流量紅利消失,運用「MVP」掌握數位廣告新決勝點
流量紅利消失,運用「MVP」掌握數位廣告新決勝點

2012年是我與家人第二次創業時期,正好遇上智慧型手機崛起、社群媒體FB、LINE起飛,那時我們即透過自建in-house的行銷團隊,成功投入並搭上了數位廣告成長浪潮,帶動旗下平台的快速規模成長,到現今已進入廣告AI化的下半場,

「科技」不斷推動數位行銷的轉變,就像一條陡峭的學習曲線,你必須不斷學習、不斷吸收,然後帶領團隊去實踐,並具體地測試找出最佳方案,讓數位廣告成為事業上的一大助力。

2011~2018年台灣數位廣告總量統計與成長率
2011~2018年台灣數位廣告總量統計與成長率
圖/ 台灣數位媒體應用暨行銷協會(DMA)

這兩年數位行銷真的格外不容易做,最重要的原因就是導流的難度變高了!

因為越來越多企業投入,大家都追求 「轉換」 的狀況下,整體網路競價市場的廣告成本就變高,這即是供需原則的體現,而電子商務平台相較於品牌商又更追求最終轉換,也就是廣告投放是否能夠帶來「實際訂單」,所以我們在數位廣告的策略技術上需要更精實更卓越。

我常常都跟團隊說,過去的成功不代表未來的成功,我們必須改變過去的思維,讓自己一次又一次跟上現階段流量趨勢環境的變化,才有可能因應這越來越複雜的流量環境。因此,在面對近年來廣告流量紅利消失,我以MVP(Mobile、Value、Personalization) 來布局目前市場上的三大廣告策略,跟大家分享也請不吝指教。

數位廣告MVP
以MVP數位廣告策略迎戰流量紅利消退
圖/ 生活市集、松果購物、365超市共同創辦人 廖家欣

1.別管數字了!跟隨趨勢將廣告策略以「行動+影音」優先

Google的營收約85%來自廣告,而其中行動搜尋廣告和Youtube就是Google廣告的兩隻金雞母,同時再看到2019年Facebook第二季財報顯示,行動廣告營收占Facebook 廣告營收達94%,近年也開始推出了Facebook Watch影音頻道等搶攻行動眼球。

「消費者在哪裡,你的廣告就應該在哪裡」,這個道理相當顯而易見!

現今人手一支手機的時代下,競爭無疑已經從 「流量競爭」 轉向 「用戶注意力競爭」,從產品及廣告渠道就不斷發現順應需求趨勢出現的新媒體風向,而這些影音流量入口,將有望成為企業的新增長點。

但是如果你現階段實際去投放廣告到這些影音平台,極有可能會很失望的發現,從廣告投報率的角度是不如預期的,這其實也不會太意外,因為目前大部分的人在看影片的時候不會想要中斷,當他點了廣告就會跳離現在他正在沉浸的體驗,可是即便如此,我認為現在就應該提前優先布局「行動+影音」,因為這個場景很像2013年時候「行動廣告」剛起步,許多廣告主並不願投入,因為當時成效並不好,我們公司在當時率先投入搶下一席地奠定了這幾年的表現,讓我們深刻體認到

行為習慣是會漸漸隨著時代科技轉移的,當你嗅到風向就要趕緊投入,因為往往藍海就是在大家還沒有一窩蜂湧入的時候,才是最佳的機會點。

2.不只是找新客人,從「現有會員」身上開發出更多價值

流量紅利消退,大家焦慮的是要如何搶占新的流量紅利,但是,隨著競爭加劇、廣告成本越來越高的狀況下,想靠直接流量變現獲利的紅利時代已經不再,我們必須更現實的去面對這個網路世界的快速轉變,也就是不管你在哪個行業,流量不斷漲價,ROI(Return On Investment)只會越來越低。

順應趨勢時代找到最佳廣告方案是我們一直努力的方向,以電子商務為例,在我們創業的時候,大部分的電商是用CPC(Cost Per Click)來衡量流量價值,在那時候我們公司就已經捨棄CPC用ROI來衡量廣告投報,也就是我們並不在意每次點擊的費用,我們在意的是每一塊廣告費能帶來多少營收,多貴的點擊和流量我都願意買,只要衡量ROI是正的即可,但ROI是一個「瞬時」的概念,它指的是當下投入的成本在一個短的時間內(一般是7天,時間長度timeframe依照各產業各家定義不同)的回報。

到了現今廣告紅利消失,企業除了ROI之外,更應該注意「用戶的終身價值」(Lifetime Value)是否大於單次的ROI,以我的經驗來看,能創下高回購率的忠實消費者通常是有另外下載平台App的消費者,而回購率是一個衡量你的business是否健康的重要指標,因為回購率代表你的客戶會回頭再買你的商品或服務,我們內部集結了PM、數位行銷、工程師、資料科學家各方人才組成專案小組,努力投注大量的資源在如何提高消費者的「回購頻次」和「單次毛利」,從現有的會員基礎中挖掘出更多的新變現模式。

3.盡快跟上「程序化廣告」,打造高度「個人化廣告」是趨勢

在去年我們最常被問到的問題是:為什麼2017年所有電商的痛點都是廣告漲價,但是同為電商,也同樣投入大量數位行銷廣告費的創業家兄弟,卻屢創佳績?

其中之一的關鍵即是投入程序化廣告(programmatic advertising),是指利用數據與廣告平台的技術,以最有效率的方式購買媒體廣告,程序化廣告非常講求「效率」和「精準」,你不需要配置人力針對你網站上的千百個商品寫文案,下廣告,也不需要設定受眾,一切都是「自動化」、「個人化」,而這樣的廣告遠遠比過去傳統數位廣告靠手工的方式更精準,透過設定競價和目標觸及率等參數,系統會將這些參數與受眾行為的數據做整合,達成高度瞄準目標群眾(TA)的投放,將有效的提升廣告的ROI。

自動化動態商品廣告
創業家兄弟(8477)與松果購物(6740)和創業家旗下今年新創立的365超市,透過智慧出價策略+客戶端(精準觸及定向)的廣告組合,實現程序化購買與自動化廣告,花相對少的資源創造行銷效果最大化
圖/ 創業家兄弟行銷總監 張雅絜

我一直認為在數位化的時代,現在要打的不是「資本戰」而是「科技戰」,唯有在新創與科技上著眼,企業才有機會勝出,

而我也堅信科技以「人」為本,在未來的發展中,越來越多企業了解到以消費者為中心的重要性和趨勢,而高效企業一切成長的本質還是「人」,你必須有人才、有團隊可以協助你用科技去讓你的企業跑得更快。

願意嘗試、擁抱失敗的團隊和企業文化是珍貴的,有的時候,我們都太想要成功了,卻忘了沒有人是一步就成功的,越早布局,越早投入,越早下定決心,給團隊時間和犯錯的空間,相信科技改變世界的力量,我們才有可能找到突破終局的可能性。

責任編輯:陳建鈞

《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。)

往下滑看下一篇文章
懂保險的 AI 才有用!國泰人壽數據暨人工智慧發展部如何解開壽險業的 AI 實戰難題
懂保險的 AI 才有用!國泰人壽數據暨人工智慧發展部如何解開壽險業的 AI 實戰難題

金管會調查顯示,國內金融機構與周邊單位已有 33% 導入 AI,其中壽險業導入比例達 67%,僅次於銀行業的 87%。事實上,保險業應用 AI 的難題不在技術,真正的挑戰是要在高度監理、複雜流程與專業領域中,找到可落地的應用場景。國泰人壽數據暨人工智慧發展部走過八年、歷經三次組織定位演進,如何摸索出自己一套的 AI 轉型路徑?

國泰人壽養兵練 AI

國泰人壽數據團隊的起點,可以追溯到 2016 年成立的「客群經營部」。2018 年,隨著公司希望讓 AI 發展更具基礎架構、更具規模地展開,團隊轉型為「數據經營部」;到了 2024 年,正式成立「數據暨人工智慧發展部」,角色也從推廣,轉向更專注的技術發展。

國泰人壽-2.jpg
國泰人壽數據暨人工智慧發展部目前為一約 65 人的團隊,平均年齡 33 歲。
圖/ 數位時代

八年間,團隊的任務始終圍繞同一件事:深入業務現場,釐清痛點,再與 IT、業務、客服等單位協作,推動 AI 從研究走向實踐。國泰人壽數據暨人工智慧發展部協理莊淑儀形容,這個過程更像是傳教士的工作:「很多數據產品是由我們發想,從核保到理賠,有哪些導入機會?我們要去和各部門溝通,AI 可以協助什麼。」

國泰人壽-3.jpg
國泰人壽數據暨人工智慧發展部協理莊淑儀。
圖/ 數位時代

這樣的溝通並不容易,因為壽險業的專業門檻極高。國泰人壽數據暨人工智慧發展部首席數據分析師黃喬敬博士指出,一張保單牽涉的關係人本來就複雜:「在保險業,一張保單的銷售,涉及要保人、被保人、受益人,是多方關係,尤其在金管會的要求下,還必須兼顧模型的公平性與可解釋性。」核保邏輯、理賠判斷、業務員培訓,每個環節都有各自的專業門檻與監理要求,通用技術難以直接套用。這也是國泰人壽選擇自己養兵練 AI 的原因,唯有深度理解壽險場景,AI 才有落地的條件。

從真實需求長出來的 AI 實戰力

要讓技術模型真正為前線人員所用,數據暨人工智慧發展部團隊長期觀察業務現場,確保 AI 產出都能有效銜接既有作業流程。去年,團隊面對的挑戰,是在十三個部門提案中,篩選出值得投入的場景。莊淑儀說明,評估標準有三項:「是否能複製到多元場景?對公司有什麼效益?技術可行性?」最終六個案子出線,其中包括「AI Coach」。

AI Coach 以 AI 陪練業務員磨練銷售技巧,同步縮短培訓週期,讓業務員能更快提供專業、貼近保戶需求的服務。看見 AI Coach 的成效後,國泰人壽也將同一套模式延伸至客服中心及直效團隊,評估面向包括禮貌、問題回應、服務要點...等面向,給於評分及建議。黃喬敬博士解釋背後的難度:「以往這些評估指標是由人來判斷,現在則是要做到標準化,讓 AI 系統可以自己判斷。」今年一月上線後,客服新人有超過九成以此作為教育訓練工具,業務端使用率也過半,不僅省下資深人員帶新人的時間,也讓保戶獲得更一致、更高品質的服務體驗。

國泰人壽-4.jpg
國泰人壽數據暨人工智慧發展部協理莊淑儀(左)與首席數據分析師黃喬敬博士(右)帶領團隊在國泰人壽保險領域驗證 AI 應用。
圖/ 數位時代

另一項落地應用則是「Cathay Eye」,是國泰人壽自行開發的智能風險控管模型。莊淑儀說明:「這最主要是幫案件的複雜度做分級,讓新進同仁處理複雜度低、資深同仁處理複雜度高的案件,一來反映人力價值,二來加速案件處理流程,讓客戶更快獲得所需服務。」

黃喬敬博士也補充背後的機制:「Cathay Eye 是把公司過去數千萬筆資料整合起來,藉此建立一個平均的判斷基準,用來做複雜度分級與派工。」目前,Cathay Eye 的識別能力相較原流程提升一倍精準度,也讓流程的判斷效率明顯加快。

壽險業 AI 應用的新標竿

對國泰人壽而言,讓 AI 發揮作用的關鍵,在於將產業領域知識與技術能力結合,而這仰賴的是兩條並行的人才路徑。對內,是強化已熟悉保險核心業務人才的 AI 素養;對外,則是網羅生成式 AI 工程與系統設計、AI 治理、雲端數據工程...等專業人才,補齊技術深度。莊淑儀強調:「在人才 AI 素養上,以往我們著重精兵制。去年開始,我們要做到全員素養提升,在人人都會用 AI 的時代,如何善用、如何合規,這都是需要教育訓練的。」

黃喬敬博士則從技術端點出下一步的方向,如 Agentic AI 是明確的發展趨勢,但在企業級的應用上,不可能讓它完全自由運作,如何兼顧安全與效益,是關鍵任務。「檢視整個 Workflow,如何建立更好的決策流程,人員的角色和流程都會慢慢轉換。」他也指出,把端到端的自動化流程建置起來,是團隊接下來的重點工程。

國泰人壽-5.jpg
國泰人壽數據暨人工智慧發展部首席數據分析師黃喬敬博士。
圖/ 數位時代

導入 AI,或許已是壽險業的產業常態;但能不能真正走進核心業務的第一線,關鍵仍是有沒有先搞懂保險本身。從需求出發、從場景驗證,國泰人壽正以這套方法,定義壽險業 AI 應用的新標竿。

登入數位時代會員

開啟專屬自己的主題內容,

每日推播重點文章

閱讀會員專屬文章

請先登入數位時代會員

看更多獨享內容

請先登入數位時代會員

開啟收藏文章功能,

請先登入數位時代會員

開啟訂閱文章分類功能,

請先登入數位時代會員

我還不是會員, 註冊去!
追蹤我們
台達電全解讀
© 2026 Business Next Media Corp. All Rights Reserved. 本網站內容未經允許,不得轉載。
106 台北市大安區光復南路102號9樓