行銷人員也要轉型!3招戰略迎戰數位化浪潮下的新行銷模式
行銷人員也要轉型!3招戰略迎戰數位化浪潮下的新行銷模式
2020.01.30 | 品牌經營

數位化風潮的影響,企業的行銷部門已經習慣於許多數位行銷工具(Digital Marketing):購買關鍵字、委託廣告代理投放數位廣告、使用社群媒體經營粉絲團等。這些行銷人員需要的十八般武藝,多到讓人頭暈,再加上沒有清楚的品牌定位、整合性的跨通路行銷平台、整合性的數據分析平台,往往導致事倍功半,窮於應付競爭對手的挑戰。(延伸閱讀:行銷長消失中!麥當勞、Uber都取消CMO一職,發生了什麼事?

根據筆者的現場觀察,行銷人員面對以下3大挑戰:

1. 用更少的資源做更多的事(Cheaper)

企業面臨行銷報酬率的要求,永遠都是用更少的預算做更多的事;根據MARTECH TODAY統計,從2011年到2017年的行銷軟體科技工具的數量從150個成長到5,000個,每位行銷人員被要求的工作內容更多元,面對新科技有種永遠都學不完的感覺。

shutterstock_1252772026_faster
圖/ Andrey_Popov via shutterstock

2. 更快速的反應能力(Faster)

因為數位媒體的多樣化與即時化,行銷人員需要能夠以接近即時的速度回應客戶;市場的競爭激烈,但是行銷人員往往來不及調整年初所編列的行銷活動,而繼續執行不知有沒有效果的行銷活動。

3. 提出更攸關性的行銷內容(Better)

數位化對消費者的影響是客戶愈來愈期待「個人化」的服務,且因為「知識與文青」風潮的要求,客戶更期待有內容的知識訊息(Content Marketing)而非只是產品功能資訊。

面對上述的挑戰,行銷人員短期可以使用的戰略:

  1. 企業藉由簡化流程與組織來降低行銷的無效率,簡單方法如:改善數位資產的管理(Digital Asset),使用系統協助管理數位資產的審核與生命週期;簡化與整合行銷活動的格式,確實評估各種觸及客戶通路的效果;聚焦與合理化行銷預算,不要只是因為過去這麼做,所以現在仍然這麼做,確保報酬率(ROI)合理化。

  2. 企業可以藉由內部建立相關能力/平台來增加反應靈敏度,短期方法如:建立In-house Agency,建立自己分析與購買的能力,才能最快速反應市場的變化;使用行銷自動化平台,簡化安排跨通路行銷訊息的流程也加快與客戶的溝通流程;減少行銷組織的層級,藉由更扁平的組織,加快行銷人員對外反應的速度。

  3. 企業須適時地傳達價值導向、個人化的內容給顧客,例如:透過一個有彈性且可以支持「個人化」的架構與客戶互動,例如即時推薦分析、客戶貼標分析等;建構說故事(Story-telling)的品牌形象,並且持續強化:根據哈佛商業評論的研究,情感連結是最有效的訊息溝通方式,例如Coke Cola的「Share a Coke」行銷活動,可樂不只是飲料,是人與人情感連結的工具,你可以在可樂上發現自己的英文名字或是送另一半有他/她的名字的可樂。

除了上述的短期的戰略外,企業想要成為明天的遊戲主宰者,需要一個可以有整合性與跨通路的客戶數據平台(Customer Data Platform,CDP),支持行銷人員有效率的、快速的、個人化的傳達品牌、產品、服務的訊息。

CDP平台是結合了過往客戶主數據管理、資料倉儲、客戶關係管理(CRM)的新時代的客戶數據平台,分析的資料不只是自家的第一方資料例如客戶交易資料,也包含與合作夥伴的第二方資料甚至包含第三方資料(DMP),全面性了解客戶在自家、合作夥伴、第三方平台的行為與興趣。藉由客戶數據平台的打造,解決上述的3大挑戰,提供快速反應、低成本、攸關資訊的行銷資訊,增進客戶的體驗與黏著度。(延伸閱讀:資料殘缺,品牌就像得了失憶症!行銷人做好4件事掌握真槍實彈的數據

面對數位化2.0、越來越競爭的市場、越來越大的客戶權力,行銷人員需要重新建構行銷組織、行銷科技、行銷流程與訊息內容,以確保建立一個彈性與快速反應的客戶數據平台,提供客戶攸關、即時、個人化的行銷訊息,整合所有的商業環境在每一個與客戶的接觸點,展現價值。

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
從模型競爭走向算力經濟,INFINITIX 助客戶打造軟體定義 AI 基礎建設
從模型競爭走向算力經濟,INFINITIX 助客戶打造軟體定義 AI 基礎建設

過去兩年,人工智慧技術以史無前例的速度翻轉企業營運與競爭態勢,從客服、知識管理到軟體開發,越來越多企業將大型語言模型(LLM)導入企業營運流程,隨著應用程度的深化與廣化,越來越多發現,真正的挑戰早已不只是「選擇哪個模型」,而是如何管理算力、控制成本、確保資料安全,以及讓不同世代GPU、模型與AI應用可以持續共存與調度。

代理式AI崛起後,AI應用從回答問題進展為執行任務、操作系統以及串接流程,連帶拉升對AI基礎設施的需求與架構複雜度,而這意味著,想要發揮AI綜效,光只有模型與技術尚不夠,必須將整體IT環境逐步升級為AI基礎建設(AI Infra)。

深耕AI管理領域多年的數位無限(INFINITIX),近年積極布局軟體定應AI基礎建設(Software Defined AI Infrastructure)市場,除持續深化與GPU、伺服器與AI硬體生態系的合作關係,如於2021年取得NVIDIA Solution Advisor全球夥伴資格,2025年亦獲AMD GPU生態建設夥伴獎,也因應市場需求推出AI-Stack與ixCSP兩大產品線,協助企業、雲端服務供應商(CSP)與新世代AI雲端業者,更有效率地管理跨世代AI算力資源。

數位無限執行長陳文裕表示:「我們的目標是協助客戶打造軟體定義AI基礎架構,讓其可以視需求向下整合不同世代GPU、儲存與網路設備,同時,向上鏈結模型、Token跟AI應用,加速企業的AI創新轉型腳步。」

數位無限執行長陳文裕.JPG
數位無限執行長陳文裕
圖/ 數位時代

從AI模型到AI經濟,企業競爭焦點轉向算力與Token調度能力

過去市場談AI,焦點多半放在模型參數、推論效能與模型能力,但在大型語言模型推論需求暴增的現下,AI Infra早已從單純GPU採購演變成涵蓋機櫃、網路、儲存、散熱與電力的整體工程;企業真正需要的,不是更多GPU、而是如何更有效率地調度與利用算力。

尤其在NVIDIA提出Token Factory概念後,全球AI產業正逐步從模型競賽轉向「AI經濟」,亦即,影響企業AI決策的再也不是使用哪個模型、部署多少GPU,而是消耗多少Token、產生多少AI服務,以及算力是否能被有效共享與調度。

換言之,在AI新世界,算力調度能力的重要水漲船高。對此,陳文裕十分認同的說:「企業想要提升AI競爭力,不僅要掌握模型與應用,還必須進一步思考如何有效切割GPU資源、讓不同部門甚至集團子公司共享算力、延長舊世代GPU的使用壽命,甚至是如何將閒置算力轉變成可交易的資源等。」

事實上,這也是大量AI資料中心(AIDC)跟新世代AI雲端服務(Neo Cloud)業者出現的原因,包括CoreWeave、Nebius、Lambda Labs、GMI Cloud等業者皆試圖以更具彈性的方式,提供企業所需的GPU服務與AI算力平台。

看準這波趨勢,數位無限除透過AI-Stack提供GPU切片、模型部署、模型管理與MLOps等服務,協助客戶提升GPU使用率,更進一步推出ixCSP平台,讓雲端服務供應商與新世代AI雲端業者,能從過去單純販售GPU資源轉型為提供GPU as a Service、Token as a Service與Model as a Service等創新AI服務。

以Software Defined AI Infrastructure助企業以「通用化、鬆耦合」迎戰瞬變AI世代

因應AI新世代帶來的挑戰:模型快速升級、算力需求攀升、GPU世代交替迅速,企業在追逐AI落地的同時,勢必得面臨基礎建設更新速度過快、硬體投資壓力升高,以及資源利用效率難以最佳化等挑戰。

為協助企業在AI快速演進與基礎建設投資之間取得平衡,數位無限的作法是,透過AI-Stack將底層硬體抽象化,以Token或模型服務形式提供,讓企業客戶、AIDC與Neo Cloud業者可以延長不同世代與不同品牌的AI硬體設備的生命週期、創造更高的使用價值、甚至是展開更多元的營收模式。

例如,高雄醫學大學附設中和紀念醫院便透過數位無限的AI-Stack解決GPU資源調度效率不彰問題,加速39項AI模型進入臨床應用階段,成功建立起「從模型開發到臨床落地」的完整生態系統。而日本精密製造大廠–Union Tool Co.–則是透過AI-Stack簡化GPU資源共享、加速AI模型的開發與測試腳步,為提升生產效率做最佳準備。

「如果大型企業或AIDC業者擁有閒置資源,也可以透過ixCSP平台,把算力共享或調度給集團內部團隊、子公司,甚至上下游合作夥伴使用,進一步提升整體資源利用率。」數位無限執行長陳文裕如是說道。

隨著AI從工具演變成企業核心基礎建設,企業真正需要的,也不再只是單一模型,而是一套能持續適應AI快速演進的AI Infra,而這與數位無限近年來的重要轉型方向一致:從AI管理軟體提供者轉型為軟體定義AI基礎建設供應商,更好協助客戶打造具備「通用化」與「鬆耦合」特性的AI基礎建設。

除以AI-Stack與ixCSP協助客戶提升算力使用效率與價值,數位無限亦計畫與硬體合作夥伴推出Agentic AI一體機方案,協助企業快速建立可驗證、可部署、可切割、可共享的AI運算環境,降低企業從PoC走向實際導入的門檻,加速AI落地。

總的來說,隨著AI競爭從模型能力延伸到算力治理,企業比拚的不僅是導入速度,而是能否建立一套足夠彈性、可持續演進的AI Infra,而這與數位無限的發展目標一致,將持續不斷優化產品服務,化身企業搶進AI新世代的關鍵合作夥伴。

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
代理式商務連動百兆商機
© 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