,光景不長,LINE@的流量紅利在LINE OA 2.0訊息費用化而頓時消失不在。

仰「賴」流量的你,該如何重新理解LINE的行銷定位?

LINE OA 2.0將全面訊息費用化,往後除非選擇輕用量,否則只要運用到發送訊息推播就需要一定的費用。而費用的計算方法,與簡訊計算雷同,主要差別在單則發送費用不同。

從以往「群發」免費到按量計算,成本自然是增長不少。面對這股衝擊,無疑打亂許多品牌之前的行銷布局。原本只要想辦法引流到LINE@就不用擔心後續溝通成本,儘管會有一定的封鎖率,但依舊是一個免費的溝通管道。然而,現在卻再也無法隨心所欲的發送。想要得到這問題解答前,可以先思考品牌該如何重新理解LINE的行銷定位呢?

從LINE公告的內容可知道有以下模式是免費!

  • 一對一聊天
  • 關鍵字回應

我們依然可以透過LINE OA 2.0跟好友一對一聊天或客服,這一段免費。我們可以設定關鍵字回應,提供好友使用尋找相關資訊。但只要有關發送訊息,只要過了免量門檻量後,就一筆筆收款。在這裡,我們至少有一個理解是,LINE OA 2.0至少有 「免費客服」 功能可做行銷定位。這也真的有品牌如此應用,參考如下:

以天藍小舖LINE為例.png
以天藍小舖LINE為例。

接著是棘手又熱門的問題,即群發功能怎麼辦?關於這個問題,的確像變了心的女友回不去了。我們只能在費用化的基礎上去精進訊息發送的功能。以往因為免費,我們可以群發海灑。在費用化後,我們該思考的是如何更精準,朝往廣告投資報酬率的角度去思考。結合LINE OA 2.0 在API串接更加彈性的特點,將費用化往分眾化前進,更進一步再往個人化去強化。 如圖:

LINE OA2.0推波操作.png
LINE OA 2.0推播操作示意。

詳細來說,因為訊息費用化已無法透過任何時間寶石來挽回。在此基礎上,我們必須思考如何將訊息發送到對的好友身上,也就是達到分群的效果。而這一塊在LINE OA 2.0官方釋出版本上,目前僅提供 「年齡、性別、地區、加入時間與作業系統版本」

這五項對於產品種類多元、引流來源多元、或者會員數量大的品牌來說,其實是遠遠不足。而透過LINE API應用,如同遊戲外掛一般,能解決這類問題,即強化官方版本在分群功能上的不足。而分群的基礎,建立在加入賴好友後因為其行為打上專屬標籤。 例如:透過問券、問答、遊戲等,進而為好友打上可分群的標籤。

當透過LINE API強化對用戶作標籤後,日後群發上可以取得更有意義的好友做訊息推送。例如:有一家母嬰專賣店,當舉辦線上婦幼展活動時,就可以利用嬰兒副食品的標籤作篩選發送。此時,因為選擇的受眾夠精準,不是廣灑,得到的回應與轉換勢必較好。

賴API行銷應用 — 品牌仰《賴》的成功關鍵 / GBMH 57 場活動
賴API行銷應用 — 品牌仰《賴》的成功關鍵 / GBMH 57 場活動

甚至,如同facebook pixel追蹤功能,透過LINE API串接也能在賴中重現電商追蹤的效果,達到個人行為化再行銷的效益。也就是,當有人透過LINE API串接的官方帳號進行電商瀏覽、加入購物車等行為,可以因為事件觸發來評估要不要進行「再行銷」。即一群加入購物車未購買的好友,將能在官方帳號中收到剛才瀏覽過的產品項。像這類個人化行為的追蹤,補足原先LINE OA 2.0的不足,在效益追蹤上獲得完善的落實。

值得一提的是,臉書再行銷來說,下給誰我們並不知道,我們只知道有一群人符合某個再行銷的條件。但在含有LINE API串接的LINE OA 2.0可以知道誰符合這個條件。注意!是哪一個人都可以知道,其姓名、信箱一覽無疑。(當然,前提是該好友已授權個資給品牌使用才行)

當捉到200個加入購物未購買的好友,再推播促銷訊息給他。假設符合這條件的人其轉換率有5%,且平均購買金額是$800元,ROAS = (200*5%*$800 / 200*$0.2 )= 200 倍。 這就是精準個化人操作下的可能性。但這點在臉書廣告再行銷上,是相對困難。因為在臉書的世界裡,目標受眾太小可能廣告連打都打不出去了。但賴可以!它能單點打擊。

因此綜合以上,迎接LINE OA 2.0的世代,我們可以免費不需費用的方式運用,也可以採分群與個人化做廣告投放用。所以,一個仰「賴」定位的結論為:

  • 一對一客服 ── 品牌與客戶之間的客服溝通平台
  • 精準廣告系統 ── 品牌與不同標籤意義的廣告平台

「賴」以為生的背後,讓我們進一步思考【流量管理】的可能?

掙得流量紅利是許多企業的競爭優勢。然而,追隨的同時,是否能為品牌建立穩定的另一個流量源,筆者認為是同步重要。如同投資圈的名言:雞蛋不要放在同一個籠子,流量何嘗不是呢?

之前有分享過兩則關於流量管理的概念,提供各位做延伸閱讀:
流量池下的省思!重新解構你所認知的電商營運公式後再出發
流量池中省思與「重視」行銷的本質!揮別營運的流量之困|流量池讀後感

像是LINE OA 2.0將訊息費用化後,除了可透過API強化對分眾再行銷外,更值得我們思考的是如何將「群發」功能找回來?甚至,透過「群發」達到與用戶建立關係,引發更多社群發酵的可能呢?

關於這部分的答案,建議朝更全面的平台應用思考可能性。當LINE不給我們群發時,難道就沒有別的平台能補上這個不足嗎?如果有的話,再結合LINE OA 2.0,是不是就很完善呢?

若你問我心中的解套是什麼?我會回答你:去思考與建議「完整的社群生態系」吧!

本文由江仕超授權轉載自其Medium

責任編輯:陳建鈞

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把老師傅經驗變成 AI!智穎智能讓射出機從「導航」走向「自駕」,桃園如何助攻技術落地?
把老師傅經驗變成 AI!智穎智能讓射出機從「導航」走向「自駕」,桃園如何助攻技術落地?

曾是台灣製造業重要根基的塑膠射出產業,如今正面臨人才斷層危機。尤其桃園聚集大量工業區與製造業者,老師傅退休、新人才接不上的現況,更是許多工廠正在面對的現實難題。

從汽車零組件、網通設備、醫療器材到半導體載具,許多產品都離不開射出成型。智穎智能創辦人暨執行長張詠翔指出,全球塑膠射出市場規模超過 3000 億美元,每年仍以約 3% 至 4% 的幅度成長。需求並未消失,只是製造基地從台灣、中國逐步往東南亞等地移動。但機器可以搬、訂單可以轉,老師傅數十年累積的經驗卻很難複製。

這道人才缺口,正是 2020 年成立的智穎智能切入市場的機會。團隊從桃園中原大學的研究能量出發,歷經近十年研究與工廠驗證,嘗試把老師傅腦中的射出經驗,轉化成可以計算、保存與持續學習的 AI 模型,解決產業第一線面對到的挑戰。

把老師傅經驗交給 AI,射出成型從「導航」走向「自駕」

「餐廳沒有廚師是不行的。有再好的設備,不會做的人還是會把它做失敗。」張詠翔如此比喻射出成型的技術門檻。當模具完成後,生產現場仍得依產品、材料與機台特性,調整溫度、速度、壓力、位置等條件;即使使用同一種塑料,不同產品的調整方式也可能完全不同。

而老師傅的珍貴之處,不只是記住參數,而是知道面對材料、機台與環境變化時如何修正。智穎智能要做的,就是把這些難以傳承的「火候」拆解成可以運算的製程邏輯。目前其 AI 解決方案已應用於超過 200 種材料、50 多種產品類型。

把老師傅的經驗轉化為製程邏輯後,第一步就是讓 AI 協助操作人員找到合適的成型條件。智穎智能為此開發智能成型導引系統,工廠只要輸入材料、機台規格、產品尺寸等資訊,sMolding 便能計算第一組成型參數;若試模後出現產品缺陷,再由 sTroubleshooting 提供修正建議。

用手機即可查看系統狀況
圖/ 智穎智能提供

「它就像導航。我今天告訴你要從 A 點到 B 點,但不知道路怎麼走,導航會把路徑算給你。」張詠翔說。對射出成型而言,這條「路徑」就是溫度、速度、壓力與位置等參數如何組合。以半導體載具試模為例,傳統方式需 7.5 小時,導入系統後縮短至 2 小時,材料使用量從 23 公斤降至 8.7 公斤,整體試模成本降低 64%。

但找到正確參數只是第一步,真正進入量產後,工廠面對的「路況」還會持續改變。溫溼度、材料批次與機台耗損,都可能讓原本設定好的製程條件產生偏移。智穎智能因此進一步開發 StabMolding 成型穩定模組,透過射出壓力數據持續監控品質,並依生產狀態自動補償關鍵參數。換言之,AI 不只在試模階段提供一條正確的「導航路徑」,進入量產後還能因應製程變化持續修正,進一步朝「自駕」邁進。

從產線驗證到海外布局,桃園如何助攻智穎智能跨過0到1?

但要讓 AI 真正走進工廠,智穎智能採取 SaaS 訂閱模式,將核心運算留在雲端持續學習與更新,降低中小型製造商一次投入大量資金的門檻。另一項差異則是「跨廠牌」。現實中的射出工廠往往同時擁有台灣、日本、歐洲不同品牌與年份的設備,因此智穎智能的方案既能導入既有設備,也能與射出機、控制器業者合作,在新機出廠時直接整合。「一個工廠不會只有一個廠牌,就像你家的車庫不會永遠只放同一品牌的車。」張詠翔說。

對智穎智能而言,AI 真正走進製造現場的關鍵,在於不同世代、不同品牌的設備都能導入。只是對工業 AI 而言,降低導入門檻還不夠,更關鍵的是能否取得真實產線反覆驗證。對從中原大學研究成果衍生創立的智穎智能而言,桃園不只是公司所在地,也提供了技術走向市場的第一塊試驗場。「對新創來說,第一個就是要經費、要人才、要場域,再來就是客戶與合作夥伴資源。」張詠翔說。

成立初期,團隊透過桃園市政府研發補助、新創競賽與基地進駐等資源,降低早期研發與營運負擔。更重要的是,桃園密集的製造業聚落,本身就是智穎智能最直接的潛在市場。透過市府串聯工業區與在地企業,智穎智能在創業初期接觸到位於桃園的「良器」,成為公司第一個客戶。從概念驗證、產品調整到實際導入,合作一路延續至今。對必須進入產線反覆驗證才能成熟的工業 AI 而言,第一個願意開放場域的客戶,意義遠超過第一筆營收。

如今,從桃園製造現場磨出的解決方案也開始往海外走。「日本這一次,完完全全都是桃園市政府帶著我們去做這件事情。」張詠翔表示,透過市府帶領團隊前往日本神戶,智穎智能接觸當地官方與企業資源。在市府引薦下,團隊成功對接了神戶知名加速器,更取得日方針對外資新創設立公司與拓展市場的兩階段實質補助資訊。目前團隊正籌備日本布局,為下一階段海外市場拓展做準備。

智穎智能在 TaipeiPLAS 2026 台北國際塑橡膠工業展,展示 AI 智慧製造成果,現場商洽氣氛熱烈,成功吸引產業關注。
圖/ 智穎智能提供

AI 解決「怎麼生產」後,下一步是「替誰生產」

當 AI 開始解決「怎麼生產」,張詠翔看到的下一個問題,是「替誰生產」。部分製造商提高生產效率後反過來問他,如果我的產能多了 20%,但沒有多 20% 的訂單,我何必要做那麼快?

這個問題催生了智穎智能下一階段的製造媒合平台構想。隨著供應鏈分散至不同國家,品牌要在海外重新尋找符合特定規範與製程能力的供應商,也愈來愈困難。團隊因此希望串聯既有使用 AI 方案的製造商,讓品牌端能依條件尋找供應商,也讓製造端的閒置產能有機會被看見。團隊預計 2027 年上半年推進平台服務,初期規劃串聯超過 200 家製造商與破千台機器。

從中原大學的研究,到桃園工廠提供第一個實際驗證場域;從把老師傅經驗變成 AI「導航」,再走向能自行修正製程的「自駕」,智穎智能試圖數位化的,是製造業最難被保存的資產:人的經驗。而當全球供應鏈持續移動、製造基地愈來愈分散,這套從桃園工廠磨出的 AI,下一步不只要替老師傅找到數位接班人,也要重新連結散落全球的製造能力。
而「Meet 桃園+」也期盼持續透過計畫的媒體報導與宣傳資源,將更多像智穎智能這樣扎根在地、走出海外的創業故事傳遞出去,讓外界看見桃園豐沛且具實戰力的創新動能。

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