Media3.0時代來臨!「整合」行為數據的行銷技術全面進化
Media3.0時代來臨!「整合」行為數據的行銷技術全面進化
2019.10.25 | 生活

以數據為核心運作的「績效行銷」,自台灣數位媒體投資量在2016年正式超越電視廣告後更是獨領風騷,因其能藉著追蹤工具記錄每一個消費者的網路廣告點閱甚至購買行為而深受品牌商和廣告行銷業界青睞,自此開啟了Media 2.0時代。

即將迎接2020年的現在,媒體面貌更為多元,行銷操作不僅有傳統的付費媒體(Paid Media)可運用,品牌也能透過自有媒體(Owned Media)、賺得媒體(Earned Media)與消費者互動,再加上實體通路,消費者足跡像是一個又一個的小光點,擴散在不同的渠道上,以衡量付費媒體並優化投報效益為主的績效行銷,能否再有突破?

整合消費者行為資料數據 打造完整生態系統

對此,安布思沛提出了進入Media 3.0時代的全新解決方案:善用科技賦能,整合所有消費者的行為資料數據,進而串連起有意義的消費者旅程,完成一個可循環帶來商機的生態系統(Ecosystem)。

安布思沛台灣副總經理劉詩盈(Shawn Liu)指出:「因應Media 3.0時代,首先應跳脫出付費媒體的投報思維,修正為「任何媒體都可能產生效益」,重點在於如何整合行為資料數據,將付費媒體及客戶的自有媒體、賺得媒體等管道串連在一起進行分析。」

以品牌電商為例,客戶透過付費媒體(如網路廣告Banner)導進一批新客,但在後續行銷策略上不知該如何與舊有的潛在顧客區隔,且新客與舊客的行為數據相異,該如何整合分析?我們提出的解決方案除能讓品牌電商精準知曉新客從哪些媒體而來,也能分析哪些潛在顧客適合用自有媒體或其他手段聯繫,可幫助客戶省下不必要的付費媒體預算。

「在Media 3.0時代,所有能跟消費者接觸到的點,都能因應其需求做推播。」Shawn強調,客戶端握有CRM(顧客關係管理)系統、EDM、實體問卷、數位調查等各種數據工具,與消費者能透過門市、電商、App等渠道互動,但過往未能被有效整合,「形同一個個斷點,現在必須將其串連變成生態系統。」

整合數據形同數位變革 愈早開始愈能取得先機

市場進入Media 2.0時代不過3、4年時間,如今馬上迎來急需變革的3.0時代,對品牌端、行銷代理商都是挑戰。我們觀察到,第一個難題便是客戶手上各種屬性、類型不同的資料,如網站上各個消費者的瀏覽行為資料、長期累積的既有顧客互動資料、門市與電商的購買行為資料等,光是整合規格便需要行銷代理商強大的技術支援配合。

第二個難題則是行銷長(CMO)的職能更加跨領域,不僅要管理媒體預算,更要兼具數位長、技術長的視野,「安布思沛在台灣本就有較高端的程序廣告優化師與數據分析團隊,不管是策略布局、人才轉型都能跟上時代腳步,甚至領導業界趨勢,但品牌商自身仍須有意識地進行組織內各執掌與分工上重新劃分與養成的數位變革。」

Shawn進一步指出,行為資料數據需要時間來累積,才能透過累積的有效資料,成功進行預測分析,畢竟「2週的數據跟2年的數據有很大差別。」

換句話說,在數位洪流裡,愈早覺醒的品牌愈有能力在Media 3.0時代取得先機,掌握更深刻的消費者輪廓,且當所有數據整合妥當,也更有機會因應日後人工智慧(AI)科技發展,真正實現全媒體管道綜效最大化。

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Physical AI應用崛起,勤崴國際如何打造台灣智慧移動國家隊?
Physical AI應用崛起,勤崴國際如何打造台灣智慧移動國家隊?

若將生成式人工智慧(GenAI)技術視為改變人與資訊互動的重要分水嶺,Physical AI(實體AI)則讓 AI 真正理解並介入真實世界:從機器人、自駕車到智慧製造,AI 正從「理解內容」走向「理解物理世界」,其中,自駕車被公認是 Physical AI 最具代表性的落地場域,也是目前最能驗證 AI 感知、推理與決策能力的應用,因為,不僅要控制車輛,還必須即時與人流、車流、道路設施及各類載具互動,需要極高的 AI 感知、推理與執行能力。

對深耕智慧移動多年的勤崴國際而言,Physical AI不只是 AI 技術演進,而是自駕車產業邁向下一個世代的重要轉折:從依賴規則控制(Rule-based)的自駕系統,逐步升級為具備感知、推理、學習與持續優化能力的智慧移動平台,讓全球自駕車產業競爭從單一技術比拚,走向資料、場域、生態系與 AI 能力的全面競賽。

Physical AI讓自駕車從「照規則開車」走向「理解世界」

過去,自駕車依靠高精地圖、光達(LiDAR)、攝影機等感測器,以及大量預先設定好的規則進行判斷,這種作法能處理相對固定的情境,但一旦遇到複雜且快速變化的交通環境,例如大量機車穿梭、行人突然穿越、不同國家的交通規則,系統很容易受到限制。

勤崴國際認為,Physical AI 的出現正改寫自駕車的發展模式:透過更強大的 GPU 算力,結合世界模型(World Model)、數位孿生(Digital Twin)與模擬器(Simulator),AI 能先在虛擬世界完成大量交通情境模擬,再將學習成果快速部署到真實道路,不僅大幅縮短訓練與驗證時間,也讓自駕系統持續學習與進化。

#2 Physical AI應用崛起,勤崴國際如何打造台灣智慧移動國家隊?
勤崴國際以廠區自駕接駁車與自駕載貨車服務,協助製造業者實現智慧工廠願景。
圖/ 勤崴國際

「在 Physical AI 賦能下,自駕車將從依照規則開車轉變成能理解環境、預測意圖,再做出最佳決策。」勤崴國際副總經理林映帆表示,例如當系統看到路邊有人揮手,不只是辨識動作,而是能推論對方有搭車需求;當機車快速切入車道,也能提前預測可能路徑,而非等事件發生後才反應。

這也意味著,自駕車的競爭已從「規則設計」走向「AI學習能力」的競爭:自駕車不僅是智慧移動的新載具,更是觀察 Physical AI 是否真正成熟的重要指標;換言之,Physical AI比拚的不是演算法,而是誰能持續累積真實場域、建立與完善資料庫,讓 AI 在每一次行駛中不斷學習、持續進化,形成下一波智慧移動競爭的關鍵。

七年累積三十個場域,勤崴國際打造台灣智慧移動新能量

相較於 Waymo、Tesla 的優勢來自數百萬輛車持續累積道路資料,勤崴國際的策略是透過不同場域的長期營運,建立屬於台灣的智慧移動資料庫。

自2019年投入自駕車商業化應用以來,勤崴國際不僅持續深耕高精地圖、自駕系統、車聯網及自駕運輸技術、於全台完成超過30個自駕場域部署,累積自駕行駛里程突破38萬公里、服務超過80萬人次,更逐步建立台灣少數具規模的智慧移動資料庫;為進一步加速自駕車產業價值鏈發展,勤崴國際也攜手車廠、路側設備,感測器、AI 平台、車聯網、客運與場域業者打造完整的自動駕駛生態系。

以台積電南科園區的自駕巴士服務為例,由於路線涵蓋園區內外道路,自駕車不僅要與物流車、叉車及一般車流共存,離開園區後更須面對台灣特有的高密度機車交通環境,對 AI 的感知與決策能力形成高度挑戰;截至今日,該服務已累積超過92,435人次搭乘、自駕行駛里程超過83,542公里,接駁率高達96.7%;此外,勤崴國際也於廠區內導入自駕接駁車與自駕載貨車,累積服務超過216,794人次,驗證自駕技術在智慧工廠場域的落地能力。

除了工業場域,勤崴也將自駕技術延伸至觀光應用,例如今(2026)年6月在南投埔里福興溫泉區推出「啡嚐咖心」觀光自駕車服務;林映帆指出,相較於工業場域重視效率,觀光應用更重視人車互動與乘車體驗,遊客只需一鍵即可啟動自駕接駁,系統除了安全辨識行人與周遭環境,也能透過語音互動提升搭乘安心感,證明自駕車不僅適用於產業應用,更可成為偏鄉觀光與高齡化社會的新一代公共運輸解決方案。

#3 Physical AI應用崛起,勤崴國際如何打造台灣智慧移動國家隊?
勤崴國際在南投埔里福興溫泉區推出「啡嚐咖心」觀光自駕車服務。
圖/ 勤崴國際

接下來,勤崴國際將憑藉著在南部科學園區、南投與新北市的落地運行經驗,攜手產業夥伴、針對未來對自駕公車有需求的城市,協助客運業者解決公車缺工等議題。

林映帆說:「我們的目標是提供自駕全方位解決方案。」在累積物流、廠區接駁、觀光、無塵室搬運等多元場域經驗後,勤崴逐步發展出「一個平台、多種載具、多種場域」策略:將共通技術平台模組化,再依不同客戶需求進行客製化調整,讓每新增一個場域,都成為下一個場域快速且安全部署的重要養分。

#0 Physical AI應用崛起,勤崴國際如何打造台灣智慧移動國家隊?
勤崴國際副總經理林映帆表示,將以「一個平台、多種載具、多種場域」策略,攜手自駕車產業鏈夥伴,協助AI自駕車等智慧移動落地應用,以及打造「國家隊」前進海外市場。
圖/ 數位時代

隨著Physical AI的成熟與落地,未來智慧移動的競爭,不再只是比誰擁有更大的模型,而是比誰能持續累積場域、建立完整資料庫,以及串聯完整生態系;在這個關鍵時刻,勤崴國際除因應不同場域客戶需求提供自駕車解方,也希望攜手更多產業夥伴,共同打造具有國際競爭力的智慧移動國家隊,讓台灣在全球自駕與 Physical AI 的新賽局中,占有一席關鍵位置。

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