尋找流量寶藏:你做對CRM了嗎?別把顧客追蹤誤解為顧客經營
尋找流量寶藏:你做對CRM了嗎?別把顧客追蹤誤解為顧客經營

當新客獲取成本不斷拉高,如果這時連舊客都留不住,那就注定了這將是一場賠本生意。而這也是為什麼今天 CRM(顧客關係管理) 愈來愈受到重視的原因。只是,我們或許都應該再問自己一個問題:「我的CRM做對了嗎?」

顧客分群不等於「顧客經營」

說到CRM,很多人腦中第一個浮現的可能會是喬治.卡利南(George Cullinan)在1961年提出的RFM(Recency,Frequency,Monetary)模型。這指的是運用資料庫分析中:Recency(最近一次消費)Frequency(消費頻率)、與Monetary(消費金額) 這三項指標工具,做消費者分群。

RFM顧客分群定義表
RFM顧客分群定義表
圖/ 黃昭瑛

包括過去的我自己在內,相信很多人會認為,只要做好RFM客戶分群,每個月定期做成效追蹤,或者以此為基礎,進一步設計出,如銀卡、金卡、鑽石卡的忠誠會員機制,就等於做了CRM。但這樣的分級方式其實很粗淺,最多只能說是會員經營成果追蹤,而沒有真正完成CRM旅程。

其實不難想像,同樣是鑽石卡會員,未必每個人都會想要收到行李箱作為贈品;或是同被歸類在銀卡會員,也未必人人都對200元折價券感興趣。

實際上,同一分群的人,可能會有截然不同的偏好和需求。

一對一溝通,小族群也可以創造大生意

所以在RFM分群之後,還是得更進一步利用科技工具,在每一分群當中的個人基本資料和消費紀錄之外,加入如瀏覽歷程、點擊和購買行為等數據資訊,然後在不同的接觸點,如EDM,或是App訊息推播等,提供真正符合個人化需求的資訊和誘因,進而達到有效的一對一溝通。 到了這一步,才能說是真正做到完整的CRM經營。

以今年的雙十連假為例,我們找出了一群在連假期間有意在台灣旅遊的消費者,並推送了三個商品訊息,就收到很不錯的成效。這也說明了,即便只是一小群人,如果溝通的訊息夠精準,還是有機會創造出大的生意機會點。

不過這裡也特別值得一提的是,過往我們和消費者之間,大多是基於「Rule-based」的溝通,也就是事先設定好遊戲規則,當條件滿足時,就做出相對應的反應。如消費者在點擊某樣商品達一定次數後,就主動推送促銷訊息;或是當消費者已經完成下單,在旅程出發前,再推送關聯性商品等等。然而這些預設的溝通邏輯,很多時候可能是錯的。

如我們就曾經將同一則「花蓮地區新的行程商品和促銷活動」推播訊息發送給兩群人,其中一群是上個月曾看過花蓮商品,但最終沒有購買的;另一群則是過去一個月從來沒有搜尋過花蓮商品的人。最終得到的結果出乎意料,沒看過花蓮商品的那群人,推播訊息轉化訂單的效果,竟是有看過花蓮商品那群人的三倍之多。

因此長期來說,相對於用人的經驗值去寫下預設規則,導入機器學習,由「人工智慧」進行判讀,可能會是更精準且有效率的作法。

反守為攻,CRM價值比你想像多更多

而當累積的客戶數據量達到一定規模後,這時其實還可以考慮再多做一步,

去深化CRM的價值,也提高顧客的LTV(生命週期價值),那就是「反向開發商品」。

顧客經營3步驟
圖/ 黃昭瑛

最初,我們是從消費者的瀏覽、點擊、購買等行為數據,去展開顧客經營。然而經過不斷地累積,每一個細分客群可能會因為消費者基數和數據量的增長開始壯大,如親子客、哈日族等特色,會漸漸被突顯出來。那麼這時就該「反向思考」

既有商品庫是否足夠滿足這群人的未來需求?

畢竟,如果相關商品量不夠豐沛,那麼即使在過去成功抓住了這群消費者的胃口,未來也可能很難長久經營下去。

反之,藉此更有效率的充實商品庫,在提高LTV的同時,還有從中長出第二成長曲線的可能。

做CRM,不應該只是為了向老闆交差,更不僅僅只是守住基本流量。如果能夠做對、最好,CRM也可以是成長路上的最佳夥伴。

責任編輯:陳建鈞

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關鍵字: #CRM
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AI 成為企業新基礎設施,勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合
AI 成為企業新基礎設施,勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合

因應生成式 AI、代理式 AI 與實體 AI 的崛起,模型成為企業資訊基礎設施的一環,企業不僅需要算力、還必須具備同時管理多個 AI 模型、優化營運成本,以及確保 AI 基礎設施的安全與穩定;有鑑於此,服務超過 2,000 家企業客戶上雲的勤英科技(ELITE CLOUD)將業務範疇從雲端代理延伸到 AI 基礎設施整合商,協助企業整合多元模型資源、因應不同應用場景彈性調度算力資源,在 AI 新世代建立可規模化的 AI Infra 能力。

「隨著 AI 從單一聊天機器人進化到多模型、多代理協作,企業的核心競爭力不再僅是擁有 AI,而是建立一套可管理、多模型共存、穩定、安全且可持續擴充的 AI Infra 環境。」勤英科技區域總經理黃士培表示,為協助更多企業推進 AI 創新實務,勤英科技從原本的 AWS、Google Cloud、Azure 雲端代理角色,進一步轉型為 AI 基礎設施整合服務商,透過多語言模型平台 MixRoute、代理式 AI 導入與企業資料治理服務,協助企業建立真正可落地、可管理、可擴展的 AI 應用架構。

從 IT Infra 到 AI Infra,企業最大挑戰不是模型、算力而是管理

過去幾年,許多企業透過生成式 AI 實現「問問題」、「摘要文件」、「生成簡報」,提升員工工作績效,而代理式 AI 的崛起與普及,則讓「內嵌 AI 的企業應用」快速成為新常態,從企業資源規劃(ERP)、顧客關係管理(CRM)、人力資源(HR),到客服、研發甚至製造系統,AI 開始深度嵌入各類企業應用,AI 扮演的角色也從單純的輔助工具,逐漸進化為企業營運與決策流程的重要核心。

也因此,企業保持未來競爭力的關鍵,不再是「有沒有導入 AI」,而是「是否具備管理 AI 的能力」,包括如何讓多模型共存、如何控管 Token 成本、如何確保資料品質與一致性、如何依不同部門需求配置 Agent,以及如何避免 AI 成為新的資訊孤島,都是企業導入 AI 後的新挑戰。

「Gemini、Claude、OpenAI、Mistral 等模型快速迭代,意味著企業若只押注單一模型,未來很可能在成本、效能與彈性上失去優勢。」勤英科技區域總經理黃士培表示,企業接下來更需要以「Models as Infrastructure(模型即基礎建設)」的思維,將大型語言模型視為與運算、儲存、網路同等重要的基礎資源來規劃、治理以及進行成本管理,將資訊系統架構重塑為 AI 基礎建設。

勤英科技_內文1.JPG
圖/ 數位時代

勤英科技服務的客戶數超過 2,000 家,不少客戶已導入 AI 應用服務,正積極建置 AI Infra 與管理環境,因此,勤英科技自 2025 年積極轉型,將 AI Infra 視為企業長期競爭力的基礎建設來經營,業務範疇從傳統雲端代理擴展至 AI Infra 整合服務商,例如與多模型平台 MixRoute 合作,並開發可支援單一登入(SSO)、彈性調度不同大型語言模型 Token 的管理平台,協助企業簡化模型管理與成本控管,將更多資源與心力聚焦於核心業務與創新應用。

從雲端代理走向 AI Infra 整合,勤英科技從三面向協助企業發揮 AI 綜效

有鑑於 AI 應用與雲端環境息息相關,勤英科技除因應企業客戶的多雲策略協助管理多雲環境、優化成本,以及落實資安治理,更因應不同使用情境推出三種 AI 方案助力企業:

第一:提供開箱即用的 AI 服務。

黃士培以 Google Cloud 的產品為例解釋,透過整合 Gemini 的 Google Workspace,企業可直接在 Gmail、Meet、Docs、Sheets、Slides 中使用 AI 功能,包括會議摘要、文件生成、簡報整理等,快速提升員工生產力,同時,增強企業對 AI 應用的信心,為之後的應用深化做準備。

第二:協助企業規劃、打造與導入代理式 AI 應用服務。

「對於擁有豐沛結構化數據資料、知識庫的企業來說,除以生成式 AI 打造企業大腦,還會透過代理式 AI 提升自動化執行能力,重塑工作效率。」黃士培表示,勤英科技可以基於 Google Gemini Enterprise,提供含括底層雲端架構、AI 模型調度、資料治理與 AI Agent 串接等服務,讓企業員工可以自然語言安全調用企業資料,讓 Agent 進一步執行任務與推動流程。

舉例來說,勤英科技協助在台灣成立超過 50 年的製造業品牌商將 Gemini Enterprise 介接 SAP 與 Salesforce 訓練模型、建立可供 AI 調用的企業知識中樞;另在影音內容生成領域,勤英科技亦協助客戶導入 AI 自動化技術,將內容產製成本縮減達 90%。

第三:提供多模型聚合管理平台,滿足企業以 API 串連各種模型的需求。

勤英科技與新加坡 MixRoute 合作,提供企業客戶多模型管理平台,讓企業可以視需求彈性敏捷的調度 Gemini、Claude、OpenAI 等不同模型,並透過單一帳號、單一帳單與 Budget Alert 機制,管理 token 使用量與 AI 成本。

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圖/ 數位時代

「透過我們提供的多模型管理平台,企業客戶不會被單一模型綁定,可以在模型快速疊代的環境下,更靈活地管理成本與算力資源。」黃士培如是說道。

總的來說,隨著 AI 應用從單點工具走向大規模企業部署,下一波競爭核心將從模型能力延伸至 AI 基礎設施管理能力,而這也是勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合服務商背後的核心原因:當 AI 開始成為企業營運的一部分,企業需要的,已不只是模型供應商,而是能協助串接雲端、資料、Agent 與應用場景的長期技術夥伴。

有關更多勤英科技相關資訊,請查詢網站:https://www.elite.cloud/zh/

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