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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OpenAI 重磅講者親臨高雄|掌握前瞻 AI 與產業轉型關鍵趨勢
OpenAI 重磅講者親臨高雄|掌握前瞻 AI 與產業轉型關鍵趨勢

隨著 AI 工具逐漸普及,真正拉開差距的,已不只是技術或算力的強弱,是企業能否整理資料、重新設計流程,並把 AI 融合既有工作方式,持續轉化為營運價值。

Amazon Web Services(AWS)將於10月23日於高雄舉辦「2026 亞馬遜港都 AI 創新日」邀請 OpenAI 與製造、金融、交通、零售及運動育樂等領域的實務代表,從技術趨勢、資料治理、流程設計與組織轉型等面向,拆解 AI 落地前必須處理的現實問題,協助企業重新檢視自身的導入條件與下一步布局。

企業下一步,不只是再導入一套 AI 工具,而是讓 AI 進入日常營運

模型可以採購,系統可以建置,但資料是否整理到位、流程能否重新設計、組織是否清楚由誰負責,才是決定技術能否持續發揮價值的關鍵。

高雄近年推動數位轉型,同樣面對這項核心課題。亞灣周邊聚集扣件、石化、鋼鐵等傳統產業,場域複雜、既有系統眾多,正因如此,更能檢驗一套 AI 導入方法是否具備複製與擴大的條件。城市發展也從建置算力基礎,進一步走向讓技術真正進入產業與治理現場。

AWS 連續六年深耕高雄,今年以「雲騰智慧大南方 齊創 AI 好未來」為主軸,將討論重心從雲端與算力基礎,推進到應用全面升級,協助城市從「有 AI」走向「AI 有感」。

政府治理是否更即時、產業流程是否真正改變、市民與使用者能否感受到服務提升,才是「AI 有感」的具體檢驗。延續「高雄試點、全臺普及、雲端出海國際」的發展路徑,10月 23 日登場的亞馬遜港都 AI 創新日要談的不只是企業「有沒有 AI」,而是導入之後企業的真實改變。

2025 亞馬遜港都 AI 創新日現場,資料照
圖/ AWS

OpenAI 重磅講者親臨高雄,從技術前沿看見企業的關鍵課題

今年活動特別邀請 OpenAI 東南亞暨台灣合作夥伴總監 Mark Jeffrey,以「前瞻 AI 如何助力產業領袖開創新局」為題,分享在 AI 技術快速演進之下,企業應如何重新思考未來布局。

面對 AI 能力邊界持續擴張,哪些應用已具備規模化條件?哪些仍需要更完整的資料、治理與組織準備?這是正在規畫下一階段 AI 投資的企業必須先回答的關鍵課題。

上午議程將從資料、組織與金融三個面向,拆解 AI 落地前必須處理的現實問題。「數據為本,AI 啟航」先回到資料基礎:外部模型跑得再快,若企業自身的欄位定義、存取權限與資料品質尚未整理到位,技術仍難以轉化為可靠判斷。

「打造 AI-Ready 組織的關鍵布局」論壇則聚焦組織當責。AI 專案通常橫跨資訊、營運與管理部門,真正困難的不只是把系統建起來,而是由誰推動流程改造、由誰認列成果,以及當 AI 產出的判斷出現問題時,責任最後應由誰承擔。公部門、製造業與雲端服務業者如何從不同角色處理這些問題,對其他組織同樣具有參考價值。

金融創新論壇將討論 AI、虛擬資產與企業轉型。金融場域對資料安全、合規、風控與可追溯性的高度要求,也提醒企業:效率不能取代治理,AI 更不能成為責任模糊的理由。能否在高監管、高風險環境中建立清楚邊界,將直接影響 AI 應用能不能被長期採用。

2025 年活動論壇現場,資料照
圖/ AWS

從六種產業場景,看 AI 如何走進真實流程

真正具備參考價值的 AI 案例,不只要說明「做了什麼」,還要回答幾個更實際的問題:解決哪一段流程、使用哪些資料、在哪個節點交給 AI、誰負責最後判斷,又如何確認投入確實產生價值。

下午議程規劃橫跨智慧支付、製造、媒體科技、智慧交通、零售製造與運動育樂六種產業場景。每個場景面對的資料條件、即時要求與風險門檻都不相同。

產業場景 議程規劃與關鍵課題
智慧支付 藍新金流運用 AWS AI 自建智能 KYC 與交易監控;處理身份辨識、交易監控與風險判斷
製造 以語意層串接資料孤島,讓 AI Agent 正確理解分散在不同系統的資料
媒體科技 會說台語的 AI Agent:從醫院櫃台到第一線的落地實戰
零售製造 零售製造轉型;把技術接進實際營運與使用者體驗

這些差異進一步說明,AI 沒有一套可以直接複製到所有產業的標準答案。企業真正需要的,不只是更多案例,而是看見不同產業如何依資料條件、即時要求與風險門檻,把 AI 融入實際營運與使用者體驗。

現場同步打造「產業賦能走廊」,邀集超過 15 組雲端生態系夥伴設置展示攤位,聚焦智慧製造、金融科技與城市治理的真實痛點與解法。無論企業目前卡在技術、資料、治理,還是組織協作,不同問題點,都能找到對應的解方。

10 月 23 日,從智慧製造的產線優化、金融科技的風控升級,到運動產業的會員體驗創新,看 AI 如何從概念走進產業現場,成為百工百業轉型升級的實際動能。

10/23高雄展覽館盛大舉行
圖/ AWS

「2026 亞馬遜港都 AI 創新日」,掌握 AI 賦能百工百業、領航產業升級的實務趨勢
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