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。

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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

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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。

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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。」

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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。

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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。

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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。

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